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title: "Jev：低成本决策模型探索Agent新分工 9月15日，前OpenAI研究者Diogo Almeida创办的TypeSafe AI发布首款System One模"
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# Jev：低成本决策模型探索Agent新分工 9月15日，前OpenAI研究者Diogo Almeida创办的TypeSafe AI发布首款System One模

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## 正文

Jev：低成本决策模型探索Agent新分工

9月15日，前OpenAI研究者Diogo Almeida创办的TypeSafe AI发布首款System One模型Jev并开放早期访问，面向软件自动化中的快速结构化决策。

🔥 直接输出决策结果以减少文本生成开销
1️⃣采用面向校准决策的强化学习RLCD，提供选项选择、评分及真假判断概率三类输出，不生成自由文本；
2️⃣一次调用可并行评估多个独立问题，直接返回代码可用的结构化结果，适合分类、评分和路由。

🔥 官方工作流测试显示显著成本优势
1️⃣输入价格为0.042美元/百万Token，输出免费；
2️⃣官方四项工作流平均表现图中，Jev进入准确率与成本的帕累托前沿，以更低成本达到接近GPT-5.6 Terra的表现；
3️⃣公司披露速度约为对照方案的193.6倍、成本约为其1/444.6。

🔥 置信度为自动执行与人工复核提供分流依据
1️⃣选择和评分结果附带概率分布及置信度，开发者可对高置信度结果自动执行，对不确定结果转人工或其他系统；
2️⃣同一工作流可根据不同操作的风险设置差异化阈值，将自动处理、补充信息和人工确认组合成可控的执行流程。

🔥 多平台接入推动商业化渠道拓展
①Vercel披露，Jev上线AI Gateway后24小时内被近13%的平台付费团队使用， 成为其历史上采用速度最快的模型；
②Netlify已将Jev接入AI Gateway，调用费用计入平台额度；OpenRouter同步提供按量定价服务;Cloudflare已提供模型调用及定价入口。

🔥 低成本决策有望推动AI应用落地
我们的判断：Jev有望与负责复杂推理和内容生成的通用模型形成分工，承接Agent中的高频分类、路由与评分任务。决策成本和延迟下降，有利于AI应用扩大自动化覆盖范围，并提升高频调用场景的商业可行性。

风险提示：实际场景效果及商业化落地不及预期。

## 总体总结

主题正文
1. 9月15日，前OpenAI研究者Diogo Almeida创办的TypeSafe AI发布首款System One模型Jev并开放早期访问，面向软件自动化中的快速结构化决策。
2. 1️⃣采用面向校准决策的强化学习RLCD，提供选项选择、评分及真假判断概率三类输出，不生成自由文本；
3. 1️⃣输入价格为0.042美元/百万Token，输出免费；
4. 2️⃣官方四项工作流平均表现图中，Jev进入准确率与成本的帕累托前沿，以更低成本达到接近GPT-5.6 Terra的表现；
5. 1️⃣选择和评分结果附带概率分布及置信度，开发者可对高置信度结果自动执行，对不确定结果转人工或其他系统；
6. 2️⃣同一工作流可根据不同操作的风险设置差异化阈值，将自动处理、补充信息和人工确认组合成可控的执行流程。
7. ①Vercel披露，Jev上线AI Gateway后24小时内被近13%的平台付费团队使用， 成为其历史上采用速度最快的模型；
8. 决策成本和延迟下降，有利于AI应用扩大自动化覆盖范围，并提升高频调用场景的商业可行性。