報道・記事ベース
DCVC、TypeSafe AI の 4,000 万ドルのシードラウンドを主導したと発表
ベンチャーキャピタルの DCVC が、TypeSafe AI の 4,000 万ドルのシードラウンドを主導したと自社サイトで発表した。TypeSafe はステルスを終え、自動化に最適化したモデルを開発する企業として紹介されている。
JEV / 日本語・非公式ガイド
判断を、 コードの一部に。
文章をつくる AI から、答えを選ぶ AI へ。
TypeSafe AI
の判定モデル「Jev」の最新情報と使い方を、確かな出典とともに。
SYSTEM ONE
INPUT
state + questions
Jev. A MODEL FOR JUDGMENT
01 Choice 選ぶ
02 Score 測る
03 Noul 確かめる
型のある答え。確率のある判断。
01 / LATEST
Jev の今を知る
一次情報で確認
公式が、LLM で System One API を再現する比較用アダプタを公開
TypeSafe AI が、SDK の system_one と同じ呼び出しを LLM の API で実行する Python のアダプタを GitHub で公開した。Jev と LLM を、コスト・速度・知能で比べる用途を想定している。
一次情報で確認
Python SDK v0.7.0 が公開、シリアライズが msgspec から pydantic に変更
公式の Python SDK の v0.7.0 が公開された。シリアライズのライブラリが msgspec から pydantic に変わる破壊的変更と、応答を pydantic のモデルで受ける response_model の追加を含む。
一次情報で確認
TypeSafe AI が System One モデル「Jev」を発表、アーリーアクセスを開始
TypeSafe AI が、文章を生成せず型つきの判定だけを返す新しい種類のモデル「System One」と、その最初のモデル Jev を発表した。アーリーアクセスで提供が始まっている。
02 / GET STARTED
知ることから、 使うことへ。
Jev とは: 文章を書かない「判定専用」の AI モデル
Jev は TypeSafe AI の判定モデル。文章は生成せず、質問への答えを型と確率で返す。LLM との違い、できること、日本語での注意点をまとめる。
Jev の料金・モデル ID・レート制限・入力上限
Jev の料金は入力100万トークンあたり $0.042、出力は無料。モデル ID とエイリアスの違い、レート制限、64k / 32k の入力上限の意味を公式の記述に沿って整理する。
Jev の3つの質問タイプ（Choice / Score / Noul）の書き方と選び方
Jev への質問は Choice・Score・Noul の3種類。それぞれの書き方、返ってくる値、選び方の基準、Noul の 0.5 を誤読しないための注意を、実行結果つきで説明する。
03 / BUILT WITH JEV
コードの先にある応用
mini-jev: 手元の LLM で Jev 風の型つき判定を再現して測る実験（非公式）
Jev のような型つきの判定の使い勝手を、手元で動く LLM でどこまで再現できるかを測った実験。JSON を生成させる代わりに、選択肢の文字の確率を読む方法を試している。TypeSafe とは無関係の非公式の実装。
r-ms/mini-jevmysql-ailike: 自然な言葉の条件で行を絞り込む MySQL プラグイン
MySQL に AILIKE という演算子を足し、自然な言葉で書いた条件に合う行を絞り込めるようにするプラグイン。条件に合うかどうかの判定に Jev を使っている。
maayanlevy/mysql-ailikejev-experiments: 応答の速さを生かした Jev のデモ集
Jev の応答の速さを前提にした小さなアプリを、ディレクトリごとに集めたリポジトリ。シェルのコマンドを実行前に判定するツールや、入力のたびに検索結果を並べ替える検索などが入っている。
dabit3/jev-experiments