El momento ChatGPT en 2022 enseñó a la IA a hablar con la gente. Uno de sus creadores apuesta ahora a que el próximo momento será una IA que hable con el software, no con las personas. TypeSafe AI lanzó Jev. Jev está basado en transformadores, pero no es un modelo de lenguaje grande. No genera texto. Envías un estado y preguntas escritas. Devuelve decisiones escritas con probabilidades de que el código pueda ramificarse.
¿Es desplegable? Sí, como API alojada en acceso anticipado detrás de una lista de espera. TypeSafe no ha publicado pesos, un recuento de parámetros ni una opción de autohospedaje.
¿Qué es un modelo System One?
El nombre proviene de la división de Daniel Kahneman entre intuición rápida y razonamiento lento. El equipo de TypeSafe defiende los modelos RLHF adaptados a las preferencias humanas. Eso produjo charla, exceso de confianza y caída del modo. Esos defectos mantienen al ser humano informado.
Jev utiliza una nueva pila: una nueva arquitectura, un muestreador paralelo y aprendizaje por refuerzo para decisiones calibradas (RLCD). TypeSafe no ha revelado la arquitectura.
Cómo funciona la API de Jev
Un punto final maneja todo: POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone. El cuerpo lleva estado, modelo y un mapa de preguntas. Los documentos definen 3 tipos de preguntas.
Las cuestiones se plantean en paralelo y de forma aislada contra el mismo Estado. TypeSafe dice que agregar preguntas apenas cambia el tiempo de respuesta. A Choice admite hasta 255 opciones.
Instale con pip install typesafe-sdk (Python 3.10 o posterior). Un SDK de JavaScript se envía como @typesafe-ai/sdk. El inicio rápido también cubre cURL y una habilidad de agente para Claude Code.
La confianza es el producto
Cada respuesta de elección y puntuación tiene un valor de confianza de 0 a 1. TypeSafe lo deriva de la forma de la distribución de probabilidad. En el ejemplo de los documentos, la facturación gana con 0,84. La confianza es sólo de 0,596, porque la confianza técnica todavía se mantiene en 0,159.
Los documentos sugieren 3 caminos. Actuar con alta confianza. Revisa el medio. Envía poca confianza a un humano. Los umbrales deben escalar con el costo de una acción incorrecta.
Precios, velocidad y la letra pequeña del punto de referencia
Jev cuesta 42 dólares por mil millones de tokens de entrada. TypeSafe cotiza los LLM existentes entre $ 0,20 y $ 10 por 1 millón de tokens de entrada. En su demostración grabada, Jev terminó en 0,114 segundos por 0,000081 dólares. GPT-5.6 Terra tomó 8.566s por $0.013880.
El equipo de TypeSafe afirma que es 193,6 veces más rápido y 444,6 veces más barato. Esas cifras provienen de las propias evaluaciones de flujo de trabajo de TypeSafe. Pero espera, aquí hay algunas cosas a tener en cuenta:
La respuesta de referencia es el promedio de GPT-6 Astra y Fable 5.1. El equipo de capacidades de TypeSafe escribió los flujos de trabajo. TypeSafe espera que estas ganancias se sitúen en el extremo superior del uso real. TypeSafe dice que no puede probar que el precio no esté subsidiado.
“Cero alucinaciones” significa que la coincidencia de esquemas está garantizada. La cifra del 0% no es empírica. Las respuestas aún pueden estar equivocadas.
Lo que los desarrolladores están construyendo con Jev
Los proyectos comunitarios aparecieron a los pocos días de su lanzamiento. A continuación se muestran algunos ejemplos:
Seguridad del comando: Guillermo Rauch, director ejecutivo de Vercel, informó que Jev es hasta 18 veces más rápido en p95 que GPT Luna y más preciso. Su publicación decía que el revisor de divisas todavía ejecutaba Luna. El ingeniero Pranit Sharma compartió el punto de referencia. Clasificación de correo electrónico: Nikhil Mudholkar, CTO de Bryo AI, encontró que Gemini es un poco más preciso, pero entre 10 y 20 veces más caro. Agentes de navegador: jev-ultrafast de Browser Use realizó una búsqueda de vuelos de Google de Zúrich a Londres en 7,1 segundos (vídeo). Agentes telefónicos: el móvil-jev de Droidrun condujo Uber en un teléfono Android real: 9 acciones en aproximadamente 21 segundos (vídeo). No se completó ninguna reserva. Puntuación de vídeo: jevmeter puntúa cada frase de un debate por aproximadamente 0,05 dólares (demostración en X). Escritura en vivo: la máquina de escribir de Steve Krouse actualiza 16 juicios a medida que escribe (pruébelo). Juegos: Jev completó la primera misión de combate de StarCraft (vídeo). También controla a los guardias en el atraco uno (vídeo). Barandillas de agentes: jev-guard califica cada llamada de herramienta como denegar, preguntar o permitir (video de 78 segundos). Datos y hogares: pg-jev agrega filtros de lenguaje sencillo a Postgres. HA-Jev convierte las respuestas en entidades de Home Assistant.
Explicador interactivo
“+fila(“facturación”,0.84)+fila(“técnica”,0.159)+fila(“ventas”,0.001)+’
confianza 0,596. La facturación lidera en 0,84, pero la técnica aún se mantiene en 0,159. La confianza resume la forma de toda la distribución, por lo que su código puede tratar esto como un tal vez.
‘; if(k===”puntuación”)h=”
puntuación: 1.035
Tranquilo, solo exponiendo los hechos. Frustrado pero civilizado. Muy enojado, lenguaje fuerte.
confianza 0,842. La puntuación está ponderada por probabilidad, por lo que puede ubicarse entre sus niveles.
“; if(k===”noul”)h=”
noul: 0.999
“+fila(“P(sí)”,0.999)+’
No hay confianza separada. Un Noul es la probabilidad de que la afirmación sea verdadera. Un valor cercano a 0,5 significa que sí y no son igualmente probables.
‘; $(“#viz”).innerHTML=h;requestAnimationFrame(function(){requestAnimationFrame(function(){$$(“#viz .fill”).forEach(function(e){e.style.width=e.dataset.w+”%”});var m=$(“#mk”);if(m)m.style.left=(1.035/2*100)+”%”})});ping()} $$(“botón #seg”).forEach(function(b){b.addEventListener(“click”,function(){prim(b.dataset.p)})});prim(“choice”); /* 3. puerta: confidencias ilustrativas */ var D=[[“Refund request”,0.97],[“Password reset”,0.95],[“Spam message”,0.93],[“Address change”,0.91],[“Plan upgrade”,0.84],[“Invoice dispute”,0.77],[“Partial outage”,0.66],[“Legal threat?”,0.52],[“Mixed languages”,0.41],[“One-word ticket”,0.28]],anterior={}; function gate(quiet){var lo=+$(“#lo”).value,hi=+$(“#hi”).value; $(“#loV”).textContent=lo.toFixed(2);$(“#hiV”).textContent=hi.toFixed(2); varb={A:[],R:[],H:[]};D.forEach(función(d){var k=d[1]=hola?”A”:”R”;b[k].empujar(‘
‘+d[0]+’‘+d[1].toFixed(2)+’
‘);anterior[d[0]]=k});
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