Introduction
メンタルモデルを 2 ページで、状態と型付きの質問を入力し、確率付きの型付き回答を得ます。
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24 件
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メンタルモデルを 2 ページで、状態と型付きの質問を入力し、確率付きの型付き回答を得ます。
Python、TypeScript、curl での最初のリクエストです。
Choice、Score、Noul と、それぞれが適する場面です。
Jev が判定する対象をどうまとめるか、そしてなぜ少ないほど良いのかを説明します。
リクエストとレスポンスの契約です。
エイリアス、現行バージョン、価格、レート制限です。
ベンダー自身が示す既知の失敗モードです。
このカテゴリが何を意味し、チャットモデルとどう違うのかを説明します。
判断を原子的な質問に分解し、制御フローはコード側に残します。
confidence フィールドの意味と、それを実行・レビュー・フォールバックに変える方法です。
投機的ファンアウト、confidence によるルーティング、複合スコアリング、意図ルーティングです。
Jev が適する場面と適さない場面をベンダー自身がまとめた一覧です。
多数の質問を 1 リクエストにまとめる例から始まる実践レシピ集で、残りはサイドバーにあります。
4 つのワークフローを対象としたベンダーのベンチマークで、注意点もページに明記されています。
build prod, not god と要約されるプロダクトの主張です。
エージェントに渡すための、全ドキュメントページのプレーン Markdown 版です。
ウェイトリスト、API キー、使用量です。
モデル id は `typesafe-ai/jev`、課金は Vercel 経由で、TypeSafe のウェイトリストは不要です。
Worker から `env.AI.run` を通して `typesafe/jev` を呼び出します。
汎用ゲートウェイでのベータ掲載で、モデル id は `typesafe/jev-1.13`、課金は自分の OpenRouter キーです。
OpenRouter のクックブックで、安価なモデルが回答し、Jev がその回答を検査し、失敗したものだけをエスカレートします。
Netlify Functions から設定不要でアクセスでき、TypeSafe の個別キーは不要です。
キー管理とコスト追跡のために System One のエンドポイントを LiteLLM プロキシ経由でルーティングし、TypeSafe にストリーミングがないためストリーミングは非対応です。
公式サーバーで、ビルダーのデモは show-and-tell チャンネルにあります。