Jev 1.13

jev-1.13

Jev 1.13 是 TypeSafe AI 的首個 System One 決策模型,專為結構化 AI 判斷而非文字生成而設計。它會分析提供的上下文,並回傳結構化選項、分數與基於置信度的決策。Jev 適用於分類、路由、評估與自動化工作流程,以低延遲和高效 token 使用提供快速、可預測的 AI 決策。

上下文視窗

32K Token

最大輸出

0 Token

發布日期

2026年9月18日

模態

Jev 1.13 價格

輸入價格
$0.042/M

Jev 1.13 API 能力

推理

不支援

工具呼叫

不支援

Temperature 參數

不支援

附件

不支援

知識庫

Endpoint 協議

systemone

Jev 1.13 模型亮點

TypeSafe 為軟體中的快速、限定範圍決策設計的模型。

型別化決策

在開發者定義的答案範圍內回傳選項、量表評分和是非機率,而非生成文章。

校準機率

訓練目標是讓機率反映不確定性,協助應用程式設定複核門檻;機率校準不保證單次判斷正確。

平行問題評估

共用狀態只讀取一次,多個問題平行評估,可在一次請求中完成一組小型判斷。

Jev 1.13 使用場景

圍繞明確選項、評分標準和複核門檻建立的實用工作流程。

客服工單分流

將收到的訊息分到預設團隊或意圖類別,並透過信心度門檻識別需要複核的案例。

客戶訊息評分

根據明確量表評估不滿程度或緊急程度,產生可用於安排複核佇列優先順序的評分。

退款請求初篩

分別評估退款意圖、證據和政策條件,再結合程式中的確定性檢查,將請求轉交處理或複核。

如何透過 TokenHub API 使用 Jev 1.13

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."
  }
}'

Jev 1.13 媒體與示範

已核驗的公開連結,涵蓋 Jev 1.13 整合及 Jev 系列內容。社群示範不等於獨立模型基準測試。

X (Twitter)

TypeSafe AI

Jev 系列:TypeSafe 宣布公開亮相,並邀請開發者申請使用 Jev。

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TypeSafe AI

Jev 系列:官方帳號宣布取消候補名單,並提供 TypeSafe 控制台入口。

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Ruirui Wan

社群整合透過 OpenRouter 呼叫 Jev 1.13,協助引導 Ego Lite 中的瀏覽器操作。

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Reddit

blackbarata

Jev 系列:開發者分享兩次代理分流實驗,並討論如何處理不確定的決策。

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stemonte

Jev 系列:開源示範專案透過平行問題評估和分類,為專案構想評分。

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PoppaBear1950

社群實測報告介紹透過 OpenRouter 整合 Jev 1.13,涉及請求格式、回應結構和錯誤處理陷阱。

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YouTube

Syntax

Jev 系列:透過示範和實際使用情境介紹模型的運作方式。

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Codevolution

Jev 系列:面向開發者的教學,介紹結構化 AI 決策及如何在應用程式中使用 Jev。

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Nate Herk | AI Automation

Jev 系列:創作者探索十二種使用情境,並分享試用模型的體驗。

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Jev 1.13 常見問題

了解模型能力、限制、選型及串接注意事項。

Jev 1.13 是什麼?+

它是 TypeSafe 的 System One 決策模型,接收文字形式的狀態和型別化問題,回傳結構化決策與機率,而非文章。

什麼時候適合選擇 Jev 1.13?+

適合限定範圍的分類、分流和量表評分。需要文字回答、程式碼、解釋或複雜多步推理時,應選擇生成式或推理模型。

Jev 1.13 為什麼適合自動化?+

預先定義的答案範圍便於程式直接使用結果。平行評估和不確定性估計有助於建立決策流程,但輸出型別正確不代表判斷正確。

Jev 1.13 的主要限制是什麼?+

僅支援文字輸入。TypeSafe 明確記錄了算術、日期比較、間接指令和冗長無關上下文方面的弱點。精確計算應交給程式,並用代表性資料驗證效果。

如何透過 TokenHub 串接 Jev 1.13?+

串接前確認 TokenHub 的實際可用性、模型 ID 和決策請求格式。TypeSafe 原生 API 使用 POST /v1/systemone,不能預設相容一般聊天補全介面。

Jev 1.13 的費用是多少?+

截至 2026 年 9 月 21 日查核,TypeSafe 標價為每百萬輸入 token 0.042 美元,輸出 token 免費。TokenHub 的價格與帳戶可用性需另行確認。

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