Jev 1.14 API
TypeSafe: Jev 1.14 renvoie des décisions typées (noul, choice, score, box) pour un routage et une classification rapides, avec en option des entrées d'images expérimentales et un contexte étendu.
TypeSafe: Jev 1.14, publié le 14 octobre 2026 par TypeSafe AI, produit des réponses typées que le code peut utiliser directement pour prendre des décisions, au lieu de générer du texte libre. Il prend en charge quatre types de questions : noul (réponse oui/non avec probabilité), choice (sélection parmi des options définies), score (retourne un score) et box (localise des objets dans une image avec des fractions haut, bas, gauche et droite entre 0 et 1, plus une confiance). L'image et le contexte long sont activés respectivement par les en-têtes de requête TypeSafe-Danger-Zone-Images: true et TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true, et le modèle est servi via l'endpoint POST /v1/decisions. L'identifiant de modèle typesafe/jev-1.14 est épinglé à la version 1.14 ; typesafe/jev est un alias vers la dernière version de Jev.
Ce modèle convient aux tâches de décision rapide et fiable : routage entre modèles, classification et modération de contenus, y compris multilingues, décisions à partir d'images comme la classification de photos produit ou le signalement de captures d'écran, et localisation de tableaux et graphiques dans des pipelines d'analyse documentaire. Jev 1.14 appartient à la catégorie System One, spécialisée dans les décisions rapides et fiables plutôt que dans le raisonnement complexe. La qualité globale progresse par rapport à la version précédente, avec les gains les plus marqués sur les langues autres que l'anglais, et la fenêtre de contexte a été multipliée par quatre par rapport à la version précédente.
Les performances annoncées incluent une latence moyenne de 0,18 seconde et un modèle présenté comme environ 5 fois plus rapide et 25 fois moins coûteux que les LLM conventionnels, avec une intelligence comparable aux LLM existants sur les tâches System One. Les fonctionnalités d'image, de type box et de contexte long sont expérimentales et, selon TypeSafe, ne sont pas destinées à un usage en production. Pour le type box, la présence et la localisation de l'objet sont vérifiées séparément : les coordonnées retournées ne prouvent pas que l'objet existe. Il est conseillé de fixer les seuils de confiance à partir de ses propres données étiquetées, de conserver une revue humaine et des contrôles de permission, et d'utiliser des identifiants de modèle fixes lorsque les probabilités alimentent un seuil fixe.
Mis à jour:
ID DU MODÈLE
jev-1.14- Contexte
- 262.144K
- Sortie max.
- 235.929K
- Entrée
- text / image
- Sortie
- decisions
Points clés
- Réponses typées directement exploitables par le code
- Quatre types de questions : noul, choice, score, box
- Latence moyenne de 0,18 seconde
- Fenêtre de contexte de 262 144 tokens
- Gains les plus marqués hors anglais
- Image, box et contexte long expérimentaux
Fournisseurs
Comparez les prix des API entre fournisseurs. Sélectionnez un fournisseur pour voir tous les tarifs et conditions.
| $0.042 | $0 |
Benchmarks
- 8e
ClaimBench
classement parmi 20 modèles
- 98,06%
ClaimBench
précision rapportée par une source
Scores tels que publiés par le fournisseur du modèle.
Démarrage rapide des décisions
Envoyez un état et des questions typées et précises à /api/v1/decisions et recevez une réponse par question : noul renvoie une probabilité de 0 à 1, choice l'option sélectionnée avec sa distribution, et score une note numérique pour des critères ordonnés. Ce point de terminaison est distinct des surfaces Chat Completions, Messages et 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"]
}
}
}'Questions fréquentes
Qu'est-ce que Jev 1.14?
TypeSafe: Jev 1.14, publié le 14 octobre 2026 par TypeSafe AI, produit des réponses typées que le code peut utiliser directement pour prendre des décisions, au lieu de générer du texte libre. Il prend en charge quatre types de questions : noul (réponse oui/non avec probabilité), choice (sélection parmi des options définies), score (retourne un score) et box (localise des objets dans une image avec des fractions haut, bas, gauche et droite entre 0 et 1, plus une confiance). L'image et le contexte long sont activés respectivement par les en-têtes de requête TypeSafe-Danger-Zone-Images: true et TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true, et le modèle est servi via l'endpoint POST /v1/decisions. L'identifiant de modèle typesafe/jev-1.14 est épinglé à la version 1.14 ; typesafe/jev est un alias vers la dernière version de Jev. Ce modèle convient aux tâches de décision rapide et fiable : routage entre modèles, classification et modération de contenus, y compris multilingues, décisions à partir d'images comme la classification de photos produit ou le signalement de captures d'écran, et localisation de tableaux et graphiques dans des pipelines d'analyse documentaire. Jev 1.14 appartient à la catégorie System One, spécialisée dans les décisions rapides et fiables plutôt que dans le raisonnement complexe. La qualité globale progresse par rapport à la version précédente, avec les gains les plus marqués sur les langues autres que l'anglais, et la fenêtre de contexte a été multipliée par quatre par rapport à la version précédente. Les performances annoncées incluent une latence moyenne de 0,18 seconde et un modèle présenté comme environ 5 fois plus rapide et 25 fois moins coûteux que les LLM conventionnels, avec une intelligence comparable aux LLM existants sur les tâches System One. Les fonctionnalités d'image, de type box et de contexte long sont expérimentales et, selon TypeSafe, ne sont pas destinées à un usage en production. Pour le type box, la présence et la localisation de l'objet sont vérifiées séparément : les coordonnées retournées ne prouvent pas que l'objet existe. Il est conseillé de fixer les seuils de confiance à partir de ses propres données étiquetées, de conserver une revue humaine et des contrôles de permission, et d'utiliser des identifiants de modèle fixes lorsque les probabilités alimentent un seuil fixe.
Comment l'usage est-il facturé ?
Votre facture dépend du fournisseur utilisé, de ses tarifs et de votre usage. Des entrées plus longues ou d'autres conditions peuvent avoir des tarifs différents.
Quels types d'entrées le modèle accepte-t-il ?
Il accepte du texte et, en option expérimentale, des images, cette dernière fonctionnalité étant activée par l'en-tête TypeSafe-Danger-Zone-Images: true.
Quelle est la longueur du contexte ?
La fenêtre de contexte est de 262 144 tokens, soit quatre fois la taille de la version précédente. Le contexte long est une fonctionnalité expérimentale, activée par l'en-tête TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true.
Quels types de réponses le modèle renvoie-t-il ?
Le modèle renvoie des décisions typées : noul pour un oui/non avec probabilité, choice pour une option parmi celles définies, score pour un score, et box pour localiser un objet dans une image avec des fractions et une confiance.
À quoi sert le type box et quelles sont ses limites ?
box localise des objets dans une image en retournant des fractions haut, bas, gauche et droite entre 0 et 1, avec une confiance. Ce type est expérimental, et les coordonnées retournées ne prouvent pas à elles seules que l'objet existe, car présence et localisation sont vérifiées séparément.
Comment appeler le modèle ?
Le modèle est servi via l'endpoint POST /v1/decisions. L'identifiant typesafe/jev-1.14 est épinglé à la version 1.14, tandis que typesafe/jev pointe vers la dernière version de Jev.
Le modèle est-il adapté à la production pour toutes ses fonctionnalités ?
Selon TypeSafe, les fonctionnalités expérimentales (image, box et contexte long) ne sont pas destinées à un usage en production. Il est aussi conseillé de définir les seuils de confiance à partir de ses propres données étiquetées et de conserver une revue humaine.