TypeSafe
Jev 1.14
최대 컨텍스트
32K
최대 출력
N/A
출시일
N/A
jev-1.13Jev 1.13은 TypeSafe AI의 첫 번째 System One 의사 결정 모델로, 텍스트 생성이 아닌 구조화된 AI 판단을 위해 설계되었습니다. 제공된 컨텍스트를 분석하고 구조화된 선택지, 점수, 신뢰도 기반 결정을 반환합니다. 분류, 라우팅, 평가, 자동화 워크플로에 맞게 설계되어 낮은 지연 시간과 효율적인 토큰 사용으로 빠르고 예측 가능한 AI 결정을 제공합니다.
Context Window
32K tokens
Release Date
2026년 9월 18일
Modalities
| 입력 가격 | 출력 가격 |
|---|---|
| $0.042/M | $0/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
소프트웨어 안에서 정해진 범위의 판단을 빠르게 수행하도록 설계된 TypeSafe 모델입니다.
개발자가 정의한 답변 범위 안에서 선택 결과, 평가 기준 점수, 예·아니요 확률을 반환합니다.
확률이 불확실성을 반영하도록 학습되어 검토 기준값을 정하는 데 도움이 됩니다. 개별 판단의 정확성을 보장하지는 않습니다.
공통 상태를 한 번 읽고 여러 질문을 병렬로 평가하여 작은 판단들을 하나의 요청으로 처리합니다.
명확한 선택지, 평가 기준, 검토 기준값을 중심으로 구성하는 실용적인 워크플로입니다.
수신 메시지를 정해진 담당 팀이나 의도로 분류하고 신뢰도 기준값으로 검토할 사례를 식별합니다.
명확한 평가 기준으로 불만이나 긴급도를 평가하여 검토 대기열의 우선순위를 정하는 데 활용합니다.
환불 의도, 근거, 정책 조건을 각각 평가하고 코드의 결정적 검사와 결합하여 처리 또는 검토로 전달합니다.
curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1/systemone' \
-X 'POST' \
-H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "jev-1.13",
"questions": {
"department": {
"criteria": {
"billing": "Charges and refunds",
"technical": "Product defects"
},
"instructions": "Which team should handle this ticket?",
"type": "choice"
},
"needs_refund": {
"instructions": "Does the customer explicitly request a refund?",
"type": "noul"
},
"urgency": {
"criteria": [
"Routine",
"Needs attention",
"Critical"
],
"instructions": "How urgent is this ticket?",
"type": "score"
}
},
"state": {
"ticket": "I was charged twice. Please refund the duplicate charge."
}
}'기능, 한계, 모델 선택 및 연동 시 고려할 사항을 안내합니다.
TypeSafe의 System One 판단 모델입니다. 텍스트 기반 상태와 타입이 지정된 질문을 받아 구조화된 판단과 확률을 반환합니다.
범위가 정해진 분류, 라우팅, 기준별 평가에 적합합니다. 문장, 코드, 설명 또는 복잡한 다단계 추론이 필요하면 생성형 모델이나 추론 모델을 선택하세요.
답변 범위가 정해져 있어 코드에서 결과를 사용하기 쉽습니다. 병렬 평가와 불확실성 추정도 도움이 되지만 올바른 출력 타입이 올바른 판단을 보장하지는 않습니다.
텍스트 입력만 지원합니다. 산술, 날짜 비교, 간접적인 지시, 불필요하게 긴 문맥에 약점이 있습니다. 정확한 계산은 코드로 처리하고 대표 데이터로 검증하세요.
먼저 TokenHub의 제공 여부, 모델 ID, 판단 요청 형식을 확인하세요. TypeSafe 기본 API는 POST /v1/systemone을 사용하므로 일반 채팅 완성과의 호환성을 가정하면 안 됩니다.
2026년 9월 21일 확인 기준 TypeSafe 요금은 입력 100만 토큰당 미화 0.042달러이며 출력 토큰은 무료입니다. TokenHub 요금과 계정별 이용 가능 여부는 별도로 확인해야 합니다.
하나의 API 키로 Jev 1.13과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.
Jev 1.13 미디어 및 데모
Jev 1.13 연동과 Jev 제품군을 다루는 확인된 공개 링크입니다. 커뮤니티 데모는 독립적인 모델 벤치마크가 아닙니다.
X (Twitter)
TypeSafe AI ·
Jev 제품군: TypeSafe가 공개 출범을 알리고 개발자에게 Jev 이용을 안내합니다.
we are officially out of stealth! join the frontier and get access to Jev on our website (link on profile)
원문 보기TypeSafe AI ·
Jev 제품군: 공식 계정이 대기 명단 없는 이용을 발표하고 TypeSafe 콘솔을 안내합니다.
Jev is now available to everyone. No waitlist. Start using it here: https://console.typesafe.ai/
원문 보기Ruirui Wan ·
OpenRouter를 통해 Jev 1.13을 호출하여 Ego Lite의 브라우저 동작을 안내하는 커뮤니티 연동 사례입니다.
https://pbs.twimg.com/media/HSf25e4aoAAv_lv.jpghttps://pbs.twimg.com/media/HSf25exbsAAIdXd.jpghttps://pbs.twimg.com/media/HSf25e2awAAA5uc.jpg원문 보기Reddit
Tried TypeSafe's new "decision-only" model (Jev) as an agent router: 145-271ms end to end, curious if others have tested it
blackbarata ·
Jev 제품군: 개발자가 두 가지 에이전트 라우팅 실험을 공유하고 불확실한 판단의 처리 방법을 논의합니다.
원문 보기I built a side project to test TypeSafe's Jev model with no generative LLM that scores your project idea
stemonte ·
Jev 제품군: 병렬 질문 평가와 분류로 프로젝트 아이디어를 평가하는 오픈 소스 데모입니다.
원문 보기What I measured calling Jev (TypeSafe's decision model) through OpenRouter in Hermes
PoppaBear1950 ·
OpenRouter를 통한 Jev 1.13 연동 보고서로, 요청 형식, 응답 구조, 오류 처리의 함정을 다룹니다.
전체 게시물 읽기
I spent today wiring TypeSafe's Jev — the "System One" decision model that launched on Sept 15 — into a decision gate that routes coding tasks. Most of the time went into finding the endpoint, so here is what's actually true as of 2026-09-20. Everything below is measured, not read off the docs. The endpoint nobody points you at It works on OpenRouter with an ordinary OPENROUTER_API_KEY: POST https://openrouter.ai/api/alpha/decisions Content-Type: application/json Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY { "model": "typesafe/jev-1.13", "state": "help! my payouts have been failing for 3 days", "questions": { "tier": { "type": "choice", "instructions": "pick a tier", "criteria": { "billing": "payments", "technical": "bugs" } } } } Response: { "model": "typesafe/jev-1.13-20260917", "answers": { "tier": { "type": "choice", "choice": "billing", "probabilities": { "billing": 0.87, "technical": 0.13 }, "confidence": 0.82 } }, "usage": { "input_tokens": 312, "output_tokens": 35, "cost": 1.31e-05 }, "provider": "TypeSafe" } The traps, each one measured: /chat/completions with typesafe/jev → 400 "is not a valid model ID". Jev does not generate text, so it isn't an autoregressive chat model. Don't try to shim it into standard completions. /api/v1/decisions → 404. The route is currently live under /api/alpha, not /api/v1. Wrapping the body in {"decisionsRequest": {...}} → 400 invalid_type ... path: ["model"]. The body must be flat: model, questions, and state at the root level. GET /api/v1/models (447 entries) lists no typesafe/* ID, and GET /api/v1/models/typesafe/jev-1.13 404s. Yet GET /api/v1/models/typesafe/jev-1.13/endpoints returns 200 with the full provider snapshot, pricing, context, and uptime. Any SDK preflight asserting "does the model exist in the list?" will falsely fail. Make a live call instead. There is no typesafe/jev-latest alias on OpenRouter; that alias throws an error. typesafe/jev-1.13 is the only working ID, and every response names the dated snapshot it served. Measured latency and cost: 239–430 ms per decision, $1.3–2.7e-05 per invocation (roughly $13–27 per million decisions). Output is unmetered. The answer shapes are not uniform choice gives you choice + probabilities + confidence. noul (yes/no) does not: {"type": "noul", "noul": 0.01} For noul, the value is a flat scalar float between 0.0 and 1.0 representing true/yes likelihood (e.g., 0.01 means overwhelmingly false), not a structured dict with probability labels. I had code reading answers.x.probabilities.true, which silently defaulted to 0.0 — so a "does this patch match the intent?" gate answered no to everything, including good patches. If you port Jev snippets around, check that field shape. The failure mode worth designing against My first version of the gate had the classic fallback: except Exception: return choices[0]. With a live key pointed at the wrong route, every call 400'd and the gate answered anyway: triage("refactor auth across 14 modules") → bash_direct risk("auth models, 31 dependents") → low (would have auto-applied) verdict(exit 1, "could not read Username") → complete (would have ended the loop) Confident, cheap, and wrong in the direction that costs you. The fix that stuck: the gate returns unavailable plus a default chosen from the stakes — fail open to the cheapest path for low-stakes routing (restricted strictly to non-mutating checks), fail closed (high, abort) for the risky ones — and the process exit code explicitly indicates whether you got a model verdict or a policy default. Two things I'd have missed without an end-to-end smoke test git diff is blind to files a coding agent creates: they're untracked, so a patch review gate sees an empty diff and rejects a perfectly good change. Use git add -N . && git diff (or git add -A && git diff --cached, but remember to unstage cleanly). I pointed the harness log inside the worktree, so __pycache__ and the run log itself landed in the diff. The gate called that scope creep (noul 0.47 vs 0.94 for the clean version) and it was completely right — plus the messier diff cost 2x because you're billed on input token size. Keep run logs outside your worktree or in .gitignore. Happy to share the routing-gate code if anyone wants it; it's stdlib Python and talks directly to the OpenRouter alpha endpoint. Verify the alpha route before you build on it — I measured this on one box today.
YouTube
Jev Explained: Demos and Use Cases
Syntax
Jev 제품군: 데모와 실제 사용 사례를 통해 모델의 작동 방식을 소개하는 입문 영상입니다.
원문 보기What is Jev and How to Use it?
Codevolution
Jev 제품군: 구조화된 AI 판단과 애플리케이션에서 Jev를 사용하는 방법을 소개하는 개발자 튜토리얼입니다.
원문 보기I Tested Jev on 12 Real Use Cases. My Honest Thoughts.
Nate Herk | AI Automation
Jev 제품군: 제작자가 열두 가지 사용 사례를 살펴보고 모델 사용 경험을 공유합니다.
원문 보기