Jev AI

Jev AI 让你能在浏览器中试用 TypeSafe System One 模型 Jev。针对任意文本提出是/否、选择和评分问题，获取校准后的概率与置信度，然后使用自己的密钥调用相同的 Jev API。

2026/09/21

什么是 Jev AI？

Jev AI 是 TypeSafe 的 System One 模型 Jev 的独立试验场和 API。它接收一段文本和带类型的问题，返回是/否概率、多个选项中的一个选择，以及按你自定义等级给出的评分，每项都带有校准后的置信度。它面向需要从文本中快速获得结构化决策而非生成散文的开发者和团队，相同的请求结构在浏览器试验场和通过 API 调用时都适用。

主要功能

类型化答案: Jev AI 返回代码可直接分支处理的数字和标签，而不是自由格式文本。
校准置信度: Choice 和 Score 答案包含置信度值，Yes / No 返回概率。
三种问题类型: 可针对任何文本提出 Yes / No、Choice 和 Score 问题。
多个问题，一次调用: 关于同一段文本的所有问题会并行回答。
快速响应: 答案大约在 0.5 秒内返回。
模型选择: 试验场提供 Jev、Jev-Omni、Clef、Clef Flash、Clef-Omni、GPT-6 Luna、Laya English、Laya Multilingual 和 Mercury Decide，每个都有自己的积分倍率。
兼容 TypeSafe 的 API: API 请求使用与 TypeSafe 相同的 JSON 结构，包含 state、model 和 questions。

如何使用 Jev AI

在试验场中选择一个案例，例如支持工单分类、内容审核、聊天机器人意图路由、产品评论评分或销售线索资格认定，或从你自己的案例开始。
粘贴 Jev AI 应读取的文本，可以是纯文本或 JSON，然后选择模型。
添加你的问题，并将每个问题设置为 Yes / No、Choice 或 Score。
登录以运行请求，Jev · 1× 每次花费 1 积分，然后查看答案和置信度值。
要集成，请在 Jev API 页面创建 API 密钥，并将相同的 JSON 发送到 API 端点。

使用场景

支持团队对工单进行分类，将其路由到正确的团队，并标记紧急程度或流失风险。
信任与安全团队对内容评分，或检查检索到的上下文的相关性和注入指令。
开发者根据评分标准评估 LLM 答案的质量和依据性。
团队将请求路由到某个模型层级、处理器或工具，并利用置信度进行安全回退。
销售团队认定线索资格并给销售通话评分。

定价

符合条件的新账户可获得 20 个欢迎积分。欢迎礼和每日签到礼会进入 Credit 账户，而月度计划和一次性购买会将输入 token 添加到单独的 Token 账户。Web 工具会先使用按模型定价的积分，如果积分用完，则使用输入 token 乘以模型费率；API 调用会先使用按模型定价的 token，如果 token 不足，则使用模型的积分收费。一次请求绝不会同时扣减两个账户，且输出 token 免费。Jev · 1× 每次运行花费 1 积分，或在积分不足时按实际输入 token × 1 计费，其他模型有自己的倍率。官方网站未列出具体计划价格，请查看定价页面了解当前计划和模型费率。