Jev 是 TypeSafe AI 推出的结构化决策模型,不写文章也不写代码,只回答选择题、打分题和是或否题,并给出校准过的置信度。官方把它称作第一个「系统一」模型,单次响应在 70 到 500 毫秒之间,输出部分不收费。用法是开发者把状态和问题一起发过去,拿回可以直接写进程序判断的数值。

2026 年 9 月 15 日首次开放早期访问,10 月 14 日更新到 1.14.0。它和聊天模型的分工很清楚:语言和开放式推理交给大模型平台上的常规模型,Jev 只负责夹在中间的那些小判断,比如这条工单该分给谁、这次操作风险高不高、这个请求该用便宜模型还是旗舰模型。
底层用的是官方称为 RLCD 的训练方法,即面向校准决策的强化学习,所以输出带概率分布,可以按阈值做路由。模型闭源,没有公开权重,只能通过托管接口调用;周边工具像 awesome-jev、jev-mcp 和 Python 适配器是开源的。
官方给两个端点:统一入口是 POST https://jevtypesafeai.com/api/v1/decisions,同一套请求与响应格式跨模型通用;原生入口是 POST /api/v1/decide,返回不经改写的原始结果,计费信息写在 X-Decision 开头的响应头里。鉴权用 Bearer 形式的 jv_live_ 密钥,一个密钥加一份预充值余额可以打通全部模型。
不想直接用官方接口的,可以走 Vercel AI Gateway、OpenRouter 或 Cloudflare AI Gateway。OpenRouter 上的模型 ID 是 typesafe/jev-1.13,另有别名可以指向最新版本。官方 SDK 支持 Python 3.10 以上和 Node.js 20 以上,LangChain 侧有专门封装,包含分类器、模型选择中间件和拦截高风险工具调用的两种组件。
计费按输入 token 算,输出免费。2026 年 9 月官方与 OpenRouter 标价都是每百万输入 token 0.042 美元,单次判断的成本很低。延迟在百毫秒量级,适合放进实时链路,而不是当后台批处理任务用。
choice 是选项题,最多支持 255 个带标签的选项,适合把邮件、工单、事件分到不同队列,返回的是胜出选项、每个选项的概率和整体置信度。score 是刻度题,把输入放到 2 到 10 级的有序刻度上,返回一个连续分数和分布,线索质量、内容分级、紧急程度这类模糊判断用它最合适。
noul 是判断题,返回 0 到 1 的是否概率,适合做闸门和护栏。三类问题能在一次请求里同时问,模型并行评估全部问题,一次往返拿到所有答案。按置信度做三档路由是常见玩法:低于阈值转人工,低风险直接执行,涉及放款、删除数据这类高风险动作要求更高的置信度才放行。
这次更新加入图像输入、262k 长上下文和一个叫 Box 的新题型,三项功能被归进名为 Danger Zone 的实验计划。官方说明它们默认关闭,要在接口里手动打开开关才能用,并且明确提示都没达到生产标准,风险自负。版本别名目前是 jev-preview,官方称约一周后切到默认别名 jev-latest,1.13.0 会保留一段时间。
同时新增了模型改进授权选项,打开后 TypeSafe 可以读取和分析输入输出,用来定位表现不稳定的地方和排查线上故障,官方说明这些内容不会用于训练。多语言方面官方仍然提醒,中文等非英语语言可以处理但效果不如英文,上线前要拿自己的内容先测。把它当成智能体工具里的判断节点,比当成聊天助手更符合设计意图。
没有免费额度,官方材料里也没有免费层。按输入 token 计费,输出不收费,官方与 OpenRouter 标价都是每百万输入 token 0.042 美元,用之前需要先充值。OpenRouter 渠道可以复用已有的平台余额支付。
闭源,没有公开权重和代码,只能通过托管接口调用。官方开源的只有周边:命令行的 awesome-jev、给智能体接入用的 jev-mcp,以及把同一套接口打到任意 OpenAI 兼容端点的适配器。想本地跑,只能自己用开源底座模仿这套接口。
不能。它不生成任何文字,只返回选项、分数和概率,也没有操作电脑和调用工具的能力。它能在编码智能体里当安全闸,判断某条 shell 命令该不该放行,但代码本身得由其他模型来写。把它当聊天窗口用,拿到的只会是一串看不懂的数值。
服务部署在美国,官方接口走海外节点,国内访问受网络环境影响,跨境数据传输也要自行评估合规要求。较现实的做法是走 Vercel、OpenRouter 这类网关,或改用官方开源适配器,把同样的接口打到国内兼容端点做对照实验。 内容基于公开信息整理,产品功能与价格以官方页面为准。
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