Gi det kontekst
Oppgi den relevante teksten, JSON-tilstanden eller en liste over tekstelementer. Jev godtar for øyeblikket tekst, ikke bilder, lyd eller video.
Jev er TypeSafes første System One-modell. Den returnerer typede avgjørelser og sannsynligheter som programvare kan bruke. Utforsk brukstilfeller og se hvordan du kaller modellen fra koden din.
TypeSafe beskriver Jev som en System One-modell: Den returnerer typede valg og sannsynligheter i stedet for å generere fritekst. Se hvor denne tilnærmingen passer sammen med generative modeller og regelbasert kode.
| Aspekt | Jev | Generative LLM-er | Regelbasert kode |
|---|---|---|---|
| Resultat | Forhåndsdefinerte typede valg, poengsummer og sannsynligheter | Fleksibel tekst, kode eller strukturert utdata | Deterministiske verdier fra eksplisitte betingelser |
| Hastighet | Optimalisert for beslutninger med lav ventetid; TypeSafe rapporterer 70–500 ms i sine tester | Avhenger av modell, prompt og lengden på resultatet | Vanligvis svært rask ved kjente betingelser |
| Best egnet for | Repeterbare avgjørelser som krever forståelse av innspillene | Skriving, komplekse resonnementer og åpne oppgaver | Tydelige betingelser med stabile definisjoner |
| Viktigste begrensning | Kan ikke generere fritekst; et typet svar kan fortsatt være feil | Fleksible utdata kan trenge parsing og validering | Vanskelig å dekke alle tilfeller når input er tvetydig |
Hastighetstall rapporteres av TypeSafe for bestemte strukturerte beslutningstester. De er ikke en uavhengig målestokk eller en universell hastighetsgaranti. Les metodene
Bruk Jev når svarene er kjent, men inndataene fortsatt trenger tolkning. Bruk en generativ modell for å lage ny tekst eller kode. Skriv eksplisitte betingelser direkte i kode.
Jev vurderer tekst eller strukturerte data mot spørsmål du definerer. Den returnerer valg, poeng og sannsynligheter applikasjonen din kan bruke for å bestemme hva som skjer videre.
“Jeg ble belastet to ganger for abonnementet mitt. Kan du hjelpe?”
Hvilket team skal håndtere dette?
Eksempel på sannsynlighet 0.92
Oppgi den relevante teksten, JSON-tilstanden eller en liste over tekstelementer. Jev godtar for øyeblikket tekst, ikke bilder, lyd eller video.
Be om et valg, en poengsum eller en ja/nei-sannsynlighet. De tilgjengelige svarene defineres før API-kallet.
Bruk resultatet og dets usikkerhet til å rute, vurdere eller handle. En gyldig type garanterer ikke en korrekt vurdering.
Basert på offisiell TypeSafe-dokumentasjon
Jev er designet for fokuserte, repeterbare avgjørelser med et definert svarrom. Dette er utgangspunkt, ikke ytelsesløfter; test dem på dine egne data.
Klassifiser innkommende meldinger, oppdag hva som haster, og rut saker til riktig kø. Usikre forespørsler kan sendes videre til et menneske.
Vurder hvor godt kandidatelementer samsvarer med en brukers kontekst, og kombiner deretter poengsummen med dine egne rangeringssignaler og retningslinjer.
Velg et verktøy eller en modell for neste trinn, sjekk en utdata eller bestem når en oppgave trenger eskalering.
Vurder innhold opp mot konkrete regler, og send saker med lav sikkerhet eller høy risiko til manuell gjennomgang.
Basert på TypeSafes brukskart
Start med en avgrenset vurdering som applikasjonen allerede trenger. Definer de mulige svarene, og avgjør deretter i koden hvordan de skal brukes.
Velg ett avgrenset spørsmål, for eksempel ruting av en supportsak eller vurdering av hvor relevant et element er.
Definer input, spørsmål og tillatte svar før du kaller opp API.
Bruk sannsynligheter og sikkerhet til å velge en handling, en fallback eller manuell gjennomgang.
Dette TypeScript-eksemplet på serversiden sender en støttemelding og to spørsmål med definerte svarformater til Jev 1.13 via OpenRouter. Oppbevar API-nøkkelen på serveren; applikasjonen avgjør hvordan resultatene brukes.
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.
}POST /api/alpha/decisionsstate + questionsanswerschoice identifiserer teamet. noul returnerer en verdi fra 0 til 1 for ja/nei-spørsmålet. Koden din bruker begge verdiene sammen med egne rutingsregler.
Før produksjonsbruk bør du teste med representative supportsaker, registrere modellversjonen og sende usikre eller konsekvensrike saker til manuell gjennomgang. Verdien 0,8 er bare et eksempel.
API-referanser: OpenRouter · TypeSafe
Forespørselen definerer spørsmålene og svarformatene. Svaret gir et resultat for hver enkelt. Her er JSON-feltene brukt i eksemplet.
modelstatequestionstypeinstructionscriteriaanswerschoiceprobabilitiesconfidencenoulEt riktig utformet svar kan fortsatt være feil. Test representative tilfeller og sett rutingterskler for din egen arbeidsflyt.
Utforsk hovedpunktene fra lanseringsdiskusjonen, offisiell SDK og en uavhengig video. Les konteksten her, og følg deretter originalkildene for mer detaljer.
TypeSafe deler lanseringsoppdateringer og produktkontekst på X. Les innleggene som teamets egen beskrivelse av Jev, og sjekk dokumentasjonen før du bygger på en bestemt påstand.
Se originalenDen offisielle JavaScript og TypeScript SDK viser API-overflaten, eksempler og utgivelsesaktivitet. Det er det mest nyttige stedet å inspisere hvordan en Jev-forespørsel er representert i kode.
Se originalenLanseringstråden spør hvor en beslutningsmodell passer, hvordan den skal evalueres og hva du skal gjøre når et sikkert svar er feil. Det er en diskusjon, ikke en prestasjonstest.
Se originalenEn uavhengig gjennomgang fra RepoChad dekker utdataskjemaet, TypeSafes påstander om hastighet, eksempeldemoer og åpne spørsmål. Videoen lastes først når du velger å spille den av.
Se originalenTypeSafe AI introduserte Jev som sin første System One-modell. Dens uttalte mål er å ta raske, strukturerte beslutninger som kan brukes i vanlige programvarearbeidsflyter.
Grunnlegger Diogo Almeida har tidligere jobbet i OpenAI og Google Brain. Ifølge TypeSafe bidro arbeidet hans med instruction following og RLHF til forskningen bak ChatGPT.
Nei. Jev er designet for å returnere typede avgjørelser og sannsynligheter i stedet for chat-svar i fritt format eller generert kode.
Det kan hjelpe med å score eller omrangere kandidater etter semantisk relevans. Et komplett anbefalingssystem trenger fortsatt henting av kandidater, forretningsregler, evaluering og din egen rangeringslogikk.
Nei. Et typet resultat begrenser formatet, men det valgte alternativet kan fortsatt være feil. Test med representative data, og håndter usikkerhet i koden.
Start med TypeSafes offisielle dokumentasjon og SDK. Modellsiden hos OpenRouter gir også tilgang til Jev via plattformen.
Definer spørsmålet og de mulige svarene. La applikasjonen avgjøre hva som skal skje med resultatet.