TypeSafe AI
Jev 위키
구조화된 판단을 위한 의사결정 API
- 모델
- Jev 1.13
- 모델 ID
- jev-1.13.0
- 컨텍스트
- 64k 토큰
- 입력 가격
- 100만 개당 $0.042
- 출력 토큰
- free
- 지연 시간
- 70밀리초~500밀리초
- 처리량
- 250,000 토큰/초
- 요청 한도
- 분당 1,200회
예고 없이 제한이 변경될 수 있습니다.
Jev는 TypeSafe AI의 주력 모델이자 최초의 System One 모델입니다. state과 형식이 지정된 질문을 보내면 채팅 기록 대신 확률이 포함된 Choice, Score 또는 Noul 답을 반환합니다. 현재 운영 빌드는 Jev 1.13(jev-1.13.0)입니다. 입력 비용은 토큰 100만 개당 $0.042이고 출력 토큰은 무료이며, TypeSafe에서 제시한 종단 간 지연 시간은 70ms-500ms, 대부분의 질의는 약 100ms입니다. 영어 성능이 가장 뛰어납니다. 요청을 작성하기 전에 Primitives을 열거나, 별칭과 컨텍스트 및 속도 제한은 Jev 1.13 카드에서 확인하세요. 얼리 액세스 기간에는 예고 없이 제한이 변경될 수 있습니다. 게이트를 이미 조정했다면 jev-1.13.0을 고정하세요.
Jev이란
System One 모델은 실제로 동작해야 하는 소프트웨어를 위해 만들어졌습니다. Jev는 문자열, JSON 객체 또는 텍스트 배열 형태의 자연어 state을 읽고 /v1/systemone에 한 번 POST하여 질문 맵에 답합니다. 답변이나 코드를 작성하지 않으며 추론 과정도 설명하지 않습니다. 이미지, 오디오, 동영상은 요청에 넣을 수 없으므로 필요하면 텍스트로 전처리하세요.
질문 유형은 3가지입니다. Choice(최대 255개 중 선택지 하나), Score(2~10단계의 순서 척도이며 두 단계 사이의 값도 가능), Noul(별도의 confidence 필드 없이 [0, 1] 범위의 P(예))입니다. 한 번의 호출에 담긴 질문은 state을 공유하고 병렬 실행되며, 질문을 늘려도 지연 시간은 거의 변하지 않습니다. 질문 ID는 사용자 코드용이며 기반 모델에는 전송되지 않습니다.
Jev이라는 이름은 경제학자 William Stanley Jevons에서 따왔습니다. System One는 Kahneman의 빠른 System 1 개념을 빌렸습니다. 모델이 빠르게 판단하면 코드가 느린 작업을 처리합니다. TypeSafe는 RLHF 채팅 튜닝이 아니라 Reinforcement Learning for Calibrated Decisions(RLCD)으로 훈련됩니다. 스키마 일치가 보장되므로 응답에서 자유 형식 타입 오류가 발생하지 않습니다.
TypeSafe AI과 출시
TypeSafe AI은 샌프란시스코에서 개발됩니다. Diogo Almeida은 창립자 겸 CEO이자 RLHF의 공동 발명자입니다. LinkedIn에는 직원 11-50명의 비상장 기업으로 등록되어 있습니다. Jev는 약 2년간 비공개로 개발된 뒤 15 September 2026에 얼리 액세스를 시작했습니다. 출시 게시물에서는 새로운 아키텍처와 병렬 샘플러를 소개하며, 훈련 방식으로 RLCD을 설명합니다.
고객의 요청과 응답은 Jev 훈련에 사용되지 않습니다. 모든 계정에 같은 가중치가 제공되며, LoRA 대신 state, 지침, 기준으로 답을 조정합니다. 맞춤형 및 엔터프라이즈 요금제에서는 sales@typesafe.ai를 통해 더 높은 속도 제한을 요청할 수 있습니다. 로그인 후 console.typesafe.ai에서 플레이그라운드와 API 키를 이용할 수 있습니다.
공식 출시 영상
Jev 얼리 액세스 시작
TypeSafe은 이 날짜 전까지 약 2년간 비공개로 개발되었습니다. 비공개 연구와 Jev 1.13 사이에 공개된 다른 Jev 버전은 없습니다.
커뮤니티 목록 및 보도 자료
Awesome Jev에는 커뮤니티 클라이언트, 통합 기능, 게임, 문서가 정리되어 있으며 TypeSafe AI와는 무관합니다. README에서 github.com/typesafe-ai를 가리키지 않는 한 커뮤니티 제작물로 간주하세요. 공식 Python은 typesafe-sdk이며, 공식 JavaScript은 @typesafe-ai/sdk입니다.
Cloudflare Workers AI에는 모델이 typesafe/jev로 등록되어 있습니다. Steam 상점에서 Jev TypeSafe을 검색했지만 앱은 나오지 않았습니다. Jev는 HTTP API이지 상점에 등록된 게임이 아닙니다. Discord은 discord.gg/typesafe입니다. GitHub의 typesafe-ai 조직은 JS SDK와 관련 스킬을 공개합니다. TypeSafe의 YouTube 채널은 업로드가 없는 브랜드 페이지만 있으므로, 이 위키에서는 YouTube 대체 화면 대신 공식 홈페이지 영상을 사용합니다.
첫 요청부터 게이트까지
Jev을 가장 빠르게 시작하려면 console.typesafe.ai/playground의 플레이그라운드를 이용하세요. 티켓을 붙여 넣고 긴급도를 판단할 Noul과 담당 팀을 정할 Choice을 추가하면 됩니다. 같은 맵을 POST /v1/systemone으로 보내는 curl이나 TypeSafeClient.system_one 호출로 바꿀 수 있습니다. 답변이 마음에 들면 jev-1.13.0을 고정하세요. 별칭 변경을 따라가려는 경우에만 jev-latest을 사용하세요.
자동으로 부수 효과를 일으키기 전에 Choice과 Score에 관한 confidence을 읽고, 0.5에 가까운 Noul은 불확실한 것으로 간주하세요. 방금 작성한 질문이 아홉 가지 jaggedness 유형 중 어디에 해당하는지 확인하세요. Jev에 개수 계산, 날짜 비교, 문장 작성을 요청했다면 그 작업은 밖으로 빼야 합니다. Primitives 페이지에서는 항목을 비교하고, API 페이지에서는 설치 명령을 확인할 수 있습니다. jaggedness은 배포 전에 적용하는 필터입니다.
루프 비용은 입력 토큰 100만 개당 $0.042와 무료 출력을 기준으로 계산하세요. Doom 데모에서 초당 10회 쿼리 시 시간당 약 $7라는 수치는 긴밀한 루프를 설명하는 공개 예시이지, 반드시 맞춰야 할 청구액이 아닙니다. 얼리 액세스가 확장되는 동안 초당 250,000토큰과 분당 1,200회 요청이라는 속도 제한은 예고 없이 변경될 수 있습니다. 맞춤형 요금제에서는 영업팀이 한도를 높일 수 있습니다.
이 홈페이지는 핵심 정보를 빠르게 확인하는 색인으로 유지하세요. 현재 정보, Jev의 정의, 출시 주체, 공식 영상 순입니다. 여기서 Primitives을 눌러 비교하고, 모델 카드로 이동하며, Jaggedness에서 9가지 실패 유형을 확인하고, API에서 설치 명령을 볼 수 있습니다. 비공식 클라이언트가 필요하면 커뮤니티 섹션에서 Discord와 GitHub로 이동하세요.
Jev는 15 September 2026에 얼리 액세스를 시작했습니다. 이 페이지의 정보인 64k 컨텍스트, 입력 토큰 100만 개당 $0.042, 무료 출력, 70ms-500ms, jev-1.13.0은 TypeSafe이 출시와 함께 공개한 현재 카드의 내용입니다. 새 버전 ID가 출시되면 모델 페이지에 표시해야 하며, 이 홈페이지는 고정된 스크린샷이 아니라 최신 카드를 계속 가리켜야 합니다.
이 홈페이지에서 링크 3개만 기억한다면 Primitives, Jaggedness, API를 기억하세요. TypeSafe이 설명하는 흐름은 질문 유형을 선택하고, 알려진 실패 유형을 피한 뒤, jev-1.13.0 또는 jev-latest을 사용해 POST /v1/systemone을 호출하는 것입니다.
TypeSafe은 샌프란시스코에서 개발되며 Diogo Almeida은 CEO입니다. 이 회사 정보는 현재 정보 표가 아니라 출시 항목에 있습니다.
Jev 업데이트
새 Jev 버전, 벤치마크 변화, API 참고 사항을 가끔 메일로 보내 드립니다. 트래킹 픽셀은 쓰지 않습니다.
주소와 날짜만 저장합니다. 받은 메일에 답장하면 언제든 해지됩니다.
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