Главное
TypeSafe AI превратила классификацию в дешёвый вызов API с моделью Jev
TypeSafe AI выпустила Jev - модель класса 'System One' ('decision model'), которая принимает текст и возвращает числа с плавающей точкой (уверенность да/нет, вероятности выбора или оценки) вместо сгенерированного текста. Стоимость - 0,042 доллара за миллион входных токенов при бесплатном выводе, дешевле GPT-5 Nano, вопросы оцениваются параллельно.
Что меняется для операций — Для B2B-команды, которая занимается скорингом лидов, разбором тикетов поддержки, фильтрацией спама или ранжированием релевантности в поиске, формат Jev ложится прямо на эти процессы: подаёте запись о клиенте или текст тикета вместе с набором вопросов да/нет или оценочных вопросов - и получаете структурированные числа уверенности достаточно дёшево, чтобы обрабатывать каждую запись, а не выборку. Проблема в том, что Jev не даёт никакого объяснения своим оценкам, поэтому всё, что касается найма, кредитования или других решений с высокой ценой ошибки, требует структурированных проверок (evals) до внедрения, а даже менее рискованные сценарии вроде приоритизации тикетов стоит выборочно проверять на смещённые результаты.