Jev는 코드에 더 많은 텍스트가 아닌 판단을 돌려줍니다. 그 판단을 실행하는 곳이 JevStation입니다.
티켓, 리뷰, 툴 호출, 모델 답변을 보내고 Choice, Score, Noul 질문을 던지면 확률과 신뢰도가 담긴 타입 지정 답변이 돌아옵니다. 파싱할 필요 없이 바로 임계값을 적용할 수 있습니다. JevStation은 TypeSafe의 System One 모델 Jev와, 같은 규약을 따르는 모든 의사결정 모델(Cloudflare Clef, Perplexity Decider, OpenAI Luna Decisions)을 키 하나로 실행합니다.
- 질문 유형: Choice, Score, Noul
- 3질문 유형: Choice, Score, Noul
- 평가 1회당 타입 지정 질문 수
- 12평가 1회당 타입 지정 질문 수
- 평가 1회당: 기본 1 크레딧, 8,000자 또는 5개 질문 초과 시 3 크레딧
- 1–3 크레딧평가 1회당: 기본 1 크레딧, 8,000자 또는 5개 질문 초과 시 3 크레딧
Hi, I've been trying to connect my Stripe account for 3 days and it keeps failing with 'invalid redirect'. I'm losing sales every hour this is down. Please help ASAP.
답변
- 팀
- integrations99%
- 긴급도
- 3.7/4 · Critical77%
- 이탈 위험
- 예80%
실제 Jev 출력 · 0.89초 · 2026-10-09 수집
기본적으로 비공개입니다. 스레드는 학습에 사용되지 않습니다.
주요 기능
Jev 주변의 모든 것을 맡아 드립니다
판단은 Jev가 내리고, 그 평가가 실제 업무에서 제대로 쓰이도록 하는 나머지는 JevStation이 처리합니다. 기본 실행은 1 크레딧(state 최대 8,000자, 질문 최대 5개)이며, 더 큰 실행은 3 크레딧입니다. 실패한 실행은 0 크레딧입니다.
크레딧 계량
기본 평가는 1 크레딧(state 최대 8,000자, 질문 최대 5개)이고, 더 큰 실행은 3 크레딧입니다. 크레딧은 답변이 도착할 때 차감되며, 제공자 오류가 나면 자동으로 환불됩니다.
잔액 확인사용 방법
state를 넣으면 구조화된 답변이 나옵니다
실제로 거치는 순서대로 세 단계입니다. 판단할 내용을 붙여넣고, 타입 지정 질문을 최대 12개 작성한 다음, 답변을 읽습니다. 각 질문은 확률 분포와 함께 타입 지정 값으로 돌아오므로, 코드가 어느 쪽으로 분기할지는 응답을 파싱하는 대신 응답 자체가 결정합니다.
- 01
state 붙여넣기
플레이그라운드를 열고 Jev가 판단할 내용을 붙여넣으세요. 지원 티켓, 리뷰, 명세서, JSON 레코드 무엇이든 가능합니다.
- 02
타입 지정 질문 작성
Choice, Score, Noul 질문을 평가당 최대 12개까지 추가하고, 각 질문의 선택지를 정의하는 기준을 함께 적습니다.
- 03
답변 읽기
Jev가 타입 지정 값, 확률 분포, 신뢰도 점수를 반환합니다. 스레드를 보관하거나 질문 세트를 플레이북으로 게시할 수 있습니다.
포지셔닝
JevStation과 텍스트 생성 LLM
언어 모델은 문장을 쓰고, 그 문장을 다시 파싱하는 일은 여러분 몫입니다. Jev는 코드가 이미 기대하는 형태로 판단 자체를 돌려줍니다.
정체
JevStation
System One 모델 위에서 동작하는 JevStation 워크스페이스
텍스트 생성 LLM
다음 토큰을 예측하는 모델
출력 형태
JevStation
타입 지정 값과 그 뒤의 확률 분포
텍스트 생성 LLM
JSON으로 억지로 맞춰 다시 파싱해야 하는 문장
신뢰도
JevStation
모든 Choice와 Score 답변에 보정된 신뢰도 값 제공
텍스트 생성 LLM
프롬프트에서 요청하지 않으면 없음
비용 관리
JevStation
기본 평가 1 크레딧, 대형 평가 3 크레딧, 실패 시 자동 환불
텍스트 생성 LLM
토큰, 재시도, 잘못된 출력을 직접 관리
활용 사례
사람들이 Jev에게 묻는 것
Jev는 일부러 좁은 역할에 집중합니다. 글을 쓰지 않고 판단합니다. 한 번 실행하면 타입 지정 질문을 최대 12개까지 받아, 질문마다 타입 지정 값, 전체 확률 분포, 신뢰도 점수를 돌려줍니다. 공유 카탈로그에서 가장 자주 보이는 유형은 다음과 같습니다.
지원 티켓 분류
티켓 묶음을 state로 붙여넣고, 긴급도는 Noul 질문으로, 복잡도는 Score 질문으로 물어보세요.
리뷰 모더레이션
Choice로 리뷰가 긍정, 중립, 부정 중 무엇인지 묻고, 키워드 목록 대신 답변의 확률을 기준으로 분기하세요.
루브릭 채점
긴 문서를 state로 바꾸고 모든 섹션을 같은 루브릭으로 채점하면 결과를 서로 비교할 수 있습니다.
팀 플레이북
마침내 잘 작동한 질문 세트를 게시하세요. 다음 사람은 빈 프롬프트가 아니라 여러분의 기준에서 시작합니다.
Jev 배우기
System One 모델의 작동 방식부터 시작하세요.
Jev가 무엇인지, 평가 1회에 실제로 얼마가 드는지, 팀이 에이전트 루프에서 어떻게 활용하는지를 출처와 함께 짧게 설명합니다.
What Is a System One Model? Jev, Explained
A System One model like Jev returns typed decisions with calibrated probabilities instead of text. How it works, how RLCD differs from RLHF, and its limits.
가이드 읽기Jev Use Cases: 12 System One Model Decisions
What can Jev do? Twelve decisions it makes in an agent or pipeline, from ticket triage to tool-call guards, each with its question set and a free tool page.
가이드 읽기Jev as a Judge: What One Yes/No Question Catches
Can a text-free model judge LLM output? One Jev question ranks backdoored code at AUROC 0.976 for ~$0.04 per 1,000 checks. Where it holds, where it breaks.
가이드 읽기What One Jev Evaluation Costs, Measured
We made 11 real Jev calls across every state size and question count, fitted the token model and measured the cost: $0.000012 to $0.000377 per evaluation.
가이드 읽기