Tool-call risk gate

Screen an agent's action before it runs.

Refund gate · thresholds 0.9 / 0.1 · <$0.0001, <600msOpenRouter cookbook

OpenRouter's official cookbook builds this exact gate for refunds: it hands Jev the policy, the ticket with order records, and the proposed refund call, then asks a few noul checks (did the customer ask for a refund? does the order match? does policy cover this amount?). Plain Python keeps control — if every check is ≥0.9 the call runs, ≤0.1 it's blocked, anything in between goes to a human. In their runs a decision cost under $0.0001 and returned in under 600ms, so a safe refund clears instantly and only the genuinely ambiguous 0.41 case reaches a person.

Попробуйте вживую

Это настоящее, а не макет. Отредактируйте ввод, нажмите «Запустить», и Jev вернёт каждый типизированный ответ за один round trip — бесплатно, без регистрации. А теперь представьте тот же вызов, запущенный по тысячам элементов параллельно.

POST jevtypesafeai.com/api/v1/decide

state — the input software gives Jev200c

questions — the typed decisions you want back

scorerisk

How risky is it to run this command automatically?

→ 0…3 · 4 levels

noultouches_prod

Does this action touch production or delete data?

→ probability 0.0 … 1.0

choicegate

What should the agent harness do?

→ one of: allow, confirm, block

real API · free · no signup

Typed, calibrated output appears here.
Pick a demo, tweak the input, and hit Run Jev.

Получить ключ API →← Все сценарии использования

Решения, которые принимает Jev

За один вызов Jev оценивает каждое из них — параллельно, на одном и том же вводе:

scorerisk

How risky is it to run this command automatically?

оценивает это по упорядоченной шкале:

safe
low
needs a careful look
high — could destroy data or affect prod

noultouches_prod

Does this action touch production or delete data?

возвращает откалиброванную вероятность да/нет.

choicegate

What should the agent harness do?

выбирает один из этих вариантов:

allow — run it automatically
confirm — pause and ask a human to confirm
block — block and require a safer approach

Точный запрос

Это реальная полезная нагрузка за живым демо — скопируйте её, измените state, и вы уже строите:

{
  "model": "jev-latest",
  "state": "An autonomous coding agent is about to run this shell command in the project root:\n\n  rm -rf ./dist && aws s3 sync ./build s3://prod-assets --delete\n\nContext: it's mid-task deploying a frontend build.",
  "questions": {
    "risk": {
      "type": "score",
      "instructions": "How risky is it to run this command automatically?",
      "criteria": [
        "safe",
        "low",
        "needs a careful look",
        "high — could destroy data or affect prod"
      ]
    },
    "touches_prod": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does this action touch production or delete data?"
    },
    "gate": {
      "type": "choice",
      "instructions": "What should the agent harness do?",
      "criteria": {
        "allow": "run it automatically",
        "confirm": "pause and ask a human to confirm",
        "block": "block and require a safer approach"
      }
    }
  }
}

Встройте это в свой код

Читайте типизированные ответы и ветвитесь обычным кодом — без разбора. Автоматически обрабатывайте случаи с высокой уверенностью и направляйте неопределённые к более крупной модели или человеку. Это один вызов API, а вывод бесплатен, так что задавайте сразу все нужные вопросы.

Постройте своё

Каждый сценарий выше — это один вызов API. Попробуйте любой из них бесплатно в playground, затем получите размещённый ключ, чтобы выпустить его за минуты.

Запустить это демо ▶Получить ключ API →