choiceElige entre opciones
Hasta 255 opciones. Devuelve la elegida, la probabilidad de cada una (suman 1) y un confidence que depende de la forma de esa distribución.
departamento: billing · shipping · returns · other
Jev · TypeSafe AI · jev-1.13.0
Jev no escribe. Decide.
Le pides a un LLM un campo confidence y te contesta «high». Eso no es información, es estilo. No puedes escribir un if sobre un adjetivo.
Jev devuelve una decisión tipada con una probabilidad calibrada. El modelo opina. Tu código decide.
Regalo: el ebook El Developer Agéntico (194 páginas). Ahí construyes el agente y decides qué controla el modelo y qué controla tu programa. Es justo el hueco donde encaja Jev.
POST /v1/systemone · jev-1.13.0
// "Me han cobrado dos veces la suscripción…"
"tone": {
"choice": "frustrated",
"confidence": 0.38,
"probabilities": {
"frustrated": 0.59,
"calm": 0.41,
"angry": 0.0
}
}if (tone.probabilities.frustrated > 0.8) escalate()
else // 0.59: duda real → revisión humana
queueForReview()Qué es Jev
Un modelo «System One»: no genera texto, devuelve decisiones
Es el primer modelo de TypeSafe AI y salió el 15 de septiembre de 2026. Se entrena con RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions), que premia que la confianza declarada coincida con el acierto real, no que la respuesta le guste a un humano. Solo acepta texto como entrada, y todo lo que devuelve se basa en tres primitivas.
scorePuntúa en una escala
Entre 2 y 10 niveles. El resultado puede caer entre dos niveles, porque es la suma de cada nivel por su probabilidad.
score: 3.88 → { "3": 0.11, "4": 0.89 }
noulSí o no, con matices
Devuelve un solo número entre 0 y 1, sin confidence aparte, porque el propio número ya es la creencia del modelo.
noul: 0–1 → ¿el PR cumple el contrato?
Las cifras, con su origen
Lo que cuesta y lo que tarda de verdad
En la home de TypeSafe verás «193,6x más rápido». Aquí cada cifra dice de dónde sale: MEDIDO es que lo he ejecutado yo, OFICIAL es que lo dice la documentación del proveedor y CALCULADO es que sale de las otras dos, con una calculadora.
$0,042
OFICIALpor millón de tokens de entrada
La salida se factura a $0. Los tokens de salida existen y se cuentan, pero no se cobran.
258 ms
MEDIDOp50 end-to-end, con la conexión reutilizada
p95 de 312 ms en 10 llamadas desde mi red. Si abres una conexión nueva en cada llamada, el p50 sube a 628 ms.
~100 ms
OFICIALde inferencia típica
Es lo que dice TypeSafe. No es end-to-end: a eso súmale la red hasta San Francisco.
3,3x
CALCULADOmás barato que gpt-5-nano
Por millón de peticiones como la real que medí (580 tokens de entrada, 129 de salida): $24,36 frente a $80,60. Supone el mismo consumo de tokens en los dos modelos. Contra Claude Haiku 4.5 la diferencia es de unas 50x.
Modelo comprobado: jev-1.13.0 · Precios y límites revisados el 25-09-2026 · Pueden cambiar sin aviso
Cuándo te compensa
Jev es la pieza del harness que decide, no el agente
Úsalo para
- Enrutar: a qué modelo, equipo o herramienta mandas cada petición.
- Poner guardrails: detectar errores del LLM, inyecciones o contenido fuera de política antes de que salgan.
- Hacer un gate de code review en CI: si el PR cumple el contrato, se aprueba, se bloquea o va a revisión humana.
- Clasificar mucho volumen donde cada llamada a un LLM te cuesta segundos y céntimos.
No lo uses si
- Cuando necesitas generar texto, código o resúmenes. Jev no genera nada.
- Si tu entrada lleva imagen, audio o vídeo, porque solo acepta texto.
- Si tu presupuesto de latencia está por debajo de lo que tarda la red hasta San Francisco.
- Si vas a tratar el valor como verdad absoluta: Jev puede devolverte un valor válido y equivocado con mucha confianza.
Cómo conseguir acceso (comprobado el 25-09-2026)
TypeSafe abrió el acceso general el 20 de septiembre. Desde el 22 tiene los registros nuevos pausados por la demanda, pero las cuentas creadas antes siguen funcionando. Si no tienes cuenta, puedes usar Jev a través de Vercel AI Gateway (typesafe-ai/jev), Cloudflare Workers AI (typesafe/jev) u OpenRouter, desde su Decisions API.
Ebook gratuito · 194 páginas · PDF + EPUB
El Developer Agéntico
Jev resuelve una decisión. Antes tienes que saber qué decisiones son del modelo y cuáles de tu programa. Montar un agente que funcione en la demo lleva una tarde, pero saber por qué hizo lo que hizo lleva bastante más, y de eso van estos diecinueve capítulos.
- Un loop de agente que ejecutas hoy, sin claves ni conexión, para ver qué decide el modelo y qué controla tu programa.
- Herramientas, memoria, RAG, MCP y multi-agente, pieza a pieza, con ejemplos equivalentes en Python y TypeScript.
- Lo que pasa cuando el agente sale de tu máquina: seguridad, permisos, evaluación y costes.
- Dos talleres finales: una mejora desarrollada con SDD y Claude Code, con contrato, carril y veredicto para decidir si la aceptas.
Por qué es gratis: porque vendo un workshop que lleva los dos últimos capítulos a un proyecto real, y así puedes comprobar si tengo algo que enseñarte antes de pagarme nada. El libro es abierto, así que puedes compartirlo.
Preguntas frecuentes