Jev API
Jev — семейство моделей System One от TypeSafe AI для принятия типизированных вероятностных решений: классификация с помощью Choice, оценка по рубрикатору с помощью Score и бинарные суждения (да/нет) с помощью Noul. Сравните версии Jev 1.13 и 1.14.0, включая экспериментальные возможности конкретных версий.
Jev 1.14.0 API
typesafe/jev-1.14.0
Jev 1.14.0 улучшает типизированные решения и многоязычную поддержку, добавляя экспериментальные выводы Box наряду с функциями для работы с изображениями и более длинным контекстом по запросу. Доступность на платформах и поддержку экспериментальных функций необходимо проверять отдельно.
Jev API Предыстория
Обзор
Jev разработана для приложений, которым требуются решения, готовые к непосредственному использованию. Запрос передает состояние и набор типизированных вопросов, а ответ содержит структурированные ответы, а не сгенерированное объяснение. Состояние может описывать сообщение клиента, документ, продукт, инцидент или другую запись приложения. Приложение определяет доступные исходы и решает, как результаты влияют на его рабочий процесс. Jev дополняет модель генерации текста, когда системе требуются как письменные ответы, так и четкие решения.
История разработки
На этой странице семейства объединены записи платформы jev-1.13 и jev-1.14.0. Компания TypeSafe выпустила Jev 1.14.0 14 октября 2026 года, отметив постепенные улучшения в различных задачах и особый упор на качество поддержки нескольких языков. В исходном API используются идентификаторы версий jev-1.13.0 и jev-1.14.0; идентификаторы моделей на этой платформе соответствуют выбранной карточке версии. Выпуск новой версии у разработчика не означает, что каждый провайдер уже предоставляет к ней доступ.
Ключевые инновации
- Типизированные примитивы решений позволяют программному обеспечению использовать выбранные метки, числовые оценки и вероятности без извлечения их из текста.
- Независимые вопросы могут использовать одно общее состояние. Приложения могут собирать несколько суждений и объединять их с помощью явной бизнес-логики.
- Экспериментальные входные изображения доступны у разработчика для обеих версий, в то время как экспериментальный тип вопросов Box характерен именно для Jev 1.14.0.
Jev API Технические характеристики
Архитектура
TypeSafe называет Jev моделью System One: моделью, построенной вокруг узких суждений, представленных в виде типизированных вопросов. Каждый вопрос оценивается независимо для одного и того же состояния. Модель предназначена для четко ограниченных решений; широкие задачи, требующие нескольких этапов рассуждения, следует разбивать на отдельные суждения и объединять в коде приложения. В публичной документации количество параметров не указано, поэтому оно не предполагается.
Возможности
- Choice выбирает из определенного разработчиком набора именованных опций, возвращая выбранную опцию, распределение вероятностей и значение уверенности. Подходит для категорий без естественного порядка, таких как отделы поддержки или классы продуктов.
- Score оценивает упорядоченный рубрикатор. Модель возвращает числовую оценку, которая может находиться между уровнями рубрикатора, вероятности для этих уровней и уверенность. Пишите описания, которые четко разграничивают смысл каждого уровня.
- Noul оценивает утверждение да/нет и возвращает вероятность от нуля до единицы. Используйте его для отдельных предикатов, а не рассматривайте вероятность как безусловный булев результат.
- Уверенность в Choice и Score суммирует концентрацию выходного распределения; это не то же самое, что гарантия правильности. Пороговые значения и политики эскалации относятся к зоне ответственности приложения.
- Стандартные лимиты контекста по умолчанию у разработчика составляют 64 тыс. токенов для всего запроса и 32 тыс. для состояния плюс любой отдельный вопрос. Вопросы должны укладываться в оба лимита. Это базовые эталонные лимиты; проверяйте доступную конфигурацию для выбранной записи на платформе.
- Экспериментальный длинный контекст у разработчика требует установки заголовка TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true и увеличивает оба лимита контекста до 262 тыс. Ввод изображений требует установки TypeSafe-Danger-Zone-Images: true. Передачу заголовков и экспериментальную поддержку необходимо проверять с конкретным провайдером.
Ограничения
- Jev не является интерфейсом общего назначения для генерации текста. Используйте отдельную генеративную модель, когда продукту требуется письменный ответ, открытая композиция или подробное объяснение.
- Ввод изображений, вывод Box и расширенный контекст являются опциональными экспериментальными функциями у разработчика, а не гарантией готовности к продакшену или доступности через эту платформу.
- Более длинный контекст может снижать точность и увеличивать задержку. Предоставляйте релевантные данные и избегайте ситуаций, когда один вопрос содержит несколько несвязанных суждений.
- Не предполагайте поддержку аудио или видео на основе экспериментальной поддержки изображений. Конвертируйте неподдерживаемые медиафайлы в соответствующий текст или структурированные данные перед оценкой.
Jev API Производительность
Преимущества
- Явные типы вывода подходят для рабочих процессов, где программному обеспечению необходимо выполнять ветвление, ранжирование или маршрутизацию на основе результата.
- Choice может сравнивать известные категории, а Score может сохранять упорядоченную оценку вместо сведения каждого суждения к бинарному решению.
- Обработка с учетом уверенности позволяет отличать автоматические решения от случаев, требующих дополнительных данных или проверки человеком.
- Шаблон с общим состоянием и несколькими вопросами позволяет оценивать отдельные аспекты одной записи, сохраняя при этом итоговую политику видимой в коде.
Эффективность в реальных условиях
Используйте репрезентативный набор для оценки перед внедрением версии или изменением порогового значения. Включите неоднозначные записи, пропущенную информацию, редкие категории и языки, используемые вашими клиентами. Измеряйте точность выполнения задач, количество ошибочных автоматических действий, объем проверок, задержку и стоимость при работе с конкретным провайдером. В анонсе релиза TypeSafe описываются общие улучшения в версии 1.14.0, но не устанавливается универсальный процент улучшений для любой рабочей нагрузки. Сохраняйте привязку к старой версии до тех пор, пока новая не пройдет ваши собственные критерии приемки.
Jev API Когда использовать
Сценарии
- Триаж поддержки: выбор ответственной команды из фиксированного списка и отдельная оценка срочности с помощью упорядоченного рубрикатора.
- Классификация каталогов и документов: сопоставление записей с известными метками при сохранении неопределенных случаев для проверки.
- Оценка контента: оценка отдельных условий политики или параметров качества с последующим их объединением по явным правилам приложения.
- Маршрутизация агентов: выбор между известными инструментами или обработчиками с применением стандартных проверок разрешений перед выполнением действия.
- Конвейеры извлечения: оценка релевантности кандидатов или проверка узко сформулированного утверждения по предоставленным данным.
Лучшие практики
- Пишите одно четко сформулированное суждение на вопрос. Помещайте данные в состояние и определяйте взаимоисключающие варианты Choice или описательные уровни Score.
- Используйте уверенность и вероятности в качестве входных данных для протестированной политики принятия решений. Предусмотрите путь проверки или отказа, если неопределенные решения не должны выполняться автоматически.
- Зафиксируйте конкретную версию модели во время оценки и развертывания. Повторно протестируйте пороговые значения при переходе с 1.13 на 1.14.0; не предполагайте идентичность распределений вывода.
- Проверяйте статус и цену выбранной версии на платформе перед интеграцией. Официальные цены и эндпоинты разработчика не заменяют документацию по API для конкретной версии на этой платформе.
- Держите эксперименты с изображениями и расширенным контекстом отдельно от исходного продакшен-ворцека текста до тех пор, пока выбранный провайдер и ваши оценки не будут их поддерживать.
- Справочная документация: https://docs.typesafe.ai/introduction ; https://docs.typesafe.ai/models ; https://docs.typesafe.ai/primitives/choice ; https://docs.typesafe.ai/primitives/score ; https://docs.typesafe.ai/confidence ; https://docs.typesafe.ai/images ; https://typesafe.ai/blog/jev-1-14 .