Jev 1.14 API
TypeSafe: Jev 1.14 — це модель категорії System One, яка повертає типізовані рішення для коду, підтримує чотири типи запитань і контекст 262 144 токени.
TypeSafe: Jev 1.14 — це модель штучного інтелекту від TypeSafe AI, що належить до категорії System One і спеціалізується на швидких та надійних рішеннях, а не на складних міркуваннях. Вона повертає типізовані відповіді, які код може безпосередньо використовувати замість генерації тексту. Модель підтримує чотири типи запитань: noul, choice, score і box. Тип noul повертає відповідь «так/ні» з її ймовірністю, choice обирає з визначених варіантів, score повертає оцінку, а box вказує розташування об'єктів на зображенні у вигляді часток від 0 до 1 за верхньою, нижньою, лівою та правою межами разом із рівнем впевненості. Доступ до моделі здійснюється через кінцеву точку POST /v1/decisions.
Модель має контекстне вікно 262 144 токени, що вчетверо більше за попередню версію. Вона демонструє середню затримку 0,18 секунди та, за повідомленнями, приблизно у 5 разів швидша й у 25 разів дешевша за звичайні великі мовні моделі. Jev 1.14 досягає порівнянного рівня інтелекту з існуючими мовними моделями на задачах System One. Найбільші покращення порівняно з попередньою версією стосуються продуктивності неанглійськими мовами.
Модель добре підходить для маршрутизації між моделями, класифікації та модерації вмісту, зокрема багатомовної, для ухвалення рішень на основі зображень, як-от класифікація фотографій товарів чи позначення скріншотів, а також для пошуку таблиць і діаграм у конвеєрах аналізу документів. Водночас вхід із зображень, тип запитання box і довгий контекст є експериментальними функціями, які TypeSafe не рекомендує використовувати у виробничих умовах. Розробникам радиться встановлювати пороги впевненості на основі власних розмічених даних і зберігати перевірку людиною та перевірки дозволів у застосунку.
Оновлено:
MODEL ID
jev-1.14- Контекст
- 262.144K
- Макс. вихід
- 235.929K
- Вхід
- text / image
- Вихід
- decisions
Ключові можливості
- Повертає типізовані рішення для коду
- Чотири типи запитань: noul, choice, score, box
- Контекст 262 144 токени
- Середня затримка 0,18 секунди
- Приблизно у 5 разів швидша за звичайні LLM
- Експериментальні зображення, box і довгий контекст
Постачальники
Порівняйте ціни API у різних постачальників. Виберіть постачальника, щоб переглянути всі тарифи й умови.
| $0.042 | $0 |
Бенчмарки
- #8
ClaimBench
місце серед 20 моделей
- 98.06%
ClaimBench
точність, про яку повідомляє одне джерело
Результати за публікацією постачальника моделі.
Швидкий старт рішень
Надсилайте стан і вузькі типізовані питання на /api/v1/decisions та читайте одну відповідь на кожне питання: noul повертає ймовірність від 0 до 1, choice — вибраний варіант із його розподілом, а score — числову оцінку для впорядкованих критеріїв. Цей endpoint відокремлений від поверхонь Chat Completions, Messages і 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"]
}
}
}'Часті запитання
Що таке Jev 1.14?
TypeSafe: Jev 1.14 — це модель штучного інтелекту від TypeSafe AI, що належить до категорії System One і спеціалізується на швидких та надійних рішеннях, а не на складних міркуваннях. Вона повертає типізовані відповіді, які код може безпосередньо використовувати замість генерації тексту. Модель підтримує чотири типи запитань: noul, choice, score і box. Тип noul повертає відповідь «так/ні» з її ймовірністю, choice обирає з визначених варіантів, score повертає оцінку, а box вказує розташування об'єктів на зображенні у вигляді часток від 0 до 1 за верхньою, нижньою, лівою та правою межами разом із рівнем впевненості. Доступ до моделі здійснюється через кінцеву точку POST /v1/decisions. Модель має контекстне вікно 262 144 токени, що вчетверо більше за попередню версію. Вона демонструє середню затримку 0,18 секунди та, за повідомленнями, приблизно у 5 разів швидша й у 25 разів дешевша за звичайні великі мовні моделі. Jev 1.14 досягає порівнянного рівня інтелекту з існуючими мовними моделями на задачах System One. Найбільші покращення порівняно з попередньою версією стосуються продуктивності неанглійськими мовами. Модель добре підходить для маршрутизації між моделями, класифікації та модерації вмісту, зокрема багатомовної, для ухвалення рішень на основі зображень, як-от класифікація фотографій товарів чи позначення скріншотів, а також для пошуку таблиць і діаграм у конвеєрах аналізу документів. Водночас вхід із зображень, тип запитання box і довгий контекст є експериментальними функціями, які TypeSafe не рекомендує використовувати у виробничих умовах. Розробникам радиться встановлювати пороги впевненості на основі власних розмічених даних і зберігати перевірку людиною та перевірки дозволів у застосунку.
Як нараховується оплата за використання?
Рахунок залежить від обраного постачальника, його цін і вашого використання. Довші вхідні дані або інші умови можуть мати інші ціни.
Які типи запитань підтримує Jev 1.14?
Модель підтримує чотири типи: noul, choice, score і box. Кожен тип повертає відповідний формат типізованого рішення.
Який розмір контекстного вікна в Jev 1.14?
Контекстне вікно становить 262 144 токени. Це вчетверо більше, ніж у попередньої версії.
Чи можна використовувати Jev 1.14 для роботи із зображеннями?
Так, але вхід із зображень є експериментальною функцією, яка вмикається заголовком запиту TypeSafe-Danger-Zone-Images: true. TypeSafe зазначає, що ця функція не призначена для виробничого використання.
Для яких задач найкраще підходить Jev 1.14?
Модель орієнтована на швидкі та надійні рішення: маршрутизацію між моделями, класифікацію й модерацію вмісту, зокрема багатомовну, ухвалення рішень на основі зображень і пошук таблиць та діаграм у документах.
Як відрізняються ідентифікатори моделі typesafe/jev-1.14 і typesafe/jev?
Ідентифікатор typesafe/jev-1.14 закріплений за версією 1.14, тоді як typesafe/jev є псевдонімом для останнього випуску Jev. Для стабільних порогів ймовірностей рекомендується використовувати фіксовані ідентифікатори моделей.