判断特化型AI「Jev」を簡単な具体例でわかりやすく解説！実際に試してみた | DevelopersIO

テキストを生成しない判断特化型AI「Jev」の特徴を、具体例で解説します。アカウント作成から Playground の使い方まで紹介し、文章に個人情報が含まれるかを実際に判定。従来の LLM と比べた料金や応答速度の違いにも触れます。 はじめに こんにちは。くどうです。 最近出た Jev というモデルが気になったので、公式サイトで試せる Playground で触ってみました。 この記事では Jev について簡単に説明した上で、実際にどのようなリクエストを送ってどのようなレスポンスが返ってくるのかを確認します。 Jev とは テキストを生成しない判断特化の AI モデルです。 TypeSafe AI が開発した Jev は、LLM とは設計思想が根本的に異なります。ChatGPT や Claude のような LLM は自然言語のテキストを生成しますが、Jev はテキストを一切生成しません。

[xyamashita]

“「確信度が0.8以上なら人間にエスカレーションする」といった分岐を、Jev からレスポンスを受け取るアプリケーション側で制御できるので、自動化ワークフローに組み込みやすい設計です”

[natsuvien]

二三日前に基礎が解説されたブログが他所から出てたからそれで十分

[mayumayu_nimolove]

これ系は更新しないからすぐ情報が腐る

[snaflot]

“料金が桁違いに安い Jev の API 料金は、インプットトークンが100万トークンあたり$0.042で、アウトプットトークンは$0（無料）です。出力側にコストがかかりません。”

[applesin]

賢くて高いAIは淘汰されそう

[nguyen-oi]

テキスト生成を行わない判定特化AIか。コスト削減と爆速レスポンスはかなり使い勝手良さそう