ユーティリティ TypeSafe

Jev API

RunAPIのモデルスキル、統合認証、従量課金制の料金でJev APIを利用できます。

runapi.ai
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/typesafe/system_one \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "jev-latest",
  "prompt": "このサポートチケットを請求、技術、営業のいずれかに振り分け、顧客の不満の度合いを評価し、返金を求めているかどうかを判断してください。"
}'
import { JevClient } from "@runapi.ai/jev";

const client = new JevClient();
const result = await client.systemOne.run({
    model: "jev-latest",
    prompt: "このサポートチケットを請求、技術、営業のいずれかに振り分け、顧客の不満の度合いを評価し、返金を求めているかどうかを判断してください。",
});
require "runapi/jev"

client = RunApi::Jev::Client.new
result = client.system_one.run(
    model: "jev-latest",
    prompt: "このサポートチケットを請求、技術、営業のいずれかに振り分け、顧客の不満の度合いを評価し、返金を求めているかどうかを判断してください。"
)
npx skills add runapi-ai/jev -g
# Claude Code
claude mcp add runapi -s user -- npx -y @runapi.ai/mcp

# Codex
codex plugin install runapi-mcp@agents

# Cursor / Windsurf / VS Code
npx @runapi.ai/mcp init cursor
@runapi.ai/jev v1
概要

Jev について

JevはTypeSafeのフラッグシップSystem Oneモデルです。アプリケーションの状態と構造化された質問を送ると、チャットの文章ではなく、コードで直接利用できる型付きの回答を確率と信頼度とともに返します。

プロバイダー
TypeSafe
モダリティ
ユーティリティ
料金

料金

失敗した生成は課金されません
System One
入力 $0.05 / 100万トークン
出力 無料 / 100万トークン
仕様

仕様

モデル ID jev-latest
プロバイダー TypeSafe
モダリティ utility
タスク種別 synchronous
課金 1,000 トークン
Endpoint /api/v1/typesafe/system_one
商用利用 はい
カタログステータス 稼働中
エージェント連携

エージェントから Jev を実行

仕組み

Jev を始める

  1. モデルを選ぶ

    出力タイプ、品質基準、レイテンシ目標に合うモデルとバリアントを選びます。

  2. 一度だけ認証

    対応するすべてのモデルに RunAPI key を使います。

  3. skill をインストール

    機能実装の前に model skill をコード作業環境へ追加します。

  4. 出力を受け取る

    task ID でポーリングするか、生成完了時の callback を処理します。

背景

Jev の位置づけ

Jevはチャットではなく自動化のために設計されています。RunAPIでは、カタログ内の他のモデルと共通のAPIキーを使い、トークン単位の課金でJev APIを利用できます。

プロバイダー
TypeSafe
すべて見る →
モダリティ
ユーティリティ
モデルを見る →

RunAPI 経由で Jev を使う理由

1つの API key

モデルやプロバイダーをまたいで同じ認証情報を使えます。

Skill-ready

model skill に schema、セットアップメモ、料金コンテキスト、モデル ID が含まれます。

予測しやすい請求

呼び出し前に従量料金を確認できます。

Jev に関するよくある質問

Jevはチャットモデルとどう違いますか?

チャットモデルは人が読む文章を生成します。Jevは型付きの判断結果、確率、信頼度を返すため、ソフトウェアはその結果を使って条件分岐、並べ替え、ルーティングを行えます。

Jevは何に使えますか?

分類、意図に応じたルーティング、スコアリング、情報抽出、ガードレールなど、手書きのルールだけでは変化に対応しにくいソフトウェア上の判断に使えます。

Jevはどの質問タイプに対応していますか?

Choiceは定義した選択肢から1つを選びます。Scoreは順序のある評価基準に沿って状態を評価します。Noulは「はい/いいえ」の質問に確率付きで回答します。

Jevはどの入力を受け付けますか?

テキストのみで、文字列、JSONオブジェクト、配列を受け付けます。画像、音声、動画は事前にテキストに変換してからstateとして送信してください。

どのモデル識別子を使えばよいですか?

jev-latestを使ってください。RunAPIが現在のTypeSafe Jevリリースに対応付けます。

このモデルはどう呼び出しますか?

model skill をインストールし、RunAPI key とセットアップメモに従ってください。

類似モデル

Jev に近いモデル

Jev で構築を開始。