Fornecer contexto
Envie texto, dados JSON ou uma lista de textos. O Jev ainda não aceita imagens, áudio nem vídeo como entrada.
O Jev é o primeiro modelo System One da TypeSafe. Devolve decisões tipadas e probabilidades que a sua aplicação pode usar. Veja em que situações faz sentido e como integrar a API.
A TypeSafe descreve o Jev como um modelo System One: devolve respostas de tipos definidos e probabilidades, em vez de gerar texto livre. Compare-o com modelos generativos e regras em código para escolher a abordagem certa.
| Aspeto | Jev | LLMs generativos | Regras em código |
|---|---|---|---|
| Saída | Opções, pontuações e probabilidades definidas antecipadamente | Texto, código ou saída estruturada flexível | Valores determinados por condições explícitas |
| Velocidade | Otimizado para baixa latência; a TypeSafe indica 70–500 ms nos seus testes | Depende do modelo, prompt e comprimento da saída | Geralmente muito rápido para condições conhecidas |
| Mais indicado | Decisões repetidas que exigem interpretar a entrada | Escrita, raciocínio complexo e tarefas abertas | Condições claras e estáveis |
| Limite principal | Não gera texto livre; uma resposta tipada também pode estar errada | As respostas podem exigir processamento e validação | Difíceis de manter quando a entrada é ambígua |
Os números de velocidade vêm de testes da TypeSafe sobre tarefas específicas de decisão estruturada. Não são uma avaliação independente nem uma garantia geral. Ler a metodologia
Se as respostas já estão definidas, mas é preciso interpretar a entrada, o Jev pode ser útil. Para gerar texto ou código, use um modelo generativo. Se as condições são claras, escreva-as diretamente como regras.
O Jev avalia texto ou dados estruturados de acordo com as perguntas que definir. Devolve opções, pontuações e probabilidades que o código da sua aplicação pode utilizar diretamente.
“A minha subscrição foi cobrada duas vezes. Podem ajudar?”
Que equipa deve tratar disto?
Probabilidade ilustrativa 0.92
Envie texto, dados JSON ou uma lista de textos. O Jev ainda não aceita imagens, áudio nem vídeo como entrada.
Antes da chamada, escolha o formato de resposta: uma opção, uma pontuação ou um valor para uma pergunta de sim ou não.
Use o resultado e o grau de confiança para encaminhar um pedido, pedir revisão humana ou iniciar uma ação. Um formato correto não garante uma decisão acertada.
Com base na documentação oficial da TypeSafe
O Jev adequa-se a decisões repetidas cujas respostas possíveis já estão definidas. Estes exemplos são pontos de partida; avalie os resultados com os seus próprios dados.
Classifique reclamações e comentários de comerciantes, avalie a urgência e encaminhe cada caso para a equipa certa. Os casos incertos passam por revisão humana.
Filtre um feed segundo as preferências expressas pelo utilizador e avalie a relevância dos conteúdos, combinando-a com os seus próprios critérios de ordenação.
Encaminhe pedidos para um modelo, ferramenta ou agente; decida quando pesquisar e confirme se o resultado permite avançar.
Verifique mensagens, alterações de código e chamadas a ferramentas com regras concretas. Envie casos de risco ou incertos para revisão humana.
Com o estado do jogo e uma lista limitada de jogadas válidas, o Jev escolhe a próxima ação de um adversário de IA ou NPC. O código do jogo valida as regras e executa a ação.
Organize emails e notificações segundo as suas regras, avalie o estado da casa inteligente ou decida quando executar uma rotina.
Comece por uma avaliação específica de que a sua aplicação já precisa. Defina as respostas possíveis e decida em código como utilizá-las.
Por exemplo, encaminhar um pedido ou avaliar a relevância de um item.
Defina a entrada, as perguntas e as respostas permitidas antes de chamar a API.
Use as probabilidades e o grau de confiança para decidir quando agir e quando pedir revisão humana.
Este exemplo de TypeScript no servidor envia uma mensagem de apoio ao cliente e duas perguntas com um formato de resposta definido ao Jev 1.13, através do OpenRouter. A chave da API fica no servidor; a sua aplicação decide como usar os resultados.
Experimentar Jev grátisconst 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 indica a equipa responsável; noul devolve um valor entre 0 e 1 para a pergunta de sim ou não. O seu código combina ambos com as regras de encaminhamento.
Teste com pedidos representativos, registe a versão do modelo e envie os casos incertos ou de grande impacto para revisão humana. O valor 0,8 é apenas um exemplo.
Referências da API: OpenRouter · TypeSafe
O harness coordena as chamadas ao modelo e às ferramentas. Num ponto de decisão, o Jev lê uma mensagem, uma chamada de ferramenta proposta ou o estado do agente e devolve uma resposta tipada. Seu código define o próximo passo; as tarefas abertas continuam com o modelo de chat.
ModelRouterMiddlewarebefore_agent → wrap_model_callClassifique a última mensagem antes da execução, escolha um modelo e mantenha essa escolha durante a tarefa. A opção, as probabilidades e a confiança continuam disponíveis no estado do agente.
AutoModeMiddlewarewrap_tool_callVerifique uma chamada de ferramenta antes de executá-la. Se o Jev identificar risco ou falta de autorização, o middleware bloqueia a chamada e devolve um ToolMessage de erro. Ele não pede aprovação humana.
TypeSafeClassifierChoice · Score · NoulVocê também pode criar pontos de verificação: passe mensagens ou o estado do agente ao TypeSafeClassifier em um middleware próprio e use Choice, Score ou Noul para decidir o fluxo ou solicitar revisão.
O pedido define as perguntas e o formato esperado. A resposta contém um resultado para cada pergunta. Estes são os campos JSON usados no exemplo.
modelstatequestionstypeinstructionscriteriaanswerschoiceprobabilitiesconfidencenoulUma resposta no formato certo pode estar errada. Teste casos representativos e defina limiares de encaminhamento adequados à sua aplicação.
Jev é o modelo da TypeSafe. A comunidade também explora decisões rápidas e estruturadas com modelos abertos e outras interfaces. Compara o código, as abordagens e os respetivos limites.
Projetos independentes da comunidade, não versões oficiais do Jev.
Reunimos os pontos principais das discussões de lançamento, do SDK oficial e de um vídeo independente. Conheça o essencial aqui e consulte as fontes quando quiser aprofundar.
A TypeSafe publica no X novidades e informações sobre o produto. São declarações da própria equipa; confirme os detalhes técnicos na documentação antes de os usar.
Ver a fonteO SDK oficial para JavaScript e TypeScript inclui a API, exemplos e histórico de versões. É um bom ponto de partida para perceber como escrever um pedido ao Jev em código.
Ver a fonteA discussão de lançamento aborda possíveis aplicações, formas de avaliação e o que fazer com respostas erradas apesar de um grau de confiança elevado. É uma conversa entre programadores, não um teste de desempenho.
Ver a fonteAllie Laabs, da TypeSafe, explica no ThursdAI o System One e as respostas Choice, Score e Noul. Os apresentadores testam a classificação de publicações, mostram uma demonstração de Doom e discutem os limites do Jev.
Ver a fonteNeste vídeo independente, RepoChad analisa o formato de saída, os números de velocidade apresentados pela TypeSafe, demonstrações e questões em aberto. O vídeo só é carregado depois de carregar em reproduzir.
Ver a fonteA TypeSafe AI apresentou o Jev como o seu primeiro modelo System One. O objetivo declarado é tornar decisões rápidas e estruturadas utilizáveis nos fluxos de software comuns.
O fundador Diogo Almeida trabalhou anteriormente na OpenAI e na Google Brain. Segundo a TypeSafe, o seu trabalho em seguimento de instruções e RLHF influenciou a investigação por trás do ChatGPT.
Não. O Jev foi concebido para devolver decisões tipadas e probabilidades, não respostas de conversa livres ou código gerado.
Pode ajudar a pontuar ou reordenar candidatos pela relevância semântica. Um sistema completo também precisa de seleção de candidatos, regras de negócio, avaliação e lógica própria de ordenação.
Não. O tipo limita o formato, mas a opção escolhida pode estar errada. Teste com dados representativos e trate a incerteza no código.
Comece pela documentação e pelo SDK oficiais da TypeSafe. A página do modelo no OpenRouter também permite aceder ao Jev através da plataforma.
Defina uma pergunta e as respostas possíveis. A sua aplicação decide o que fazer com o resultado.