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Jev Hub
一个不写文章、只做判断、跑得快到 70ms、便宜到输出免费的 AI。 中文圈的跟踪站,聚合官方动态、X 讨论、实战 Cookbook、SDK 版本、横向对比。
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from typesafe_sdk import Choice, Noul, TypeSafeClient
client = TypeSafeClient()
resp = client.system_one(
state="I was charged twice for order A-104. Please refund.",
questions={
"refund": Noul("Customer requests refund?"),
"team": Choice(
["billing","technical","account","shipping"],
instructions="Which team handles this?",
),
},
)
if resp.refund.noul > 0.8 and resp.team.confidence > 0.85:
route_to(resp.team.choice)
一次调用 · 2 个并行判断 · ~120ms · ≈ $0.00005
官方动态
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一旦你试了 Jev,你就再也回不去了
社区热议
查看全部 →Jev Clearly Explained. We have been using LLMs like a hammer for every AI problem, even simple decisions. Jev handles those decisions in milliseconds at a fraction of the cost.
如何用上Jev:1、官网申请加入waitlist,基本上申请当天能过。2、告诉你的Codex:安装npx skills add typesafe-ai/skills –skill typesafe-ai。3、回到操作台,建立API Key。4、在 prompt 里说一句 'use the TypeSafe skill'。试了下,Jev 是真的快!
100 倍提升不是模型本身,而是您放置它的位置。通过删除那些根本不需要语言模型的调用来获得它。这 6 步升级路径,今晚从压缩开始,明天就能在账单上看到效果。
昨天出的 typesafe.ai Jev 模型适合高频决策,那岂不又是适合打游戏?实测用 Jev 打,行动思考只需 0.7秒,画面我都没看清它就操作完了。这超人类游戏速度,着实又让我震惊瘫坐了😅
拿到 Jev,然后呢? Jev 到底能干什么:剔掉虚火之后的一份真实落地清单。文章只做三件事:说清 Jev 是什么、不是什么;把真正跑通的案例按用途分类;把水分讲明白。
Jev 新手终极保姆级教程,一次学会全部概念与使用方法。详细调研、按步骤走进去之后,写成这份教程,希望帮到更多像我一样的小白,把这个判定模型真正用起来。
入门教程
所有教程 →01 · 为什么你应该关心 Jev
通用大模型已经够聪明,但软件里的'小判断'仍然太慢、太贵、不可靠。Jev 是对这个问题的具体回答。
04 · 为什么它这么快、这么便宜?
训练目标不同、推理方式不同、不会幻觉、输出免费——四件事拆开讲。
08 · 常见误区
不要把它当聊天模型、不要拿 confidence 当准确率、不要做它不擅长的事——8 个真实踩过的坑。
09 · 决策树:什么时候该用 Jev?
把判断逻辑从 LLM 换成 Jev 的决策框架,加上 ROI 估算。
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最后抓取: 2026-09-20 · 数据每 6–12 小时更新 · 本站非官方