Jev 1.14 API

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Die Jev 1.14 API ist die Route für typisierte Entscheidungen von TypeSafe AI: Eine Anfrage liefert schema-gebundene Optionen, Scores und Konfidenz für den von Ihnen übergebenen Zustand.

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Kontext64K
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Wofür dieses Modell gedacht ist

Die Jev 1.14 API ist die Route für typisierte Entscheidungen von TypeSafe AI: Eine Anfrage liefert schema-gebundene Optionen, Scores und Konfidenz für den von Ihnen übergebenen Zustand.

Jev 1.14 ist das System-One-Modell von TypeSafe AI, bereitgestellt auf OmniaKey als Alias jev-latest. Sie senden einen Zustand plus eine Zuordnung typisierter Fragen, und die Antwort liefert typisierte Ergebnisse statt Prosa: eine Choice aus einer geschlossenen Liste, einen Score über beschriebene Stufen oder eine Noul-Wahrscheinlichkeit, dass eine Aussage wahr ist. Der Katalog nennt ein 64K-Kontextfenster, Entscheidungs- und Vision-Fähigkeiten und keine Client-Tools.

Es eignet sich für Schritte, in denen der Antwortraum klein ist und ein Programm das Ergebnis weiterverarbeitet: in welche Warteschlange diese Nachricht gehört, wie schwerwiegend dieser Bericht ist, ob eine Behauptung zutrifft. Ein generatives Modell ist das richtige Werkzeug für den Satz, den eine Kundin oder ein Kunde liest. Jev beantwortet jede Frage in einer Anfrage gegen denselben Zustand, und jede Antwort trägt die dahinterliegende Verteilung, sodass Ihr Code den Schwellenwert festlegt. Es hat einen eigenen Endpoint, POST https://api.omniakey.com/v1/alpha/search, und nimmt einen nativen Jev-Body statt eines Chat-Messages-Arrays entgegen.

Wählen Sie Jev, wenn ein Workflow ein strukturiertes Urteil in einem Schritt braucht — Routing, Triage oder Scoring — statt Freitext.

Passende Coding-Workloads

Zuordnung zur Support-Warteschlange

Fragen Sie, zu welchem Team eine Nachricht gehört, wie verärgert die schreibende Person ist und ob ein Mensch sie lesen muss, alles in einer Anfrage. Tipp: Nehmen Sie eine Option für Fälle auf, in die keine der Warteschlangen passt, und prüfen Sie dann die Antworten mit geringer Konfidenz, statt dem obersten Label zu vertrauen.

Prüfung abgerufener Passagen

Bewerten Sie jeden abgerufenen Chunk nach Relevanz für die Frage und nach Widerspruch zu einem anderen Chunk, bevor er den Prompt eines Schreibmodells erreicht. Tipp: Behalten Sie die Quellenprüfung in Ihrem eigenen Code, denn eine gut bewertete Passage kann trotzdem veraltet sein.

Freigabe von Agent-Aktionen

Entscheiden Sie, ob eine Fähigkeit auf die aktuelle Anfrage zutrifft oder ob eine Behauptung in einem Tool-Ergebnis wahr ist, bevor der Agent etwas ausführt, das den Zustand ändert. Tipp: Lassen Sie Berechtigungen und irreversible Prüfungen im Code und behandeln Sie die Wahrscheinlichkeit als einen Input für diese Entscheidung.

Praxisnotizen

Unser Smoke-Test von Jev am 20. September lieferte HTTP 200 mit typisierten Antworten und Token-Verbrauch und meldete jev-1.13.0 als aufgelöstes Modell.
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Technische Spezifikation

Für diese Route überprüfte Katalogfakten und Integrationsdetails.

Modell-ID: jev-latest
Kontext: 64K
Eingaben und Werkzeuge: Typisierte Entscheidungen · Vision · Schnelle Antworten
API-Endpunkt: /v1/chat/completions
Cache-Treffer / 1 Mio
Coding-Clients

Einschränkungen im Überblick

Es gibt keine Freitextausgabe. Jev kann keine E-Mail entwerfen, keinen Code schreiben und sich nicht erklären, daher braucht ein Workflow, der Prosa verlangt, an diesem Schritt ein generatives Modell.
Eine Anfrage umfasst 64K Token, und ein zweites Limit gilt für den Zustand plus die längste einzelne Frage. Längeres Material muss aufgeteilt werden, oder der experimentelle Long-Context-Header muss auf eigenes Risiko aktiviert werden.
Text ist die Standardeingabe. Bild-Assets sind in 1.14 hinter einem experimentellen Header, den TypeSafe als riskant kennzeichnet, und Audio oder Video gehört nicht zur Schnittstelle.
Exakte Arithmetik, Zählen, Datumsangaben und mehrstufige Schlussfolgerungen sind bekannte Schwachstellen. Behalten Sie diese Logik in deterministischem Code und fragen Sie Jev nur nach der semantischen Beurteilung darum herum.

Vergleichen Sie Modelle in der Nähe

Vergleichen Sie die Workload-Passform und die aktuell aufgeführten Token-Raten, bevor Sie eine Route auswählen.

Modell	Am besten für	Kontext	Eingabe	Ausgabe
Jev 1.14Diese Seite jev-latest	Begrenzte semantische Beurteilungen, die Code direkt weiterverarbeitet, abgerechnet pro Anfrage statt pro Token.	64K	Offizieller Preis	Offizieller Preis
GPT-6 Astra gpt-6-astra	Generierung, Erklärung und mehrstufiges Reasoning, bei denen die geschriebene Antwort das Produkt ist.	1M	$0.9 USD Offizieller Preis $10 USD	$4.5 USD Offizieller Preis $50 USD
Claude Fable 5.1 claude-fable-5-1	Ausführliche Analyse und Codearbeit, die formulierte Prosa statt eines typisierten Urteils benötigt.	1M	$2.8 USD Offizieller Preis $10 USD	$14 USD Offizieller Preis $50 USD

SDK-Schnellstarts

Verwenden Sie eine Basis-URL und eine Modell-ID von cURL, Python oder TypeScript.

Streaming-Chat-Completion

curl https://api.omniakey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "jev-latest",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Review this pull request"}
    ],
    "stream": true
  }'

Schätzen Sie die Token-Kosten

Geben Sie die erwarteten Ein- und Ausgabetokens ein, um die aktuell aufgeführten Preise zu vergleichen.

Eingabe-TokensAusgabe-Tokens

OmniaKey-Schätzung: 0,00 $
Schätzung zum offiziellen Preis: 0,00 $
Geschätzte Einsparungen: 0,00 $

Die Schätzung umfasst nur Eingabe- und Ausgabe-Tokens. Cache-Nutzung, Wiederholungsversuche, Tools und clientseitige Token-Abrechnung können die endgültige Gebühr ändern.

Quellen und Überprüfung

Modellfakten und Links wurden auf 2026-10-27 überprüft. Die Anbieterdokumentation bleibt die Autorität für das Upstream-Verhalten.

Häufig gestellte Fragen

Wie viel kostet Jev 1.14 auf OmniaKey?

OmniaKey berechnet $0.018 USD pro Anfrage statt pro Token. Der Preis ist gleich, egal ob Sie einen kurzen Prompt senden oder das volle Kontextfenster nutzen.

Was ist das Kontextfenster für Jev 1.14?

Das aufgeführte Kontextfenster ist 64K. Die tatsächlich nutzbaren Grenzwerte können auch vom Client- und Upstream-Anforderungsformat abhängen.

Was ist Jev 1.14 und auf welche Version verweist jev-latest?

Jev 1.14 ist die aktuelle TypeSafe-Version, Versions-ID jev-1.14.0, stabil seit 14. Oktober 2026, und jev-latest löst darauf auf. Der ältere 1.13-Build lässt sich weiterhin aufrufen, indem jev-1.13.0 fest gesetzt wird. Erfassen Sie das Feld model in jeder Antwort, damit ein Versionswechsel in Ihren Logs sichtbar wird und nicht als überraschende Verhaltensänderung auftritt.

Wie rufe ich jev-latest über OmniaKey auf?

Senden Sie den nativen Jev-Body per POST an https://api.omniakey.com/v1/alpha/search mit Ihrem OmniaKey-Schlüssel als Bearer-Token, und setzen Sie model auf jev-latest. Der Body enthält Zustand und Fragen, kein Messages-Array, daher funktioniert ein OpenAI SDK nicht unverändert. Antworten behalten Ihre Frage-IDs und ergänzen einen usage-Block.

Wie wird Jev auf OmniaKey abgerechnet?

Der OmniaKey-Katalog rechnet Jev pro Anfrage statt pro Token ab, und die Belastung erfolgt vom Kontoguthaben. Aktuelle Werte stehen in der Preistabelle auf der Modellseite. Da eine Anfrage mehrere Fragen tragen kann, hängt der Aufwand eines Schritts davon ab, wie viele Aufrufe Sie machen, nicht davon, wie lang der Zustand ist.

Was liefern Choice, Score und Noul zurück?

Eine Choice liefert die gewählte Option plus eine Wahrscheinlichkeit für jede Option und einen Konfidenzwert. Ein Score liefert eine wahrscheinlichkeitsgewichtete Position über die von Ihnen beschriebenen Stufen, die gebrochen sein kann, zusammen mit der Legende. Ein Noul liefert die Wahrscheinlichkeit, dass die Aussage wahr ist, und kein separates Konfidenzfeld.

Akzeptiert Jev 1.14 Bilder oder chinesischen Text?

Text ist der Standard: eine Zeichenkette, ein JSON-Objekt oder ein Array von Textwerten. Bilder benötigen in 1.14 den experimentellen Header und sind noch keine verlässliche Grundlage. Chinesisch wird akzeptiert, doch laut TypeSafe ist Englisch derzeit am stärksten, daher testen Sie jede andere Sprache an Ihren eigenen gelabelten Fällen, bevor Sie sich auf die Schwellenwerte verlassen.