TypeSafe: Jev 1.14
jev-1.14- 输入 / 输出
- $0.042 / $0.00
- 上下文
- 32K
- 发布日期
- 2026年10月14日
- 模态
- 决策
Jev 1.14 简介
Jev 1.14 是 TypeSafe AI 的 Jev 预览版,属于 System One 模型,把给定的状态转成带类型的决策,而不是文章。每个问题返回 Noul 概率、Choice 选项或 Score 等级,代码按结果分支。TypeSafe 于 2026 年 10 月 14 日发布。它比稳定版 Jev 1.13 更新,适合想试用下一版本的团队。
擅长的任务
- 答案是带类型的:Noul 概率、带概率分布的 Choice 选项,或 Score 等级,代码无需解析句子。
- Choice 和 Score 的答案带有置信度,确定的答案可以直接执行,拿不准的交给人或推理模型。
- 一次请求可以针对同一个状态问多个问题,适合需要同时做出几项判断的路由、分流和把关环节。
- 它读取字符串、JSON 对象和数组,所以一条记录或应用的当前状态可以原样发送。
- 作为最新的 Jev,你可以在稳定版 Jev 1.13 继续使用的同时,用自己的标注样本检验下一版本。
什么情况换别的模型
- Jev 1.14 只返回决策。它不起草回复、不解释为什么选了某个答案,也不写代码,需要给人看文字时请搭配对话模型。
- 它只读取文本。图片输入和 Box 类问题暂未提供,其他媒体请先转成文本或结构化字段。
- TypeSafe 公布的已知弱点清单只覆盖 Jev 1.13,所以在 1.14 的答案触发操作之前,请先用自己的标注样本检验。
快速上手
创建 API 密钥
在 Console 生成一把密钥,平台上的模型都能用。
发送第一个请求
复制你所用语言的示例代码,向该端点发起请求。
决策评估TokenLab 端点POST/v1/systemonecurl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/systemone" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "questions": { "refund": { "instructions": "Is a refund requested?", "type": "noul" } }, "state": "A customer requests a refund.", "model": "jev-1.14" }'
价格
Verified 价格用于 Verified,多数模型更便宜;Official 价格是模型厂商公布的价格,用于更稳定的 Official。Auto 按最终完成请求的线路计价。
价格
每 1M token- Verified 价格
- —
- Official 价格
- 输入$0.042每 1M token输出$0.00每 1M token
| Official 价格每 1M token | Verified 价格每 1M token | 折扣 | |
|---|---|---|---|
| 输入 | $0.042 | — | — |
| 输出 | $0.00 | — | — |
用量与动态
成功率是请求完成的比例;延迟是拿到一次完整响应要花的时间,P95 表示 95% 的请求都在这个时间内完成。
用量与可用性
最近 24 小时- 请求
- 成功率
- P95 延迟
- 总 token 数
数据来自汇总的用户请求,不含状态检查。
直接在 Console 里试
Jev 1.14 已在 Console 备好,提示词已填好,可以直接修改或发送。
帮我试用 jev-1.14,接口是 /v1/systemone。返回结果和费用。
使用场景
试用下一个 Jev 版本
用 jev-preview 重放一批带标注的工单或记录,把答案和置信度与 Jev 1.13 对比,再决定是否值得改用较新的版本。
按置信度做意图路由
用 Choice 问题给每条进来的消息分类,再根据答案的置信度,把它交给固定逻辑、专用模型或人工处理。
给对话模型加护栏
针对提示词或回复草稿提 Noul 问题,例如它是否在索要不被允许的内容,再根据概率放行、复核或拦截这条消息。
工作流里的模糊规则
用一个关于记录的问题取代容易失效的手写检查,并在代码里把 Noul 概率与你测试过的阈值比较后分支。
提示词示例
状态:这段客服对话记录。Choice 问题:应该由哪个团队负责:账单、技术还是账户?
状态:一条 JSON 格式的订单记录,含送达日期和客户留言。Noul 问题:`customer_message` 是否反映缺少商品?
状态:一条聊天机器人的回复草稿。Score 问题:这条回复对受监管行业的风险有多高,从 0(无害)到 3(必须拦截)?
费用计算器
FAQ
Jev 1.14 是什么?
它是 TypeSafe 的 jev-preview 别名所指向的 Jev 版本。Jev 是 System One 模型:你发送一个状态和带类型的问题,它返回带概率的 Noul、Choice 和 Score 答案,不返回自由文本。TypeSafe 于 2026 年 10 月 14 日发布了它。
Jev 1.14 和 Jev 1.13 有什么区别?
两者接受相同的请求和相同的三类问题,区别在于版本。Jev 1.14 更新,仍处于预览阶段;Jev 1.13 是 jev-latest 背后的稳定版。TypeSafe 的文档没有说明准确度方面的差异,请用自己的样本衡量。
jev-preview 和 jev-latest 这两个名字是什么意思?
jev-preview 是 jev-1.14 的请求别名,用任一名称都会到达这个模型。jev-latest 没有变化,仍然解析到 Jev 1.13。别名以后可能改指向其他版本,所以在这个版本上调好阈值后,请发送确切的 ID jev-1.14。
Jev 1.14 能读图片吗?
不能。它读取文本:字符串、JSON 对象和数组。图片输入和 Box 类问题暂未提供,TypeSafe 也说明不接受音频和视频。请先把其他媒体转成文本或结构化字段,再作为状态发送。
什么时候该选 Jev 1.14 而不是 Jev 1.13?
想评估较新的版本,或自己的测试显示它更适合你的样本时,选 1.14。想用稳定版、沿用已调好的阈值时,留在 1.13,因为 TypeSafe 的已知弱点清单只覆盖 1.13。
Jev 1.14 的费用是多少?
在 TokenLab 上,Jev 1.14 的价格为 输入 $0.042 / 输出 $0.00 每 1M token。完整明细见上方价格表。
Jev 1.14 应该使用哪个端点?
Jev 1.14 使用 https://api.tokenlab.sh/v1/systemone。代码写法见下方的请求示例。
Jev 1.14 支持哪些操作?
Jev 1.14 支持 决策评估。选了操作,上面会显示对应的端点和请求示例。
Jev 1.14 对比
资料来源
- Models (TypeSafe AI docs)
- System One (TypeSafe AI docs)
- API reference (TypeSafe AI docs)
- Jev 1.13 jaggedness (TypeSafe AI docs)
- Introducing System One Models & Jev (TypeSafe AI blog)
审阅于 2026年10月19日