Jev가 출시되었습니다 — 대기자 명단 없이 바로 사용해 보세요

텍스트가 아니라
타입이 지정된 결정을 돌려주는 AI 모델.

Jev = AI 에이전트와 소프트웨어를 위한 빠르고 타입이 지정된 결정 — choice, score, 또는 예/아니오 확률을 70–500ms 안에.

40–200× LLM보다 빠름$0.042/M 입력 토큰0 구조적으로 환각 없음
라이브 예제 — 실제 고객 지원 메시지, 한 번의 호출로 타입이 지정된 세 가지 결정:
입력제목: 또 두 번 청구됐어요!! 안녕하세요 — Pro 요금제로 두 번 청구된 게 이번 달로 두 달 연속입니다. 지난달에도 이미 이메일을 보냈는데 아무도 답을 주지 않았어요. 제 사업 전체를 이 서비스로 운영하고 있습니다. 오늘 안에 환불되지 않으면 해지하고 은행에 결제…
메시지를 읽는 중…
POST api.typesafe.ai/v1/systemone
state — 소프트웨어가 Jev에 전달하는 입력164c
questions — 돌려받고 싶은 타입 지정 결정들
choicetopic
고객이 문의하는 주요 이슈는 무엇입니까?
다음 중 하나: billing, bug, account, feature
scoreseverity
이 메시지는 얼마나 긴급하고 위험도가 높습니까?
→ 0…3 · 4 단계
noulescalate
이 건을 즉시 상담원에게 에스컬레이션해야 합니까?
확률 0.0 … 1.0
실제 API · 무료 · 가입 불필요
타입이 지정되고 보정된 출력이 여기에 나타납니다.
데모를 고르고, 입력을 수정한 뒤 눌러보세요 Jev 실행.
작동 방식

지저분한 텍스트를 넣으면, 타입이 지정된 결정이 나옵니다

당신은 Jev에 맥락과 질문을 건넵니다. Jev는 코드에 구조화되고 보정된 값을 돌려줍니다 — 파싱할 산문은 없습니다.

입력 · 상태
당신의 소프트웨어가 이미 가진 온갖 지저분한 텍스트
Jev · System One
모든 질문을 한 번의 왕복으로 평가 · 70–500ms
출력 · 타입 지정
choicetopicbilling
scoreseverity3.0 / 3
noulescalateyes · 0.92
코드가 곧바로 분기할 수 있는 값
시작하기

Jev는 오픈소스인가요?

아니요 — Jev는 TypeSafe AI의 호스티드 모델이며 API로 호출합니다. 하지만 그 주변 도구는 오픈되어 있습니다: awesome-jev, jev-mcp, LangChain 통합. 모델 자체는 TypeSafe의 서버에서 실행됩니다.

Jev를 실제로 어떻게 사용하나요?

세 가지 경로: 공식 TypeSafe 대기자 명단, 게이트웨이(Vercel AI Gateway, OpenRouter, 또는 Cloudflare), 또는 대기자 명단 없이 우리에게서 받는 호스티드 계량 키. 전체 안내는 Get Jev 페이지에 있습니다.

Jev의 쓰임새

소프트웨어 안에서 살아 숨쉬는 지능

대부분의 지능은 채팅 창이 될 필요가 없습니다. Jev는 예전에 취약한 규칙이나 과한 LLM 호출이 필요했던, 작고 빠르고 대량으로 일어나는 결정을 처리합니다.

?

라우팅 및 분류

티켓, 이메일, 이벤트, 문서를 단 하나의 타입이 지정된 choice와 보정된 확률로 알맞은 곳에 보냅니다.

점수화 및 우선순위 지정

위험도, 긴급도, 품질, 리드 적합도 같은 모호한 판단을 임계값을 걸 수 있는 정렬된 점수로 바꿉니다.

가드레일 및 게이트

예/아니오 noul을 물어 확률을 받으세요. 쉬운 경우는 자동 승인하고 불확실한 경우는 에스컬레이션할 수 있습니다.

70–500ms
응답 지연
$0.042/M
입력 토큰 (출력 무료)
255
choice당 옵션 수
0
타입 오류, 보장됨
팀들이 사용하는 곳

한 번의 호출, 타입이 지정된 결정

동일한 세 가지 프리미티브가 소프트웨어가 하루 종일 내리는 작고 빠른 판단의 아주 넓은 범위를 아우릅니다. 몇 가지 예:

고객 지원 분류

escalate: yes · 0.92

수신 티켓을 라우팅하고 우선순위 지정

콘텐츠 모더레이션

allow: no · 0.08

게시 전에 사용자 게시물을 게이트

이력서 스크리닝

depth: 3.1 / 4

여러 항목에 걸쳐 후보자를 점수화

리드 점수화

fit: strong

수신 세일즈 리드를 검증

코드 리뷰 위험도

risk: high

위험한 풀 리퀘스트를 표시

LLM 가드레일

injection: yes · 0.97

탈옥과 프롬프트 인젝션을 잡아냄

데이터 추출

department: receiving

자유 텍스트를 타입이 지정된 필드로

이탈 신호

sentiment: 3 / 3

감정과 이탈 의도를 읽음

플레이그라운드에서 사용해 보기 ▶
에이전트 루프 안에서

당신의 에이전트에 없던 그 모호한 if

에이전트는 대부분의 시간을 사소한 판단에 씁니다 — 이게 급한가, 이게 위험한가, 어느 모델을 쓸까, 아직 필요한가. 손으로 쓴 if로는 너무 모호하고, 최첨단 LLM에는 너무 사소합니다. 바로 Jev의 영역입니다.

알맞은 모델로 라우팅

요청의 복잡도를 평가해 빠른, 균형 잡힌, 또는 최첨단 모델로 보냅니다 — LangChain과 pi-jev-router 같은 라우터가 제공하는 패턴입니다.

툴 호출 가드레일

에이전트가 셸 명령을 실행하거나 파일을 편집하기 전에 위험도를 점수화해 허용, 확인, 또는 차단합니다 — 루프 안의 빠른 안전 점검입니다.

컨텍스트 압축

오래된 각 툴 결과에 대해 유지 / 잘라내기 / 버리기를 결정해 긴 세션을 축소합니다 — 원문 그대로, 손실 있는 요약 재작성 없이.

에이전트 프리셋 사용해 보기 ▶에이전트 스킬게이트웨이 및 오픈소스 도구 →
세 가지 프리미티브

모든 결정은 세 가지 타입 중 하나입니다

당신은 상태와 질문을 설명합니다. Jev는 한 번의 왕복으로 이들을 모두 평가하고 확률과 함께 타입이 지정된 값을 돌려줍니다.

C

choice

최대 255개의 라벨이 붙은 옵션 중 하나를 고릅니다. 선택된 키, 옵션별 확률, 신뢰도를 돌려줍니다.

S

score

입력을 2–10단계의 정렬된 스펙트럼에 배치합니다. 소수 점수와 전체 분포를 돌려줍니다.

N

noul

0에서 1 사이의 확률로 표현되는 보정된 예/아니오 — 게이트, 필터, 가드레일에 완벽합니다.

전체 API 예제 보기 →

가장 까다로운 분기에 Jev를 겨눠 보세요

직접 만든 상태와 질문을 플레이그라운드에 붙여 넣으세요 — 실제 API에 대해, 무료로 실행됩니다.

플레이그라운드 열기 ▶
Jev by TypeSafe AI — System One 모델과 API를 사용해 보세요 · Jev by TypeSafe AI