端點
OpenRouter
本站 Playground 透過 OpenRouter 呼叫固定版本的 Jev。目前的價格與可用性請以模型頁面為準。
- 端點
- POST https://openrouter.ai/api/alpha/decisions
- model
- typesafe/jev-1.13
- API 金鑰
- 在伺服器端以 Bearer token 傳送 API 金鑰。
面向開發者的獨立指南與社群
Jev 官方資訊：typesafe.ai免費體驗 Jev
選擇一個問題，或針對同一情境提出三個不同問題。先選案例，再修改輸入，查看各題的結構化答案。
01 / 選定一個判斷
先選一個具體案例
每次專注測試一種回答類型。 每次執行會用掉一次當日體驗額度。
02 / 讀取結果
填寫後即可執行
執行案例後，每個問題都會回傳一份結構化答案：Choice 選出選項，Score 給出分數，Probability 回傳 0 到 1 之間的數值。
API 串接範例
把 Jev 串接到程式碼中。
表單會將文字作為 state.input，並傳送一個或三個具名問題。每個結果都可在 answers.<question_id> 下找到。
看懂請求與回傳欄位
請求中定義要判斷的問題，回應會依問題名稱回傳結果。以下說明範例中用到的 JSON 欄位。
請求欄位
model- 模型 ID。範例指定 Jev 1.13，避免呼叫的版本不明確。
state- 待判斷的文字或結構化資料；這裡是一則客服訊息。
questions- 按名稱組織的多個問題；回傳的 answers 會沿用這些名稱。
<question_id>- 例如 action 或 urgency 這類名稱；答案會沿用相同名稱。
type- 回答類型：choice 選出一個選項，score 依等級評分，noul 判斷是或否。
instructions- 希望模型回答的具體問題或判斷標準。
criteria- choice 的候選選項、score 的有序等級，或 noul 中 false 與 true 的含義。
回傳欄位
answers- 每個問題的結果，名稱與請求中的 questions 對應。
choice- 模型選中的選項鍵，也是機率最高的選項。
probabilities- 各選項的機率分布，數值加總為 1。
confidence- 根據機率分布計算的信心分數；它不等於所選選項的機率。
score- 依各等級的機率加權得出的位置，可能落在兩個等級之間。
legend- 將 score 的數值位置對應回你定義的等級說明。
noul- 是非問題的 0 到 1 數值；越接近 1 越傾向於「是」。
同一份情境，分別測試 Choice、Score 與 Probability 三個問題。 每次執行會用掉一次當日體驗額度。 結果符合欄位格式，判斷也可能出錯。請用自己的樣本驗證，並依業務風險設定分流門檻。
官方直連 API
TypeSafe
TypeSafe 提供自己的端點和 API 金鑰。官方快速入門使用 jev-latest，也示範一次傳送多個問題。
官方公開價格
$0.042每百萬輸入 token
輸出 token 免費。
符合條件的帳號可能獲得促銷額度；官方公開頁面未註明固定金額，實際餘額與有效期限以控制台為準。
- 端點
- POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone
- model
- jev-latest
- API 金鑰
- 在伺服器端以 Bearer token 傳送 API 金鑰。
LangChain · Python
把 Jev 放進 LangChain Agent 的 Harness
Harness 負責協調 Agent 的模型呼叫與工具執行。在需要判斷的節點，Jev 讀取使用者訊息、待執行的工具呼叫或 Agent 狀態，回傳結構化結果；後續分支由程式碼決定，開放式工作仍交給聊天模型。
ModelRouterMiddlewarebefore_agent → wrap_model_call執行開始前判斷最新的使用者請求，選定適合的模型，並在這次執行中沿用。選項、機率與信心值會留在 Agent 狀態中，供後續邏輯使用。
AutoModeMiddlewarewrap_tool_call在指定工具執行前檢查呼叫。如果 Jev 判定風險較高或授權不足，中介軟體會阻止呼叫並回傳錯誤 ToolMessage；它不會自動請求人員核准。
TypeSafeClassifierChoice · Score · Noul也可以在自訂中介軟體加入檢查點：把 Agent 訊息或狀態交給 TypeSafeClassifier，以 Choice、Score 或 Noul 提問，再由程式碼決定分支或交由人工複核。
LangChain · Python · ModelRouterMiddleware
# pip install "langchain-typesafe[experimental]" langchain-openai
# Set TYPESAFE_API_KEY and OPENAI_API_KEY on your server.
from langchain.agents import create_agent
from langchain_typesafe.experimental.middleware import (
ModelChoice, ModelRouterMiddleware,
)
router = ModelRouterMiddleware(
choices={
"fast": ModelChoice(
model="openai:gpt-5.6-terra",
criteria="Simple lookups and extraction.",
),
"powerful": ModelChoice(
model="openai:gpt-6-astra",
criteria="Complex reasoning and high-stakes decisions.",
),
},
instructions="Choose the least costly model that can do the task safely.",
)
agent = create_agent("openai:gpt-5.6-terra", middleware=[router])
result = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this log."}]})
print(result["model_route"].choice)伺服器端 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);Choice
choice · probabilities · confidence
模型選中的選項鍵，也是機率最高的選項。
Score
score · legend · probabilities · confidence
依各等級的機率加權得出的位置，可能落在兩個等級之間。
Noul
noul
是非問題的 0 到 1 數值；越接近 1 越傾向於「是」。
投入正式環境前
正式上線前，請用具代表性的客服案件測試、記錄模型版本，並將結果不確定或出錯代價高的情況交由人工審核。範例中的 0.8 只是示意門檻。
用適合你的方式關注 Jev 生態。
透過持續更新的公開儲存庫，或不定期寄送的電子報精選，掌握新的 Jev 專案、System One 社群模型與實際應用案例。