公開版本與端點
| 模型 ID | 端點 | 起始價格 | 模型目錄 |
|---|---|---|---|
jev-latest
|
/api/v1/typesafe/system_one
|
$0.05 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
驗證
輪詢，直到 Task 進入終態
POST /api/v1/typesafe/system_one。確認同步回應符合該端點的 API 參考。設定
指南端點: /api/v1/typesafe/system_one
export RUNAPI_API_KEY=your_api_key
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/typesafe/system_one \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"state": {
"candidate": "Option A"
},
"model": "jev-latest",
"questions": {
"recommendation": {
"type": "choice",
"instructions": "Choose the matching candidate.",
"criteria": {
"Option A": "The candidate is Option A.",
"Option B": "The candidate is Option B."
}
}
}
}'
使用流程
三步開始使用
-
選擇模型 ID
選擇公開模型 ID，並查看其端點與目前起始價格。
-
設定 RunAPI
呼叫端點前設定 RUNAPI_API_KEY。
-
驗證結果
對非同步端點輪詢同一路徑，直到 Task 進入終態。
使用 OpenClaw + Jev 可以建立甚麼
-
供程式使用的結構化結果
取得機器可讀的輸出而非聊天文字，讓應用程式可以直接儲存、比較或據此執行操作。
-
處理你自己的資料
將文件、圖片或記錄交給模型處理，並把結果與來源資料一併保存，供後續步驟使用。
-
大批量處理
使用同一個 RunAPI 金鑰批量提交輸入，並透過程式收集結果。
為甚麼透過 RunAPI + OpenClaw 使用 Jev
-
1 個變體，一個 API 金鑰
透過一個 RunAPI 連線選擇可用的模型變體，無需更改現有整合。
-
清晰的用量價格
發送請求前查看目錄中的目前價格，無需訂閱或最低消費。
-
直接返回結果
同步調用會在同一個回應中返回結果，Agent 無需輪詢任務即可直接使用。
OpenClaw + Jev 常見問題
Jev 同聊天模型有咩分別？
聊天模型生成畀人閱讀嘅文字。Jev 就回傳有明確資料類型嘅決策結果、概率同置信度，軟件可以直接用嚟做條件分支、排序同路由。
Jev 適合用嚟做啲咩？
分類、意圖路由、評分、資料擷取、安全防護，以及其他難以單靠手寫規則穩定處理嘅軟件決策。
Jev 支援邊啲問題類型？
Choice 會喺你定義嘅選項入面揀一個；Score 會按有次序嘅評分準則評估狀態；Noul 會回答係或唔係嘅問題，並提供概率。
Jev 接受邊啲輸入？
只接受文字，可以用字串、JSON 物件或者陣列。圖片、音訊或者影片要先轉換成文字，再以 state 傳送。
應該用邊個模型識別碼？
使用 jev-latest。RunAPI 會將佢對應到目前嘅 TypeSafe Jev 版本。
應該使用哪個模型 ID？
從版本表選擇公開模型 ID。每個 ID 可用的端點均列於相應資料列。
本指南會設定聊天模型嗎？
不會。此 Model Line 使用頁面所示的端點流程，不會被描述為 Agent 聊天模型。