Jev - TypeSafe AI

3つの型付き質問プリミティブ

TypeSafeは、Choice（選択）、Score（評価）、Noul（真偽判定）という3つのプリミティブな質問タイプを提供します。Choiceは定義されたリストから1つの選択肢を選び、Scoreは順序付けられたレベルに対してコンテンツを評価し、Noulははい・いいえのステートメントを評価します。それぞれが確率と信頼度付きの型付き回答を返します。

並列評価

単一リクエスト内のすべての質問は、同じ状態に対して並列に評価されます。質問を追加しても応答時間はほとんど変わりません。独立した評価により、質問間のコンテキスト腐敗（context-rot）も回避されます。

校正された信頼度と確率

すべてのChoiceおよびScoreの回答には、信頼度の推定値と確率分布が含まれます。ソフトウェアはこれらの値に基づいて分岐、ソート、ルーティングを行い、信頼度が低い場合は人間によるレビューにエスカレーションできます。

幻覚ゼロ、型安全な出力

可能な出力は事前に定義され、テキスト生成層は完全にスキップされます。モデルは型エラーを決して起こさず、宣言された構造の外にコンテンツを生成できません。TypeSafeはこれを幻覚ゼロと表現しています。

マシンネイティブな速度とコスト

Jevは並列サンプラーを使用し、単一クエリで状態に対してすべての質問を評価します。TypeSafeは、System Oneタスクにおいて既存のLLMより約2桁高速かつ約2桁安価と位置づけており、入力トークンは10億トークンあたり42ドルです。

• サポートチーム：1回の呼び出しで3つの並列質問を使用し、部門、緊急性、顧客の不満度でチケットを分類します。

• コンテンツプラットフォーム：LLMアプリを出入りするメッセージをスクリーニングし、危険確率のしきい値を設定して、通過、レビュー、ブロック、ルーティングを行います。

• カスタマーサービスボット：ユーザーの意図を分類し、各リクエストを決定論的ロジック、専門LLM、または人間の担当者にルーティングします。

• データチーム：文書から日付、メールアドレス、金額などの構造化フィールドを抽出し、信頼度ベースのレビューでコード内の候補を解決します。

• 検索エンジニア：回答モデルに届く前に、取得したパッセージや候補ペアの関連性をスコアリングしてランク付けします。

System One Modelsとは何ですか？Jevとは？

System One Modelsは、チャットではなくソフトウェア内の意思決定のために構築された新しいクラスのAIモデルです。JevはTypeSafeが初めて公開したSystem Oneモデルで、自動化向けに最適化されています。Jevに構造化された質問と状態を送ると、確率と信頼度付きの型付き決定が返り、コードが直接処理できます。

Jevは単なる小さいLLMですか？

いいえ。Jevは異なるアーキテクチャ、並列サンプラー、そしてReinforcement Learning for Calibrated Decisions（RLCD）と呼ばれる異なるトレーニング手法を使用しています。文字列生成を完全に放棄し、構造化された型安全な出力に特化しているため、意思決定タスクではLLMよりはるかに速く安価です。

JSONモードや構造化出力とどう違うのですか？

JSONモードは依然として自由形式のテキストを生成するため解析と検証が必要で、モデルは不正な形式や幻覚のコンテンツを生成する可能性があります。Jevはテキスト生成層をスキップするため、可能な出力と構造が事前に定義され、幻覚や型エラーの余地がありません。

なぜJevはそれほど速くて安いのですか？

Jevはトークンを順次生成するのではなく、単一の並列クエリで状態に対してすべての質問を評価します。この並列サンプラーと軽量なアーキテクチャにより、およそ2桁高速かつ2桁安価で、System OneタスクではLLMワークフローより193.6倍速く、444.6倍安いとベンチマークされています。

Jevはそれでも間違えることがありますか？

はい。Jevは正しさの保証ではなく、校正された確率と信頼度を返すため、回答には正直な不確実性の推定が含まれます。信頼度が低い場合は、レビュー担当者や別のモデルにエスカレーションすることが想定されており、それがこのシステムの設計意図です。

どうやって始めればいいですか？

console.typesafe.aiで無料アカウントを作成し、APIキーを生成して、Playgroundでサンプル状態に対する質問をテストします。コードでは、jev-latestなどのモデルエイリアスを付けてsystemoneエンドポイントにPOSTリクエストを送信するか、PythonまたはJavaScript SDKをインストールします。

• console.typesafe.aiのPlaygroundを開いてサインインし、サンプルテキストと混合の質問タイプで、コードを書かずにJevをテストします。

• アカウントを作成し、ダッシュボードからAPIキーを生成します。TypeSafeは誰でも利用でき、待機リストや承認は不要です。

• systemoneエンドポイントにPOSTリクエストを送信し、状態、jev-latestなどのモデル名、コードが必要とする判断を記述した型付き質問を含めます。

• コード内で構造化レスポンスを直接読み取ります。各回答には選択したオプション、スコア、またはnoul値が確率と信頼度付きで含まれ、すぐに分岐に使えます。

• クライアントSDKをインストールして統合を簡素化します。Pythonパッケージはtypesafe-sdk、JavaScript SDKはTypeSafeレジストリから入手でき、型付きのリクエスト・レスポンスオブジェクトを提供します。

• TypeSafe agentスキルをClaude CodeまたはCodexに追加し、エージェントがビルド中にSystem Oneの質問を使用できるようにします。インストールは1コマンドです。