TypeSafe AI

Jev wiki

用于结构化判断的决策 API

模型: Jev 1.13
模型 ID: jev-1.13.0
上下文: 64k 词元
输入价格: $0.042 / 百万词元
输出词元: free
延迟: 70毫秒-500毫秒
吞吐量: 250,000 词元/秒
请求上限: 1,200 / 分钟

限制可能随时变更。

Jev 是 TypeSafe AI 的旗舰模型，也是首个 System One 模型。你需要发送一个 state 和若干类型化问题；它不会返回聊天记录，而是给出带概率的 Choice、Score 或 Noul 答案。当前线上版本为 Jev 1.13（jev-1.13.0）。输入价格为每百万词元 $0.042，输出词元免费；TypeSafe 标示的端到端延迟为 70ms-500ms，多数查询约为 100ms。英语表现最强。编写请求前请打开 Primitives，也可阅读 Jev 1.13 模型卡，查看别名、上下文和速率限制。抢先体验期间，限制可能随时变更。若已调好门控，请固定使用 jev-1.13.0。

Jev request loop: state and typed questions in, Choice Score or Noul out — 输入 State 和类型化问题；输出 Choice、Score 或 Noul。

Homepage race claim: Jev 0.114s versus 8.566s, 193.6x faster and 444.6x cheaper — TypeSafe 公布的 System One 工作流竞速结果：0.114s 对 8.566s。

Jev returns typed decisions and never generates strings — Jev 返回类型化决策，绝不生成字符串。

Jev 是什么

System One 模型专为必须执行操作的软件而设计。Jev 会读取自然语言 state（字符串、JSON 对象或文本数组），并通过一次对 /v1/systemone 的 POST 请求回答一组问题。它不会撰写回复、生成代码或解释推理过程。请求不接受图像、音频和视频；如有需要，请先将其预处理为文本。

三种问题类型分别是：Choice（从最多 255 个选项中选择一个）、Score（包含 2 至 10 个等级的有序量表，结果可落在两个等级之间）和 Noul（[0, 1] 范围内的 P(yes)，没有单独的置信度字段）。同一次调用中的问题共享 state 并行运行，增加问题数量几乎不会影响延迟。问题 ID 仅供你的代码使用，不会发送给底层模型。

Jev 得名于经济学家 William Stanley Jevons。System One 借鉴了 Kahneman 的快速 System 1：先迅速判断，再由代码完成慢速工作。TypeSafe 使用 Reinforcement Learning for Calibrated Decisions（RLCD）训练，而非 RLHF 式聊天调优。系统保证输出符合模式，因此响应不会出现自由格式的类型错误。

TypeSafe AI 与发布历程

TypeSafe AI 诞生于旧金山。Diogo Almeida 是创始人兼首席执行官，也是 RLHF 的共同发明者。LinkedIn 将该公司列为员工数 11-50 的私营企业。经过约两年的隐秘研发，Jev 于 15 September 2026 开放抢先体验。发布文章介绍了新架构、并行采样器，以及作为训练方法的 RLCD。

客户的请求和响应不会用于训练 Jev。所有账户使用同一套权重；你需要通过 state、指令和标准来塑造答案，而不是使用 LoRA。定制及企业方案可通过 sales@typesafe.ai 联系销售团队，获得更高的速率限制。登录后可在 console.typesafe.ai 使用演练场和 API 密钥。

官方发布视频

在此日期之前，TypeSafe 进行了约两年的隐秘研发。从隐秘研究到 Jev 1.13 之间，没有其他公开的 Jev 版本。

社区目录与媒体报道

Awesome Jev 收录社区客户端、集成、游戏和文章，但与 TypeSafe AI 无关联。除非 README 指向 github.com/typesafe-ai，否则应将这些软件包视为社区作品。官方 Python 是 typesafe-sdk；官方 JavaScript 是 @typesafe-ai/sdk。

Cloudflare Workers AI 将该模型列为 typesafe/jev。Steam 商店搜索 Jev TypeSafe 未返回任何应用：Jev 是 HTTP API，不是商店游戏。Discord 地址为 discord.gg/typesafe；GitHub 组织 typesafe-ai 发布 JS SDK 和相关技能。TypeSafe 的 YouTube 频道只是没有上传内容的品牌页面，因此本站使用官方首页视频，而不制作 YouTube 展示页。

首次请求，然后设置门控

开始使用 Jev 的最短路径是 console.typesafe.ai/playground 上的试用场：粘贴一张工单，添加用于判断紧急程度的 Noul，再添加用于确定负责团队的 Choice。同一映射可以转换为向 POST /v1/systemone 发出的 curl 请求，或一次 TypeSafeClient.system_one 调用。对答案满意后，请固定使用 jev-1.13.0；只有愿意接受别名指向变化时，才跟随 jev-latest。

触发任何自动副作用之前，先读取 Choice 和 Score 的置信度，并将接近 0.5 的 Noul 视为不确定。对照九种 jaggedness 模式检查刚写好的问题。如果你要求 Jev 计数、比较日期或起草句子，应将这些工作移到外部处理。Primitives 页面用于对照；API 页面提供安装命令；jaggedness 则是发布前要执行的筛选器。

循环成本按每百万输入 token $0.042、输出免费计算。Doom 演示以每秒查询 10 次运行时，每小时约 $7；这是紧凑循环的公开示例，并非必须达到的账单金额。早期访问扩容期间，每秒 250,000 个 token、每分钟 1,200 次请求的速率限制可能随时调整。销售团队可在定制方案中提高限额。

将本首页用作打卡式索引：先列出实时信息，再解释 Jev 是什么、由谁发布，最后展示官方视频。接下来可点击 Primitives 查看对比，点击 Models 查看模型卡，点击 Jaggedness 查看九种失败模式，点击 API 获取安装命令。需要非官方客户端时，可从社区部分进入 Discord 和 GitHub。

Jev 于 15 September 2026 开放抢先体验。本页所列信息——64k 上下文、每百万输入词元 $0.042、输出免费、70ms-500ms、jev-1.13.0——均来自 TypeSafe 随此次发布公布的当前模型卡。新版带版本号的 ID 发布后，模型页面应随之更新；本首页应始终指向当前模型卡，而不是固定的旧截图。

如果只记住本首页的三个链接，就选 Primitives、Jaggedness 和 API。这正是 TypeSafe 记录的流程：选择问题类型，避开已知失败模式，然后使用 jev-1.13.0 或 jev-latest 调用 POST /v1/systemone。

TypeSafe 诞生于旧金山；Diogo Almeida 是首席执行官。这些公司信息位于发布历程标题下，而不在实时信息表中。

Jev 1.13 model id and aliases jev-latest and jev-preview — jev-1.13.0，别名为 jev-latest 和 jev-preview。

Jev context budgets: 64k tokens per request and 32k for state plus longest question — 每次请求 64k；其中 state 加最长问题最多占 32k。

Jev early access opened 15 September 2026 after TypeSafe stealth R and D — 经过隐秘研发，于 15 September 2026 开放抢先体验。

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