O Jev está disponível — experimenta grátis, sem registo

O modelo de IA que devolve
decisões tipadas, não texto.

Jev = decisões tipadas e rápidas para agentes de IA e software — choice, score ou probabilidade de sim/não, em 70–500ms.

40–200× mais rápido que um LLMGrátisplayground ao vivo0 alucinações por construção
Exemplo ao vivo — uma mensagem de suporte real, três decisões tipadas numa só chamada:
entradaX post (12,400 likes, 1,900 reposts): "I quit my $240k job with no backup plan. Everyone said I was insane. 8 months later I'm making more than I ever…
A ler a mensagem…
POST jevtypesafeai.com/api/v1/decide
state — the input software gives Jev242c
questions — the typed decisions you want back
choicehook_type
What kind of hook does the first line use?
→ one of: open_loop, bold_claim, story, data, none
noulopens_loop
Does the hook open a curiosity loop the reader has to keep reading to close?
→ probability 0.0 … 1.0
noulfirst_line_number
Does the first line contain a specific number or dollar figure?
→ probability 0.0 … 1.0
choiceevidence
How is the claim backed up?
→ one of: demonstrated, claimed, none
scorevirality
How strong is this post's viral potential?
→ 0…3 · 4 levels
real API · free · no signup
Typed, calibrated output appears here.
Pick a demo, tweak the input, and hit Run Jev.
Como funciona

Entra texto desordenado, sai uma decisão tipada

Dás ao Jev o contexto e as perguntas. Ele devolve ao teu código valores estruturados e calibrados — sem prosa para analisar.

entrada · estado
Qualquer texto desordenado que o teu software já tem
Jev · System One
Avalia cada pergunta numa só ida e volta · 70–500ms
saída · tipada
choicetopicbilling
scoreseverity3.0 / 3
noulescalateyes · 0.92
Valores sobre os quais o teu código pode ramificar diretamente
Primeiros passos

O Jev é de código aberto?

Não — o Jev é um modelo alojado da TypeSafe AI, chamado através de uma API. Mas o tooling à sua volta é aberto: awesome-jev, jev-mcp e a integração com o LangChain. O modelo em si corre nos servidores da TypeSafe.

Como uso o Jev na prática?

Três rotas: acesso oficial da TypeSafe, um gateway (Vercel AI Gateway, OpenRouter ou Cloudflare), ou uma chave alojada instantânea da nossa parte. Percurso completo na página Obter o Jev.

Para que serve o Jev

Inteligência que vive dentro do teu software

A maior parte da inteligência não deveria ter de se tornar uma janela de chat. O Jev toma as decisões pequenas, rápidas e de alto volume que antes exigiam regras frágeis ou uma chamada a um LLM sobredimensionada.

?

Encaminhar e classificar

Envia um ticket, email, evento ou documento para o sítio certo com uma só choice tipada e probabilidades calibradas.

▤

Pontuar e priorizar

Transforma juízos difusos — risco, urgência, qualidade, encaixe de um lead — num score ordenado sobre o qual podes aplicar um limiar.

✓

Proteger e filtrar

Faz um noul de sim/não e obtém uma probabilidade, para poderes aprovar automaticamente os casos fáceis e escalar os incertos.

70–500ms
Latência de resposta
$0.25–$0.42/M
Tokens de entrada (saída grátis)
255
Opções por choice
0
Erros de tipo, garantido
Onde as equipas o usam

Uma chamada, uma decisão tipada

Os mesmos três primitivos cobrem uma enorme variedade dos juízos pequenos e rápidos que o software faz o dia todo. Alguns:

Triagem de suporte

escalate: yes · 0.92

Encaminha e prioriza os tickets recebidos

Moderação de conteúdo

allow: no · 0.08

Filtra as publicações de utilizadores antes de serem publicadas

Triagem de currículos

depth: 3.1 / 4

Pontua candidatos em várias dimensões

Pontuação de leads

fit: strong

Qualifica os leads de vendas recebidos

Risco na revisão de código

risk: high

Sinaliza os pull requests arriscados

Guardrails para LLM

injection: yes · 0.97

Deteta jailbreaks e injeção de prompts

Extração de dados

department: receiving

Transforma texto livre em campos tipados

Sinal de abandono

sentiment: 3 / 3

Lê o sentimento e a intenção de sair

Experimenta estes no playground ▶
No ciclo do agente

O if difuso que faltava ao teu agente

Os agentes passam a maior parte do tempo em juízos minúsculos — isto é urgente, isto é arriscado, que modelo, isto ainda é preciso. Demasiado difuso para um if escrito à mão, demasiado pequeno para um LLM de fronteira. Esse é o terreno do Jev.

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Encaminhar para o modelo certo

Avalia a complexidade de um pedido e envia-o para um modelo rápido, equilibrado ou de fronteira — o padrão que o LangChain e routers como o pi-jev-router trazem.

⛨

Proteger as chamadas a ferramentas

Antes de um agente executar um comando de shell ou editar um ficheiro, pontua o risco e permite, confirma ou bloqueia — uma verificação de segurança rápida dentro do ciclo.

↧

Compactar o contexto

Decide manter / truncar / descartar cada resultado de ferramenta obsoleto para que as sessões longas encolham — literal, sem reescrita com perdas num resumo.

Experimenta as predefinições de agente ▶Skill para agentes →Gateways e ferramentas de código aberto →
Os três primitivos

Cada decisão é de um de três tipos

Tu descreves o estado e as perguntas. O Jev avalia-as todas numa só ida e volta e devolve valores tipados com probabilidades.

C

choice

Escolhe uma de até 255 opções etiquetadas. Devolve a chave vencedora, as probabilidades por opção e uma confiança.

S

score

Situa a entrada num espetro ordenado de 2–10 níveis. Devolve um score fracionário mais a distribuição completa.

N

noul

Um sim/não calibrado como probabilidade de 0 a 1 — perfeito para gates, filtros e guardrails.

Ver exemplos completos da API →

Aponta o Jev à tua ramificação mais difícil

Cola o teu próprio estado e perguntas no playground — corre contra a API real, grátis.

Abrir o playground ▶
Jev da TypeSafe AI — Experimenta o modelo System One e a API · Jev by TypeSafe AI