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Jev 공식 정보: typesafe.ai

Jev 무료로 체험하기

한 상황에 대해 질문 하나 또는 서로 다른 질문 세 개를 시험해 보세요. 사례를 선택하고 입력을 바꾼 뒤 질문별 구조화된 답을 확인할 수 있습니다.

GitHub 프로젝트 살펴보기
01 / 판단 하나 고르기

구체적인 사례부터 시작하세요

typesafe/jev-1.13

답변 유형을 하나씩 살펴보세요. 실행할 때마다 하루 이용 횟수에서 1회 차감됩니다.

1. Choice
questions.decision
API 요청 미리 보기

미리보기에는 API 키와 인증 토큰이 포함되지 않습니다. 질문 ID마다 같은 이름의 답이 반환됩니다.

{
  "model": "typesafe/jev-1.13",
  "state": {
    "input": "구독 요금이 두 번 청구됐어요. 도와주실 수 있나요?"
  },
  "questions": {
    "decision": {
      "type": "choice",
      "instructions": "어느 팀이 처리해야 하나요?",
      "criteria": {
        "billing": "결제 및 환불",
        "technical": "버그 및 연동 문제",
        "general": "기타 문의"
      }
    }
  }
}

계정당 UTC 기준 하루 6회 무료로 이용할 수 있으며 00:00 UTC에 초기화됩니다. 사이트 전체 이용량에도 제한이 있습니다. 입력은 OpenRouter로 전송되지만 이 사이트에는 사용 기록만 저장하고 입력 내용은 저장하지 않습니다.

02 / 답변 읽기

입력한 뒤 실행해 보세요

사례를 실행하면 질문마다 구조화된 답이 나옵니다. Choice는 선택지를 고르고, Score는 척도의 값을, Probability는 0~1 사이의 값을 반환합니다.

연동 예시

Jev를 코드에 연결하세요.

이 양식은 텍스트를 state.input으로 보내고 이름이 있는 질문 1개 또는 3개를 함께 전송합니다. 각 결과는 answers.<question_id>에서 찾을 수 있습니다.

필드별 의미

요청에서 질문과 응답 형식을 정의하면 응답에는 질문별 결과가 담깁니다. 코드 예제에 나온 JSON 필드를 하나씩 살펴보세요.

요청 필드

model
모델 ID입니다. 예시는 버전을 명확히 하기 위해 Jev 1.13을 지정합니다.
state
평가할 텍스트 또는 구조화 데이터입니다. 예시에서는 고객 지원 메시지입니다.
questions
질문 이름을 키로 사용하는 객체입니다. 응답의 answers에도 같은 이름으로 결과가 담깁니다.
<question_id>
action이나 urgency 같은 이름입니다. 응답에도 같은 이름이 사용됩니다.
type
응답 형식입니다. choice는 보기 하나를 고르고, score는 순서가 있는 단계로 평가하며, noul은 예/아니요 질문을 판단합니다.
instructions
모델에 요청하는 구체적인 판단입니다.
criteria
choice의 보기, score의 순서 있는 단계, 또는 noul에서 false와 true가 뜻하는 내용을 지정합니다.

응답 필드

answers
각 질문의 결과가 같은 이름의 키 아래 반환됩니다.
choice
선택된 옵션의 키이며 확률이 가장 높은 선택지입니다.
probabilities
각 선택지의 확률이며 합계는 1입니다.
confidence
확률 분포에서 계산한 별도의 확신 수준으로, 선택한 후보의 확률과는 다릅니다.
score
각 단계의 확률을 가중치로 계산한 위치이며 두 단계 사이에 있을 수 있습니다.
legend
score의 숫자 위치를 사용자가 정의한 단계 설명에 다시 연결한 값입니다.
noul
예/아니요 질문에 대해 0(아니요)부터 1(예)까지의 값입니다.

같은 상황에 대해 Choice, Score, Probability 질문 3개를 각각 평가합니다. 실행할 때마다 하루 이용 횟수에서 1회 차감됩니다. 형식이 올바른 답도 틀릴 수 있습니다. 대표 사례를 테스트하고 워크플로에 맞는 분기 기준을 정하세요.

엔드포인트

OpenRouter

이 Playground는 OpenRouter를 통해 버전이 고정된 Jev 모델을 호출합니다. 최신 요금과 이용 가능 여부는 모델 페이지에서 확인하세요.

엔드포인트
POST https://openrouter.ai/api/alpha/decisions
model
typesafe/jev-1.13
API 키
API 키는 서버에서 Bearer 토큰으로 전송하세요.
OpenRouter ↗
공식 직접 API

TypeSafe

TypeSafe는 자체 엔드포인트와 API 키를 제공합니다. 공식 빠른 시작 문서는 jev-latest로 한 요청에서 여러 질문을 보내는 방법을 보여 줍니다.

엔드포인트
POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone
model
jev-latest
API 키
API 키는 서버에서 Bearer 토큰으로 전송하세요.

서버 측 TypeScript

TypeScript · fetch
// Run on your server. Keep the API key out of browser code.
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: {input: "A customer reports a duplicate charge."},
    questions: {
      team: {
        type: "choice",
        instructions: "Which team should handle this?",
        criteria: {
          billing: "Payments and refunds",
          technical: "Bugs and integrations"
        }
      },
      urgency: {
        type: "score",
        instructions: "How urgent is the issue?",
        criteria: ["Can wait", "Needs attention today", "Immediate action"]
      },
      escalate: {
        type: "noul",
        instructions: "Should a human review this first?",
        criteria: {false: "No review needed", true: "Review before acting"}
      }
    }
  })
});

if (!response.ok) throw new Error("Decision request failed");
const {answers} = await response.json();
console.log(answers.team.choice, answers.urgency.score, answers.escalate.noul);
답변 읽기

세 가지 질문 유형과 응답 형식

코드에 필요한 답의 형태를 선택하세요. 질문을 여러 개 보내면 각 질문 ID에 별도의 결과가 반환됩니다.

TypeSafe: Choice · Score · Noul ↗

Choice

choice · probabilities · confidence

선택된 옵션의 키이며 확률이 가장 높은 선택지입니다.

Score

score · legend · probabilities · confidence

각 단계의 확률을 가중치로 계산한 위치이며 두 단계 사이에 있을 수 있습니다.

Noul

noul

예/아니요 질문에 대해 0(아니요)부터 1(예)까지의 값입니다.

운영 환경에 적용하기 전에

실제 고객 문의와 비슷한 데이터로 테스트하고 모델 버전을 기록하세요. 불확실하거나 잘못 판단했을 때 영향이 큰 사례는 사람이 검토하도록 합니다. 0.8은 설명을 위한 값입니다.