Jev от TypeSafe AI не берёт денег за выходные токены

За выходные токены Jev не берёт ничего, вход стоит 0,042 доллара за миллион. Так, по описанию Testingcatalog, устроена первая System One Model от TypeSafe AI: после двух лет в стелсе компания открывает ранний доступ к модели, которая возвращает не текст, а решение из заранее заданного набора вариантов.

Коротко

• Jev принимает текст и структурированное состояние программы, а возвращает вероятностное решение из заранее заданного набора с оценкой уверенности, оценивая варианты параллельно, без последовательной генерации токенов.
• Ответ приходит за 70–500 миллисекунд, ускорение в 40–200 раз TypeSafe обещает на схожих по сложности запросах формата System One, а примеры на главной странице показывают 193,6 раза по скорости.
• Эталонных меток в тестах нет: ответы сверяли со средними вероятностями GPT-6 Astra и Fable 5.1, четыре сценария собрала команда самой TypeSafe, большинство прогонов шло с ноутбуков на западном побережье США.

Если вы не следили: по данным SiliconANGLE, TypeSafe AI основана в 2024 году, её гендиректор Диого Алмейда до этого занимался в OpenAI обучением с подкреплением на человеческой обратной связи, InstructGPT, ChatGPT и GPT-4, а соучредители компании — Эрик Гафни и Саша Шэн. Там же сообщают, что из стелса компания вышла с 40 миллионами долларов посевных денег во главе с DCVC, а Forbes со ссылкой на знакомого со сделкой человека оценил её в 200 миллионов долларов. Сам Алмейда объявил о Jev в X 15 сентября 2026 года.

Выход бесплатный, вход стоит 42 доллара за миллиард токенов

Тарификация у Jev односторонняя: 0,042 доллара за миллион входных токенов, или 42 доллара за миллиард, и ноль за выход. TypeSafe при этом честно оговаривает, что устойчивость такой цены в долгую пока не доказана.

На главной странице компания показывает выигрыш в 444,6 раза по стоимости и в 193,6 раза по скорости, добавляя, что такие значения, скорее всего, лежат у верхней границы реальных результатов. По данным SiliconANGLE, сайт TypeSafe указывает 39 центов за тысячу рабочих сценариев у Jev против 3,31 доллара у GPT-5.6 Luna от OpenAI. Там же отмечают, что цифры не проверялись независимо и будут меняться в зависимости от нагрузки, сетевого расположения и метода сравнения.

Ответ за 70–500 миллисекунд и до 255 вариантов напрямую

Сквозное время ответа TypeSafe оценивает в 70–500 миллисекунд, а ускорение в 40–200 раз обещает на запросах, сопоставимых по сложности и укладывающихся в формат System One. Напрямую модель работает с набором до 255 вариантов.

Если вариантов больше, схема разбивается на два этапа: сначала кандидаты оцениваются независимо, затем среди них выбирается один. В список применений компания записывает классификацию, маршрутизацию, скоринг, извлечение данных, ветвление, обработку больших наборов, задачи реального времени и ограждения для вывода языковых моделей. Демонстрации две: Doom, где модель получает структурированное состояние и текст вместо картинки, и «Викигонки».

Почему Jev отвечает быстрее последовательной генерации

Модель не выписывает ответ токен за токеном, а оценивает заранее объявленные варианты параллельно. На входе неструктурированный контекст, включая текст и состояние программы, на выходе вероятностное решение с оценкой уверенности. Ближайшая бытовая аналогия: анкета с готовыми пунктами вместо сочинения в свободной форме.

По документации TypeSafe, вызов принимает состояние (строку, объект или массив) и набор типизированных объектов Question, а возвращает Answers под теми же ключами. Типов вопросов три: Noul (да/нет с вероятностью «да»), Choice (один вариант из набора плюс полное распределение вероятностей) и Score (оценка по упорядоченной шкале минимум из двух уровней, взвешенная по вероятностям).

Совпадение со схемой компания гарантирует и называет ошибки типов математически невозможными. За обучение отвечает RLCD: по описанию MindStudio, метод учит модель выдавать решение вместе с уверенностью, отражающей шанс оказаться правой, тогда как RLHF учит выдавать то, что одобрит оценщик.

Сравнения идут не с эталонными метками

Рабочие сценарии TypeSafe прогоняет на одинаковых вычислительных графах, а результат сверяет со средними вероятностями GPT-6 Astra и Fable 5.1. Эталонной разметки в этих тестах нет, то есть за правильный ответ принимается усреднённое мнение двух языковых моделей.

Опубликовано четыре сценария, и собрала их команда по возможностям моделей самой компании, что оставляет место для отбора удобных задач. Базовая линия на языковых моделях идёт через System One LLM wrapper от TypeSafe, который загоняет обычные модели в совместимые структурированные решения и может влиять на скорость и стоимость. В «Викигонках» соперники работали в основном без режимов рассуждения, и компания это оговаривает отдельно.

Обещание «не галлюцинирует» относится только к заданному пространству ответов: схема совпадёт всегда, но выбранный вариант вполне может быть неверным по сути, и это TypeSafe признаёт прямо. Похоже, бесплатный выход обходится компании дёшево ровно потому, что весь выход Jev укладывается в номер варианта и число уверенности.

Кого позовут из листа ожидания

Ранний доступ открывается по мере того, как разработчиков снимают с листа ожидания; сроков общей доступности TypeSafe не называет. Открытый вопрос здесь один: появится ли сравнение Jev с языковыми моделями, сделанное не командой TypeSafe, на сценариях с эталонной разметкой и с включёнными режимами рассуждения у соперников. До тех пор цифры вроде 193,6 и 444,6 остаются заявкой компании, а не измерением.