Jev está disponible — pruébalo sin lista de espera

El modelo de IA que devuelve
decisiones tipadas, no texto.

Jev = decisiones tipadas y rápidas para agentes de IA y software — choice, score o probabilidad de sí/no, en 70–500ms.

40–200× más rápido que un LLM$0.042/M tokens de entrada0 alucinaciones por diseño
Ejemplo en vivo — un mensaje de soporte real, tres decisiones tipadas en una sola llamada:
entradaAsunto: ¡¡Me cobraron dos veces otra vez!! Hola — este es el SEGUNDO mes seguido que me facturan dos veces el plan Pro. Ya escribí el mes pasado y nad…
Leyendo el mensaje…
POST api.typesafe.ai/v1/systemone
estado — la entrada que el software le da a Jev266c
preguntas — las decisiones tipadas que quieres recibir
choicetopic
¿Cuál es el problema principal sobre el que escribe el cliente?
una de: billing, bug, account, feature
scoreseverity
¿Qué tan urgente y de alto riesgo es este mensaje?
→ 0…3 · 4 niveles
noulescalate
¿Debería escalarse esto de inmediato a un agente humano?
probabilidad 0.0 … 1.0
API real · gratis · sin registro
Aquí aparece la salida tipada y calibrada.
Elige una demo, ajusta la entrada y pulsa Ejecutar Jev.
Cómo funciona

Entra texto desordenado, sale una decisión tipada

Le das a Jev el contexto y las preguntas. Le devuelve a tu código valores estructurados y calibrados — sin prosa que parsear.

entrada · estado
Cualquier texto desordenado que tu software ya tiene
Jev · System One
Evalúa cada pregunta en un solo viaje de ida y vuelta · 70–500ms
salida · tipada
choicetopicbilling
scoreseverity3.0 / 3
noulescalateyes · 0.92
Valores sobre los que tu código puede ramificar directamente
Primeros pasos

¿Es Jev de código abierto?

No — Jev es un modelo alojado de TypeSafe AI, al que se llama a través de una API. Pero el tooling a su alrededor es abierto: awesome-jev, jev-mcp y la integración con LangChain. El modelo en sí se ejecuta en los servidores de TypeSafe.

¿Cómo uso Jev en la práctica?

Tres rutas: la lista de espera oficial de TypeSafe, un gateway (Vercel AI Gateway, OpenRouter o Cloudflare), o una clave alojada con medición de nuestra parte sin lista de espera. Recorrido completo en la página Obtener Jev.

Para qué sirve Jev

Inteligencia que vive dentro de tu software

La mayor parte de la inteligencia no debería tener que convertirse en una ventana de chat. Jev toma las decisiones pequeñas, rápidas y de alto volumen que antes requerían reglas frágiles o una llamada a un LLM sobredimensionada.

?

Enrutar y clasificar

Envía un ticket, correo, evento o documento al lugar correcto con una sola choice tipada y probabilidades calibradas.

Puntuar y priorizar

Convierte juicios difusos — riesgo, urgencia, calidad, encaje de un lead — en un score ordenado sobre el que puedes aplicar un umbral.

Proteger y filtrar

Haz un noul de sí/no y obtén una probabilidad, para que puedas aprobar automáticamente los casos fáciles y escalar los inciertos.

70–500ms
Latencia de respuesta
$0.042/M
Tokens de entrada (salida gratis)
255
Opciones por choice
0
Errores de tipo, garantizado
Dónde lo usan los equipos

Una llamada, una decisión tipada

Los mismos tres primitivos cubren una enorme variedad de los juicios pequeños y rápidos que el software hace todo el día. Algunos:

Triaje de soporte

escalate: yes · 0.92

Enruta y prioriza los tickets entrantes

Moderación de contenido

allow: no · 0.08

Filtra las publicaciones de usuarios antes de publicarse

Cribado de currículums

depth: 3.1 / 4

Puntúa candidatos en varias dimensiones

Puntuación de leads

fit: strong

Califica los leads de ventas entrantes

Riesgo en revisión de código

risk: high

Marca los pull requests arriesgados

Guardarraíles para LLM

injection: yes · 0.97

Detecta jailbreaks e inyección de prompts

Extracción de datos

department: receiving

Convierte texto libre en campos tipados

Señal de abandono

sentiment: 3 / 3

Lee el sentimiento y la intención de irse

Prueba estos en el playground ▶
En el bucle del agente

El if difuso que le faltaba a tu agente

Los agentes pasan la mayor parte de su tiempo en juicios diminutos: ¿es urgente esto?, ¿es arriesgado?, ¿qué modelo?, ¿sigue haciendo falta esto? Demasiado difuso para un if escrito a mano, demasiado pequeño para un LLM de frontera. Ese es el terreno de Jev.

Enrutar al modelo correcto

Evalúa la complejidad de una petición y envíala a un modelo rápido, equilibrado o de frontera — el patrón que traen LangChain y routers como pi-jev-router.

Proteger las llamadas a herramientas

Antes de que un agente ejecute un comando de shell o edite un archivo, puntúa el riesgo y permite, confirma o bloquea — una comprobación de seguridad rápida dentro del bucle.

Compactar el contexto

Decide mantener / truncar / descartar cada resultado de herramienta obsoleto para que las sesiones largas se reduzcan — literal, sin reescritura con pérdida en un resumen.

Prueba los presets de agente ▶Skill para agentesGateways y herramientas de código abierto →
Los tres primitivos

Cada decisión es de uno de tres tipos

Tú describes el estado y las preguntas. Jev las evalúa todas en un solo viaje de ida y vuelta y devuelve valores tipados con probabilidades.

C

choice

Elige una de hasta 255 opciones etiquetadas. Devuelve la clave ganadora, las probabilidades por opción y una confianza.

S

score

Sitúa la entrada en un espectro ordenado de 2–10 niveles. Devuelve un score fraccionario más la distribución completa.

N

noul

Un sí/no calibrado como probabilidad de 0 a 1 — perfecto para filtros, gates y guardarraíles.

Ver ejemplos completos de la API →

Apunta Jev a tu bifurcación más difícil

Pega tu propio estado y tus preguntas en el playground — se ejecuta contra la API real, gratis.

Abrir el playground ▶
Jev de TypeSafe AI — Prueba el modelo System One y su API · Jev by TypeSafe AI