Jev 1.14 API
NuovoLLML'API di Jev 1.14 è il percorso di decisioni tipizzate di TypeSafe AI: una singola richiesta restituisce scelte, punteggi e confidenza legati a uno schema per lo stato fornito.
- Prezzi · per chiamata$0.018 USD
- Contesto64K
- Vedi prezzi degli strumenti e regole di fatturazione
Usa questo modello tramite l'API documentata. Un Playground online non è ancora disponibile per questo protocollo.
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A cosa serve questo modello
L'API di Jev 1.14 è il percorso di decisioni tipizzate di TypeSafe AI: una singola richiesta restituisce scelte, punteggi e confidenza legati a uno schema per lo stato fornito.
Jev 1.14 è il System One Model di TypeSafe AI, servito su OmniaKey con l'alias jev-latest. Si invia uno stato insieme a una mappa di domande tipizzate e la risposta restituisce risposte tipizzate anziché testo libero: una Choice scelta da un elenco chiuso, uno Score distribuito su livelli descritti, oppure una probabilità Noul che un'affermazione sia vera. Il catalogo indica una finestra di 64K, capacità di decisione e visione, e nessuno strumento lato client.
È adatto ai passaggi in cui lo spazio delle risposte è ristretto e il risultato viene consumato da un programma: a quale coda appartiene questo messaggio, quanto è grave questo report, se un'affermazione è valida. Un modello generativo è lo strumento giusto per la frase che legge un cliente. Jev risponde a ogni domanda in un'unica richiesta sullo stesso stato, e ogni risposta porta con sé la distribuzione sottostante, così è il codice a decidere la soglia. Ha un endpoint dedicato, POST https://api.omniakey.com/v1/alpha/search, e accetta un corpo nativo Jev invece di un array di messaggi in stile chat.
Carichi di lavoro di programmazione più adatti
Assegnazione alla coda di supporto
Chiedere a quale team appartiene un messaggio, quanto è infastidito chi scrive e se una persona deve leggerlo, tutto in un'unica richiesta. Suggerimento: includere un'opzione per i casi in cui nessuna coda è adatta, poi rivedere le risposte a bassa confidenza invece di fidarsi dell'etichetta più probabile.
Verifica dei passaggi recuperati
Assegnare a ogni chunk recuperato uno Score per la rilevanza rispetto alla domanda e per la contraddizione con un altro chunk prima che arrivi al prompt di un modello di scrittura. Suggerimento: mantenere la verifica delle fonti nel proprio codice, perché un passaggio con un buon punteggio può comunque essere obsoleto.
Controllo delle azioni dell'agente
Decidere se una skill si applica alla richiesta corrente, o se un'affermazione in un risultato di uno strumento è vera, prima che l'agente esegua qualcosa che cambia lo stato. Suggerimento: lasciare permessi e controlli irreversibili nel codice, e trattare la probabilità come uno degli input di quella decisione.
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Note di test
Il nostro smoke test di Jev del 20 settembre ha restituito HTTP 200 con risposte tipizzate e token usage, e ha riportato jev-1.13.0 come modello risolto.
Leggi il test
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Specifica tecnica
Fatti del catalogo e dettagli di integrazione verificati per questo percorso.
- ID modello
- jev-latest
- Contesto
- 64K
- Input e strumenti
- Decisioni tipizzate · Visione · Risposte veloci
- Endpoint API
- /v1/chat/completions
- Cache hit / 1M
- Client di programmazione
Limiti su cui pianificare
- Non c'è output libero. Jev non può redigere un'email, scrivere codice o spiegarsi, quindi un flusso che richiede testo necessita di un modello generativo in quel passaggio.
- Una richiesta contiene 64K token, e un secondo limite vale per lo stato più la domanda singola più lunga. Il materiale più lungo va suddiviso, oppure va abilitato l'header sperimentale per il contesto lungo a proprio rischio.
- Il testo è l'input predefinito. Gli asset immagine nella 1.14 sono dietro un header sperimentale che TypeSafe segnala come rischioso, e audio o video non fanno parte dell'interfaccia.
- Aritmetica esatta, conteggi, date e inferenze a più passaggi sono punti deboli noti. Mantenere quella logica in codice deterministico e chiedere a Jev solo il giudizio semantico che la circonda.
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Confronta i modelli vicini
Confronta l'idoneità del carico di lavoro e le tariffe dei token attualmente elencate prima di scegliere un percorso.
| Modello | Meglio per | Contesto | Input | Output |
|---|---|---|---|---|
| Jev 1.14Questa pagina jev-latest | Giudizi semantici delimitati che il codice consuma direttamente, fatturati per richiesta anziché per token. | 64K | Prezzo ufficiale | Prezzo ufficiale |
| GPT-6 Astra gpt-6-astra | Generazione, spiegazione e ragionamento a più passaggi in cui la risposta scritta è il prodotto. | 1M | $0.9 USD Prezzo ufficiale $10 USD | $4.5 USD Prezzo ufficiale $50 USD |
| Claude Fable 5.1 claude-fable-5-1 | Analisi lunga e lavoro sul codice che richiedono testo composto invece di un verdetto tipizzato. | 1M | $2.8 USD Prezzo ufficiale $10 USD | $14 USD Prezzo ufficiale $50 USD |
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Avvio rapido dell'SDK
Utilizza un URL di base e un ID modello da cURL, Python o TypeScript.
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
}'06
Stima il costo in token
Inserisci i token di input e output previsti per confrontare le tariffe attualmente elencate.
- Stima OmniaKey
- 0,00 USD
- Stima della tariffa ufficiale
- 0,00 USD
- Risparmio stimato
- 0,00 USD
La stima copre solo i token di input e output. L'utilizzo della cache, i nuovi tentativi, gli strumenti e la contabilità dei token lato client possono modificare l'addebito finale.
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Guide di programmazione correlate
Guida più approfondita alla selezione, configurazione e risoluzione dei problemi per questa famiglia di modelli.
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Fonti e verifica
I fatti e i collegamenti del modello sono stati controllati su 2026-10-27. La documentazione del fornitore rimane l'autorità per il comportamento a monte.
Domande frequenti
Quanto costa Jev 1.14 su OmniaKey?
OmniaKey fattura $0.018 USD per richiesta, non per token. Il prezzo è lo stesso sia che invii un prompt breve sia che usi l'intera finestra di contesto.
Qual è la finestra di contesto per Jev 1.14?
La finestra di contesto elencata è 64K. I limiti utilizzabili effettivi possono dipendere anche dal client e dal formato della richiesta upstream.
Che cos'è Jev 1.14 e a quale versione punta jev-latest?
Jev 1.14 è la release corrente di TypeSafe, con ID modello jev-1.14.0, stabile dal 14 ottobre 2026, e jev-latest punta a questa. La build precedente 1.13 si può ancora chiamare fissando jev-1.13.0. Registrare il campo model in ogni risposta, così un cambio di versione compare nei log invece che in un cambiamento di comportamento a sorpresa.
Come si chiama jev-latest tramite OmniaKey?
Inviare il corpo nativo Jev a https://api.omniakey.com/v1/alpha/search con la propria chiave API OmniaKey come bearer token e impostare model su jev-latest. Il corpo contiene state e questions, non un array di messaggi, quindi un SDK OpenAI non funziona senza modifiche. Le risposte conservano gli ID delle domande e aggiungono un blocco usage.
Come viene fatturato Jev su OmniaKey?
Il catalogo OmniaKey fattura Jev per richiesta anziché per token, e l'addebito viene scalato dal saldo dell'account. Le cifre correnti sono nella tabella dei prezzi sulla pagina del modello. Poiché una richiesta può contenere più domande, il costo di un passaggio dipende da quante chiamate si fanno, non da quanto è lungo lo stato.
Che cosa restituiscono Choice, Score e Noul?
Una Choice restituisce l'opzione selezionata più una probabilità per ogni opzione e un valore di confidenza. Uno Score restituisce una posizione ponderata per probabilità sui livelli descritti, che può essere frazionaria, insieme alla legenda. Un Noul restituisce la probabilità che l'affermazione sia vera, senza un campo di confidenza separato.
Jev 1.14 accetta immagini o testo cinese?
Il testo è l'input predefinito: una stringa, un oggetto JSON o un array di valori testuali. Le immagini richiedono l'header sperimentale nella 1.14 e non sono ancora una base su cui costruire. Il cinese è accettato, ma TypeSafe indica che l'inglese è al momento il più solido, quindi testare qualsiasi altra lingua sui propri casi etichettati prima di fare affidamento sulle soglie.