TypeSafe
Jev 1.13
Ngữ cảnh tối đa
32K
Đầu ra tối đa
N/A
Ngày phát hành
N/A
jev-latestJev Latest tự động theo dõi bản phát hành mới nhất của mô hình quyết định Jev do TypeSafe cung cấp. Được thiết kế cho phân loại, định tuyến và chấm điểm nhanh, mô hình đánh giá văn bản và trạng thái ứng dụng để trả về các lựa chọn, xác suất và điểm số có cấu trúc. Nó yêu cầu Decision API và không hỗ trợ Chat Completions tiêu chuẩn.
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
Đánh giá có cấu trúc cho logic ứng dụng, với câu hỏi độc lập và tín hiệu xác suất.
Choice chọn một phương án định sẵn, Noul trả về xác suất trả lời có, còn Score đánh giá theo thang có thứ tự. Mã có thể sử dụng trực tiếp các đầu ra có cấu trúc này.
Thiết kế System One của Jev Latest đánh giá độc lập và song song các câu hỏi có kiểu dữ liệu trên cùng trạng thái. Kết hợp câu trả lời trong mã để xây dựng quy trình mà không cần văn bản trình bày suy luận.
Choice và Score cung cấp phân phối xác suất và độ tin cậy. Các tín hiệu này hỗ trợ đặt ngưỡng định tuyến và kiểm duyệt, nhưng không bảo đảm quyết định đúng.
Quy trình Jev API cho phân loại, chấm điểm, kiểm duyệt nội dung và định tuyến tác nhân.
Dùng Jev Latest để phân loại văn bản, nhận diện ý định và gắn nhãn. Gán danh mục và nhãn định sẵn để chuyển thông điệp và bản ghi đến quy trình phù hợp.
Kết hợp phân luồng yêu cầu hỗ trợ với phân tích cảm xúc và chấm điểm mức khẩn cấp. Dùng danh mục và thang định sẵn để ưu tiên yêu cầu và xác định trường hợp cần người xem xét.
Áp dụng quy tắc kiểm duyệt nội dung và tiêu chí xác minh câu trả lời LLM cho văn bản cùng tài liệu tham chiếu. Đánh dấu vi phạm tiềm ẩn hoặc câu trả lời thiếu căn cứ, rồi chuyển trường hợp chưa chắc chắn để xem xét.
Hỗ trợ định tuyến tác nhân, kiểm soát lệnh gọi công cụ và kiểm tra quyền theo chính sách rõ ràng. Xây dựng chuỗi LLM chuyển tiếp các yêu cầu được chọn; mã ứng dụng kiểm soát thực thi, quyền và phương án dự phòng.
curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1/systemone' \
-X 'POST' \
-H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "jev-latest",
"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."
}
}'Tìm hiểu cách chọn phiên bản, tích hợp API, độ tin cậy, giá và giới hạn trước khi dùng Jev Latest trên TokenHub.
Jev Latest là bí danh bản mới nhất của mô hình quyết định Jev System One do TypeSafe phát triển. Tài liệu TokenHub trình bày yêu cầu, phản hồi và ví dụ SDK Python/TypeScript: https://tokenhub.com/docs/ai-model/system-one/create-system-one-decision. TokenHub cung cấp truy cập API; cài SDK không tải trọng số mô hình hay cấp giấy phép nguồn mở.
Jev Latest theo các bản mới, còn Jev 1.13 chọn một phiên bản cụ thể. Chọn Latest để nhận cập nhật hoặc cố định phiên bản khi đánh giá và ngưỡng tin cậy phải gắn với mô hình đã biết. Dùng cửa sổ ngữ cảnh và giới hạn yêu cầu được TokenHub niêm yết cho tuyến của bạn, rồi kiểm tra lại khi Latest cập nhật.
Tạo khóa API TokenHub, chọn ID mô hình trên trang này và POST model, state, questions tới /v1/systemone tại gốc API TokenHub. Đọc kết quả tương ứng trong answers. Dùng Python requests, TypeScript fetch hoặc SDK typesafe_sdk và @typesafe-ai/sdk đã cấu hình khóa cùng gốc API TokenHub. Xem ví dụ tại: https://tokenhub.com/docs/ai-model/system-one/create-system-one-decision.
Jev Latest dùng endpoint quyết định có cấu trúc /v1/systemone của TokenHub. Nếu lỗi 400 chỉ ra giao thức không khớp, kiểm tra xem có gửi nhầm yêu cầu chat/completions không. Gửi model, state và đối tượng questions không rỗng, rồi kiểm tra type, instructions, criteria của từng câu hỏi. Làm theo định dạng trong tài liệu API TokenHub: https://tokenhub.com/docs/ai-model/system-one/create-system-one-decision.
Dùng đơn giá token đầu vào và đầu ra hiện tại của TokenHub, cùng tiền tệ và tính theo một triệu token. Chi phí API = (token đầu vào tính phí × giá đầu vào + token đầu ra tính phí × giá đầu ra) / 1.000.000. Nếu giá đầu ra bằng 0, chỉ phần đầu vào được tính. Kiểm tra mức sử dụng tính phí và đơn giá sau cập nhật Latest.
Xác suất của Choice và Score mô tả phân phối trên các phương án hoặc mức; độ tin cậy tóm tắt phân phối đó. Noul chỉ trả về xác suất có. Độ tin cậy không bảo đảm đúng: hãy điều chỉnh ngưỡng bằng dữ liệu ứng dụng có tính đại diện.
LLM như Claude sinh văn bản và có thể tạo JSON theo schema. Jev Latest đánh giá câu hỏi Choice, Noul, Score định sẵn rồi trả trực tiếp quyết định, không tạo giải thích. Chọn Jev để phân loại, định tuyến và kiểm tra tập trung; dùng LLM sinh nội dung cho hội thoại, viết, tạo mã và suy luận dài. Jev không phù hợp với số học và tác vụ nhiều bước; kiểu đầu ra hợp lệ không bảo đảm quyết định đúng.
Truy cập Jev Latest và nhiều mô hình AI khác bằng một khóa API TokenHub.
NộI Dung Và BảN TrìNh DiễN Jev Latest
Tuyển chọn thông báo, hướng dẫn và thử nghiệm cộng đồng về dòng Jev mà Jev Latest theo dõi. Đây không phải đánh giá hiệu năng của phiên bản Latest hiện tại.
X (Twitter)
Thông báo ra mắt dòng Jev
Diogo Almeida
Xem bản gốcThông báo truy cập công khai dòng Jev
TypeSafe AI
Xem bản gốcVercel chia sẻ tình hình áp dụng dòng Jev
Vercel
Xem bản gốcReddit
Thử nghiệm định tuyến tác nhân bằng dòng Jev
blackbarata
Xem bản gốcBản trình diễn chấm điểm ý tưởng bằng dòng Jev
stemonte
Xem bản gốcThảo luận cộng đồng về đánh giá dòng Jev
Xem bản gốcYouTube
Hướng dẫn thiết lập dòng Jev
Mikey No Code
Xem bản gốcVí dụ cộng đồng và bản trình diễn dòng Jev
NiceKate AI
Xem bản gốcGiải thích dòng Jev và mô hình System One
CampusX
Xem bản gốc