Guía independiente de la comunidad de desarrolladores

El modelo Jev AI.
De la idea al código.

Jev es el primer modelo System One de TypeSafe. Devuelve decisiones con tipos definidos y probabilidades que tu aplicación puede usar. Aquí encontrarás casos de uso y ejemplos para integrar su API.

Elegir según la tarea

¿En qué se diferencia Jev?

TypeSafe llama a Jev un modelo System One: devuelve opciones predefinidas y probabilidades en lugar de generar texto libre. Compáralo con los modelos generativos y las reglas de código según la tarea.

AspectoJevLLM generativosReglas en código
SalidaOpciones, puntuaciones y probabilidades definidas de antemanoTexto, código o salida estructurada flexibleValores determinados por condiciones explícitas
VelocidadOptimizado para baja latencia; TypeSafe informa 70–500 ms en sus pruebasDepende del modelo, el prompt y la longitud de salidaSuele ser muy rápido para condiciones conocidas
Ideal paraJuicios semánticos repetidos dentro del softwareRedacción, razonamiento complejo y tareas abiertasCondiciones claras y estables
Límite claveNo genera texto libre; una respuesta tipada también puede equivocarseLas respuestas pueden necesitar procesamiento y validaciónDifíciles de mantener cuando la entrada es ambigua
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Las cifras de velocidad proceden de pruebas de TypeSafe sobre decisiones estructuradas concretas. No son una evaluación independiente ni una garantía general. Leer la metodología

¿Cuál conviene usar?

Si las respuestas ya están definidas pero hay que interpretar el contenido, Jev puede encajar. Para generar texto o código, usa un modelo generativo. Si las condiciones son claras, escríbelas como reglas.

La idea central

Para las decisiones que tu aplicación toma a menudo.

Jev evalúa texto o datos estructurados según las preguntas que tú defines. Devuelve opciones, puntuaciones y probabilidades que tu código puede procesar directamente.

Jev en tres pasosEjemplo del proceso · no es una respuesta real del modelo
01Mensaje del cliente

Me cobraron dos veces la suscripción. ¿Pueden ayudarme?

02Pregunta y opciones

¿Qué equipo debe atenderlo?

Respuestas posibles: facturación · soporte técnico · ventas
03Resultado con formato definido
FacturaciónJev

Probabilidad ilustrativa 0.92

01

Aportar contexto

Envía texto, datos JSON o una lista de textos. Jev todavía no admite imágenes, audio ni vídeo como entrada.

02

Definir las respuestas posibles

Antes de llamar a la API, decide si necesitas una opción, una puntuación o un valor para una pregunta de sí o no.

03

Tu código decide el siguiente paso

Usa el resultado y el nivel de confianza para dirigir la solicitud, pedir una revisión humana o ejecutar una acción. Que el formato sea válido no significa que la decisión sea correcta.

Basado en la documentación oficial de TypeSafe

Dónde encaja

Decisiones concretas en aplicaciones reales.

Jev encaja en decisiones repetidas cuyas posibles respuestas ya están definidas. Estos ejemplos sirven para explorar; comprueba los resultados con tus propios datos.

01

Atención al cliente

Clasifica mensajes, detecta urgencia y dirige cada caso al equipo adecuado. Una persona revisa las solicitudes inciertas.

Decisión de ejemplo¿Es un problema de facturación o técnico?
02

Recomendaciones y ranking

Puntúa cómo encajan los elementos candidatos con el contexto del usuario y combina esa señal con tus reglas y métricas de ranking.

Decisión de ejemplo¿Qué relevancia tiene este elemento para la solicitud?
03

Orquestación de agentes

Elige la siguiente herramienta o modelo, comprueba una salida o decide cuándo escalar una tarea.

Decisión de ejemplo¿Debe atender esta solicitud un modelo especializado?
04

Moderación y seguridad

Evalúa contenido según reglas concretas y envía a revisión los casos de alto riesgo o baja confianza.

Decisión de ejemplo¿Este mensaje infringe la política?

Basado en Casos de uso de TypeSafe

Primeros pasos

De la idea a tu primera decisión.

Empieza por un juicio concreto que tu aplicación ya necesite. Define las respuestas posibles y decide en el código cómo utilizarlas.

01

Elegir una decisión

Por ejemplo, dirigir un ticket o puntuar la relevancia de un elemento.

02

Definir las opciones

Define la entrada, las preguntas y las respuestas permitidas antes de llamar a la API.

03

Gestionar la incertidumbre

Usa probabilidades y confianza para actuar, recurrir a otra opción o pedir revisión humana.

Ejemplo con la API

Integra Jev en tu código.

Este ejemplo de TypeScript en el servidor envía un mensaje de atención al cliente y dos preguntas con un formato de respuesta definido a Jev 1.13 a través de OpenRouter. La clave API se queda en el servidor; tu aplicación decide qué hacer con los resultados.

TypeScript del servidortypesafe/jev-1.13
const apiKey = process.env.OPENROUTER_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error("Set OPENROUTER_API_KEY");

const response = await fetch("https://openrouter.ai/api/alpha/decisions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer " + apiKey,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "typesafe/jev-1.13",
    state: "My card was charged twice. Please help ASAP.",
    questions: {
      department: {
        type: "choice",
        instructions: "Which team should handle this?",
        criteria: {
          billing: "Payments and refunds",
          technical: "Bugs and integrations"
        }
      },
      urgent: {
        type: "noul",
        instructions: "Does this message need urgent attention?"
      }
    }
  })
});

if (!response.ok) throw new Error("Jev request failed: " + response.status);
const {answers} = await response.json();

if (answers.department.choice === "billing" && answers.urgent.noul > 0.8) {
  // Route to the billing review queue.
}
URL de la APIPOST /api/alpha/decisions
Entradastate + questions
Salidaanswers

Leer la respuesta

choice indica el equipo responsable; noul devuelve un valor entre 0 y 1 para la pregunta de sí o no. Tu código combina ambos con sus reglas de asignación.

Antes de usarlo en producción

Prueba con solicitudes representativas, registra la versión del modelo y deriva a una persona los casos inciertos o de alto impacto. El valor 0,8 solo sirve de ejemplo.

Fuentes de la API: OpenRouter · TypeSafe

Qué significa cada campo

En la solicitud defines las preguntas y el formato esperado. La respuesta contiene un resultado por pregunta. Estos son los campos JSON del ejemplo.

Solicitud

model
El identificador del modelo. El ejemplo fija Jev 1.13 para dejar clara la versión.
state
El texto o los datos estructurados que se evalúan, como un mensaje de soporte.
questions
Un objeto cuyas claves son los nombres de las preguntas. Esas mismas claves aparecen después en answers.
type
El formato de respuesta: choice selecciona una opción; noul devuelve un valor para una pregunta de sí o no.
instructions
La decisión concreta que debe tomar el modelo.
criteria
Para choice, las opciones permitidas y una breve descripción de cada una.

Respuesta

answers
Un resultado por pregunta, con el mismo nombre.
choice
La opción elegida, la de mayor probabilidad.
probabilities
La probabilidad de cada opción; los valores suman 1.
confidence
Un nivel de confianza calculado a partir de la distribución de probabilidades, distinto de la probabilidad de la opción elegida.
noul
Un valor entre 0 (no) y 1 (sí) para una pregunta binaria.

Una respuesta con formato válido también puede equivocarse. Prueba casos representativos y define tus propios umbrales de enrutamiento.

En torno al modelo

Lo que comenta la comunidad.

Aquí resumimos el lanzamiento, el SDK oficial y un video independiente. Consulta primero los puntos clave y abre las fuentes originales si quieres profundizar.

X

TypeSafe publica en X novedades y contexto del producto. Son afirmaciones del equipo; comprueba los detalles técnicos en la documentación antes de implementarlos.

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GitHub

El SDK oficial de JavaScript y TypeScript muestra la API, ejemplos y versiones. Es un buen lugar para ver cómo se expresa una solicitud a Jev en código.

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Hacker News

El hilo de lanzamiento trata los posibles usos, cómo evaluar el modelo y qué hacer cuando se equivoca pese a mostrar alta confianza. Es una conversación entre desarrolladores, no una prueba de rendimiento.

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Ver aquí

Jev en video: decisiones estructuradas y límites

Un análisis independiente de RepoChad sobre el formato de salida, las cifras de velocidad de TypeSafe, demostraciones y preguntas abiertas. El video solo se carga al pulsar reproducir.

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Las personas detrás de Jev

Una forma más sencilla de integrar decisiones de IA en el software.

TypeSafe AI presentó Jev como su primer modelo System One. Su objetivo declarado es llevar decisiones rápidas y estructuradas a los flujos habituales del software.

El fundador Diogo Almeida trabajó anteriormente en OpenAI y Google Brain. Según TypeSafe, su trabajo sobre seguimiento de instrucciones y RLHF influyó en la investigación detrás de ChatGPT.

Preguntas frecuentes

Respuestas a preguntas frecuentes.

¿Jev es un chatbot?

No. Jev está diseñado para devolver decisiones tipadas y probabilidades, no respuestas libres de chat ni código generado.

¿Puede usarse para recomendaciones?

Puede ayudar a puntuar o reordenar candidatos por relevancia semántica. Un sistema completo también necesita obtener candidatos, aplicar reglas de negocio, evaluar resultados y definir el ranking.

¿Una salida tipada significa que la decisión es correcta?

No. El tipo limita el formato, pero la opción elegida puede ser errónea. Prueba con datos representativos y gestiona la incertidumbre en tu código.

¿Dónde puedo aprender a usar Jev?

Empieza por la documentación y el SDK oficiales de TypeSafe. La página del modelo en OpenRouter también ofrece acceso mediante su plataforma.

Empieza por una pregunta

Prueba Jev con una decisión concreta.

Define una pregunta y sus posibles respuestas. Tu aplicación decide qué hacer con el resultado.