Jev Doom 데모

구조화된 텍스트로 실행하는 Doom

출시 게시물의 Doom 데모는 게임의 텍스트 설명을 state에 입력합니다. Jev는 프레임 버퍼를 보지 않습니다. 공개된 입력 가격을 기준으로 초당 약 10회 쿼리하면 비용은 시간당 약 $7이며, 출력 토큰은 무료입니다. 이는 데모 수치일 뿐, 프로덕션 환경에 요구되는 QPS가 아닙니다. 핵심은 70ms-500ms 결정 모델을, 과거에는 느린 생성 호출을 기다려야 했던 루프에 넣을 수 있다는 점입니다.

체력, 보이는 개체, 목표 등 엔진이 이미 알고 있는 정보로 state을 구성하세요. 사격할지, 어느 문으로 갈지, 이 아이템이 유용한지처럼 플래너가 활용할 수 있는 질문을 Nouls와 Choices로 묻고, 이동 계산은 엔진에 남겨 두세요. Jev에게 탄약 수를 세게 하고 있다면 수학적 jagged edge에 부딪힌 것입니다. 개수는 코드에서 세고, 현재 전술이 여전히 목표에 맞는지는 Jev에 물으세요.

같은 루프를 다른 시뮬레이션에도 적용할 수 있습니다. Cloudflare의 typesafe/jev 목록은 작업자용 카탈로그 항목이지 Doom 호스트가 아닙니다. Steam 앱도 없습니다. 게이트를 조정했다면 jev-latest을 고정하거나 jev-1.13.0을 사용해 api.typesafe.ai에서 봇을 실행하세요.

선택지 수가 매우 많을 때의 Wikiracing

Wikiracing는 목표 문서로 향할 다음 Wikipedia 링크를 선택합니다. 링크 수는 수백 개에서 수천 개에 이릅니다. Choice 하나에는 최대 255개 선택지만 넣을 수 있으므로, 데모에서는 먼저 점수를 매긴 뒤 추린 후보 중 하나를 선택합니다. 카탈로그가 Choice 한도보다 클 때는 이 2단계 패턴이 실용적인 해법입니다.

1단계: 각 후보가 "목표로 향하는 데 이 링크가 얼마나 유용한가"를 기준으로 Score 또는 Noul하거나, 후보를 묶어 채점합니다. 2단계: 상위 K개 이름을 대상으로 Choice을 실행합니다. K, 정렬, 방문은 코드에서 처리합니다. Jev가 URL을 생성 텍스트로 출력할 필요는 전혀 없습니다. 문서에 링크가 40개라면 Choice 하나면 충분합니다. 800개라면 머릿속으로 maxOptions를 높이지 마세요. 한도는 255입니다.

연결된 모든 문서의 전체 덤프가 아니라 현재 문서의 텍스트를 state에 넣으세요. 무관한 세부 정보로 가득 찬 대형 state은 명시된 실패 유형입니다. 현재 문서의 요약과 후보 제목을 전송하세요. 경주가 날짜나 개수에 좌우된다면 코드에서 추출하세요.

스마트 홈 fan-out과 Jev 실행 위치

공식 스마트 홈 도우미 데모는 각 사용자 요청을 긴 질문 목록에 대조해 평가하며, 그중 상당수는 대부분의 발화와 무관합니다. "집 안의 모든 조명을 꺼 줘"라는 요청도 한 번의 호출에서 범주, 영역, 기기, 동작을 모두 묻습니다. 동작 질문은 해당 사실을 알기 전에 조명이라고 전제하므로 추측성입니다. 코드에서는 일치하는 답만 남기고 나머지는 무시합니다. API를 순차 호출하면 기기를 파악한 뒤에야 동작을 질문하므로 지연 시간 단축 효과가 사라집니다.

TypeSafe는 데모 문서에 Loom 안내 영상을 삽입해 두었습니다. 사본 대신 docs.typesafe.ai/demos/smart-home에서 해당 영상을 시청하세요. confidence 게이트를 둔 라우팅과 이 패턴을 함께 사용해, confidence이 낮은 기기 Choice가 실제 스위치를 작동하지 않게 하세요. 중대한 동작은 Jev의 페이로드가 아니라 홈 컨트롤러에서 확인하세요.

Jev는 API로 제공되며 TypeSafe 콘솔, HTTP, 공식 SDK를 지원합니다. YouTube의 Typesafe AI 채널에는 아직 업로드가 없으므로 대신 표시할 공식 YouTube 예고편도 없습니다. Instagram은 typesafeai입니다. Discord 초대 코드는 WUujKYBp8s입니다. GitHub 조직은 typesafe-ai입니다. 얼리 액세스 법적 약관에는 고객 데이터를 훈련에 사용하지 않는다고 명시되어 있습니다. 공개 비교 수치가 필요하다면 TypeSafe 홈페이지에서 Astra 및 Fable 평균과 비교한 4개 워크플로 평가 결과로 193.6x 빠른 속도와 444.6x 낮은 비용을 제시합니다.

데모와 함께 보는 워크플로 평가

evals.typesafe.ai에는 TypeSafe이 공개 비교에 사용하는 워크플로 계열인 보안 사고, 에이전트 추적 관측성, 청구서 처리, 고객 서비스가 나옵니다. 홈페이지의 193.6x / 444.6x 수치는 이 계열에서 Astra 및 Fable과 비교한 평균이며, 사용자의 트래픽을 실시간 측정한 값이 아닙니다.

평가 뷰어를 사용하면 동일한 작업에서 System One 경로가 채팅 및 추론 모델과 어떻게 나란히 비교되는지 확인할 수 있습니다. Jev는 여전히 형식이 지정된 답만 반환합니다. 평가 도구는 TypeSafe의 것이며, 이 사이트가 별도의 벤치마크를 다시 실행한 결과가 아닙니다.

직접 데모를 만들 때는 세 가지 공식 루프를 염두에 두세요. 약 10 Hz로 도는 긴밀한 텍스트 state(Doom), 255개라는 Choice 한도를 넘는 선택지 문제(Wikiracing), 추측 실행 질문 맵(스마트 홈)입니다. TypeSafe이 실제로 출시한 형태는 이 세 가지이며, 모두 픽셀 입력을 받지 않습니다.

3가지 루프 중 어느 것인지 명확히 말할 수 있을 때만 데모를 재구축하세요. 초당 몇 회 질의하는 텍스트 state, 항목이 255개를 넘는 카탈로그, 또는 추측성 질문 맵입니다. 프레임이 필요하다면 아직 Jev 1.13 데모가 아닙니다.

Doom의 비용은 공개 입력 가격과 무료 출력을 기준으로 계산합니다. 초당 10회 쿼리는 데모 속도이지 할당량이 아닙니다. 영업팀이 한도를 높여 주지 않았다면 분당 1,200회 요청과 초당 250,000토큰 이내로 유지하세요. 시간당 $7라는 수치는 TypeSafe의 예시이며, 이 위키가 발행한 청구서가 아닙니다.

Doom과 Wikiracing은 출시 게시물로, fan-out 따라 하기는 스마트 홈 문서로 연결하세요. 이 페이지는 실전 안내서이고, 해당 페이지들은 공식 원본 기록입니다.

홈페이지 영상이 공개 녹화본입니다. 이 영상에서 소개하려는 세 가지 루프는 Doom, Wikiracing, 스마트 홈입니다.