Jev 1.14 API
TypeSafe: Jev 1.14 ایک System One ماڈل ہے جو کوڈ کے لیے براہ راست ٹائپ شدہ فیصلے فراہم کرتا ہے، 262,144 ٹوکن کی کنٹیکسٹ ونڈو اور اوسطاً 0.18 سیکنڈ کی تاخیر کے ساتھ۔
TypeSafe: Jev 1.14، TypeSafe AI کی جانب سے 14 اکتوبر 2026 کو جاری کردہ ایک System One ماڈل ہے۔ یہ روایتی LLMs کی طرح متن پیدا کرنے کے بجائے ٹائپ شدہ جوابات دیتا ہے جن پر کوڈ براہ راست برانچ کر سکتا ہے۔ ماڈل چار سوالیہ اقسام کی حمایت کرتا ہے: noul، choice، score اور box۔ noul ہاں/نہیں کے ساتھ اس کا امکان واپس کرتا ہے، choice متعین اختیارات میں سے انتخاب کرتا ہے، score ایک اسکور دیتا ہے، اور box تصویر میں اشیاء کے مقامات کو اوپر، نیچے، بائیں اور دائیں حصوں (0 سے 1) کے ساتھ اعتماد کی سطح کے طور پر واپس کرتا ہے۔
یہ ماڈل خاص طور پر ماڈل سے ماڈل روٹنگ، مواد کی درجہ بندی اور اعتدال، کثیر لسانی درجہ بندی اور اعتدال، اور تصویری فیصلوں جیسے مصنوعات کی تصویر کی درجہ بندی اور اسکرین شاٹ کو جھنڈا لگانے کے لیے موزوں ہے۔ یہ دستاویزی تجزیہ پائپ لائنوں میں میزوں اور چارٹس کی تلاش کے لیے بھی استعمال ہو سکتا ہے۔
پچھلے ورژن کے مقابلے میں مجموعی معیار بہتر ہوا ہے، خاص طور پر غیر انگریزی زبانوں کی کارکردگی میں سب سے بڑا اضافہ دیکھا گیا ہے۔ کنٹیکسٹ ونڈو پچھلے سائز سے 4 گنا بڑھا کر 262,144 ٹوکن کر دی گئی ہے۔ یہ روایتی LLMs کے مقابلے میں تقریباً 5 گنا تیز اور 25 گنا سستا بتایا گیا ہے، اور System One کاموں پر موجودہ LLMs کے برابر ذہانت تک پہنچتا ہے۔ تاہم، تصویری ان پٹ، box سوالیہ قسم اور لمبی کنٹیکسٹ تجرباتی ہیں اور TypeSafe کے مطابق یہ پروڈکشن کے استعمال کے لیے موزوں نہیں ہیں۔
تازہ کاری:
MODEL ID
jev-1.14- سیاق
- 262.144K
- زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ
- 235.929K
- ان پٹ
- text / image
- آؤٹ پٹ
- decisions
نمایاں خصوصیات
- ٹائپ شدہ فیصلہ آؤٹ پٹ
- 262,144 ٹوکن کنٹیکسٹ
- اوسط تاخیر 0.18 سیکنڈ
- روایتی LLMs سے 5 گنا تیز
- غیر انگریزی کارکردگی میں بہتری
- System One قسم کا ماڈل
فراہم کنندگان
فراہم کنندگان کے درمیان API قیمتوں کا موازنہ کریں۔ تمام چارجز اور شرائط دیکھنے کے لیے کوئی فراہم کنندہ منتخب کریں۔
| $0.042 | $0 |
بینچ مارکس
- #8
ClaimBench
20 ماڈلز میں سے درجہ
- 98.06%
ClaimBench
ایک ذریعے کے مطابق درستگی
اسکورز جیسا کہ ماڈل فراہم کنندہ نے شائع کیے۔
فیصلوں کا فوری آغاز
حالت اور محدود نوعیت کے سوالات /api/v1/decisions پر بھیجیں اور ہر سوال کے لیے ایک جواب پڑھیں: noul 0 سے 1 تک امکان واپس کرتا ہے، choice منتخب آپشن اپنی تقسیم کے ساتھ، اور score ترتیب شدہ معیار کے لیے عددی اسکور۔ یہ endpoint Chat Completions، Messages اور Responses سطحوں سے الگ ہے۔
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"]
}
}
}'عمومی سوالات
ماڈل تعارف: Jev 1.14?
TypeSafe: Jev 1.14، TypeSafe AI کی جانب سے 14 اکتوبر 2026 کو جاری کردہ ایک System One ماڈل ہے۔ یہ روایتی LLMs کی طرح متن پیدا کرنے کے بجائے ٹائپ شدہ جوابات دیتا ہے جن پر کوڈ براہ راست برانچ کر سکتا ہے۔ ماڈل چار سوالیہ اقسام کی حمایت کرتا ہے: noul، choice، score اور box۔ noul ہاں/نہیں کے ساتھ اس کا امکان واپس کرتا ہے، choice متعین اختیارات میں سے انتخاب کرتا ہے، score ایک اسکور دیتا ہے، اور box تصویر میں اشیاء کے مقامات کو اوپر، نیچے، بائیں اور دائیں حصوں (0 سے 1) کے ساتھ اعتماد کی سطح کے طور پر واپس کرتا ہے۔ یہ ماڈل خاص طور پر ماڈل سے ماڈل روٹنگ، مواد کی درجہ بندی اور اعتدال، کثیر لسانی درجہ بندی اور اعتدال، اور تصویری فیصلوں جیسے مصنوعات کی تصویر کی درجہ بندی اور اسکرین شاٹ کو جھنڈا لگانے کے لیے موزوں ہے۔ یہ دستاویزی تجزیہ پائپ لائنوں میں میزوں اور چارٹس کی تلاش کے لیے بھی استعمال ہو سکتا ہے۔ پچھلے ورژن کے مقابلے میں مجموعی معیار بہتر ہوا ہے، خاص طور پر غیر انگریزی زبانوں کی کارکردگی میں سب سے بڑا اضافہ دیکھا گیا ہے۔ کنٹیکسٹ ونڈو پچھلے سائز سے 4 گنا بڑھا کر 262,144 ٹوکن کر دی گئی ہے۔ یہ روایتی LLMs کے مقابلے میں تقریباً 5 گنا تیز اور 25 گنا سستا بتایا گیا ہے، اور System One کاموں پر موجودہ LLMs کے برابر ذہانت تک پہنچتا ہے۔ تاہم، تصویری ان پٹ، box سوالیہ قسم اور لمبی کنٹیکسٹ تجرباتی ہیں اور TypeSafe کے مطابق یہ پروڈکشن کے استعمال کے لیے موزوں نہیں ہیں۔
استعمال کی بلنگ کیسے ہوتی ہے؟
آپ کا بل اس فراہم کنندہ پر منحصر ہے جو آپ استعمال کرتے ہیں، اس کی قیمتوں اور آپ کے استعمال پر۔ لمبے ان پٹ یا دیگر شرائط پر مختلف قیمتیں لاگو ہو سکتی ہیں۔
یہ ماڈل کون سی ان پٹ اقسام کی حمایت کرتا ہے؟
یہ متن ان پٹ، تصویری ان پٹ (تجرباتی) اور ٹائپ شدہ فیصلہ آؤٹ پٹ کی حمایت کرتا ہے۔ تصویری ان پٹ کے لیے TypeSafe-Danger-Zone-Images: true ہیڈر درکار ہے۔
اس کی کنٹیکسٹ ونڈو کتنی ہے؟
کنٹیکسٹ ونڈو 262,144 ٹوکن ہے، جو پچھلے ورژن سے 4 گنا بڑی ہے۔ لمبی کنٹیکسٹ تجرباتی ہے اور TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true ہیڈر سے فعال ہوتی ہے۔
اس ماڈل سے کیا قسم کے جوابات مل سکتے ہیں؟
یہ چار قسم کے ٹائپ شدہ جوابات دیتا ہے: noul (ہاں/نہیں مع امکان)، choice (متعین اختیارات میں سے انتخاب)، score (ایک اسکور) اور box (تصویر میں اشیاء کے مقامات بطور حصے اور اعتماد)۔
یہ کن کاموں کے لیے موزوں ہے؟
یہ ماڈل سے ماڈل روٹنگ، مواد کی درجہ بندی اور اعتدال، کثیر لسانی درجہ بندی، تصویری فیصلوں اور دستاویزی تجزیہ پائپ لائنوں میں میزوں اور چارٹس کی تلاش کے لیے موزوں ہے۔
کیا یہ پروڈکشن کے لیے تیار ہے؟
TypeSafe کے مطابق تصویری ان پٹ، box سوالیہ قسم اور لمبی کنٹیکسٹ تجرباتی ہیں اور پروڈکشن کے استعمال کے لیے موزوں نہیں ہیں۔ صارفین کو مشورہ دیا جاتا ہے کہ وہ اپنے لیبل شدہ ڈیٹا سے اعتماد کی حد مقرر کریں اور انسانی جائزہ جاری رکھیں۔