Como funciona

Dejev é uma camada visual fininha em volta de uma chamada de API. Tudo numa página de resultado vem de um único POST /v1/systemone.

A requisição inteira

Você fornece o state — o que quer que você cole. A lente fornece as perguntas. O Jev devolve uma resposta tipada por pergunta, com os mesmos identificadores como chave.

{
  "state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
  "model": "jev-latest",
  "questions": {
    "is_urgent":  { "type": "noul",   "instructions": "Does this convey 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"] }
  }
}

Como os gráficos correspondem às respostas

Choice → rosca
As probabilidades somam um, então aqui um anel é honesto: é mesmo uma relação parte-todo. A legenda repete cada opção com o valor exato, porque a rosca é ruim em disputas apertadas e os números não são.
Score → faixa de rubrica
A faixa são seus níveis em ordem; a agulha é o valor ponderado por probabilidade, e por isso costuma cair entre dois deles. As barras abaixo mostram como a massa de probabilidade se espalha — um 2,0 vindo de um pico estreito e um 2,0 vindo de duas corcovas distantes são respostas bem diferentes.
Noul → medidor
Uma razão contra um limite, então ganha um medidor em vez de um gráfico. A faixa cinza no meio marca onde o modelo está de fato dizendo “não sei” — um 0,51 nunca deve ser lido como sim.

As lentes

Cada lente é só um conjunto fixo de perguntas escolhido para mostrar uma parte diferente do que o Jev faz. Você também pode escrever as suas.

  • Raio-x de mensagens

    O que esta mensagem está pedindo de você, de verdade?

    9 perguntas

  • Triagem de suporte

    Roteie um chamado antes que alguém o abra.

    9 perguntas

  • Salvaguarda

    Filtre um prompt antes que ele chegue ao seu modelo.

    9 perguntas

  • Crítica de rascunho

    Nove leituras de um rascunho, antes de você enviar.

    9 perguntas

  • Decodificador de avaliações

    O que uma avaliação de cliente está realmente dizendo.

    9 perguntas

  • Triagem de bugs

    Gravidade, componente e se alguém consegue reproduzir.

    9 perguntas

  • Lente de manchetes

    Como uma notícia está sendo enquadrada.

    9 perguntas

  • Checagem de pitch

    Um investidor ou um cliente continuaria lendo?

    9 perguntas

Perguntas

O que é um modelo Sistema Um?
Um modelo feito para decisões, não para prosa. O Jev recebe um state mais um mapa de perguntas tipadas e devolve uma resposta tipada por pergunta — sem tokens em streaming, sem nada para parsear e sem jeito de emitir um valor fora do conjunto que você definiu. O enquadramento da TypeSafe é Sistema Um para o julgamento estruturado e rápido, com um LLM comum como Sistema Dois quando você realmente precisa de linguagem.
Por que tudo roda em uma única requisição?
O Jev ingere o state uma vez e avalia todas as perguntas contra ele em paralelo. Dez perguntas numa chamada custam aproximadamente os tokens de entrada de uma chamada em vez de dez, e levam mais ou menos o mesmo tempo que uma. É por isso que toda lente aqui pergunta nove coisas de uma vez em vez de encadear prompts.
O que significa a confiança?
Respostas de Choice e Score trazem um valor de confiança derivado da distribuição de probabilidade: concentrada significa certeza, espalhada significa que o modelo não consegue separar as opções. É um segundo eixo — a resposta diz o quê, a confiança diz se vale agir. Respostas Noul não têm campo de confiança, porque a própria probabilidade já carrega isso: 0,51 é o modelo dizendo que não sabe.
O Jev pode alucinar?
Não na forma da saída. Um Choice só pode devolver uma das opções que você definiu; um Score só pode cair dentro da sua rubrica; um Noul é um número entre 0 e 1. Ele ainda pode errar sobre o seu texto — que é exatamente para isso que serve a confiança.
Por que o nome Jev?
Em homenagem a William Stanley Jevons, o economista. O post de lançamento da TypeSafe diz que eles esperam que a inteligência de máquina siga o caminho que o carvão seguiu depois que as máquinas a vapor ficaram eficientes — o paradoxo de Jevons, em que baratear o uso de algo aumenta o quanto se usa em vez de diminuir.
Dá para rodar o Jev localmente? É código aberto?
Não. O Jev é um modelo proprietário hospedado, acessado pela API HTTP da TypeSafe; não há pesos publicados para baixar, e os mesmos pesos atendem todas as contas — não há fine-tuning nem adaptação LoRA por cliente. Você molda as respostas pela requisição: o que coloca no state e como escreve as instruções e os critérios de cada pergunta.
Quão rápido é o Jev?
A TypeSafe cita 70–500 ms de ponta a ponta, contra 3–329 segundos de modelos de fronteira, e 40–200× mais rápido no tipo de consulta para a qual foi feito. São números do fornecedor. O que este site pode dizer a partir dos próprios registros é que uma requisição de nove perguntas costuma voltar em algumas centenas de milissegundos — cada página de resultado mostra a ida e volta medida daquela chamada específica.
Quanto custa o Jev?
US$ 0,042 por milhão de tokens de entrada no jev-1.13.0, com saída gratuita — não há decodificação autorregressiva para medir. Como o state é lido uma vez e todas as perguntas são avaliadas em paralelo, perguntar dez coisas custa aproximadamente o que custa perguntar uma. Cada página de resultado deste site imprime a contagem de tokens e o custo daquela chamada exata.
Como o Jev foi treinado?
Com o que a TypeSafe chama de RLCD — aprendizado por reforço para decisões calibradas. O objetivo declarado é diferente de RLHF ou RLVR: não respostas que as pessoas prefiram nem respostas que passem num verificador, mas respostas cujas probabilidades sejam epistemicamente honestas. É isso que faz valer a pena colocar limiares sobre a confiança em vez de tratá-la como enfeite.
Quais são os limites?
Só texto — nada de imagens, áudio ou vídeo. 64k tokens por requisição, dos quais o state mais a pergunta mais longa precisam caber em 32k. Um Choice aceita até 255 opções; um Score aceita de 2 a 10 níveis. Os limites de taxa no acesso antecipado são 250.000 tokens por segundo e 1.200 requisições por minuto, e a TypeSafe avisa que eles mudam.
O que acontece com o que eu colo?
É enviado à TypeSafe para avaliação e guardado no banco deste site para que o resultado tenha um link permanente. Execuções públicas aparecem em Explorar e nos buscadores. Execuções não listadas também são guardadas, mas ficam fora de Explorar e do sitemap e são servidas com cabeçalho noindex — o link continua valendo para quem você der. De todo jeito, não cole nada sensível: isto é uma demo pública.
Quais idiomas este site fala?
A interface, a biblioteca de lentes e todas as páginas explicativas são publicadas em 32 idiomas, escolhidos no cabeçalho ou a partir da configuração do seu navegador. O que você cola fica exatamente como você escreveu, e o Jev lê no idioma em que estiver — as perguntas por trás de cada lente são enviadas em inglês em todos os idiomas, então uma execução significa a mesma coisa independentemente de como foi feita.
Isto é operado pela TypeSafe?
Não. Dejev é uma demo independente feita para mostrar como a saída do Jev fica quando você a desenha. O modelo, a API e a documentação são da TypeSafe.

Ir mais fundo

O modelo, os preços, as arestas e uma prateleira comprida de receitas estão todos na documentação da própria TypeSafe.