TypeSafe
Jev 1.14
Ngữ cảnh tối đa
32K
Đầu ra tối đa
N/A
Ngày phát hành
N/A
jev-1.13Jev 1.13 là mô hình ra quyết định System One đầu tiên của TypeSafe AI, được xây dựng cho phán đoán AI có cấu trúc thay vì tạo văn bản. Mô hình phân tích ngữ cảnh được cung cấp và trả về các lựa chọn có cấu trúc, điểm số và quyết định dựa trên độ tin cậy. Được thiết kế cho quy trình phân loại, định tuyến, đánh giá và tự động hóa, Jev mang lại các quyết định AI nhanh, có thể dự đoán với độ trễ thấp và sử dụng token hiệu quả.
Context Window
32K tokens
Release Date
18 thg 9, 2026
Modalities
| Giá đầu vào | Giá đầu ra |
|---|---|
| $0.042/M | $0/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
Mô hình của TypeSafe được thiết kế để đưa ra quyết định nhanh trong phạm vi xác định bên trong phần mềm.
Trả về lựa chọn, điểm theo tiêu chí và xác suất có/không trong phạm vi câu trả lời do nhà phát triển xác định.
Được huấn luyện để xác suất phản ánh độ bất định, hỗ trợ đặt ngưỡng rà soát nhưng không bảo đảm từng quyết định đều đúng.
Đọc trạng thái chung một lần rồi đánh giá nhiều câu hỏi song song, gom các phán đoán nhỏ vào một yêu cầu.
Các quy trình thực tế dựa trên lựa chọn rõ ràng, tiêu chí chấm điểm và ngưỡng rà soát.
Phân loại tin nhắn theo nhóm phụ trách hoặc ý định đã định nghĩa, rồi dùng ngưỡng độ tin cậy để xác định trường hợp cần rà soát.
Dùng tiêu chí rõ ràng để đánh giá mức độ bức xúc hoặc khẩn cấp, hỗ trợ sắp xếp thứ tự ưu tiên rà soát.
Đánh giá riêng ý định hoàn tiền, bằng chứng và điều kiện chính sách, rồi kết hợp với kiểm tra bằng mã trước khi chuyển xử lý hoặc rà soát.
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."
}
}'Khả năng, hạn chế, cách chọn mô hình và những điểm cần lưu ý khi tích hợp.
Đây là mô hình quyết định System One của TypeSafe, nhận trạng thái dạng văn bản cùng câu hỏi có kiểu dữ liệu và trả về quyết định có cấu trúc cùng xác suất.
Chọn mô hình cho phân loại trong phạm vi xác định, phân luồng và chấm điểm theo tiêu chí. Dùng mô hình sinh hoặc suy luận khi cần văn bản, mã, giải thích hay suy luận nhiều bước.
Phạm vi câu trả lời xác định giúp mã dễ xử lý kết quả. Đánh giá song song và ước lượng độ bất định hỗ trợ quy trình, nhưng đúng kiểu dữ liệu không bảo đảm quyết định đúng.
Chỉ nhận văn bản. TypeSafe ghi nhận điểm yếu về số học, so sánh ngày, chỉ dẫn gián tiếp và ngữ cảnh dài không liên quan. Hãy tính toán chính xác bằng mã và kiểm chứng trên dữ liệu đại diện.
Trước hết hãy xác nhận khả dụng, mã mô hình và định dạng yêu cầu quyết định trên TokenHub. API gốc của TypeSafe dùng POST /v1/systemone; không nên mặc định tương thích với chat completion thông thường.
Theo xác minh ngày 21/09/2026, TypeSafe niêm yết 0,042 USD cho mỗi triệu token đầu vào và miễn phí token đầu ra. Cần kiểm tra riêng giá và quyền truy cập trên TokenHub.
Truy cập Jev 1.13 và nhiều mô hình AI khác bằng một khóa API TokenHub.
NộI Dung Và BảN TrìNh DiễN Jev 1.13
Các liên kết công khai đã xác minh về tích hợp Jev 1.13 và dòng Jev. Bản trình diễn cộng đồng không phải phép đo chuẩn độc lập.
X (Twitter)
TypeSafe AI ·
Dòng Jev: TypeSafe công bố ra mắt công khai và mời nhà phát triển đăng ký sử dụng Jev.
we are officially out of stealth! join the frontier and get access to Jev on our website (link on profile)
Xem bản gốcTypeSafe AI ·
Dòng Jev: tài khoản chính thức thông báo truy cập không cần danh sách chờ và dẫn đến bảng điều khiển TypeSafe.
Jev is now available to everyone. No waitlist. Start using it here: https://console.typesafe.ai/
Xem bản gốcRuirui Wan ·
Một tích hợp cộng đồng dùng Jev 1.13 qua OpenRouter để hướng dẫn thao tác trình duyệt trong Ego Lite.
https://pbs.twimg.com/media/HSf25e4aoAAv_lv.jpghttps://pbs.twimg.com/media/HSf25exbsAAIdXd.jpghttps://pbs.twimg.com/media/HSf25e2awAAA5uc.jpgXem bản gốcReddit
Tried TypeSafe's new "decision-only" model (Jev) as an agent router: 145-271ms end to end, curious if others have tested it
blackbarata ·
Dòng Jev: một nhà phát triển chia sẻ hai thử nghiệm phân luồng tác tử và thảo luận cách xử lý quyết định chưa chắc chắn.
Xem bản gốcI built a side project to test TypeSafe's Jev model with no generative LLM that scores your project idea
stemonte ·
Dòng Jev: bản trình diễn mã nguồn mở chấm điểm ý tưởng dự án bằng câu hỏi và phân loại song song.
Xem bản gốcWhat I measured calling Jev (TypeSafe's decision model) through OpenRouter in Hermes
PoppaBear1950 ·
Báo cáo cộng đồng về tích hợp Jev 1.13 qua OpenRouter, bao gồm định dạng yêu cầu, cấu trúc phản hồi và các lỗi dễ mắc khi xử lý sự cố.
Đọc toàn bộ bài viết
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
Dòng Jev: video nhập môn giải thích cách hoạt động của mô hình bằng bản trình diễn và tình huống thực tế.
Xem bản gốcWhat is Jev and How to Use it?
Codevolution
Dòng Jev: hướng dẫn dành cho nhà phát triển về quyết định AI có cấu trúc và cách dùng Jev trong ứng dụng.
Xem bản gốcI Tested Jev on 12 Real Use Cases. My Honest Thoughts.
Nate Herk | AI Automation
Dòng Jev: nhà sáng tạo khám phá mười hai trường hợp sử dụng và chia sẻ trải nghiệm thử mô hình.
Xem bản gốc