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Jev
ニュース・ガイド・応用例を横断して、ひとつのテーマを深く知る。
Jev 公式 Cookbook 18 本の早見: やりたいことから探す
TypeSafe 公式の Cookbook 18 本を、やりたいこと別に整理した早見。検索と並べ替え、分類、抽出、LLM の検査、エージェント連携、費用の削減。各レシピが何を解くのかと公式へのリンクをまとめる。
Jev が苦手なこと: 公式が認める9つの弱点と、実際に試した結果
Jev 1.13 には公式が明記している弱点がある。字義どおりの読み、計算と数え上げ、日付比較、多段の推論、大きすぎる state、注入、確率の不整合など。回避策と、手元で試した結果をまとめる。
JS/TS SDK（@typesafe-ai/sdk）で Jev に最初の判定をさせる
公式の JS/TS SDK、@typesafe-ai/sdk で Jev を呼ぶ手順。インストール、choice・noul・score のヘルパー、型推論、例外、AI SDK との使い分けを実行結果つきで説明する。
Vercel AI Gateway 経由で Jev を使う
AI Gateway から Jev を呼ぶ3つの入口（AI SDK、REST の /v1/evaluate、TypeSafe 互換 API）と、BYOK、ゼロデータ保持、費用の見え方、直結との違いを実行結果つきで説明する。
コーディングエージェントで Jev を使う: 公式スキルと fast-jev-compaction
Claude Code や Codex に Jev の使い方を教える公式スキルの入れ方と、会話の圧縮を Jev の判定に置き換えるプラグイン fast-jev-compaction の仕組み。入れる前に確かめることもまとめる。
Jev の設計パターン4種: ファンアウト・確信度ゲート・合成スコア・意図ルーティング
Jev を組み込むときの公式の設計パターン4種を、日本語の題材で動かした結果つきで説明する。まとめて聞く、確信度で止める、観点別に採点して重みで合成する、先に振り分ける。
AI SDK の experimental_evaluate で Jev を使う
AI SDK v7 の experimental_evaluate から Jev を呼ぶ方法。Gateway 経由と直結、Noul が boolean になる点、確信度の取り出し方、環境変数名の違いを実行結果つきで説明する。
Jev の state の設計: 文字列・オブジェクト・配列の使い分け
state は Jev に判定させる材料。文字列・オブジェクト・配列の使い分け、質問から特定のフィールドを指す書き方、入れすぎると精度が落ちる理由を実行例つきで説明する。
Python SDK（typesafe-sdk）で Jev に最初の判定をさせる
公式 Python SDK の typesafe-sdk で Jev を呼ぶ手順。インストール、API キーの設定、3種類の質問、答えの取り出し方、非同期クライアント、再試行の既定動作を実行結果つきで説明する。
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。
Jev の公式ベンチマーク（Workflow Evals）の読み方と注意点
「193.6 倍速く 444.6 倍安い」の出どころである公式の Workflow Evals を読み解く。何を測っているか、精度が何との一致率か、公式自身が認める偏り、自分の用途で確かめる方法をまとめる。
Jev の確率と confidence の読み方、しきい値での振り分け方
probabilities は選択肢ごとの確率、confidence はその分布の尖り具合。両者の違い、計算のしかた、リスクに応じたしきい値の決め方、同じ入力でも値が少し揺れる点を実測つきで説明する。
Jev の REST API の使い方とエラーコード
Jev は POST /v1/systemone の1本で呼べる。curl と fetch での呼び出し、レスポンスの読み方、401・422・429・529 と実際に返ってきた 400 の扱い、再試行の書き方をまとめる。
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。
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。