Jev

Jev は TypeSafe AI 初の公開 System One モデルです。非構造のプログラム状態を入れ、確率つきの型付き決定を出します。発表記事の日付は 2026-09-15。創業者 Diogo Almeida（OpenAI の instruction following に関わった）は、チャットの反対だと書いています。文字列生成なし、型エラーなし、並列サンプリング、訓練法は Reinforcement Learning for Calibrated Decisions（RLCD）。翌日の r/LocalLLaMA では、ローカルの OpenJev クローンが同等か、という話が出ました。

製品サイトは typesafe.ai。2026-09-17 時点ではまだ early access / ウェイトリスト。公式の公開ウェイトはありません。Hugging Face の OpenJev は TypeSafe のモデルではありません。通常の LLM の外側にワークフローが欲しいなら LangGraph、生成テキストとツールがまだ必要なら OpenAI Agents SDK を見てください。

主な機能

• トークンではなく型付き決定: 出力候補は事前定義。ラボはスキーマ一致を保証すると言い、型エラーは経験率ではないとします。
• 毎回の校正済み信頼度。高い信頼度は高い精度に対応すると主張されます。ソフトは実行、エスカレーション、棄権ができます。
• 速度と価格（一次情報、2026-09-17）: 入力 $0.042 / MTok（10 億トークン 42 ドル）。出力トークンは無料と記載。エンドツーエンド 70ms〜500ms。ホームページの LLM ワークフロー対比は 193.6 倍速、444.6 倍安。自社の System One ワークフロー評価であり、独立監査ではありません。
• カーディナリティ上限 255。それを超えると score-then-choose の 2 段になります。
• デモ: 構造化ゲーム状態での Doom（画素ではない）と Wikipedia の Wikiracing。Doom 経路は約 10 クエリ/秒、約 7 ドル/時。

制約: Jev は散文、コード、ツール呼び出し文字列を書けません。ソフトウェア内の決定関数です。ウェイトリストは待つ必要があります。速度/コスト倍率は TypeSafe 自身のワークフローで Astra と Fable の平均と比較したもので、ベンダー評価として扱ってください。

使用シナリオ

• 手書きルールが脆い本番コードの 分岐: 分類、ルーティング、抽出、スコア。
• 文章ではなく特徴が欲しい 大規模 map-reduce。
• 別モデルのプロンプト、トレース、出力を採点する ガードレール。

料金プラン

はじめに

1. typesafe.ai でウェイトリストに入る。
2. 発表記事で API 形を読む。state 入力、名前付き質問、確率つき型付き答え。
3. 自分のコードの閾値の後ろに置く。チャットさせない。
4. ワークフロー比較は evals.typesafe.ai。

一次情報の入口: Jev 紹介 と hello@typesafe.ai。

よくある質問

JSON mode の小さい LLM ですか？

TypeSafe は違うと言います。JSON mode は文字列をサンプルし、スキーマに失敗し得ます。Jev は 1 回の並列クエリで型付き値を出します。

幻覚しますか？

未宣言の型は出せません。誤ったクラスは選べます。だから信頼度と閾値があります。

193.6x / 444.6x は監査済みですか？

いいえ。TypeSafe のワークフロー評価です。記事は実世界の上振れ側だと書いています。

代替案

• LangGraph: 生成テキストがまだ要るときの耐久グラフ。
• OpenAI Agents SDK: ツール呼び出しエージェントであり、校正済み決定 API ではない。
• Hermes Agent: フルの自前エージェントであり、型付き決定モデルではない。

ヒント

1. 確率つきの小さい質問に分解し、コード側で分岐する。
2. カーディナリティは 255 以下。超えるなら 2 段を計画する。
3. OpenJev のウェイトを Jev と呼ばない。公式は TypeSafe API。

まとめ

Jev はウェイトリスト中の決定 API であり、チャットボットではありません。ソフト内の分類/ルーティング/スコアがボトルネックなら、一次情報の価格とレイテンシが並ぶ理由です。散文やコードが必要ならチャットモデルのままにしてください。