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Jev 1.14

TypeSafe 的 System One 決策模型,直接輸出分類、選項與是非判斷等結構化結果,並附上校準後的信賴度。

Jev 1.14 是 TypeSafe AI 的決策模型,也是其「System One」系列的代表產品。它不產生連續文字,而是針對結構化問題直接給出分類結果、選項取捨或是非判斷,並附上經過校準的信賴度;輸出設計成由程式碼做門檻判斷,而不是給人閱讀。

1.14.0 版(2026 年 10 月 14 日發布)新增三項實驗性能力:可與文字併用的圖像輸入、用來標定位置的 Box 資料型別(例如在照片中框出杯子、在掃描文件上標出簽名位置),以及擴大四倍、達到 262k 的上下文容量。三者都屬於官方「危險區」實驗計畫,預設關閉,需手動開啟 API 開關,且官方明確表示尚未達到生產級標準。

適合高頻、低延遲的結構化判斷:內容分類、意圖辨識、路由決策,以及代理迴圈中每一次需要模型裁定的環節。依官方說法,分類任務相較同類大型語言模型推理最快可達 200 倍、成本降低 400 倍;價格為每百萬輸入 token 0.042 美元、輸出免費。包含中文在內的非英語語言表現仍不如英語,上線前應先以自有內容驗證。

更新時間:

模型 ID

jev-1.14
上下文
262.144K
最大輸出
235.929K
輸入
text / image
輸出
decisions

供應商

1 個供應商

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供應商 · 計費明細
$0.042$0

決策快速開始

把狀態與明確的型別化問題送到 /api/v1/decisions,每個問題讀回一個答案:noul 回傳 0 到 1 的機率,choice 回傳選中的選項及其分布,score 回傳有序標準的數值評分。這個入口與 Chat Completions、Messages、Responses 三套介面彼此獨立。

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"]
      }
    }
  }'

常見問題

什麼是 Jev 1.14?

Jev 1.14 是 TypeSafe AI 的決策模型,也是其「System One」系列的代表產品。它不產生連續文字,而是針對結構化問題直接給出分類結果、選項取捨或是非判斷,並附上經過校準的信賴度;輸出設計成由程式碼做門檻判斷,而不是給人閱讀。 1.14.0 版(2026 年 10 月 14 日發布)新增三項實驗性能力:可與文字併用的圖像輸入、用來標定位置的 Box 資料型別(例如在照片中框出杯子、在掃描文件上標出簽名位置),以及擴大四倍、達到 262k 的上下文容量。三者都屬於官方「危險區」實驗計畫,預設關閉,需手動開啟 API 開關,且官方明確表示尚未達到生產級標準。 適合高頻、低延遲的結構化判斷:內容分類、意圖辨識、路由決策,以及代理迴圈中每一次需要模型裁定的環節。依官方說法,分類任務相較同類大型語言模型推理最快可達 200 倍、成本降低 400 倍;價格為每百萬輸入 token 0.042 美元、輸出免費。包含中文在內的非英語語言表現仍不如英語,上線前應先以自有內容驗證。

如何計算呼叫費用?

費用取決於你使用的供應商、對應價格和實際用量。長文字輸入等情況可能適用不同價格,詳見計費明細。