Jev 1.14 API
Jev 1.14 คือโมเดล System One จาก TypeSafe AI ที่ให้ผลลัพธ์เป็นการตัดสินใจแบบมีชนิดข้อมูล เหมาะกับงานจัดหมวดหมู่และการกำหนดเส้นทางที่รวดเร็วและเชื่อถือได้
Jev 1.14 เป็นโมเดลในหมวดหมู่ System One ของ TypeSafe AI ซึ่งออกแบบมาเพื่อการตัดสินใจที่รวดเร็วและเชื่อถือได้มากกว่าการให้เหตุผลซับซ้อน โมเดลนี้ไม่ได้สร้างข้อความแต่ส่งคืนผลลัพธ์เป็นการตัดสินใจแบบมีชนิดข้อมูลซึ่งโค้ดสามารถนำไปแยกแยะเส้นทางได้โดยตรง รองรับคำถามสี่ประเภท ได้แก่ noul, choice, score และ box โดย noul ให้คำตอบใช่หรือไม่พร้อมความน่าจะเป็น choice เลือกจากตัวเลือกที่กำหนด score ให้คะแนน และ box ระบุตำแหน่งของวัตถุในภาพเป็นสัดส่วนบน ล่าง ซ้าย ขวา ตั้งแต่ 0 ถึง 1 พร้อมความมั่นใจ
โมเดลนี้มีหน้าต่างบริบท 262,144 tokens และให้บริการผ่าน endpoint POST /v1/decisions การรับภาพเข้าใช้ได้เมื่อเปิดส่วนหัวคำขอ TypeSafe-Danger-Zone-Images: true และบริบทแบบยาวใช้ได้เมื่อเปิดส่วนหัว TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true เหมาะกับงานเช่นการกำหนดเส้นทางระหว่างโมเดล การจัดหมวดหมู่และกลั่นกรองเนื้อหา การจัดหมวดหมู่หลายภาษา การตัดสินใจจากภาพ เช่น การจัดประเภทภาพสินค้า และการทำเครื่องหมายภาพหน้าจอ รวมถึงการระบุตำแหน่งตารางและแผนภูมิในกระบวนการวิเคราะห์เอกสาร
เมื่อเทียบกับเวอร์ชันก่อน คุณภาพโดยรวมดีขึ้น โดยได้ประโยชน์มากที่สุดในด้านประสิทธิภาพภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ โมเดลมีความหน่วงเฉลี่ย 0.18 วินาที และมีรายงานว่าเร็วขึ้นประมาณ 5 เท่าและถูกกว่าประมาณ 25 เท่าเมื่อเทียบกับ LLM ทั่วไป ทั้งนี้ ฟีเจอร์ภาพ ไทป์ box และบริบทแบบยาวยังเป็นฟีเจอร์ทดลองที่ TypeSafe ระบุว่าไม่เหมาะกับการใช้งานในระบบจริง และสำหรับ box การมีอยู่กับตำแหน่งของวัตถุเป็นการตรวจแยกกัน พิกัดที่ส่งคืนไม่ได้ยืนยันว่าวัตถุมีอยู่จริง
อัปเดต:
ID โมเดล
jev-1.14- บริบท
- 262.144K
- เอาต์พุตสูงสุด
- 235.929K
- อินพุต
- text / image
- เอาต์พุต
- decisions
จุดเด่น
- ให้ผลลัพธ์เป็นการตัดสินใจแบบมีชนิดข้อมูล
- รองรับคำถาม noul, choice, score และ box
- หน้าต่างบริบท 262,144 tokens
- ความหน่วงเฉลี่ย 0.18 วินาที
- เร็วขึ้นประมาณ 5 เท่าและถูกกว่าประมาณ 25 เท่า
- ฟีเจอร์ภาพและบริบทแบบยาวเป็นฟีเจอร์ทดลอง
ผู้ให้บริการ
เปรียบเทียบราคา API ระหว่างผู้ให้บริการ เลือกผู้ให้บริการเพื่อดูค่าใช้จ่ายและเงื่อนไขทั้งหมด
| $0.042 | $0 |
เบนช์มาร์ก
- #8
ClaimBench
อันดับที่ 8 จาก 20 โมเดล
- 98.06%
ClaimBench
ความแม่นยำที่รายงานโดยแหล่งข้อมูลหนึ่ง
คะแนนตามที่ผู้ให้บริการโมเดลเผยแพร่
เริ่มต้นอย่างรวดเร็วสำหรับการตัดสินใจ
ส่งสถานะและคำถามแบบมีชนิดที่แคบเฉพาะไปยัง /api/v1/decisions และอ่านคำตอบหนึ่งรายการต่อคำถาม: noul คืนค่าความน่าจะเป็นตั้งแต่ 0 ถึง 1, choice คืนตัวเลือกที่เลือกพร้อมการกระจาย และ score คืนคะแนนตัวเลขสำหรับเกณฑ์แบบเรียงลำดับ endpoint นี้แยกจากอินเทอร์เฟซ Chat Completions, Messages และ 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"]
}
}
}'คำถามที่พบบ่อย
รู้จัก Jev 1.14?
Jev 1.14 เป็นโมเดลในหมวดหมู่ System One ของ TypeSafe AI ซึ่งออกแบบมาเพื่อการตัดสินใจที่รวดเร็วและเชื่อถือได้มากกว่าการให้เหตุผลซับซ้อน โมเดลนี้ไม่ได้สร้างข้อความแต่ส่งคืนผลลัพธ์เป็นการตัดสินใจแบบมีชนิดข้อมูลซึ่งโค้ดสามารถนำไปแยกแยะเส้นทางได้โดยตรง รองรับคำถามสี่ประเภท ได้แก่ noul, choice, score และ box โดย noul ให้คำตอบใช่หรือไม่พร้อมความน่าจะเป็น choice เลือกจากตัวเลือกที่กำหนด score ให้คะแนน และ box ระบุตำแหน่งของวัตถุในภาพเป็นสัดส่วนบน ล่าง ซ้าย ขวา ตั้งแต่ 0 ถึง 1 พร้อมความมั่นใจ โมเดลนี้มีหน้าต่างบริบท 262,144 tokens และให้บริการผ่าน endpoint POST /v1/decisions การรับภาพเข้าใช้ได้เมื่อเปิดส่วนหัวคำขอ TypeSafe-Danger-Zone-Images: true และบริบทแบบยาวใช้ได้เมื่อเปิดส่วนหัว TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true เหมาะกับงานเช่นการกำหนดเส้นทางระหว่างโมเดล การจัดหมวดหมู่และกลั่นกรองเนื้อหา การจัดหมวดหมู่หลายภาษา การตัดสินใจจากภาพ เช่น การจัดประเภทภาพสินค้า และการทำเครื่องหมายภาพหน้าจอ รวมถึงการระบุตำแหน่งตารางและแผนภูมิในกระบวนการวิเคราะห์เอกสาร เมื่อเทียบกับเวอร์ชันก่อน คุณภาพโดยรวมดีขึ้น โดยได้ประโยชน์มากที่สุดในด้านประสิทธิภาพภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ โมเดลมีความหน่วงเฉลี่ย 0.18 วินาที และมีรายงานว่าเร็วขึ้นประมาณ 5 เท่าและถูกกว่าประมาณ 25 เท่าเมื่อเทียบกับ LLM ทั่วไป ทั้งนี้ ฟีเจอร์ภาพ ไทป์ box และบริบทแบบยาวยังเป็นฟีเจอร์ทดลองที่ TypeSafe ระบุว่าไม่เหมาะกับการใช้งานในระบบจริง และสำหรับ box การมีอยู่กับตำแหน่งของวัตถุเป็นการตรวจแยกกัน พิกัดที่ส่งคืนไม่ได้ยืนยันว่าวัตถุมีอยู่จริง
การใช้งานถูกเรียกเก็บเงินอย่างไร
ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการที่คุณใช้ ราคาของผู้ให้บริการนั้น และปริมาณการใช้งาน อินพุตที่ยาวขึ้นหรือเงื่อนไขอื่นอาจมีราคาแตกต่างกัน
Jev 1.14 รองรับอินพุตแบบใดบ้าง
รองรับอินพุตข้อความและอินพุตภาพ โดยอินพุตภาพเป็นฟีเจอร์ทดลองที่ต้องเปิดผ่านส่วนหัวคำขอ TypeSafe-Danger-Zone-Images: true
โมเดลมีขนาดหน้าต่างบริบทเท่าไร
มีหน้าต่างบริบท 262,144 tokens และบริบทแบบยาวเป็นฟีเจอร์ทดลองที่ต้องเปิดผ่านส่วนหัวคำขอ TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true
คำถามสี่ประเภทของ Jev 1.14 คืออะไร
ได้แก่ noul ซึ่งให้คำตอบใช่หรือไม่พร้อมความน่าจะเป็น choice ซึ่งเลือกจากตัวเลือกที่กำหนด score ซึ่งให้คะแนน และ box ซึ่งระบุตำแหน่งวัตถุในภาพพร้อมความมั่นใจ
Jev 1.14 เหมาะกับงานลักษณะใด
เหมาะกับงานที่ต้องการการตัดสินใจที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ เช่น การกำหนดเส้นทางระหว่างโมเดล การจัดหมวดหมู่และกลั่นกรองเนื้อหา การจัดหมวดหมู่หลายภาษา และการตัดสินใจจากภาพ
Jev 1.14 ต่างจากเวอร์ชันก่อนอย่างไร
คุณภาพโดยรวมดีขึ้น โดยได้ประโยชน์มากที่สุดในด้านประสิทธิภาพภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ และหน้าต่างบริบทขยายเป็น 4 เท่าของขนาดเดิม
ข้อจำกัดที่ควรทราบของ Jev 1.14 มีอะไรบ้าง
อินพุตภาพ ไทป์ box และบริบทแบบยาวเป็นฟีเจอร์ทดลองที่ TypeSafe ระบุว่าไม่เหมาะกับการใช้งานในระบบจริง และสำหรับ box พิกัดที่ส่งคืนไม่ได้ยืนยันว่าวัตถุมีอยู่จริง