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你的第一次 Jev 呼叫,逐項拆解

一塊炭灰色石塊的圓孔、方孔和插槽狀開口,旁邊放著三枚相配的象牙色塞子,其中一枚為琥珀色
受類型化形狀與對應插槽啟發的原創抽象編輯插畫。

TypeSafe AI 於 2026年9月20日 取消等候名單,向所有人開放 Jev。文件也隨之公開,這表示有趣的問題不再是你能否試用,而是這次呼叫究竟長什麼樣。

這是一次呼叫漫游:你傳送什麼、回傳什麼,以及在據此搭建系統前值得了解的已發布限制。Ciyo 不執行 Jev —— 它不生成影像也不生成影片,也沒有出現在我們的任何一個模型註冊表中 —— 所以這裡絕不是產品發布。它只是關心創意與 Agent 工具內核的人,對新近公開的 API 的一次解讀。

一次呼叫就是一個 POST

所有請求都發往同一個端點:`POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone`,在 Authorization 標頭裡放 bearer 金鑰,請求主體裡放 JSON。

請求主體有三個必填欄位。`state` 是被判定的對象 —— 字串、JSON 物件或文字值陣列。`model` 指定模型,例如 `jev-latest`。`questions` 是從你自己的問題 id 到類型化問題的對應。

回應與之對應。`answers` 是以相同問題 id 為鍵的對應,`usage` 回報輸入和輸出的 token 數。由於輸出 token 按零計費,這個 usage 區塊基本只是記錄了你傳送了多少 state。

兩張卡片,分別描述 System One 請求傳送的內容與回應回傳的內容
取自 TypeSafe AI 的 HTTP 參考,2026年9月21日 讀取。Ciyo 製圖。

三種問題類型,以及如何區分

Choice 從你聲明的清單裡選一個選項。你提供 `instructions` 和一個從選項名到其描述的 `criteria` 對應,文件標註選項上限為 255。它回傳選中的選項、每個選項的機率,以及信度的值。

Score 把 state 放到一個由陣列提供的、2 到 10 級的評分表上。它回傳一個可能落在級別之間的分數、各機率、圖例和信度的值。

Noul 回答一句真假陳述,回傳 0 到 1 之間的單一數字。選用的 `criteria` 讓你描述真和假分別長什麼樣。它最便宜、最隨手,也最被人濫用。

Choice 與 Score 的實用差別在文件裡並不明顯,在敲定前值得用同一個 state 把兩者都跑一遍 —— 你自己程式碼裡的分數加一個門檻,和顯式選項之間的選擇,並不是同一個決定,即便大多時候它們給出同一答案。

每個問題都針對同一個 state 判定

正是這個設計理念讓 API 的形變得合理。你傳送一次 state,對應裡的每個問題都針對它平行且隔離地被評估。問題之間看不到彼此的答案。

這帶來兩個後果。加一個問題很便宜,因為一次呼叫的成本主導項是傳送 state 而非回答。而串接要你自己做:如果問題二只在問題一說「是」時才該執行,那段邏輯寫在你拿到的答案之上、你的程式碼裡。

設計時需要繞開的限制

其中四條由 TypeSafe 發布。第五條來自一項獨立評測,也是生產環境裡最可能咬你一口的那條。

一張已記錄限制的表:每個 choice 255 個選項、2 到 10 個評分級別、state 僅文字、英語為主語言,以及一項範圍外的發現
前四條來自 TypeSafe 文件,2026年9月21日 讀取。第五條是 2026年9月20日 預先註冊的 priorbench/jev 評測測出的數值。

值得做的一次首次呼叫

別從你真正想自動化的決定開始。從你已經手工打過標籤的決定開始,因為第一天裡唯一有趣的數字,是你自己標籤的一致率。

取你判定過的 50 行,每行作為 state 傳送,並問那個你已經回答過的問題。為每個答案保留信度的值。這樣你就有自己資料的一致率和校準曲線,比任何已發布的基準測試都更有價值。

首次請求的形狀
POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone
Authorization: Bearer $TYPESAFE_API_KEY

{
  "model": "jev-latest",
  "state": { "subject": "...", "body": "...", "sender": "..." },
  "questions": {
    "urgent": { "type": "noul", "instructions": "這則訊息今天需要回覆。" },
    "topic": { "type": "choice", "instructions": "它應該進入哪個佇列?",
      "criteria": { "billing": "...", "bug": "...", "none_of_these": "以上都不適用。" } }
  }
}

它做不到的事

它什麼也不寫。沒有摘要,沒有改寫過的句子,沒有程式碼,沒有替代文字,沒有影像。如果你要的輸出是散文,那用錯工具了,普通語言模型才對。

它只接受文字。文件說 state 必須是字串、JSON 物件或文字值陣列,而影像、音訊和影片暫不支援。

它在英語上最強。文件說英語是主要訓練語言,包括 CJK 文字在內的其他語言以較低準確率被接受 —— 如果你的支援佇列不是英語,這就很要緊。

而且它不會告訴你沒有任何選項合適。那個選項要你自己宣告。

首次呼叫的問題

我還需要等候名單的邀請嗎?

不需要。TypeSafe 於 2026年9月20日 宣布,Jev 已取消等候名單、向所有人開放,透過 console.typesafe.ai 使用。

我該從哪種問題類型開始?

Noul,用於你已經手工打過標籤的決定。它只回傳一個數字,讓第一次一致檢查打分變得微不足道。

一次呼叫能放多少個問題?

文件沒有公布上限。但它確實說問題是針對同一個 state 平行評估的,並且有一次獨立執行在單次呼叫裡放了 800 個判定。

Ciyo 能用 Jev 嗎?

不能。Jev 不生成影像也不生成影片,也沒有出現在 Ciyo 的任何一個模型註冊表中。我們寫它,是因為它是 Agent 工具背後的機制之一,而不是因為我們在執行它。

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