Jev 1.14 API
TypeSafe: Jev 1.14 es un modelo de decisiones tipadas que devuelve respuestas estructuradas para enrutamiento, moderación y análisis de documentos, con contexto de 262.144 tokens y entrada de imagen experimental.
TypeSafe: Jev 1.14 es un modelo de la categoría System One, especializado en decisiones rápidas y fiables en lugar de razonamiento complejo. En lugar de generar texto libre, devuelve respuestas tipadas que el código puede usar directamente para ramificar, lo que simplifica su integración en sistemas automatizados. Soporta cuatro tipos de pregunta: noul, choice, score y box, y se sirve a través del endpoint POST /v1/decisions.
El modelo amplía su ventana de contexto a 262.144 tokens y añade entrada de imagen experimental, habilitada mediante el encabezado de solicitud TypeSafe-Danger-Zone-Images: true. El contexto largo se activa con el encabezado TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true. Estas funciones experimentales no están pensadas para uso en producción según TypeSafe. El tipo box devuelve ubicaciones de objetos en una imagen como fracciones de arriba, abajo, izquierda y derecha de 0 a 1, además de confianza; la presencia y la ubicación del objeto son comprobaciones separadas.
Es adecuado para tareas como el enrutamiento entre modelos, la clasificación y moderación de contenido multilingüe, la clasificación de fotos de productos, el marcado de capturas de pantalla y la localización de tablas y gráficos en flujos de análisis de documentos. Ofrece una latencia media de 0,18 segundos y se informa que es aproximadamente 5 veces más rápido y 25 veces más barato que los LLM convencionales. La calidad general ha mejorado respecto a la versión anterior, con mayores avances en el rendimiento en idiomas distintos del inglés. Se recomienda fijar los umbrales de confianza a partir de datos etiquetados propios y mantener la revisión humana y las comprobaciones de permisos.
Actualizado:
ID DEL MODELO
jev-1.14- Contexto
- 262.144K
- Salida máx.
- 235.929K
- Entrada
- text / image
- Salida
- decisions
Aspectos destacados
- Respuestas tipadas para ramificación directa en código
- Ventana de contexto de 262.144 tokens
- Latencia media de 0,18 segundos
- Aproximadamente 5 veces más rápido que LLM convencionales
- Entrada de imagen experimental disponible
- Mejora de calidad sobre la versión anterior
Proveedores
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Benchmarks
- #8
ClaimBench
puesto entre 20 modelos
- 98.06%
ClaimBench
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Puntuaciones según lo publicado por el proveedor del modelo.
Inicio rápido de decisiones
Envía estado y preguntas tipadas y concretas a /api/v1/decisions y recibe una respuesta por pregunta: noul devuelve una probabilidad de 0 a 1, choice la opción seleccionada con su distribución y score una puntuación numérica para criterios ordenados. Este endpoint es independiente de las superficies Chat Completions, Messages y Responses.
curl https://openapi.felo.ai/api/v1/decisions \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "jev-1.14",
"state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
"questions": {
"is_urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this message convey urgency?",
"criteria": {"true": "Time-sensitive", "false": "No urgency"}
},
"department": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this?",
"criteria": {
"billing": "Payments, invoicing, refunds",
"technical": "Bugs, outages, integrations",
"sales": "Pricing, upgrades, new accounts"
}
},
"frustration": {
"type": "score",
"instructions": "How frustrated is the customer?",
"criteria": ["Calm", "Frustrated", "Very angry"]
}
}
}'Preguntas frecuentes
¿Qué es Jev 1.14?
TypeSafe: Jev 1.14 es un modelo de la categoría System One, especializado en decisiones rápidas y fiables en lugar de razonamiento complejo. En lugar de generar texto libre, devuelve respuestas tipadas que el código puede usar directamente para ramificar, lo que simplifica su integración en sistemas automatizados. Soporta cuatro tipos de pregunta: noul, choice, score y box, y se sirve a través del endpoint POST /v1/decisions. El modelo amplía su ventana de contexto a 262.144 tokens y añade entrada de imagen experimental, habilitada mediante el encabezado de solicitud TypeSafe-Danger-Zone-Images: true. El contexto largo se activa con el encabezado TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true. Estas funciones experimentales no están pensadas para uso en producción según TypeSafe. El tipo box devuelve ubicaciones de objetos en una imagen como fracciones de arriba, abajo, izquierda y derecha de 0 a 1, además de confianza; la presencia y la ubicación del objeto son comprobaciones separadas. Es adecuado para tareas como el enrutamiento entre modelos, la clasificación y moderación de contenido multilingüe, la clasificación de fotos de productos, el marcado de capturas de pantalla y la localización de tablas y gráficos en flujos de análisis de documentos. Ofrece una latencia media de 0,18 segundos y se informa que es aproximadamente 5 veces más rápido y 25 veces más barato que los LLM convencionales. La calidad general ha mejorado respecto a la versión anterior, con mayores avances en el rendimiento en idiomas distintos del inglés. Se recomienda fijar los umbrales de confianza a partir de datos etiquetados propios y mantener la revisión humana y las comprobaciones de permisos.
¿Cómo se cobra el uso?
Tu factura depende del proveedor que uses, de sus precios y de tu uso. Las entradas más largas u otras condiciones pueden tener precios distintos.
¿Qué tipos de entrada admite TypeSafe: Jev 1.14?
Admite entrada de texto y entrada de imagen experimental. La entrada de imagen se habilita con el encabezado TypeSafe-Danger-Zone-Images: true.
¿Cómo se activa el contexto largo?
El contexto largo se habilita mediante el encabezado de solicitud TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true. La ventana de contexto es de 262.144 tokens.
¿Qué tipos de respuesta puede devolver el modelo?
Devuelve respuestas tipadas para cuatro tipos de pregunta: noul, choice, score y box. noul responde sí o no con probabilidad; choice selecciona entre opciones definidas; score devuelve una puntuación; box devuelve ubicaciones de objetos en una imagen.
¿Es adecuado para producción el tipo box?
El tipo box es experimental y TypeSafe indica que no está pensado para uso en producción. Además, la presencia y la ubicación del objeto son comprobaciones separadas, y las coordenadas devueltas no prueban que el objeto exista.
¿En qué se diferencia de otras versiones de la serie Jev?
Jev 1.14 amplía la ventana de contexto a 4 veces el tamaño de la versión anterior y mejora la calidad general, con mayores avances en el rendimiento en idiomas distintos del inglés. El ID typesafe/jev-1.14 está fijado a la versión 1.14, mientras que typesafe/jev es un alias para la última versión de Jev.