Jev 1.13
jev-1.13Jev 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
工具呼叫
Temperature 參數
附件
知識庫
Endpoint 協議
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 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。
準備呼叫 Jev 1.13?
透過一個 API Key 接入 Jev 1.13 與更多 AI 模型。
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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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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