Jevでテキストを大規模に評価。
Jevは、TypeSafeが提供する構造化判定モデルです。正確なブール値、選択肢、スコアを出力します。1回のリクエストで最大32の独立した質問を並行して処理できます。
ワークスペースからJevを直接呼び出す。
構造化された評価をリクエストすると、Kollabエージェントが自動的にJevを呼び出します。スクリプトやパイプライン用に、CLI経由で手動実行することも可能です。
npm install -g @kollab/cli
kollab login
echo '{
"state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
"questions": {
"is_urgent": { "type": "noul", "instructions": "Does this convey urgency?" },
"department": { "type": "choice", "instructions": "Which team should handle this?",
"criteria": { "billing": "Payments, invoicing, refunds", "technical": "Bugs, outages, integrations", "sales": "Pricing, upgrades, new accounts" } }
}
}' | kollab tool run jev --jsonKollabモデルアーモリーの一部。
テキスト、ビジョン、動画、音声タスク用の完全なモデルスイートと合わせて、Jevにアクセスできます。
構造化判定のユースケース。
Jevで特定の評価タスクを実行します。
パフォーマンスベンチマーク。
バッチ分類タスクにおける高速な実行と高い一貫性。
現実世界でのアプリケーション。
開発者や研究者が本番環境でどのようにJevを使用しているかをご紹介します。
スパムと自動返信の検出
freek.devのFreek Van der Herten氏は、受信したヘルプデスクチケットを3つの並列質問を用いて639ミリ秒で処理しています。これにより、月額$0.36のコストで秒間48リクエストを達成しています。
金融リサーチの一貫性
Good Start Labsは、大量の財務レポートを効率的かつ一貫して検証するためにJevを利用しています。
ライティングの雰囲気チェック
Every.toは、下書きの段階の記事をJevで評価しています。このモデルは、埋め込まれた文章の欠陥を中央値0.35秒の速度でフラグ付けします。
LLM可観測性のスコアリング
LangfuseはJevを評価システムに統合し、プロンプトのスコアリングとフィードバックデータを自動化しました。
Cloudflare Workers AIの統合
Cloudflareは、グローバルなエッジ推論のためにJevモデルをWorkers AIプラットフォームに追加しました。
シード資金調達の発表
TypeSafe AIは、ソフトウェアアプリケーション向けの特化型モデルを構築するために$4000万を調達しました。
構造化された状態管理
Jevは、構造化されたゲーム状態の出力を通じてDoomをプレイする公式デモの基盤となっています。
よくある質問（FAQ）
Jevとは何ですか？標準的なチャットモデルとはどのように異なりますか？+
Jevは構造化判定モデルです。正確なブール値、選択肢、およびスコアを出力します。会話型のテキストを完全にスキップし、純粋なデータのみを返します。
KollabでJevを使用するにはどうすればよいですか？+
構造化された判定が必要なタスクを説明すると、Kollabエージェントが自動的にJevを呼び出します。また、`kollab tool run jev`コマンドを使用して、ターミナルから直接呼び出すこともできます。
料金はどのように計算されますか？+
入力トークンは100万トークンあたり$0.042です。出力トークンは完全に無料です。
Jevは中国語、日本語、韓国語をサポートしていますか？+
はい。ただし、現在CJK（中国語・日本語・韓国語）の精度は英語よりも低くなっています。
信頼度（確率）は完全に正確ですか？+
第三者による監査により、Jevの出力確率は厳密には較正されていないことが示されています。これらは相対的かつ単調なスコアとして扱ってください。リスクの高いタスクについては、スポットチェックを行うことをお勧めします。
Jevは画像や音声を処理できますか？+
Jevは、最大8万文字のプレーンテキストのみを処理します。事前に音声を文字起こしするか、画像からテキストを抽出する必要があります。Kollabでは、直接メディアを処理するためのGPT Image 2やGrok STTなどのモデルも提供しています。
Jevでテキストの評価を始めましょう。
ワークスペースから直接、大量の分類およびスコアリングタスクを実行できます。