ENPT

Jev

Última atualização:

Beta70–500ms$0.042/M input

Notas do quadrante

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Pontuação pela rubrica pública do quadrante (maturidade × capability; bolha = adoção). Revisamos conforme a evidência.

  • Maturidade6/10

    Beta pública self-serve: cadastro reaberto em 27/09/2026, mas contas novas não ganham créditos grátis. Docs públicas, SDK Python oficial e integrações em produção (LangChain, LiteLLM, OpenRouter, Vercel AI Gateway, Symfony). Sem SLA público.

  • Capability8.1/10

    Choice / score / boolean completos. A calibração dentro da distribuição se sustenta (DecisionEval ECE 0,045, Decision Index ECE 0,074), mas auditorias de terceiros mostram probabilidades confiantes em eventos de acaso e risco raro. p50 hospedado ~524–687 ms. DI 0.2.1 #1 (57,91).

  • Adoção73/100

    Maior alcance da categoria (HN com 1.890 pontos, TechCrunch, Forbes) e integrações oficiais em gateways. Índice da Vercel: 35,3% dos times pagos em 14 dias; apps nomeados no OpenRouter (Portkey, Context7). Uso em produção real, mas pequeno: 0,15% do gasto. Sem SLA.

Vendor claims

Notícias sobre este modelo

O Jev é o primeiro modelo Sistema Um público da TypeSafe AI. Não é chatbot e não gera texto livre. Você envia estado do programa mais um mapa de perguntas tipadas; ele devolve respostas estruturadas com probabilidades calibradas — em geral em 70–500ms (chamadas quentes frequentemente citadas perto de ~100–200ms).

O nome da categoria vem do enquadramento de Daniel Kahneman: Sistema 1 é rápido e automático; Sistema 2 é lento e deliberativo. LLMs frontier se comportam como Sistema 2 (geração token a token). O Jev é posicionado como Sistema 1 para software — classificar, rotear, pontuar, fazer gate — e deixar o ensaio para um LLM quando você de fato precisa de texto.

“Todo mundo discutindo qual modelo de chat ‘ganha’ em 2026. Briga errada. O Jev não tenta escrever um parágrafo mais bonito pra você.” — @juliench82

Specs

Atributo Valor
Empresa TypeSafe AI (San Francisco)
Fundador Diogo Almeida (ex-OpenAI; linhagem RLHF / InstructGPT)
Co-fundadores Eric Gafni, Stasa Shishik (reportados na cobertura de lançamento)
Funding ~$40M seed liderado pela DCVC (valuation ~$200M em alguns relatos)
Lançamento
Status Beta pública self-serve: cadastro aberto desde 27/09/2026 (contas novas sem créditos grátis)
Modelo atual jev-latest = jev-preview = jev-1.14.0 (docs de modelos da TypeSafe, conferido em 27/10/2026; sem build de preview no momento). O jev-1.13.0 segue disponível pelo nome.
Latência 70–500ms
Pricing $0.042/M tokens de input; output grátis
Treino (narrativa) RLCD — Reinforcement Learning for Calibrated Decisions (termo do vendor)
Arquitetura Não-autoregressiva; responde várias perguntas em um passe paralelo
Formato I/O state + questions tipadas → answers tipadas + probabilidades / confidence
Docs docs.typesafe.ai

Atualização de acesso (27/09/2026, 19:30 BRT). A TypeSafe anunciou “Jev is back. Capacity has increased and signups are open!”, com uma ressalva: “new signups no longer get free credits”. Diogo Almeida explicou que os créditos grátis para usuários novos estão suspensos porque “a few bad actors were making it a bad time for everyone”. O Jev continua em beta (sem GA, sem SLA público), mas agora qualquer pessoa pode se cadastrar em console.typesafe.ai.

Como uma chamada funciona

Diferente de APIs de chat (messages → tokens em streaming), o contrato do Jev é em forma de decisão:

  1. Forneça contexto / estado (texto ou payload que seu código já tem).
  2. Anexe uma ou mais perguntas tipadas (choice, score ou sim/não / boolean — a documentação também discute formas relacionadas como Noul).
  3. Receba respostas estruturadas nas quais o código pode ramificar — sem “quase-JSON”, sem preâmbulo de narrador.

É por isso que early adopters falam em remover o imposto do chatbot: você não paga o modelo para narrar uma decisão que só precisava como condição de branch.

Tipos de pergunta

Choice

Escolhe entre opções rotuladas; devolve distribuição sobre as opções.

Uso típico: buckets de sentimento, seleção de ferramenta, categoria de ticket, “qual agente deve atender?”.

Score

Score numérico em uma rubrica, com medida de confiança.

Uso típico: urgência 1–10, qualidade de lead, ranking de relevância.

Boolean / sim–não

Probabilidade de que uma proposição vale.

Uso típico: é spam?, tem PII?, a evidência sustenta a claim?, permitir tool call?

Por que “Sistema Um” — e stacks Dual-Process

Thinking, Fast and Slow é a metáfora de marketing e de arquitetura: Jev no caminho rápido; um LLM no caminho lento quando há ambiguidade ou necessidade de geração.

Na prática (set/2026), quem constrói já publica padrões Dual-Process:

  • Sistema 1 (Jev): gate / classificar / rotear barato em milissegundos.
  • Sistema 2 (Gemini, Claude, GPT, …): dispara só para raciocínio profundo ou geração de texto.

Há exemplos abertos de safety gates e bots de Discord que mantêm o modelo frontier fora do hot path até o Jev dizer que a request precisa dele (@taro_president).

Por que “não pode alucinar” (e o que isso não significa)

A claim do fornecedor se baseia em output restrito: o Jev só escolhe entre opções / slots do schema fornecidos e nunca inventa texto livre — portanto não emite um fato falso novo em prosa.

Ainda pode estar errado sobre qual opção é a correta. Output restrito ≠ julgamento perfeito. Trate a confiança como sinal de roteamento (auto-processar vs escalar), não como prova.

Jev 1.14 e a entrada de imagens: imagens em qualquer lugar da requisição, na “danger zone” (14/10/2026)

O destaque é a entrada de imagens: fotos agora podem ir em qualquer lugar de uma requisição System One: no state, nas instructions de uma pergunta, ou como criteria contra a qual ela é julgada, e todo tipo de pergunta as aceita. Dito com clareza: a TypeSafe diz que o jev-1.13.0 já suportava imagens (“multimodal o tempo todo”), então é uma capacidade documentada e opt-in, não um modelo novo, e está na danger zone (não pronta para produção; formatos e limites podem mudar; todos os modelos vão pior com imagens do que com texto).

O post “Jev: For the builders AND dreamers” da TypeSafe (14/10/2026) e as docs de Modelos atualizadas trazem o que segue. Leia a caixa abaixo antes do resto.

Claim vs evidência. Os únicos números do post são de um gráfico interno da própria TypeSafe (“antibench”), rodado por ela num conjunto de validação privado, com o modelo dela, e carimbado “Warning: AI benchmarks — please don’t trust them”. É UnverifiedClaim. Em 14/10 o jev-1.14.0 ainda não estava no JevBench, no placar do Decision Index 0.3 (o Jev 1.13 está lá com 60,11) nem no Artificial Analysis Decision Index; desde então JevBench e AA o listaram (ver a seção de 17/10 abaixo), e nenhum dos dois confirma um avanço.

Item O que o post e as docs dizem
Imagens (destaque) Imagens componíveis em state, instructions ou criteria por um mapa assets (png/jpg, base64 ou multipart), com o header TypeSafe-Danger-Zone-Images: true. A TypeSafe diz que o jev-1.13.0 era “multimodal o tempo todo”, então 1.13 e 1.14 aceitam imagens. Todos os modelos vão pior com imagens do que com texto.
jev-1.14.0 Nova versão sob o alias jev-preview. “Melhorias pequenas e sutis em tudo”, maior ganho esperado em multilíngue. O jev-latest continua no jev-1.13.0 e passa para o 1.14.0 “em uma semana” (cerca de 21/10). Preço igual: US$ 42 por bilhão de tokens (US$ 0,042/M), saída grátis.
Descontinuação Aviso de 60 dias antes de o jev-1.13.0 ser descontinuado oficialmente, 30 dias para o jev-1.14.0. Uma política de descontinuação foi prometida, ainda não publicada.
Tipo de pergunta box Devolve uma caixa delimitadora (quatro bordas como frações da imagem) mais confidence. Só no Jev 1.14 (jev-preview ou jev-1.14.0).
Contexto longo O header TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true sobe o contexto por requisição e por pergunta para 262k tokens no 1.13 e no 1.14, mesmo preço por token. O padrão segue 64k por requisição / 32k por pergunta. A TypeSafe diz que fica mais lento e menos preciso.
Opt-in de dados Chave por organização “Help improve TypeSafe models” deixa a TypeSafe ler entradas e saídas para achar irregularidades. O post diz que continua sem treinar com as consultas.

Os recursos da danger zone não são para produção (“dreamer-ready”): formato de requisição, respostas e limites podem mudar entre versões.

Gráfico interno da TypeSafe (UnverifiedClaim)

Modelo Inteligência (maior é melhor) Erro de calibração (menor é melhor)
jev 1.14.0 60,0 1,6
jev 1.13.0 58,9 1,8
kev-27b 46,7 17,8
pplx-decider-v1.1-27b 46,0 35,0
clef 44,3 11,2
clef-flash 38,8 19,1
kev-4b 36,9 10,3
d1-3b 33,8 19,9

Leia com cuidado: o post diz incluir “só modelos de pesos abertos”, mas o próprio Jev é fechado, e admite que o ranking é “provavelmente enviesado a favor dos nossos modelos”. O conjunto é privado, então ninguém reproduz. O passo de +1,1 de Inteligência do 1.13 para o 1.14 não tem intervalo de confiança. O custo por milhão de consultas no gráfico é cerca de US$ 120 para o Jev, não comparável aos US$ 42 por milhão de tarefas do Artificial Analysis (mistura de tarefas diferente). Não copiamos nenhuma outra posição entre placares.

Jaggedness conhecida (jev-1.13)

A TypeSafe documenta as arestas do jev-1.13 em Model jaggedness (revisado em 2026-09-17). Em resumo: é rápido e bom em julgamento System One de senso comum, mas literal, fraco em matemática/números/datas, e piora com indireção, state ruidoso ou texto adversarial. Muitos desses pontos devem melhorar em versões seguintes.

“O jev-1.13 responde a pergunta que você escreveu, não a que você quis dizer. Escopos, negações e condições implícitas são lidos ao pé da letra.”

Takeaways práticos

Modo de falha Faça isto
Leitura literal Escreva a condição exata; coloque casos-limite nos criteria
Matemática, contagem, hex/RGB, interpolar score Deixe a aritmética no código; pergunte só o semântico
Ordem de data / hora Extraia partes com Choice; compare no código
Indireção / multi-hop Achate as instructions; nomeie os campos relevantes do state
State grande e irrelevante Filtre no código primeiro (context rot é real)
Framing adversarial / injetado Criteria precisos; teste edges antes de deploy
Instructions vs criteria contraditórios Alinhe os dois — criteria são extensão da instruction
Invariantes assumidos (Noul vs Choice, P vs 1−P) Não carregue threshold de um formato para outro
Geração / extração livre Use modelo generativo ou regex; deixe o Jev escolher

Evite também tarefas estilo System Two (camadas extras de indireção), várias decisões escondidas numa pergunta só, e qualquer coisa que o código já calcula exatamente.

Fonte: docs.typesafe.ai — Jev 1.13 jaggedness.

Recepção (primeiras 72 horas)

Sinal Detalhe
Hacker News Post de lançamento ~1.890 pontos / ~495 comentários
Imprensa Cobertura no The Register, SiliconANGLE, Forbes, Tech Brew, etc.
Nome “Jev” remete ao economista William Stanley Jevons (paradoxo de Jevons) em vários explainers
Demanda Picos de carga na API após o lançamento; cadastro self-serve reaberto em 27/09/2026 com mais capacidade

JevBench v1.4.2 (setembro de 2026)

Métrica Score Posição
Geral 63,29 #2
Inteligência 48,9 #1
Calibração 77,4 #3
Velocidade 88,2 #5
Custo 58,9 -

O Jev caiu para #2 no geral quando o Decider-4B (página em inglês) saiu com 64,13 — o primeiro modelo open a passar a referência hospedada. Em Inteligência, o eixo mais difícil de otimizar, o Jev continua na frente, o que combina com o foco declarado da TypeSafe em qualidade de decisão acima de throughput bruto.

Avaliação independente: DecisionEval (typed-decisions)

O DecisionEval rodou por conta própria o Jev 1.13.0 no split de teste congelado do LocalLLaMA/typed-decisions em 20 de setembro de 2026: 400 casos, 2.000 decisões, perguntas passadas sem reescrita. É uma medição de terceiros, não número da TypeSafe. O DecisionEval também vende benchmarks sob encomenda, então vale tratá-lo como independente da TypeSafe, não como órgão neutro de padrões.

Métrica Valor IC 95% (bootstrap)
Acurácia 0,740 0,721–0,759
Brier (vs distribuição-ouro) 0,148 0,139–0,156
ECE (10 bins) 0,045 0,037–0,066
Latência (lado do cliente, 5 decisões por request) p50 687 ms / p95 777 ms —

Por tipo: choice 0,738, score 0,705, noul 0,787. Com threshold de confiança ≥0,9, a cobertura cai para 24,5% e a acurácia no que sobra sobe para 0,937.

Duas observações da mesma página. Primeiro, os rótulos-ouro vêm de um ensemble de modelos professores: onde os professores concordaram (1.188 decisões) o Jev marcou 0,841; onde discordaram (812), 0,591. Segundo, o ECE de 0,144 que outros cards citam para o Jev nesse dataset (o card do Laya typed-decisions e peers open que repetem o número) não se reproduziu: o DecisionEval chegou a 0,045, com o Brier batendo exatamente em 0,148. O DecisionEval suspeita de outro esquema de bins ou outra definição de ECE. Até alguém publicar a sua, compare claims de calibração contra o Jev com essa diferença em mente.

Fonte: decisioneval.dev/models/typesafe-jev, rodada de 20/09/2026, checada em 26/09/2026.

Auditorias independentes recalculadas no post do Akita (3–4/10/2026)

O post de Fabio Akita “Entendendo o Hype do Jev: pra que serve?” (3/10/2026) traz um ensaio de Paulo Câmara, CTO da LUA Vision. Ele recalculou quatro estudos públicos de terceiros sobre o Jev a partir dos dados brutos. Ele avisa que a empresa dele faz modelos concorrentes. O Akita diz que não rodou o Decision Index ele mesmo. Nós reconferimos os quatro estudos a partir dos arquivos brutos publicados em 4/10/2026. São medições de terceiros, não números da TypeSafe. Cada uma usa um único dataset com um único desenho de prompt.

Estudo (dados brutos) Desenho Resultado (recalculado) Limites
Sorteios justos (KantaHayashiAI) 1.000 pedidos Choice sobre um dado, moeda ou roleta justos, com resultado escondido Escolheu a primeira opção da lista em 1.000 de 1.000 casos, com probabilidade declarada de 0,70–0,94 para eventos cuja chance real é de 1/6 a 1/2. O acerto fica no acaso (dado 19%, moeda 52%) Ordem das opções fixa. Uma replicação (2.000 pedidos) mostra que a palavra também pesa: “cara” e “gato” venceram mesmo listados em segundo. No primeiro repositório, com um sim-ou-não por opção, as saídas vão para o meio (cerca de 15% para um evento de 1 em 20)
ENEM 2025 (patryckalves) 182 questões válidas, A–E, em português 103 de 182 (56,6%) contra 102 do Nemotron 3 Super 120B (McNemar exato p = 1,0). Linguagens 78%, Humanas 73%, Natureza 47%, Matemática 25% (chute = 20%). As 39 respostas acima de 0,9 estavam todas certas; ECE 0,078 Uma rodada de uma prova. Com a opção “inválido” liberada, o Jev se absteve em 51% das questões e acertou 79% do resto
Risco cardíaco (rubinagentagi-tech) 5.000 respondentes da pesquisa BRFSS 2015 do CDC, taxa real de 9,0% Probabilidade média declarada de 27,4%. Brier 0,189 contra 0,082 de responder sempre 9% (Brier skill −1,32). AUC 0,77, então a ordenação é aproveitável Risco de evento raro está fora do uso declarado do Jev; um desenho de prompt
Verificação de afirmações (adorosario) 495 afirmações do LLM-AggreFact, pareadas com o GPT-6 Astra Acurácia balanceada 73,3 contra 73,8 (p = 0,49) a um custo cerca de 187× menor. Mas chamou de “sustentada” uma afirmação sem apoio em 23,2% dos casos, contra 14,1% Um dataset em inglês

No placar oficial do Decision Index 0.2.1 (snapshot de 28/09), o Jev lidera com 57,91, 0,47 acima da melhor entrada aberta (Surogate Rune 26B-A4B, 57,44). O ECE agregado dele ali é 0,074 em 72.594 decisões, e a latência mediana hospedada é de 524 ms. O ensaio também confere as avaliações de workflow da própria TypeSafe, que medem concordância com uma referência de modelos de fronteira, não com um gabarito. Na média dos workflows o Jev concorda 67,8% das vezes, igual ao Sonnet 5 (Opus 5: 73,1%). Em notas fiscais fica 17 pontos atrás do melhor modelo (61,8% contra 79,1%). Segundo o ensaio, os dois múltiplos da manchete usam adversários diferentes: 444,6× é contra o custo do Opus 5, 193,6× é contra o tempo do Sonnet 5.

Como ler. Quando a entrada tem sinal (questões de Linguagens do ENEM, respostas acima de 0,9, o Decision Index), as probabilidades do Jev acompanham o acerto. Quando não há sinal, ou a tarefa está fora do alcance dele (acaso puro, risco de evento raro), ele continua confiante. Embaralhe a ordem das opções, inclua “nenhuma das anteriores” e recalibre os limiares nos seus dados rotulados antes de confiar no número. O ensaio também cita um repositório de recalibração que relata ECE 0,117 → 0,008 com 50–300 exemplos; esse nós não reconferimos.

Atualização de nota (4/10/2026). Capability 8,2 → 8,1. Dois subscores mudam. Calibração vai de 8 para 7: o 8 antigo se apoiava numa rodada só, dentro da distribuição (DecisionEval, ECE 0,045), e agora vários estudos reproduzíveis, com dado bruto público, mostram probabilidades confiantes e erradas fora dessa faixa; o ECE do próprio placar é 0,074. Acurácia vai de 7 para 8: o Jev é o 1º no placar público e verificável do Decision Index 0.2.1 (57,91). Tipos e latência não mudam.

Distribuição (checada)

  • OpenRouter: typesafe/jev-1.13 — $0.042 / $0 por 1M tokens (entrada/saída), contexto 32K (página vista em 19 set 2026).
  • OpenRouter Jev Router (NOVO): typesafe/jev-router — router de modelos cache-aware que usa Jev para escolher o melhor modelo para cada request (ver news).
  • Vercel AI Gateway: no changelog o id é typesafe-ai/jev (ver news).
  • Databricks Unity Gateway (16/10/2026): Jev 1.14.0, hospedado pela TypeSafe, atrás do preview “Externally-hosted TypeSafe AI Models”, ativado pelo admin, e dos termos da TypeSafe. As notas de versão da Databricks não dão latência nem preço para essa rota; qualquer número deve ser lido como UnverifiedClaim (veja a news).
  • Atlassian Automation, “Classify with Rovo” (acesso antecipado, anunciado em 15/10/2026): passo de automação do Jira/Confluence com classificações Check, Categorize e Score que devolve a probabilidade de cada opção, uma confiança geral e uma resposta única como smart values. Sem preço anunciado; a Atlassian diz que também avalia outros modelos de decisão (veja a notícia). Rascunho, 19/10.

Vercel AI Gateway Production Index, outubro de 2026 (conferido em 17/10). O relatório da Vercel cobre o tráfego anonimizado de times pagos até setembro e ranqueia todo lançamento de setembro com pelo menos duas semanas de dados. Para o Jev (lançamento no gateway listado como 17/09; o changelog acima é de 16/09):

Métrica (primeiros 14 dias, salvo indicação) Jev Contexto no relatório
Alcance (parcela dos times pagos) 35,3% 1º lançamento de setembro; Claude Sonnet 5.5 em 2º com 18,1%; “a adoção mais rápida de qualquer modelo na história do AI Gateway”
Requisições mais que qualquer modelo em setembro mesmo lançando no meio do mês
Parcela do gasto 0,27% (0,15% do gasto do mês; 1% dos tokens) o Opus 5.5 levou 11,03% do gasto
Retorno semana 1 → semana 2 55,6% 5º da tabela de lançamentos; GPT-6 Luna 64,8%
Scorecard de lançamento do relatório 65,9 (6º) Sonnet 5.5: 87,8

Leia como alcance, não receita: um modelo de decisão é chamado muito, com requisições minúsculas, então muitos times o testam e ele continua sendo uma fatia pequena da conta. O TechCrunch (16/10) acrescenta que a própria Vercel trocou o GPT-6 Luna pelo Jev para classificar comandos nocivos e lembra que um gateway é uma visão limitada, que subconta labs com API própria. São medições da Vercel, não do ModelSystem.One. Elas não mexem na nota de capability e são separadas dos gráficos internos da TypeSafe citados antes nesta página. Ver news.

Concorrência de big lab (29/09/2026). A OpenAI anunciou a OpenAI Decisions API, que escolhe entre respostas definidas pelo desenvolvedor sobre o GPT-6 Luna, em preview limitado, sem docs nem preço públicos. Listamos em runtimes, não como par do catálogo, até a OpenAI documentar pesos específicos para decisão e uma API tipada. Ver news.

Primeiro desafiante hospedado com modelo próprio (29/09/2026). A Liquid AI lançou o d1, modelo de decisão na API dela que usa o mesmo formato /v1/systemone e funciona com os SDKs da TypeSafe via base_url. A Liquid diz que o d1 é “the first model to outperform Jev” no Decision Index do Hugging Face: 58,9 vs 57,9 numa reprodução interna do Decision Index 0.2.1, à frente em arts, language e retrieval, atrás em tools (−1,0) e knowledge (−8,0). UnverifiedClaim: os números do Jev batem com o Space oficial, mas o d1 não está listado lá. Ver news.

Runtimes locais adotam a API (30/09/2026). O Ollama 0.35 ganhou um endpoint local /v1/systemone “based on TypeSafe’s Jev API”, servindo modelos de decisão abertos como o Nimble e o Tev1. O SDK da TypeSafe funciona contra ele sem mudança. Ver runtime e news.

Testes de guardrail e segurança de terceiros (14–15/10/2026)

publicado (OK do Fabricio 18/10 BRT).

  • raxIT Labs, Decision Models as Guardrails v1.0.0 (15/10). Entre 19 sistemas e 9.975 checagens, o Jev 1.14.0 faz 88,7 e o Jev 1.13.0 88,5, contra 90,4 do Perplexity Decisions, 90,0 do OpenAI Decisions e 79,0 do Amazon Bedrock Guardrails. O Jev custa US$ 0,039 por 1.000 checagens, abaixo de Perplexity (US$ 0,056), OpenAI (US$ 0,110), Bedrock Guardrails (US$ 0,113) e Clef (US$ 0,202) (preços de tabela de 7/10). São números da raxIT, como reportados: parte do conjunto de teste é privada, e a raxIT nota que o formato das perguntas pode favorecer o Jev. Veja a news.
  • Pesquisa de prompt injection (14–15/10). A HiddenLayer desviou um harness de agente com um anúncio injetado, e a Datadog Security Labs derrubou o recall de injeção do Jev de 82,90% para 3,88% ao colocar uma política falsa na frente. A Datadog mediu só a sinalização, não o comprometimento a jusante. Veja a news.

Nada disso muda as notas do Jev.

Tração no ecossistema

Em poucos dias, repositórios open-source e produtos passaram a plugar o Jev como camada de decisão / router / judge, não como modelo de chat:

Projeto Papel
Pydantic AI Mergeado e lançado: TypeSafeModel (#8450, 18/09) sobre a base DecisionModel (#8696), mais o SystemOneModel para qualquer servidor /v1/systemone (#8942, na v2.53.0). Status abaixo
NVIDIA-NeMo/Switchyard Roteamento type_safe_classifier
pipecat-ai/pipecat Hooks de judge / router / Flows
LangChain Pacote oficial langchain-typesafe: TypeSafeClassifier, ModelRouterMiddleware, AutoModeMiddleware
LiteLLM Proxy Decisions API para Jev e outros provedores, com /v1/decisions e /v1/systemone; também oferece compactação de contexto com Jev
Demos da comunidade Automação de browser (decide → age), classificação em lote de e-mail, “Mario” com uma choice por frame, gates de tool em agentes

LangChain e outros publicaram guias enquadrando o Jev em loops de agente como passo de decisão estruturada — não como mais um endpoint de completion.

Compactação de contexto (LiteLLM)

O LiteLLM publica um guardrail de TypeSafe compaction (blog, 18 set 2026): antes da chamada do modelo principal, o Jev pontua resultados antigos de tools quanto à relevância para a última pergunta do usuário. Abaixo do threshold (default 0.2), o resultado vira um aviso curto de remoção; a estrutura dos tool calls, system/user e o último exchange assistant+tool permanecem.

Exemplo clássico: lookup de clima e depois horário da loja — usuário pergunta quando fecha → o blob do clima pode sair, o horário fica. Compactação é opt-in (guardrails: ["jev-compaction"] no proxy / time); se o Jev cair, o default fail_open manda o request original. O Jev também entra via pass-through /typesafe/v1/systemone do LiteLLM.

Fonte: Reduce agent context with TypeSafe Jev and LiteLLM.

API unificada de decisões do LiteLLM (8/10/2026)

O LiteLLM v1.104.2 adicionou duas rotas de proxy para decisões tipadas: /v1/decisions aceita o formato da OpenAI, com input e uma lista de perguntas; /v1/systemone aceita state e perguntas nomeadas. As duas rotas usam a mesma lista de provedores configurados. Assim, é possível chamar o Jev, o Perplexity, o Clef e outros provedores compatíveis por um gateway só, com as chaves, limites de orçamento, rastreamento de gastos e guardrails do proxy. Imagens só são aceitas pelo provedor OpenAI. As notas da versão listam os provedores iniciais; o suporte ao Microsoft Foundry e ao Databricks entrou depois na branch main.

O post do LiteLLM em 10/10 também aponta para uma aba Decisions no Playground. A documentação atual descreve essa interface, mas diz que ela não existe nas versões v1.104.2 e v1.105.0. Confira a versão instalada antes de contar com a aba. A integração oferece um caminho compartilhado para servir e testar modelos; não altera as notas do Jev.

Cache ≠ compactação. Compactação pergunta ao Jev qual contexto descartar. À parte, o jevcache (hyperspaceai/jevcache) memoíza a decisão tipada — fingerprint de (model, schema, state) para repeats baterem num ledger local (ou bundle compartilhável) em vez de re-chamar o modelo. Não afiliado à TypeSafe; claims de volume/economia no landing = UnverifiedClaim.

Status no Pydantic AI (conferido em 7/10/2026)

Docs oficiais: TypeSafe models (typesafe:jev-latest), System One models (prefixo system-one:, para Ollama, Laya, CLM e outros servidores /v1/systemone), decision models e o artigo da Pydantic sobre ver o Jev ao vivo no Logfire. Release mais recente: v2.54.0 (3/10).

Mergeado O que adiciona
#8450 (18/09) TypeSafeModel para o Jev
#8486 (18/09) Correção da doc: a página exagerava o que o Jev faz
#8505 (18/09) typesafe_boolean_threshold para respostas yes/no
#8488 (18/09) Doc: o Jev num loop de agente (roteamento, julgar tool calls)
#8696 (24/09) Base DecisionModel; o TypeSafeModel vira um deles
#8739 (24/09) decision_route_threshold opcional
#8740 (25/09) context_window do Jev via genai-prices; doc de compactação
#8962 (28/09) Extra typesafe no pydantic-clai2
#8942 (1/10) SystemOneModel para servidores /v1/systemone (lançado na v2.53.0)

Ainda abertos: #8487 (campos str escolhendo um candidato), #8454 (evaluator Classifier), #8529 (StructuredJudge), #8759 (capabilities como rotas), #9634 / #9646 (dois PRs concorrentes de OpenAIDecisionsModel), #9669 (plugin system_one no clai2), #9848 (pergunta genérica quando instructions está vazio).

Ecossistema da comunidade (apps que chamam o Jev)

Roundup comunitário (@studio_yebisu, 18 set 2026; também r/WebAfterAI, 17 set 2026). São integrações e demos que usam o Jev hosted — não modelos de decisão concorrentes. Stars oscilam; trate como awareness, não ranking. Não rodamos cada repo.

Também: classifier.dev — wrapper HTTP/CLI/MCP público sobre o Jev (jev-1.13.0); fast = Jev, smart escala casos incertos para um LM de raciocínio.

Também adjacente (não TypeSafe, fora do quadrante): CUA-S1-FORMS — specialist de formulários MIT da Cua (~706k params), inspirado no jevlike; registrado no docs/04, não como peer de catálogo do Jev.

Índice da comunidade: awesomejev.com lista centenas de repos e apps ligados ao Jev (snapshot de ~561 entradas / ~479 repos em 19 set 2026). É um diretório vivo — não um ranking do ModelSystem.One, e nem toda entrada é modelo de catálogo. A tabela curada abaixo segue seletiva.

Segundo índice da comunidade: madewithjev.com lista 756 projetos com Jev em 21 casos de uso, 318 deles repos open-source no GitHub (snapshot de 4 out 2026), cada um com o custo e a velocidade que o autor informou. Esses números são autodeclarados, não benchmarks; mesma ressalva do awesomejev.

Stacks open de classificador por logits (não são modelos TypeSafe — fora do quadrante): simple-jev / simple-jev.featherless.ai (Featherless — qualquer LM open → decisões tipadas via next-token logits; demo API + RFDT), SemIf (ex-OpenJev; demo no browser openjev.com), litjev (wrapper Qwen; docs/04), LFM2.5-350M-RLCD (base Liquid + inferência paralela constrained — nome ≠ treino RLCD da TypeSafe; docs/04), openjev-sglang.

Browser / PC / mobile

Projeto Papel
browser-use/jev-ultrafast Agente de browser: Jev escolhe ops/elementos; LLM pequeno só para digitar texto
trycua/cua jev-use Jev hosted → IDs de ações candidatas → Cua Driver (validar + executar + reobservar)
awlevin/typesafe-computer-use Computer-use no macOS via OCR/acessibilidade + decisões tipadas
droidrun/mobile-jev Controle de Android via Mobilerun
moritzkremb/jev-voice-browser Voz → intenção → ações Playwright
lahfir/agent-desktop Automação de desktop em Rust via árvores de acessibilidade do SO; uma skill opcional recente, jev-desktop, deixa o Jev escolher a operação e o alvo a cada passo. O Jev é um complemento: o projeto (fev 2026) e suas ~1,75 mil estrelas são anteriores ao Jev

AI coding / review

Projeto Papel
tamaratran/fast-jev-compaction Compacta histórico do Claude Code removendo ruído de tools
thruwire/foreman Supervisiona runs Codex (continuar / verificar / parar)
devagrawal09/jev-review Review estruturado de diff/codebase com dashboard local
gargpratyush/jev-router Roteamento de modelo por turno (Claude Code / Codex)
EliaAlberti/jev-rules Escolhe quais rules/docs injetar no Claude Code
Asymptote-Labs/agent-beacon Telemetria cross-harness + memória de agentes com revisão humana; o comando explícito memory evaluations run usa probabilidades noul do Jev antes da aprovação. Traces podem conter prompts, comandos ou arquivos; Jev e fluxos de rede são opt-in
allebee/jevgrep (PyPI jevgrep-cli) Grep semântico via Jev Noul por linha (amigável a tail -f); benches do autor vs Haiku/Sonnet = UnverifiedClaim
allebee/pytest-jev (PyPI) Assertions semânticas no pytest julgadas pelo Jev; comparações de custo no README = UnverifiedClaim
Grep.ai AgentRun (anúncio) Harness enterprise de workflow: agente frontier aprende o job e escreve um DSL de código + nós Jev tipados (Route/Classify/Sift/Pick). Números de custo/latência e “first harness built around Jev” = UnverifiedClaim

MCP / skills / CLI

Projeto Papel
kitze/skillbox Biblioteca de skills + MCP; recomendação opcional via Jev
itsmostafa/typesafe-mcp MCP não-oficial expondo choice/score/boolean do Jev
jkudish/jev-mcp MCP: verificar claims, filtrar injection/relevância, ranquear candidatos
mrnugget/jev-shell-history Sugestão de histórico zsh ranqueada pelo Jev
hyperspaceai/jevcache (jevcache.sh) Ledger / CLI de memoização — cacheia respostas tipadas; não é compactação de contexto
AkashPriyadarshii/jev-curate (PyPI) Filtro em Rust/Python para dados de treino JSONL/Parquet: rubricas Choice/Score/Noul por linha. Os “24,0 linhas/s” vêm de um bench local com mock (sem chamar o Jev), e o README repete razões de marketing do vendor → UnverifiedClaim

SDKs / bindings de linguagem

Projeto Papel
kieranklaassen/ruby_llm-typesafe Provider TypeSafe pro RubyLLM — só decisões estruturadas (rejeita chat/stream/tools)
symfony/ai-type-safe-platform (Packagist) Bridge oficial TypeSafe pro Symfony AI (composer require; PHP ≥8.2; no Packagist só dev-main em 21/09/2026)

Busca / databases

Projeto Papel
realZachi/pg-jev PostgreSQL: filtrar/classificar/ranquear linhas com NL (dados saem pra API)
superagents-lab/jev-search Pipeline de busca web: query + relevância via Jev
jexp/neo4jev Demo Neo4j hop a hop com Choice/Noul

Vídeo / browsing

Projeto Papel
kitze/unclutter Extensão: esconde ads/clutter via Jev
ChetasLua/jevmeter Pontua falas em vídeo (não é fact-check)
trungdq88/youtube-sponsor-detection Detecta/pula segmentos de sponsor no YouTube

Guardrails / comunidade

Projeto Papel
DevMortimer/pi-warden Guardrails para agentes Pi (loops, “done” não verificado)
brainstormity/Jev-Moderation-Bot Moderação Discord (spam/scam)
qkal/Canny Hooks para Claude Code / Codex contra “terminei” sem prova: checagens determinísticas podem bloquear, o Jev é opcional e só aconselha (as respostas viram notas)

Marketing / GEO

Projeto Papel
usenotra/notra GEO / menção de marca em respostas de IA (classificação — conferir no repo)

Smart home / sims / trading

Projeto Papel
AboveColin/HA-Jev Home Assistant via Jev (não usar em segurança crítica)
fhshaik/typesafe-mario Controle experimental de Mario a partir de estado do emulador
standardagents/jevpilot Autopilot em sim Three.js
RomanSlack/jev-drone Drone só com câmera numa simulação MuJoCo, com o Jev no loop a 2,5 Hz para decisões táticas (subir, frear, desviar); não é drone real
jarrodwatts/jev-trader Bot de trading experimental (mock/dry-run; PnL unverified)
virajbhartiya/laya-vs-jev Arena T-Rex lado a lado: Laya local (MLX) vs Jev hosted; planner + safety shields → scores assisted ≠ skill pura do modelo. Latências MLX = UnverifiedClaim
emrickgarrett/OneVOneJev FPS 1v1 no browser contra o Jev: Choice/Noul para mover, mirar, atirar e pular a ~9 decisões/s. Demo de brinquedo; sem licença
irfndi/prism-liquidity-agent Agente de liquidez na Solana (Meteora DLMM) operando dinheiro real; o Jev é uma consulta opcional e fail-open (fluxo tóxico, reversão à média) que não veta a estratégia. Backtests são do autor

Ferramentas / apps

Projeto Papel
monteduro/killmyidea Avaliador de ideia de startup: oito scores do Jev → KILL / FIX / SHIP, com as probabilidades brutas visíveis. App de brinquedo; sem licença

Placar vivo do JevBench v1.7.46 e o Jev 1.14 (Benchmark Heaven, conferido em 17/10/2026)

No placar de API ao vivo (conjunto completo de 1.500 itens, composite = média harmônica de Intelligence, Calibration, Speed e Cost), o Jev 1.14.0 faz 70,2 (#9): Intelligence 60, Calibration 90, Speed 91, Cost 55, capability 75,0, p50 bruto de 0,22 s, est. US$ 0,0318 por 1.000 decisões. O Jev 1.13.0 faz 71,5 (#7; capability 77,1, p50 de 0,24 s). Ou seja, neste placar o 1.14 fica 1,3 ponto de composite e 2,1 pontos de capability abaixo do 1.13, um pouco mais barato e mais rápido. Na coluna de Intelligence do mesmo placar o 1.14 também é menor (59,9 vs 63,6). As builds de prévia com imagem estão no ImageJevBench v0.3.0, outro placar: o Jev 1.13.0 + imagens é #18 (capability 72,5) e o Jev 1.14.0 + imagens é #20 (capability 60,3), enquanto o kettei-fat é #1 (75,95) e o Sage 1.4 + imagens é #5 (75,85).

Artificial Analysis Decision Index v1.0 (conferido em 17/10). A página da AA agora lista os dois: Jev 1.13 57,5 com 127 ms por tarefa e Jev 1.14 57,1 com 78 ms, ou seja, o 1.14 fica 0,4 ponto abaixo e cerca de 39% mais rápido. A linha do d1-ultra (65,2) lidera.

Maturidade 6,0 e capability 8,1 inalteradas; adoção reavaliada de 58 para 73 (abaixo). A acurácia continua 8: placares independentes ainda colocam o Jev 1.13/1.14 entre os dez primeiros do JevBench e em 2º–3º no índice da AA, e nenhuma entrada da rubrica mudou o suficiente para alterar um arredondamento. A fórmula não mudou, então nada foi recalculado. A diferença 1.14 vs 1.13 é uma nota de versão, não uma nova avaliação. Os números do JevBench, da AA e do Decision Index 0.3 são placares separados e nunca se misturam.

Reavaliação de adoção, 73 (era 58), 17/10/2026. O 58 antigo foi registrado só em palavras (engajamento “alto”, ecossistema “médio-alto”, produção “médio”); reconstruímos como engajamento 85 / ecossistema 55 / produção 30 (85 × 0,35 + 55 × 0,35 + 30 × 0,30 = 58,0) e repontuamos cada sinal com a evidência de hoje, usando os pesos do docs/06:

Sinal (peso) Era Agora Evidência
Menções / engajamento (35%) 85 90 1.890 pontos no HN, 410 mil+ views no YouTube, TechCrunch e Forbes no lançamento, um post de engenharia com 739 mil views e agora uma matéria do TechCrunch (16/10) baseada nos dados da Vercel
Integrações no ecossistema (35%) 55 75 Listagens no Vercel AI Gateway e no OpenRouter, LiteLLM, LangChain, bridge Symfony, endpoint compatível no Ollama, ferramentas como Foreman e DevPass; suporte no SDK da própria Vercel. Não é mais alto porque a maioria são adaptadores finos e a distribuição passa por gateways
Uso em produção reportado (30%) 30 50 A Vercel trocou o GPT-6 Luna pelo Jev para classificar comandos nocivos (TechCrunch); o DevPass Code 2.0 usa o Jev por padrão no roteamento de tier; apps nomeados na listagem do OpenRouter (Portkey, Context7, shapes.inc, extra.email); a Vercel reporta mais requisições que qualquer modelo de setembro e 55,6% de retorno da semana 1 para a 2. Fica em 50 porque os mesmos dados mostram 1% dos tokens e 0,15% do gasto, e um gateway subconta labs com API direta

90 × 0,35 + 75 × 0,35 + 50 × 0,30 = 31,50 + 26,25 + 15,00 = 72,75 → 73. Maturidade (6,0) e capability (8,1) não mudam. A bolha cresce porque o uso em produção agora é medido, não porque o modelo mudou. O que moveria de novo: participação no gasto acima de alguns por cento, um cliente grande nomeado ou uma segunda fonte independente de uso.

JevBench v1.6.1 (Benchmark Heaven, conferido em 7/10/2026)

Na remedição v1.6 (placar de pesos abertos, não comparável com os números do v1.5.7 abaixo), o Jev 1.13.0 é a linha de referência sem rank: composite 71,5, capability 77,1 (Intelligence 63,6, Calibration 90,6, p50 bruto 0,24 s, US$ 0,032 por 1.000 decisões). No placar de APIs separado, é #3 no composite, atrás do Sage (74,0) e do Liquid d1 (73,0), e #2 em capability atrás do Sage (78,6). O líder de pesos abertos é o Quyet-1.0-Large (71,4 / capability 81,7). No novo Decision Index 0.3 do Hugging Face (6/10), o Jev faz 60,11, no grupo empatado do rank 2, atrás do pplx-decider v1.1 (62,75). Veja a news. Notas do catálogo inalteradas (acurácia segue 8: placares públicos verificáveis).

JevBench v1.5.7 (edição anterior, conferida em 5/10/2026; não comparável com o v1.6)

No placar ao vivo do JevBench v1.5.7 (111 sistemas), o Jev 1.13.0 tem score oficial 72,1 (#3), atrás do Cygnet 73,7 e do Winnow-12B Q8 73,2. Na manchete separada de capability do placar, lidera com 80,0. Números lidos da página; ver news. Sem mudança de nota nesta ficha por enquanto.

Fit / anti-fit

Fit quando você precisa de: classificação, roteamento, scoring, gates semânticos, guardrails, checagens em shadow mode, branching em automações — qualquer coisa cujo output de produto é uma decisão tipada.

Anti-fit quando você precisa de: explicações, rascunhos, chat multi-passo com tools, pesquisa aberta, ou qualquer fluxo que é o ensaio.

Arquitetura (reconstrução independente)

Reconstrução especulativa de caixa-preta a partir de Archer Hume — Jev’s Architecture Unmasked (17 set 2026). Não é confirmação da TypeSafe. Números só os do ensaio ou de reconstruções abertas; MoE e o desenho exato do head são inferência.

Sondagens independentes da API TypeSafe (latência vs contexto, isolamento de perguntas, efeitos de conjunto de opções) mais prior art apontam para um transformer causal reaproveitado para decisões: encoding de state compartilhado, branches de pergunta isoladas e readout direto de probabilidade em vez de texto autoregressivo.

  1. Readout numérico, não decode AR — probabilidades saem de um head sobre hidden states (slot ou pointer), não de tokens gerados tipo “91%”. O output_tokens de billing no ensaio é tratado como contabilidade, não como prova de passos de decode.
  2. State compartilhado + perguntas isoladas — o state é encoded uma vez (KV / prefix); cada pergunta é um branch que lê o state mas não irmãos. Mover um segredo de um sibling para o state muda a visibilidade nos probes.
  3. Backbone causal — provável decoder LM pré-treinado com post-train de decisão (vendor: RLCD). Encoder bidirecional não fica descartado de fora, mas encaixa pior em serving com prefix compartilhado.
  4. Opções interagem listwise antes da escolha — opções parecem misturar antes da distribuição (opção irrelevante extra desloca odds entre existentes; sensibilidade à ordem). Cabe head de slots na posição final ou scoring pointer sobre estados das opções.
  5. Treina a distribuição; confidência é aritmética — proper scoring em outcomes (log / Brier), depois confidência derivada da distribuição (ex.: distância da uniforme) — não um segundo “LLM de confiança”.
  6. Sparse MoE — menos certo — inferido pelo perfil prefill-only; não medido. O ensaio marca isso como especulação.
  7. Branches como batch, não conversa — perguntas são work items independentes sobre o mesmo state; sem cadeia answer→próxima-pergunta com decode dentro do mesmo request.

Reconstruções / pares abertos: Kev (LoRA em Qwen2.5-0.5B), Laya (ModernBERT-large), NanoJev (Qwen3-0.6B + decision heads), jevlike (starter research option-attention). Nenhum é produto TypeSafe.

Artificial Analysis Decision Index v1.0 (13/10/2026)

Pelo artigo de lançamento do AA, o Jev 1.13 lidera com 58 (GLiDE e Microsoft-Decision-1 com 54). HLE-MultiChoice 21 (os outros ≤15); acurácia no AA-Omniscience 35, mas não alucinação 35 (2º); When2Call 81 (4º); WildGuardTest 94. US$ 42 por 1M de tarefas (na fronteira de Pareto de custo), 0,13 s de mediana por tarefa. O Claude Haiku 5.5 (Low) faz 61, mas é 11× mais lento e custa 4,4×. Notas inalteradas: a acurácia já era 8. O AA é um placar separado e independente (quatro avaliações: AA-Omniscience-Decision, HLE-MultiChoice, When2Call, WildGuardTest). Notas e posições não se comparam com o Decision Index 0.3 nem com o JevBench. O AA acha todos os modelos de decisão confiantes demais no geral, sobretudo nas tarefas de conhecimento e raciocínio; a maioria é razoavelmente calibrada em When2Call e WildGuardTest.