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TypeSafe AI

TypeSafe AI 打造面向软件调用的 System One 模型,首款模型 Jev 直接返回带置信度的类型化决策。

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TypeSafe AI 是什么?

TypeSafe AI 是一家位于旧金山的 AI 实验室,研究方向是给软件调用的模型,而不是给人对话的模型。首个公开模型 Jev 接收一段状态和若干类型化问题,返回选项、评分与真值判断,并附带经过校准的概率,代码可以据此直接分支,不必再解析自然语言文本。

TypeSafe AI 能做什么?

  • 类型化决策

    返回选项、评分与真值判断,不生成自由文本。

  • 置信度校准

    每个答案附带概率分布与置信度分数。

  • 三种提问原语

    Choice、Score、Noul 可在同一次 API 调用中混用。

  • 并行评估

    一次请求内所有问题针对同一份状态并行评估。

  • 亚秒级响应

    官方公布的端到端延迟为 70ms 至 500ms。

  • 按 token 计费

    输入每百万 token 0.042 美元,输出 token 不计费。

  • REST API 与 SDK

    POST /v1/systemone,提供 Python 与 JavaScript 客户端。

TypeSafe AI 适合谁?

AI 自动化软件
控制流仍然由代码掌握,语义判断交给 Jev,同一套流程可以在后台跑上百万次而不需要人工介入。
搜索与召回
在 RAG 管线里替代或补充 embedding:对查询与候选的相关性打分,再用两两比较重排结果。
LLM 护栏
在每次 LLM 的输入、输出和工具调用上加语义检查,识别越狱、提示注入与策略违规,成本只是 LLM 调用的一小部分。
招聘人员与用人经理
按明确的岗位标准给简历、申请材料和面试反馈打分,匹配候选人与岗位并分流转交。
科研场景
按纳入与排除标准筛查文献做系统综述,核对引用段落是否真的支撑论文中的结论。
  • Custom / Enterprise (higher rate limits)免费
  • Jev input tokens ($0.042 / MTok, output free)$0.042 按用量

截至 2026年9月18日

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