Jev とは？

テキストモデルではなく判断モデル

多くの AI API は生成テキストを返し、コード側で解析が必要です。Jev はテキストを出しません。リクエストは状態と型付き質問のマップを持ち、レスポンスは質問ごとに型付きの答えを返します。はい/いいえの確率、あなたの選択肢からの一択、あるいはあなたの尺度上の位置です。TypeSafe は Jev を、Daniel Kahneman の速く直感的な判断にちなんだ、初の System One モデルと呼んでいます。

Jev は RLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions）で訓練され、高い確率が高い正確さに対応する設計です。テキストは一切書けません。答えのオブジェクトが出力のすべてです。

Jev を作っているのは誰か

Jev を開発するのは TypeSafe AI。2024 年に Diogo Almeida、Erik Gafni、Sasha Sheng が創業したサンフランシスコの企業です。CEO の Almeida は OpenAI で約 4 年、RLHF、InstructGPT、ChatGPT、GPT-4 に携わり、2024 年に退社しました。Jev は OpenAI のモデルではありません。

Jev は 2026 年 9 月 15 日に限定早期アクセスとして公開され、同日に DCVC 主導の 4000 万ドルのシードラウンドが発表されました。重み、パラメータ数、アーキテクチャは非公開です。顧客ごとのファインチューニングはなく、全アカウントが同じ重みを使います。TypeSafe は顧客のリクエストやレスポンスで訓練しないと述べています。

System One と言語モデルの違い

言語モデルはテキストを続き書きし、Jev は判断に点数をつけます。読むべき段落も、ストリームするトークンもなく、型付きの答えオブジェクトが出力です。TypeSafe は 70〜500 ミリ秒のエンドツーエンド遅延を示しており、リクエストルーティング、モデレーションゲート、フォーム検証などの同期パスに組み込めます。

入力はテキストのみ。文字列、JSON オブジェクト、またはテキストの配列です。画像、音声、動画は扱えません。英語が主要言語で最も正確です。中国語、日本語、韓国語を含む他言語も動きますが、同等の精度ではありません。

3 つの質問タイプ

各質問は type と instructions を持ち、instructions は文字列、オブジェクト、配列のいずれでも構いません。選んだ id はラベルにすぎず、答えは同じキーで返ります。

• Noul ははい/いいえの質問です。答えは noul、つまり命題が真である確率（0〜1）です。任意の criteria オブジェクトで true と false の意味を記述できます。
• Choice は定義したマップから 1 つの選択肢を選びます。公式 API では最大 255 個です。答えには choice、全選択肢の probabilities、confidence が含まれます。
• Score は自分で書いた順序付き尺度（2〜10 段階、低い順）に状態を置きます。答えには段階の間に落ちうる小数の score、legend、probabilities、confidence が含まれます。

{
  "state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
  "model": "jev-latest",
  "questions": {
    "is_urgent": { "type": "noul", "instructions": "Does this convey urgency?" },
    "team": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Which team should handle this?",
      "criteria": { "billing": "Payments and refunds", "technical": "Bugs and outages" }
    },
    "frustration": {
      "type": "score",
      "instructions": "How frustrated is the customer?",
      "criteria": ["Calm", "Frustrated", "Very angry"]
    }
  }
}

Jev が苦手なこと

TypeSafe は Jev 1.13 の弱点メモを公開しており、最終確認は 2026 年 10 月 2 日です。文書化された弱みは次の通りです。

• 字面どおりの読み取り——テキストを額面通りに受け取りがちです。
• 数学と数え上げ——算数は自分のコードで行いましょう。
• 日付・時刻の比較——相対日付は自分で計算してください。
• 間接参照——状態内の参照チェーンは混乱を招きます。
• 無関係な詳細だらけの大きな状態——送る前に絞りましょう。
• 敵対的コンテンツ——状態内の悪意あるテキストが答えを歪めます。
• 矛盾する instructions や criteria は信頼できない結果を生みます。
• Choice の選択肢順——最初の選択肢に偏るため、順序を入れ替えて一貫性を確認しましょう。
• 生成——Jev はテキストを書けません。生成には生成モデルを使ってください。

実践上の助言も同じです。算数と日付計算はコードで行い、状態から無関係なフィールドを取り除き、順位が重要なときは Choice の選択肢を並べ替えます。

Jev を試す方法

このサイトでは、ログインしてキーを作成します。/dashboard/home のプレイグラウンドはログイン中のアカウントにキーを発行し、ブラウザ上で判断を実行できます。成功した呼び出しは 1 クレジットなので、まず価格ページで小さな買い切りクレジットを足してください。公式 TypeSafe SDK もここで使えます。base URL を https://jev-api.org に向け、/v1/systemone に標準の System One 本文を送るだけです。

TypeSafe 自身も、トークン課金のコンソールを console.typesafe.ai

よくある質問