Haz preguntas sobre cualquier texto y obtén respuestas tipadas y calibradas — un choice, un score o un sí/no con una probabilidad — en aproximadamente medio segundo. Decisiones sobre las que tu software puede actuar, no prosa para leer.
Elige un caso o escribe el tuyo, edita las preguntas y pulsa ejecutar. Cada respuesta de abajo es una llamada real a la API.
Jev es el primer modelo System One de TypeSafe AI. Jev AI te deja probarlo en el navegador y llamarlo por API.
Números y etiquetas sobre los que tu código puede ramificar — nunca un párrafo que parsear.
Cada respuesta lleva una confianza honesta, entrenada con RLCD.
Pregunta un choice, un score y un sí/no juntos — todos respondidos en paralelo.
Un único POST tipado — compatible con TypeSafe, integrable desde cualquier lenguaje.
Declara la forma que quieres y recibe exactamente eso — tipada, con las probabilidades detrás.
Una probabilidad entre 0 y 1 de que la respuesta sea sí. Para gates, comprobaciones y guardarraíles.
Devuelve una de tus claves con una probabilidad para cada opción. Para enrutamiento y clasificación.
Un número en una escala ordenada que tú defines, con una distribución. Para prioridad, riesgo y calidad.
Empieza desde un ejemplo listo — triaje de soporte, moderación, enrutamiento — o escribe el tuyo.
Declara las respuestas que quieres: un choice, un score, un sí/no. Pregunta varias a la vez.
Una llamada real devuelve respuestas tipadas y calibradas en ~70–500 ms. Gratis en el navegador.
Consigue una clave jv_live_ y es un solo POST — unas 30 líneas en TypeScript.
¿Sopesando Jev AI frente a un LLM, la vía abierta/local o los proyectos de código abierto? Cada uno tiene un análisis completo.
Decisiones tipadas y calibradas frente a texto libre — cuándo usar cada uno y cómo ejecutar ambos juntos.
Leer la comparación →Alojado y calibrado frente a la vía abierta y local (Laya-MLX en Apple Silicon). Coste, velocidad, configuración.
Leer la comparación →El modelo es de pesos cerrados y alojado; el tooling (jev-mcp) es abierto. Alternativas abiertas comparadas.
Leer la comparación →Prueba el modelo completo gratis, sin tarjeta — aquí mismo en el navegador.
La salida es gratis. Alrededor de $0.001 por decisión a ~$0.42 / M de tokens de entrada.
Compra créditos o factura por tokens — el mismo modelo alojado en cualquier caso.
Jev AI es un modelo de decisión alojado de TypeSafe AI. En vez de escribir texto como un LLM, devuelve una respuesta tipada y calibrada — un choice, un score o un sí/no con una probabilidad — en unos 70–500 ms, para que el software pueda actuar sobre ella directamente.
Sí. El playground de esta página ejecuta el modelo real gratis, sin registro — recibes créditos de bienvenida para empezar. Para construir con él compras una clave jv_live_; las llamadas cuestan alrededor de $0.001 cada una, facturadas por tokens de entrada y con la salida gratis.
No. Los LLM generan texto libre para que lo lean personas; Jev AI devuelve un valor tipado para que los programas actúen — mucho más rápido y barato. A menudo se usan juntos: el LLM escribe, Jev decide.
TypeSafe AI. Jev es su modelo "System One" — juicio rápido e instintivo — servido a través de una API alojada.
El modelo en sí es de pesos cerrados y alojado, así que no hay pesos que descargar. El tooling que lo rodea — como el servidor jev-mcp en GitHub — es abierto. Existen alternativas de pesos abiertos parecidas a Jev, como Laya, para uso local.
Unos 70–500 ms por decisión — aproximadamente 40–200× más rápido que un LLM de frontera, porque devuelve una pequeña respuesta tipada en vez de generar párrafos.
Sí. Pasa varias preguntas en una llamada y cada una vuelve tipada de forma independiente — clasifica, puntúa y aplica un gate al mismo input en una sola petición.
Enrutamiento, clasificación, puntuación, moderación y gates de seguridad dentro de software y agentes de IA — donde sea que necesites una decisión rápida y legible por máquina en vez de prosa.
Ejecuta una decisión real, tipada y calibrada en el navegador — gratis, sin registro — y luego consigue una clave para construir con ella.