TypeSafe AI
Вики Jev
API принятия структурированных решений
Модели System One быстро принимают структурированные решения, которые программы могут использовать напрямую. Модель этого класса оценивает состояние и возвращает типизированные ответы с вероятностями. Jev — флагманская модель TypeSafe и первая общедоступная модель System One. Как и LLM, она понимает ввод на естественном языке. Но в отличие от LLM она не пишет ответы и код и не объясняет ход рассуждений. Возможные ответы задаются через Choice, Score и Noul.
Разделы
Читать дальшеDoom на основе структурированного текста
В демо Doom из стартовой публикации подаётся текстовое описание состояния игры. Jev не видит кадровый буфер. При примерно 10 запросах в секунду стоимость по опубликованной цене входных данных составляет около $7 в час, а выходные токены бесплатны. Это частота из демо, а не обязательный показатель QPS для рабочей среды. Суть в том, что модель принятия решений с задержкой 70ms-500ms можно встроить в цикл, который раньше ждал медленного генеративного вызова.
Wikiracing при большом числе вариантов
Wikiracing выбирает следующую ссылку Wikipedia на пути к целевой странице. Число вариантов составляет от сотен до тысяч ссылок. Один Choice принимает лишь 255 вариантов, поэтому демо сначала выставляет оценки, а затем выбирает из сокращённого списка. Такая двухэтапная схема — практичное решение для любого каталога, превышающего лимит Choice.
Умный дом fan-out и место выполнения Jev
Официальное демо помощника для умного дома проверяет каждый запрос пользователя по длинному списку вопросов, многие из которых для большинства фраз неактуальны. Даже для команды «Выключи весь свет в доме» категория, область, устройство и действие определяются одним вызовом. Вопрос о действии задан на опережение: он предполагает, что речь идёт о свете, до установления этого факта. Код сохраняет подходящие ответы и игнорирует остальные. При последовательных вызовах API вопрос о действии задавался бы лишь после определения устройства, что свело бы на нет выигрыш в задержке.
Примеры решений из карты сценариев
ШаблоныПоддержка клиентов
Классифицируйте заявки, выявляйте срочность и запросы на возврат, распределяйте по очередям.
Поиск и извлечение
Применяйте Score к релевантности кандидатов запросу и меняйте их ранжирование.
Маршрутизация моделей
Выбирайте, какая LLM получит каждый промпт.
Игры
Модерируйте чат, оценивайте раздражение и направляйте игроков в поддержку.
Защитные ограничения LLM
Выявляйте джейлбрейки, инъекции и нарушения правил.
Семантический анализ кода
Запускайте в CI семантические проверки, заданные командой.
Что такое Jev
Модель System One предназначена для программ, которым нужно действовать. Jev читает описанное естественным языком состояние — строку, объект JSON или массив текстов — и отвечает на карту вопросов одним POST-запросом к /v1/systemone. Она не пишет ответы, не создаёт код и не объясняет ход рассуждений. Изображения, аудио и видео в запрос не передаются; при необходимости предварительно преобразуйте их в текст.
Доступны три типа вопросов: Choice (один вариант из максимум 255), Score (упорядоченная шкала из 2–10 уровней с возможным промежуточным результатом) и Noul (P(да) в диапазоне [0, 1] без отдельного поля уверенности). Вопросы одного вызова используют общее состояние, обрабатываются параллельно и почти не увеличивают задержку при добавлении новых. Идентификаторы вопросов нужны вашему коду и не передаются базовой модели.
Jev назван в честь экономиста William Stanley Jevons. System One заимствует идею быстрого System 1 Канемана: сначала быстрое суждение, затем ваш код выполняет медленную работу. TypeSafe обучается с помощью Reinforcement Learning for Calibrated Decisions (RLCD), а не настройки чата через RLHF. Соответствие схеме гарантировано, поэтому ответ не может содержать ошибку типа в произвольной форме.
TypeSafe AI и запуск
TypeSafe AI создана в Сан-Франциско. Diogo Almeida — основатель, генеральный директор и один из изобретателей RLHF. Согласно LinkedIn, это частная компания с 11-50 сотрудниками. Jev вышла в ранний доступ 15 сентября 2026 после примерно двух лет скрытой разработки. В публикации о запуске описаны новая архитектура, параллельный сэмплер и метод обучения RLCD.
Запросы и ответы клиентов не используются для обучения Jev. Все аккаунты обслуживаются одинаковыми весами; ответы настраиваются состоянием, инструкциями и критериями, а не LoRA. Повышенные лимиты доступны в индивидуальных и корпоративных тарифах через sales@typesafe.ai. После входа игровая площадка и ключи API находятся на console.typesafe.ai.
Каталог сообщества и публикации
Awesome Jev каталогизирует клиентские приложения, интеграции, игры и статьи сообщества и не связан с TypeSafe AI. Считайте эти пакеты работами сообщества, если README не ссылается на github.com/typesafe-ai. Официальный Python — typesafe-sdk; официальный JavaScript — @typesafe-ai/sdk.
В Cloudflare Workers AI модель указана как typesafe/jev. Поиск Jev TypeSafe в магазине Steam не нашёл приложений: Jev — HTTP API, а не игра из магазина. Адрес Discord: discord.gg/typesafe. Организация GitHub typesafe-ai публикует JS SDK и связанные навыки. Канал TypeSafe в YouTube существует как страница бренда без публикаций, поэтому вики использует официальное видео с главной страницы, а не пустую витрину YouTube.
Первый запрос, затем порог
Самый короткий путь к Jev — песочница по адресу console.typesafe.ai/playground: вставьте заявку, добавьте Noul для срочности, а затем Choice для ответственной команды. Эту же карту можно превратить в curl-запрос POST /v1/systemone или вызов TypeSafeClient.system_one. Когда ответы вас устроят, закрепите jev-1.13.0; используйте jev-latest, только если допускаете изменение псевдонима.
Перед любым автоматическим действием проверяйте уверенность для Choice и Score, а значение Noul около 0.5 считайте признаком неопределённости. Проверьте только что составленный вопрос по девяти режимам jaggedness. Если вы попросили Jev что-то подсчитать, сравнить даты или составить предложение, вынесите эту работу за его пределы. Страница примитивов предназначена для их сравнения, на странице API приведены команды установки, а jaggedness — это фильтр, который нужно запускать перед выпуском.
Рассчитывайте стоимость цикла исходя из $0.042 за миллион входных токенов и бесплатного вывода. Примерно $7 в час при 10 запросах в секунду в демо Doom — публичный пример плотного цикла, а не обязательная сумма расходов. Пока масштабируется ранний доступ, ограничения в 250,000 токенов в секунду и 1,200 запросов в минуту могут измениться без предупреждения. На индивидуальных тарифах отдел продаж может их повысить.
Используйте главную страницу как краткий указатель: сначала актуальные сведения, затем описание Jev, информация о создателях и официальное видео. Отсюда переходите к Primitives для сравнения, к Models за карточкой, к Jaggedness за девятью типами сбоев и к API за командами установки. Неофициальные клиенты Discord и GitHub доступны по ссылкам в разделе сообщества.
Jev вышла в ранний доступ 15 сентября 2026. Указанные здесь данные — контекст 64k, $0.042 за миллион входных токенов, бесплатный выход, задержка 70ms-500ms и jev-1.13.0 — взяты из актуальной карточки, опубликованной TypeSafe к запуску. Когда выйдет новый версионный идентификатор, он должен появиться на странице модели; главная страница должна вести на текущую карточку, а не на устаревший снимок.
Если с главной страницы нужно запомнить лишь три перехода, выберите Primitives, Jaggedness и API. Именно такой цикл описывает TypeSafe: выберите тип вопроса, исключите известные причины сбоев, затем вызовите POST /v1/systemone с jev-1.13.0 или jev-latest.
TypeSafe создана в Сан-Франциско; Diogo Almeida — генеральный директор. Эти сведения о компании находятся в разделе о запуске, а не в сводке актуальных данных.
Модели
Jev — флагманская модель TypeSafe AI и первая модель System One. Вы отправляете состояние и типизированные вопросы, а в ответ получаете Choice, Score или Noul с вероятностями вместо переписки в чате. Актуальная сборка — Jev 1.13 (jev-1.13.0). Вход стоит $0.042 за миллион токенов, выходные токены бесплатны, а заявленная TypeSafe сквозная задержка составляет 70ms-500ms, причём большинство запросов выполняется примерно за 100ms. Лучше всего поддерживается английский. Перед созданием запроса откройте Primitives либо прочитайте карточку Jev 1.13 с псевдонимами, контекстом и ограничениями частоты. Во время раннего доступа лимиты могут меняться без предупреждения. Если пороги уже настроены, закрепите jev-1.13.0.
- Модель
- Jev 1.13
- Идентификатор модели
- jev-1.13.0
- Контекст
- 64k токенов
- Цена входа
- $0.042 за миллион
- Выходные токены
- free
- Задержка
- 70–500 мс
- Пропускная способность
- 250,000 токенов/с
- Лимит запросов
- 1,200 в минуту
Лимиты могут меняться без предупреждения.
Обновления Jev
Новые версии Jev, изменения в бенчмарках и заметки по API — письма изредка, без трекинговых пикселей.
Мы храним только адрес и дату. Отписаться можно в любой момент, ответив на любое письмо.
Источники