どんなテキストにも質問して、型付き・校正済みの答え(choice、score、確率付きの yes/no)を約 0.5 秒で取得。読むための文章ではなく、ソフトウェアがそのまま実行できる判断です。
ケースを選ぶか自分で書き、質問を編集して実行。下の答えはすべて実際の API 呼び出しです。
Jev は TypeSafe AI 初の System One モデルです。Jev AI ではブラウザで試し、API で呼び出せます。
コードがそのまま分岐できる数値やラベル — 解析すべき文章ではありません。
すべての答えに正直な信頼度が付きます。RLCD で訓練されています。
choice、score、yes/no を同時に質問 — すべて並列で回答されます。
型付きの POST 1 回 — TypeSafe 互換で、どの言語からでもそのまま利用可能。
欲しい形を宣言すれば、まさにその形が返ります — 型付きで、背後の確率付きで。
答えが yes である確率(0〜1)。ゲート、チェック、ガードレール向け。
あなたのキーの 1 つを返し、各選択肢に確率を付けます。ルーティングと分類向け。
あなたが定義した順序尺度上の数値を、分布とともに返します。優先度・リスク・品質向け。
既成の例(サポートのトリアージ、モデレーション、ルーティング)から始めるか、自分で書く。
欲しい答えを宣言:choice、score、yes/no。一度に複数聞けます。
1 回の実呼び出しで型付き・校正済みの答えを ~70–500ms で返します。ブラウザで無料。
jv_live_ キーを取得すれば POST 1 回 — TypeScript で約 30 行。
Jev AI を LLM、オープン/ローカル路線、オープンソース構築と比較検討?それぞれに完全な解説があります。
カード不要でフルモデルを無料お試し — このブラウザ内で。
出力は無料。1 判断あたり約 $0.001、~$0.42 / M 入力トークン。
クレジット購入でもトークン課金でも — どちらも同じホスト型モデル。
Jev AI は TypeSafe AI のホスト型判断モデルです。LLM のように文章を書くのではなく、型付き・校正済みの答え(choice、score、確率付きの yes/no)を約 70–500ms で返し、ソフトウェアがそのまま実行できます。
はい。このページのプレイグラウンドは実モデルを無料・登録不要で実行 — 開始時にウェルカムクレジットが付きます。構築するには jv_live_ キーを購入します。呼び出しは 1 回約 $0.001、入力トークン課金で出力は無料です。
いいえ。LLM は人が読む自由テキストを生成しますが、Jev AI はプログラムが実行できる型付きの値を返します — はるかに高速で安価。よく併用されます:LLM が書き、Jev が判断します。
TypeSafe AI です。Jev は彼らの「System One」モデル — 高速で直感的な判断 — をホスト型 API で提供しています。
モデル自体はクローズド重みでホスト型のため、ダウンロードできる重みはありません。周辺ツール(GitHub の jev-mcp サーバーなど)はオープンです。オープン重みで Jev に近い代替(Laya など)もローカル用に存在します。
1 判断あたり約 70–500ms — フロンティア LLM のおよそ 40–200 倍高速です。段落を生成せず、小さな型付きの答えを返すためです。
はい。1 回の呼び出しで複数の質問を渡すと、それぞれ独立に型付きで返ります — 同じ入力を 1 リクエストで分類・採点・ゲートできます。
ソフトウェアや AI エージェント内でのルーティング、分類、採点、モデレーション、安全ゲート — 文章ではなく、高速で機械可読な判断が必要なあらゆる場面。