Jev ist das Flaggschiffmodell von TypeSafe und das erste Modell der neuen Klasse System One. Es schreibt keinen Text, sondern trifft schnell Entscheidungen, die ein Programm unmittelbar verwenden kann: Sie übermitteln einen Zustand (state) — Text oder JSON — und eine Reihe von Fragen und erhalten typisierte Werte mit kalibrierten Wahrscheinlichkeiten.
Sprachmodelle schreiben Wörter für Menschen. Jev ähnelt laut TypeSafe eher Code: Die Antwort hat sofort die vom Code benötigte Form, wird schnell geliefert und enthält keinen Wert außerhalb der vorgegebenen Optionen. Das Modell soll bei wiederholten Anfragen stabile Antworten liefern.
Der Name verweist auf „System 1“ aus Daniel Kahnemans Buch „Schnelles Denken, langsames Denken“: ein schnelles intuitives Urteil im Gegensatz zum langsamen überlegten Denken von „System 2“. Jev wurde für schnelle, eng begrenzte Urteile entwickelt.
Eine Frage ist ein einzelnes Urteil über den Zustand. Die Antwort ist ein Wert, den der Code mit einem Schwellenwert vergleicht, sortiert oder weitergibt.
choice, die probabilities für alle Optionen (in Summe 1) und die Sicherheit confidence. Wenn die Liste möglicherweise nicht alle Fälle abdeckt, ergänzen Sie „Sonstiges“ oder „Keine der genannten Optionen“.score (die Summe der mit ihren Wahrscheinlichkeiten multiplizierten Stufennummern, weshalb der Wert zwischen Stufen liegen kann), eine legend mit den Stufenbeschreibungen sowie probabilities und confidence.noul ist die Wahrscheinlichkeit für „Ja“ zwischen 0 und 1: nahe 1 bedeutet ein sicheres „Ja“, nahe 0 ein sicheres „Nein“, nahe 0,5 ist das Modell unsicher. Ein separates confidence gibt es nicht: Eine Zahl beschreibt die Antwort vollständig. Das optionale criteria präzisiert, was als „Ja“ und was als „Nein“ gelten soll.So wählen Sie: bekannte ungeordnete Optionen — choice; Stufen eines Spektrums — score; ein reines „Ja/Nein“, bei dem die Wahrscheinlichkeit selbst wichtig ist — noul. Noul 0,5 bedeutet gleiche Chancen für „Ja“ und „Nein“, kein „mittleres Niveau“: Den Grad misst score. Sind zwei Typen geeignet, wählen Sie denjenigen, mit dem der Code unmittelbar handeln kann: choice für Verzweigungen, score für einen Schwellenwert, noul für if.
Die Typen können in einer Anfrage gemischt werden. Die Antwort bleibt immer auf Ihre Optionen beschränkt und ist unabhängig von anderen Fragen: Fragen können hinzugefügt oder entfernt werden, ohne die übrigen Antworten zu verändern.
Der Zustand ist das Material, das das Modell bewertet: eine Kundennachricht, ein Dokumentausschnitt, ein Datenbankeintrag oder der Zustand Ihrer Anwendung.
Bereiten Sie den Zustand wie Unterlagen für Fachleute vor: Legen Sie Korrespondenz, Bestellung und Rückgaberegeln zusammen, wenn die Entscheidung ihren Vergleich erfordert. Inhalte gehören in den Zustand, Urteile in die Fragen. Betrifft eine Frage nur einen Teil des Zustands, nennen Sie darin dessen Pfad in Backticks, beispielsweise ticket.messages[0].text.
instructions. Der Frageschlüssel, beispielsweise refund_requested, wird nur von Ihrem Code benötigt und nicht an das Modell übermittelt.instructions und criteria sind meist Zeichenketten, können aber auch Objekte oder Arrays sein: die Frage in einem Feld, Daten in anderen. So lässt sich beispielsweise ein Lebenslauf mit Datenbankeinträgen in einer einzigen Frage abgleichen.Bei choice und score zeigt confidence zwischen 0 und 1, wie stark sich die Wahrscheinlichkeit auf eine Antwort konzentriert: 1 bedeutet vollständig auf einer Option, 0 gleichmäßig auf allen. Bei score senkt eine benachbarte Stufe die Sicherheit weniger als eine weit entfernte. Bei noul ist die Sicherheit der Wert selbst: Je weiter er von 0,5 entfernt ist, desto eindeutiger die Antwort.
TypeSafe empfiehlt drei Bereiche:
Je teurer ein Fehler wäre, desto strenger der Schwellenwert: für irreversible Aktionen höher als für Lesevorgänge. Die Antwort sagt, was gewählt werden soll; die Sicherheit, ob gehandelt werden sollte. Stimmen Sie die Schwellenwerte anhand Ihrer eigenen Daten ab, indem Sie Sicherheit und Genauigkeit vergleichen.
Jev ist nicht für Agenten ausgelegt, die selbst den nächsten Schritt wählen und in jeder Runde vom Weg abkommen können. Es ist für Programme gedacht, in denen der Code den Ablauf steuert und das Modell eng begrenzte Bedeutungsfragen beantwortet. Acht Entwurfsschritte nach TypeSafe:
instructions oder criteria unterbringen, statt in einer langen Zeichenkette.Jev ist weder ein Chatmodell noch ein Modell zur Codevervollständigung und kann in einem Programmieragenten nicht anstelle eines Sprachmodells eingesetzt werden. Ein Agent kann jedoch Code für Sie schreiben, der Jev dort aufruft, wo eine schnelle kalibrierte Antwort benötigt wird.
jev-latest — Alias für die neueste stabile Version, derzeit Jev 1.13; die antwortende Version steht im Feld model, beispielsweise jev-1.13.0. Bei einer neuen Version wechselt der Alias zu dieser, und die Antworten können sich ohne Änderungen Ihrerseits verändern. Beobachten Sie dieses Feld, wenn Ihre Schwellenwerte auf eine Version abgestimmt sind.state, Regeln des Fachbereichs in instructions und criteria.TypeSafe nennt die Schwachstellen der aktuellen Version offen und verspricht, vieles in künftigen Versionen zu beheben. Das Modell ist schnell, kalibriert und urteilt gut mit gesundem Menschenverstand, aber:
criteria; zerlegen Sie eine unvermeidbare Interpretation in zwei wörtliche Fragen.score eignet sich für einen Schwellenwert, aber nicht für eine exakte Zahl zwischen Stufen.instructions und criteria Unterschiedliches verlangen — beispielsweise bei noul ein „Ja“ als „Nein“ beschrieben wird — sinkt die Genauigkeit. Die Kriterien sind eine Fortsetzung der Frage.jev-latestEntscheidungsmodell von TypeSafe: Schreibt keinen Text, sondern beantwortet typisierte Fragen zu Text oder JSON — Auswahl einer Option, Bewertung auf einer Skala oder „Ja/Nein“ mit Wahrscheinlichkeiten. Geeignet für Routing, Sortierung von Anfragen, Moderation und Scoring; alle Fragen einer Anfrage werden parallel bewertet.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Jev ist das Flaggschiffmodell von TypeSafe und das erste Modell der neuen Klasse System One. Es schreibt keinen Text, sondern trifft schnell Entscheidungen, die ein Programm unmittelbar verwenden kann: Sie übermitteln einen Zustand (state) — Text oder JSON — und eine Reihe von Fragen und erhalten typisierte Werte mit kalibrierten Wahrscheinlichkeiten.
Sprachmodelle schreiben Wörter für Menschen. Jev ähnelt laut TypeSafe eher Code: Die Antwort hat sofort die vom Code benötigte Form, wird schnell geliefert und enthält keinen Wert außerhalb der vorgegebenen Optionen. Das Modell soll bei wiederholten Anfragen stabile Antworten liefern.
Der Name verweist auf „System 1“ aus Daniel Kahnemans Buch „Schnelles Denken, langsames Denken“: ein schnelles intuitives Urteil im Gegensatz zum langsamen überlegten Denken von „System 2“. Jev wurde für schnelle, eng begrenzte Urteile entwickelt.
Eine Frage ist ein einzelnes Urteil über den Zustand. Die Antwort ist ein Wert, den der Code mit einem Schwellenwert vergleicht, sortiert oder weitergibt.
choice, die probabilities für alle Optionen (in Summe 1) und die Sicherheit confidence. Wenn die Liste möglicherweise nicht alle Fälle abdeckt, ergänzen Sie „Sonstiges“ oder „Keine der genannten Optionen“.score (die Summe der mit ihren Wahrscheinlichkeiten multiplizierten Stufennummern, weshalb der Wert zwischen Stufen liegen kann), eine legend mit den Stufenbeschreibungen sowie probabilities und confidence.noul ist die Wahrscheinlichkeit für „Ja“ zwischen 0 und 1: nahe 1 bedeutet ein sicheres „Ja“, nahe 0 ein sicheres „Nein“, nahe 0,5 ist das Modell unsicher. Ein separates confidence gibt es nicht: Eine Zahl beschreibt die Antwort vollständig. Das optionale criteria präzisiert, was als „Ja“ und was als „Nein“ gelten soll.So wählen Sie: bekannte ungeordnete Optionen — choice; Stufen eines Spektrums — score; ein reines „Ja/Nein“, bei dem die Wahrscheinlichkeit selbst wichtig ist — noul. Noul 0,5 bedeutet gleiche Chancen für „Ja“ und „Nein“, kein „mittleres Niveau“: Den Grad misst score. Sind zwei Typen geeignet, wählen Sie denjenigen, mit dem der Code unmittelbar handeln kann: choice für Verzweigungen, score für einen Schwellenwert, noul für if.
Die Typen können in einer Anfrage gemischt werden. Die Antwort bleibt immer auf Ihre Optionen beschränkt und ist unabhängig von anderen Fragen: Fragen können hinzugefügt oder entfernt werden, ohne die übrigen Antworten zu verändern.
Der Zustand ist das Material, das das Modell bewertet: eine Kundennachricht, ein Dokumentausschnitt, ein Datenbankeintrag oder der Zustand Ihrer Anwendung.
Bereiten Sie den Zustand wie Unterlagen für Fachleute vor: Legen Sie Korrespondenz, Bestellung und Rückgaberegeln zusammen, wenn die Entscheidung ihren Vergleich erfordert. Inhalte gehören in den Zustand, Urteile in die Fragen. Betrifft eine Frage nur einen Teil des Zustands, nennen Sie darin dessen Pfad in Backticks, beispielsweise ticket.messages[0].text.
instructions. Der Frageschlüssel, beispielsweise refund_requested, wird nur von Ihrem Code benötigt und nicht an das Modell übermittelt.instructions und criteria sind meist Zeichenketten, können aber auch Objekte oder Arrays sein: die Frage in einem Feld, Daten in anderen. So lässt sich beispielsweise ein Lebenslauf mit Datenbankeinträgen in einer einzigen Frage abgleichen.Bei choice und score zeigt confidence zwischen 0 und 1, wie stark sich die Wahrscheinlichkeit auf eine Antwort konzentriert: 1 bedeutet vollständig auf einer Option, 0 gleichmäßig auf allen. Bei score senkt eine benachbarte Stufe die Sicherheit weniger als eine weit entfernte. Bei noul ist die Sicherheit der Wert selbst: Je weiter er von 0,5 entfernt ist, desto eindeutiger die Antwort.
TypeSafe empfiehlt drei Bereiche:
Je teurer ein Fehler wäre, desto strenger der Schwellenwert: für irreversible Aktionen höher als für Lesevorgänge. Die Antwort sagt, was gewählt werden soll; die Sicherheit, ob gehandelt werden sollte. Stimmen Sie die Schwellenwerte anhand Ihrer eigenen Daten ab, indem Sie Sicherheit und Genauigkeit vergleichen.
Jev ist nicht für Agenten ausgelegt, die selbst den nächsten Schritt wählen und in jeder Runde vom Weg abkommen können. Es ist für Programme gedacht, in denen der Code den Ablauf steuert und das Modell eng begrenzte Bedeutungsfragen beantwortet. Acht Entwurfsschritte nach TypeSafe:
instructions oder criteria unterbringen, statt in einer langen Zeichenkette.Jev ist weder ein Chatmodell noch ein Modell zur Codevervollständigung und kann in einem Programmieragenten nicht anstelle eines Sprachmodells eingesetzt werden. Ein Agent kann jedoch Code für Sie schreiben, der Jev dort aufruft, wo eine schnelle kalibrierte Antwort benötigt wird.
jev-latest — Alias für die neueste stabile Version, derzeit Jev 1.13; die antwortende Version steht im Feld model, beispielsweise jev-1.13.0. Bei einer neuen Version wechselt der Alias zu dieser, und die Antworten können sich ohne Änderungen Ihrerseits verändern. Beobachten Sie dieses Feld, wenn Ihre Schwellenwerte auf eine Version abgestimmt sind.state, Regeln des Fachbereichs in instructions und criteria.TypeSafe nennt die Schwachstellen der aktuellen Version offen und verspricht, vieles in künftigen Versionen zu beheben. Das Modell ist schnell, kalibriert und urteilt gut mit gesundem Menschenverstand, aber:
criteria; zerlegen Sie eine unvermeidbare Interpretation in zwei wörtliche Fragen.score eignet sich für einen Schwellenwert, aber nicht für eine exakte Zahl zwischen Stufen.instructions und criteria Unterschiedliches verlangen — beispielsweise bei noul ein „Ja“ als „Nein“ beschrieben wird — sinkt die Genauigkeit. Die Kriterien sind eine Fortsetzung der Frage.POST /v1/systemonetextstructured| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits jev-latest | Standard— |
Feldstate | Typstring|object|array | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldquestions | Typobject | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Objektfelder: 1 | Standard— |
Feldquestions.<id>.type | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits noul, choice, score | Standard— |
Feldquestions.<id>.instructions | Typstring|object|array|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldquestions.<id>.criteria | Typobject|array|null | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: noul: optionale Beschreibungen für true/false, die auch null sein dürfen; choice: criteria-Objekt; score: nicht leeres criteria-Array | Standard— |
Feldstream | Typboolean|null | AnforderungOptional | Werte und Limits false, null | Standard— |
noul · Erforderlich: state, questions.<id>.type=noul
choice · Erforderlich: state, questions.<id>.type=choice, criteria object
score · Erforderlich: state, questions.<id>.type=score, nonemptycriteriaarray
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parameterrequired | Vertragmodel, state, questions |
Parameteroptional_controls | Vertragnull |
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Lebenszyklus: exact retained published method
Methodenstrukturen und IDs sind exakt; die Fähigkeiten des Anbieters sind von der Zulassung einer Anfrage zu unterscheiden.
POST /v1/systemoneAiloot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 customer message}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "jev-latest", "state": "", "questions": {"is_urgent": {"type": "noul", "instructions": "Does the supplied customer message express urgency?"}}}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["state"]=text\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\njson
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Bewahren Sie jede Antwort mit der gelieferten Frage-ID, Wahrscheinlichkeit und Legende auf; die Konfidenzformel mit n erfordert n>1, ohne damit eine minchoices-Regel der API zu behaupten.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldanswers.<id>.type | Typstring |
Feldanswers.<id>.noul | Typnumber |
Feldanswers.<id>.choice | Typstring |
Feldanswers.<id>.score | Typnumber |
Feldanswers.<id>.confidence | Typnumber |
Feldanswers.<id>.probabilities | Typobject |
Feldanswers.<id>.legend | Typobject |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot jev-latest
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.