Jev 是 TypeSafe AI 推出的結構化決策模型,不寫文章也不寫程式碼,只回答選擇題、打分題和是或否題,並給出校準過的置信度。官方把它稱作第一個「系統一」模型,單次響應在 70 到 500 毫秒之間,輸出部分不收費。用法是開發者把狀態和問題一起發過去,拿回可以直接寫進程式判斷的數值。

2026 年 9 月 15 日首次開放早期訪問,10 月 14 日更新到 1.14.0。它和聊天模型的分工很清楚:語言和開放式推理交給大模型平台上的常規模型,Jev 只負責夾在中間的那些小判斷,比如這條工單該分給誰、這次操作風險高不高、這個請求該用便宜模型還是旗艦模型。
底層用的是官方稱為 RLCD 的訓練方法,即面向校準決策的強化學習,所以輸出帶機率分佈,可以按閾值做路由。模型閉源,沒有公開權重,只能通過託管介面調用;周邊工具像 awesome-jev、jev-mcp 和 Python 適配器是開源的。
官方給兩個端點:統一入口是 POST https://jevtypesafeai.com/api/v1/decisions,同一套請求與響應格式跨模型通用;原生入口是 POST /api/v1/decide,返回不經改寫的原始結果,計費資訊寫在 X-Decision 開頭的響應頭裡。鑑權用 Bearer 形式的 jv_live_ 密鑰,一個密鑰加一份預儲值餘額可以打通全部模型。
不想直接用官方介面的,可以走 Vercel AI Gateway、OpenRouter 或 Cloudflare AI Gateway。OpenRouter 上的模型 ID 是 typesafe/jev-1.13,另有別名可以指向最新版本。官方 SDK 支援 Python 3.10 以上和 Node.js 20 以上,LangChain 側有專門封裝,包含分類器、模型選擇中間件和攔截高風險工具調用的兩種組件。
計費按輸入 token 算,輸出免費。2026 年 9 月官方與 OpenRouter 標價都是每百萬輸入 token 0.042 美元,單次判斷的成本很低。延遲在百毫秒量級,適合放進實時鏈路,而不是當後台批處理任務用。
choice 是選項題,最多支援 255 個帶標籤的選項,適合把郵件、工單、事件分到不同隊列,返回的是勝出選項、每個選項的機率和整體置信度。score 是刻度題,把輸入放到 2 到 10 級的有序刻度上,返回一個連續分數和分佈,線索品質、內容分級、緊急程度這類模糊判斷用它最合適。
noul 是判斷題,返回 0 到 1 的是否機率,適合做閘門和護欄。三類問題能在一次請求裡同時問,模型並行評估全部問題,一次往返拿到所有答案。按置信度做三檔路由是常見玩法:低於閾值轉人工,低風險直接執行,涉及放款、刪除資料這類高風險動作要求更高的置信度才放行。
這次更新加入圖像輸入、262k 長上下文和一個叫 Box 的新題型,三項功能被歸進名為 Danger Zone 的實驗計劃。官方說明它們預設關閉,要在介面裡手動打開開關才能用,並且明確提示都沒達到生產標準,風險自負。版本別名目前是 jev-preview,官方稱約一週後切到預設別名 jev-latest,1.13.0 會保留一段時間。
同時新增了模型改進授權選項,打開後 TypeSafe 可以讀取和分析輸入輸出,用來定位表現不穩定的地方和排查線上故障,官方說明這些內容不會用於訓練。多語言方面官方仍然提醒,中文等非英語語言可以處理但效果不如英文,上線前要拿自己的內容先測。把它當成智慧體工具裡的判斷節點,比當成聊天助手更符合設計意圖。
沒有免費額度,官方材料裡也沒有免費層。按輸入 token 計費,輸出不收費,官方與 OpenRouter 標價都是每百萬輸入 token 0.042 美元,用之前需要先儲值。OpenRouter 渠道可以複用已有的平台餘額支付。
閉源,沒有公開權重和程式碼,只能通過託管介面調用。官方開源的只有周邊:命令列的 awesome-jev、給智慧體接入用的 jev-mcp,以及把同一套介面打到任意 OpenAI 相容端點的適配器。想本地跑,只能自己用開源底座模仿這套介面。
不能。它不生成任何文字,只返回選項、分數和機率,也沒有操作電腦和調用工具的能力。它能在編碼智慧體裡當安全閘,判斷某條 shell 命令該不該放行,但程式碼本身得由其他模型來寫。把它當聊天視窗用,拿到的只會是一串看不懂的數值。
服務部署在美國,官方介面走海外節點,國內訪問受網路環境影響,跨境資料傳輸也要自行評估合規要求。較現實的做法是走 Vercel、OpenRouter 這類網關,或改用官方開源適配器,把同樣的介面打到國內相容端點做對照實驗。 內容基於公開資訊整理,產品功能與價格以官方頁面為準。
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