하나의 API key
모델과 제공사를 넘나들며 같은 인증 정보를 사용합니다.
RunAPI를 통해 모델 스킬, 통합 인증, 종량제 요금으로 Jev API를 사용하세요.
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": "이 지원 티켓을 결제, 기술 지원, 영업 중 하나로 분류하고, 고객의 불만 정도를 평가한 뒤 환불을 요청했는지 판단해 주세요."
}'
import { JevClient } from "@runapi.ai/jev";
const client = new JevClient();
const result = await client.systemOne.run({
model: "jev-latest",
prompt: "이 지원 티켓을 결제, 기술 지원, 영업 중 하나로 분류하고, 고객의 불만 정도를 평가한 뒤 환불을 요청했는지 판단해 주세요.",
});
require "runapi/jev"
client = RunApi::Jev::Client.new
result = client.system_one.run(
model: "jev-latest",
prompt: "이 지원 티켓을 결제, 기술 지원, 영업 중 하나로 분류하고, 고객의 불만 정도를 평가한 뒤 환불을 요청했는지 판단해 주세요."
)
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
Jev는 TypeSafe의 대표 System One 모델입니다. 애플리케이션 상태와 구조화된 질문을 보내면 채팅 문장을 생성하는 대신 코드에서 바로 활용할 수 있는 자료형이 지정된 답변을 확률 및 신뢰도와 함께 반환합니다.
| 모델 ID | jev-latest |
| 제공사 | TypeSafe |
| 모달리티 | utility |
| 작업 유형 | synchronous |
| 과금 | 1K 토큰 |
| Endpoint | /api/v1/typesafe/system_one |
| 상업적 사용 | 예 |
| 카탈로그 상태 | 운영 중 |
출력 유형, 품질 기준, 지연 시간 목표에 맞는 모델과 변형을 고릅니다.
모든 지원 모델에 RunAPI key를 사용합니다.
기능을 구현하기 전에 코딩 워크스페이스에 model skill을 추가합니다.
task ID로 조회하거나 생성 완료 시 callback을 처리합니다.
모델과 제공사를 넘나들며 같은 인증 정보를 사용합니다.
model skill에 schema, 설정 메모, 가격 컨텍스트, 모델 ID가 포함됩니다.
호출 전에 사용량 기반 가격을 확인할 수 있습니다.
채팅 모델은 사람이 읽는 텍스트를 생성합니다. Jev는 자료형이 지정된 판단 결과, 확률, 신뢰도를 반환하므로 소프트웨어가 이를 바탕으로 조건 분기, 정렬, 라우팅을 수행할 수 있습니다.
분류, 의도에 따른 라우팅, 점수 평가, 정보 추출, 가드레일 등 직접 작성한 규칙만으로는 변화에 대응하기 어려운 소프트웨어의 판단 작업에 사용할 수 있습니다.
Choice는 정의한 선택지 중 하나를 고릅니다. Score는 순서가 있는 평가 기준에 따라 상태를 평가합니다. Noul은 예 또는 아니요로 답하는 질문에 확률을 함께 반환합니다.
문자열, JSON 객체, 배열 형태의 텍스트만 받습니다. 이미지, 오디오, 비디오는 먼저 텍스트로 변환한 뒤 state로 보내세요.
jev-latest를 사용하세요. RunAPI가 현재 TypeSafe Jev 릴리스에 연결합니다.
model skill을 설치하고 RunAPI key와 함께 설정 메모를 따르세요.