Source: https://ailoot.ai/models/cs/jev-latest/ Canonical: https://ailoot.ai/models/cs/jev-latest/ Language: cs # jev-latest [Markdown](https://ailoot.ai/models/cs/jev-latest/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/cs/jev-latest/facts.json) ## [jev-latest](https://ailoot.ai/models/cs/jev-latest/) Rozhodovací model od TypeSafe: nepíše text, ale odpovídá na typované otázky o textu nebo JSON — volba možnosti, hodnocení na škále nebo „ano/ne“ s pravděpodobnostmi. Hodí se pro směrování, třídění požadavků, moderování a skórování; všechny otázky jednoho požadavku se vyhodnocují paralelně. - [**Ailoot · System One** `POST /v1/systemone` `jev-latest`](https://ailoot.ai/models/cs/jev-latest/#method-0) O modelu Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu. Jev je vlajkový model TypeSafe a první model nové třídy **System One**. Nepíše text, ale rychle přijímá rozhodnutí, která program může rovnou využít: předáte **stav** (`state`), tedy text nebo JSON, a sadu **otázek** a v odpovědi získáte typované hodnoty s kalibrovanými pravděpodobnostmi. Jazykové modely píší slova pro lidi, zatímco Jev je podle TypeSafe bližší kódu: odpověď má rovnou podobu potřebnou pro kód, vysokou rychlost a ani jednu hodnotu mimo zadané možnosti. Model je navržen tak, aby při opakovaných požadavcích poskytoval stabilní odpovědi. #### Čím se System One liší od jazykového modelu - **Negeneruje.** Jev nepíše odpovědi uživateli, nepíše kód a nevysvětluje průběh uvažování. Možné odpovědi zadáváte vy prostřednictvím jednoho ze tří typů otázek. - **Je trénován pro kalibrovaná rozhodnutí.** TypeSafe model trénuje metodou RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions): pravděpodobnosti se přizpůsobují skutečným výsledkům a vyjadřují nejistotu. Z mnoha odpovědí s pravděpodobností 0,8 by mělo být správných přibližně 80%. Kalibrace je vlastností velkého vzorku, nikoli zárukou správnosti jednotlivé odpovědi. - **Jiný cíl trénování.** Chatové modely se učí zalíbit lidem (RLHF) a podle pozorování TypeSafe to podporuje přehnané přitakávání a přesvědčivě znějící chyby. Jeden ze spoluautorů RLHF, Diogo Almeida, je spoluzakladatelem TypeSafe. Název odkazuje na „Systém 1“ z knihy Daniela Kahnemana „Myšlení, rychlé a pomalé“: rychlý intuitivní úsudek oproti pomalému promyšlenému myšlení „Systému 2“. Jev je vytvořen pro rychlé, úzce vymezené úsudky. #### Tři typy otázek Otázka představuje jeden úsudek o stavu a odpověď hodnotu, kterou kód porovnává s prahem, řadí nebo předává dál. 1. **Choice — výběr možnosti.** Oddělení pro požadavek, kategorie produktu nebo jazyk úryvku kódu. Možnosti tvoří slovník „možnost → popis“, až 255 položek. Odpověď obsahuje vybraný `choice`, pravděpodobnosti `probabilities` všech možností (jejich součet je 1) a jistotu `confidence`. Pokud seznam nemusí pokrývat všechny případy, přidejte „jiné“ nebo „nic z uvedeného“. 2. **Score — hodnocení na škále.** Místo na uspořádané škále, kterou popisujete vy: závažnost chyby, podráždění zákazníka nebo úroveň dovednosti. Od 2 do 10 úrovní, od nejnižší po nejvyšší; každou úroveň model hodnotí samostatně, bez znalosti jejího čísla a sousedních úrovní. Odpověď obsahuje `score` (součet čísel úrovní násobených jejich pravděpodobnostmi, takže hodnota může ležet mezi úrovněmi), `legend` s popisy úrovní, `probabilities` a `confidence`. 3. **Noul — ano nebo ne.** Zda je tvrzení pravdivé. Odpověď `noul` je pravděpodobnost „ano“ od 0 do 1: blízko 1 znamená jisté „ano“, blízko 0 jisté „ne“ a blízko 0,5 model váhá. Samostatné `confidence` neexistuje: jediné číslo popisuje odpověď úplně. Nepovinné `criteria` upřesňuje, co považovat za „ano“ a co za „ne“. Jak volit: známé možnosti bez pořadí znamenají choice; stupně spektra score; čisté „ano/ne“, u něhož je důležitá samotná pravděpodobnost, noul. Noul 0,5 znamená stejné šance „ano“ a „ne“, nikoli „střední úroveň“: stupeň měří score. Ze dvou vhodných typů vyberte ten, podle něhož kód rovnou jedná: choice pro větvení, score pro práh a noul pro `if`. Typy lze kombinovat v jednom požadavku. Odpověď je vždy omezena vašimi možnostmi a nezávisí na ostatních otázkách: otázky lze přidávat a odebírat bez změny ostatních odpovědí. #### Stav Stav je to, co model hodnotí: zpráva zákazníka, úryvek dokumentu, záznam z databáze nebo stav vaší aplikace. - **Řetězec** — pokud jde o jediný text: zprávu, článek nebo úryvek. - **Objekt** — pojmenované položky, propojené záznamy nebo stav aplikace. TypeSafe doporučuje objekt pro většinu požadavků: každá část má srozumitelný název. - **Pole** — posloupnost zpráv nebo záznamů. Připravujte jej jako materiály pro odborníky: korespondenci, objednávku a pravidla vrácení dejte společně, pokud je rozhodnutí potřebuje porovnat. Obsah udržujte ve stavu a úsudky v otázkách. Pokud se otázka týká jedné části stavu, uveďte v ní cestu k této části v obrácených apostrofech, například `ticket.messages[0].text`. #### Jak klást otázky - **Jeden rychlý úsudek na otázku.** Dobrá otázka je taková, na niž znalý člověk s potřebným kontextem odpoví během sekundy: „Je ve zprávě naléhavost?“ Pokyn „Analyzuj zprávu a rozhodni, co dělat“ již znamená pomalé uvažování a je třeba jej rozdělit na jednoduché otázky. - **Celá otázka patří do `instructions`.** Klíč otázky, například `refund_requested`, potřebuje pouze váš kód a modelu se nepředává. - **Všechny otázky ke stejnému stavu v jednom požadavku.** Model je hodnotí paralelně: podle TypeSafe další otázky téměř neprodlužují dobu odpovědi a stojí pouze své tokeny. Otázka „pro jistotu“ vyjde téměř zdarma a kód sám rozhodne, které odpovědi jsou potřeba. - **Složitý úsudek rozdělte.** Místo „zhodnoť přihlášku startupu“ se samostatně zeptejte na velikost trhu, technickou proveditelnost a rozdíly oproti konkurenci a výsledek spočítejte v kódu s vahami. Při změně priorit měníte váhy, nikoli přepisujete otázku. - **Závislé otázky patří do druhého požadavku.** Odpovědi jednoho požadavku neposkytují vzájemně kontext. Druhý požadavek je potřeba pouze tehdy, pokud jej bez první odpovědi nelze sestavit: je nutné načíst data nebo vybrat možnosti následující otázky. - **Dlouhá otázka jako objekt.** `instructions` a `criteria` jsou obvykle řetězce, mohou však být objektem nebo polem: otázka v jedné položce a data v dalších. Lze tak pohodlně porovnat životopis s databázovými záznamy jedinou otázkou. #### Jistota U choice a score ukazuje `confidence` od 0 do 1, nakolik je pravděpodobnost soustředěna na jediné odpovědi: 1 znamená vše na jediné možnosti a 0 stejnoměrně na všech. U score sousední úroveň snižuje jistotu méně než vzdálená. U noul představuje jistotu samotná hodnota: čím dál od 0,5, tím jednoznačnější odpověď. TypeSafe doporučuje tři rozsahy: 1. **Vysoká jistota** — jednejte automaticky. 2. **Střední** — jednejte opatrně, například požádejte uživatele o potvrzení. 3. **Nízká** — předejte případ člověku, upřesněte požadavek nebo zapojte záložní postup, například výkonnější model s uvažováním. Čím dražší je chyba, tím přísnější práh: pro nevratné akce vyšší než pro čtení. Odpověď říká, co vybrat, a jistota, zda jednat. Prahy volte na vlastních datech porovnáváním jistoty a přesnosti. #### Jak sestavit systém kolem Jev Jev je navržen pro programy, v nichž proces řídí kód a model odpovídá na úzké významové otázky, nikoli pro agenty, kteří sami volí další krok a v každém kole se mohou odchýlit. Osm kroků návrhu podle TypeSafe: 1. Vše, co lze provést kódem, dělejte kódem — spolehlivě a levně. 2. Do stavu patří pouze to, co potřebují aktuální otázky; čerstvá fakta z vlastní znalostní báze, nikoli z paměti modelu. 3. Struktura ve stavu: vnořený JSON a v otázce cesta k potřebné položce v obrácených apostrofech, pokud tak ubude nejednoznačnosti. 4. Co nejužší a nejkonkrétnější otázky — podle TypeSafe možná hlavní pravidlo: široká otázka skrývá několik úsudků za jedinou odpovědí. 5. Struktura v otázkách: samotná otázka stručná; vysvětlení, příklady a hodnoty z vaší databáze v sousedních položkách objektu `instructions` nebo `criteria`, nikoli v jediném dlouhém řetězci. 6. Mnoho nezávislých otázek ke stejnému stavu v jednom požadavku — více užitku z každého dolaru. 7. Odpovědi propojuje kód: pravidly, váženým součtem nebo jako příznaky pro klasický model strojového učení. 8. Větvení podle jistoty: nejisté případy člověku nebo modelu s uvažováním. Jev není chat ani model pro doplňování kódu a nelze jej v programátorském agentovi dosadit místo jazykového modelu. Agent však může pro vás napsat kód, který volá Jev tam, kde je potřeba rychlá kalibrovaná odpověď. #### Oblasti použití - **Automatizace na pozadí** — rozhodnutí spouštěná milionkrát bez člověka po boku. - **Reálný čas** — podle TypeSafe se většina požadavků provede přibližně za 100 ms: postačuje to pro průběžné zpracování a rozhraní. - **Velká data** — vyhledávání v obrovských korpusech, označování protokolů práce agentů a příznaky pro prognózy. - **Kontrola jiných modelů** — požadavky, získávání dat, uvažování a volání nástrojů: obcházení omezení, chyby citací a smyšlené informace. - **Vyhledávání a řazení** — relevance dvojice „dotaz — kandidát“, přerankování a výběr kontextu. - **Větvení podle záměru** — co uživatel chce a jaký obslužný postup potřebuje: jednoduchou logiku, specializovaný model nebo člověka; téma, složitost a riziko rozhodují, kterému jazykovému modelu požadavek předat. - **Ochranné kontroly** — vstup, výstup a volání nástrojů jazykového modelu: vložené instrukce, porušení pravidel a únik osobních údajů. - **Podpora** — téma a záměr požadavku, naléhavost, podráždění, riziko odchodu, žádost o vrácení peněz a fronta. - **Moderování** — podle pravidel vaší platformy: toxicita, šikana, spam, podvody, nebezpečné rady a osobní údaje; podle závažnosti a jistoty propustit, upozornit, zkontrolovat nebo zablokovat. - **Obory** — pojistné události, finanční vyšetřování a KYC, smlouvy a reklama, produktové karty, nábor pracovníků, obchodní kontakty, hry, rizika, prognóza poptávky, znalostní grafy, vědecké přehledy a významové kontroly kódu v CI. #### Charakteristiky - **`jev-latest`** — alias nejnovější stabilní verze, nyní Jev 1.13; odpovídající verze je v položce `model`, například `jev-1.13.0`. S novou verzí se alias přesouvá na ni a odpovědi se mohou změnit bez vašich úprav — sledujte tuto položku, pokud byly prahy nastaveny pro určitou verzi. - **Kontext** — 64K tokenů na požadavek: stav a všechny otázky dohromady; stav s nejdelší otázkou až 32K. Model stav čte jednou a paralelně proti němu ověřuje všechny otázky. - **Vstup** — pouze text: řetězec, objekt JSON nebo pole textů. Obrázky, zvuk ani video zatím nejsou podporovány — předem je převeďte na text. - **Jazyk** — hlavním jazykem trénování je angličtina a přesnost je v ní nyní nejvyšší. Další jazyky, včetně čínštiny, japonštiny a korejštiny, model přijímá, ale přesnost je nižší — ověřte na vlastních datech. - **Ceny a účtování v Ailoot API** — podmínky závisí na zvolené metodě a jsou uvedeny na její kartě. - **Nastavení** — Jev se nedotrénovává na datech zákazníka: vlastní materiály do `state`, pravidla oboru do `instructions` a `criteria`. - **Data** — TypeSafe uvádí, že Jev není trénován na požadavcích a odpovědích zákazníků. #### Známé slabiny Jev 1.13 TypeSafe otevřeně uvádí slabiny aktuální verze a slibuje mnoho z nich napravit v následujících. Model je rychlý, kalibrovaný a dobře posuzuje se zdravým rozumem, ale: 1. **Čte doslova.** Odpovídá na napsanou otázku, nikoli na zamýšlenou: výhrady, zápory a nevyřčené podmínky chápe doslova. Pište přesnou podmínku a hraniční případy do `criteria`; nevyhnutelnou interpretaci rozdělte do dvou doslovných otázek. 2. **Není kalkulačka.** Počítání znaků, opakování a položek seznamu není spolehlivé a chyba roste s velikostí — počítejte v kódu, po jedné otázce na kandidáta. Barvám v hex nebo RGB model rozumí hůře než jejich názvům. `score` se hodí pro práh, nikoli pro přesné číslo mezi úrovněmi. 3. **Data a čas.** Které datum je dřívější, kolik je mezi nimi nebo zda datum spadá do období, je nespolehlivé, zejména při kombinování formátů a relativních dat. Části data získávejte pomocí choice (s možností „není uvedeno“) a porovnávejte v kódu. 4. **Nepřímost.** Dvojité zápory a otázky na vlastnost vlastnosti snižují přesnost. Pište přímo a části stavu uvádějte názvem. 5. **Nadbytečný obsah ve stavu.** Nesouvisející text snižuje přesnost. Filtrujte v kódu, a pokud to nelze, odstraňte nerelevantní obsah otázkami noul. 6. **Nepřátelský text.** Model ve stavu standardně neočekává pasti: vložená instrukce nebo text, který polemizuje o vlastní klasifikaci, mohou ovlivnit odpověď. Pište přesná kritéria a ověřujte hraniční případy před spuštěním. 7. **Rozpory.** Pokud `instructions` a `criteria` žádají něco jiného, například je u noul „ano“ popsáno jako „ne“, přesnost klesá. Kritéria jsou pokračováním otázky. 8. **Pořadí možností.** Model někdy tíhne k první možnosti choice. Změňte pořadí možností a ověřte, že se odpověď nemění. 9. **Generování.** Jev není trénován k psaní textu. Pro získávání dat najděte kandidáty regulárním výrazem nebo generativním modelem a Jev nechte vybrat správného pomocí choice. **Ailoot · System One** `POST /v1/systemone` `jev-latest` [`jev-latest`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=jev-latest&route=Core&caller=jev-latest&fmt=systemone) TypeSafe /`jev-latest` ### Úvod Rozhodovací model od TypeSafe: nepíše text, ale odpovídá na typované otázky o textu nebo JSON — volba možnosti, hodnocení na škále nebo „ano/ne“ s pravděpodobnostmi. Hodí se pro směrování, třídění požadavků, moderování a skórování; všechny otázky jednoho požadavku se vyhodnocují paralelně. Přijímané vstupy Text Výsledky structured ### Dostupné v Ailoot · vstupy a metody **Ailoot · System One** `POST /v1/systemone` Vstup `text` Výstup `structured` Kontext 64 000 tokens Výstupní formát json | Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity jev-latest | Výchozí— | | Pole`state` | Typ`string\|object\|array` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`questions` | Typ`object` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet polí objektu: 1 | Výchozí— | | Pole`questions..type` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity noul, choice, score | Výchozí— | | Pole`questions..instructions` | Typ`string\|object\|array\|null` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`questions..criteria` | Typ`object\|array\|null` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: noul: volitelné popisy true/false s možností null; choice: objekt kritérií; score: neprázdné pole kritérií | Výchozí— | | Pole`stream` | Typ`boolean\|null` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity false, null | Výchozí— | Kombinace vstupních materiálů **noul** · Povinné: state, questions.\.type=noul **choice** · Povinné: state, questions.\.type=choice, criteria object **score** · Povinné: state, questions.\.type=score, nonemptycriteriaarray Parametry a životní cyklus metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`required` | Kontraktmodel, state, questions | | Parametr`optional_controls` | Kontraktnull | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | Životní cyklus: `exact retained published method` Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku. ### Tarify #### Sazby metod Ailoot Vstup ≈0,000084 US$ */ 1K* Výstup 0,00 US$ */ 1K* Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. [Jak funguje rezervace a vyúčtování →](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/reserve/) ### Příklady požadavků #### Ailoot · System One Příklad klasifikace ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 customer message}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "jev-latest", "state": "", "questions": {"is_urgent": {"type": "noul", "instructions": "Does the supplied customer message express urgency?"}}}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["state"]=text Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ### Přijímání a ukládání výsledků #### Ailoot · System One json ##### Uchovejte všechny dokončené výsledky Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu. Uchovejte každou odpověď podle zadaného ID otázky, její pravděpodobnost a legendu; vzorec míry jistoty používající n vyžaduje n\>1, aniž by stanovoval pravidlo API pro minimální počet možností. Pole odpovědi | Pole | Typ | | --- | --- | | Pole`answers..type` | Typstring | | Pole`answers..noul` | Typnumber | | Pole`answers..choice` | Typstring | | Pole`answers..score` | Typnumber | | Pole`answers..confidence` | Typnumber | | Pole`answers..probabilities` | Typobject | | Pole`answers..legend` | Typobject | | Pole`usage` | Typobject | Chyby a další kroky | Odpověď | Podmínka | Další krok | | --- | --- | --- | | Odpověď400 · `invalid_request_error` | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. | ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot** [`jev-latest`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=jev-latest&route=Core&caller=jev-latest&fmt=systemone) #### Aliasy cest metod Použijte cesty metod uvedené výše. #### Související ID modelů [`jev-latest`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=jev-latest&route=Core&caller=jev-latest&fmt=systemone) FAQ · jev-latest Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné? `POST /v1/systemone` · `jev-latest`: `text` → `structured` Jaká pole požadavek používá? `POST /v1/systemone` · `jev-latest`: `model`, `state`, `questions`, `stream` Jaké limity platí? `POST /v1/systemone` · `jev-latest`: `ctx`: `64000` Připojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes nebo vlastní aplikaci. ## Společnost a její portfolio projektů Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách. ## Nakupujte tokeny se slevou. Sleva předplatného pro pravidelnou práci. Promo kódy až 50% na nákup tokenů. Předplatné Pro pravidelné požadavky vyberte tarif se slevou. Promo kód až 50% Při nákupu zadejte kód. Cena se přepočítá podle probíhající akce. Výdaje v historii U každého požadavku se uloží model, tokeny a částka. [Vybrat předplatné](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/subscriptions/) · [Zobrazit ceny modelů](https://ailoot.ai/models/cs/) ## Připojte API k produktu, který prodáváte. SaaS, aplikace a boti podle nabídky a licenční smlouvy Ailoot. Pro přeprodej požádejte o licenci přeprodejce. Komerční aplikace Začleňte generování textu, obrázků, videa a zvuku do placených funkcí své služby. Licence pro přeprodejce Pošlete popis projektu a způsob poskytování přístupu. Vyžádejte písemné podmínky použití a přeprodeje. Dokumenty na webu Nabídka, licenční smlouva a zásady zpracování dat jsou dostupné před připojením. [Požádat o licenci přeprodejce](mailto:support@ailoot.ai) · [Nabídka a licenční smlouva](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=cs) ## Ailoot · Společnost a její portfolio projektů Ailoot staví na dlouhodobých provozních zkušenostech, široké klientské základně, stabilních službách a průběžném sledování KPI. Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách. Ailoot využívá tyto provozní zkušenosti k poskytování přístupu přes API k funkcím AI v produktech zákazníků, agentech, aplikacích a automatizacích.