你给模型发一段程序状态，再附上几个带类型的问题，它不写一个字，只回你一组带概率的答案。整个过程一次并行完成，耗时70到500毫秒。

这是TypeSafe AI的Jev。它把这类模型叫System One，借的是卡尼曼那套"快思考"的说法。背后的赌注是：软件里绝大多数判断——这条工单归哪个组、这句话急不急——本来就是系统1的活，我们却一直租用系统2来做。

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Jev于2026年9月15日发布，融资4000万美元，由DCVC领投，作者是Diogo Almeida，他曾在OpenAI参与共同发明RLHF和InstructGPT。定价是每百万输入token 0.042美元，输出免费。

需要先说清楚：以上都是TypeSafe自己给出的数字，自测、未经第三方复现。

整个API只有三种问题

这不是需要绕开的限制，这就是设计本身。三种原语分别是Choice、Score和Noul。

Choice用于分类。你给出指令和一组选项，它返回.choice、每个选项的.probabilities，以及.confidence。最多支持255个选项，每个选项只花几个token，所以应该把完整的团队列表或分类列表丢进去，而不是先自己筛一遍。另外记得加一个明确的"其他"选项，让模型在都不合适时能说"都不像"，而不是硬挑一个最接近的错误答案。

Score用于打分。给两到十个有序等级，用文字描述每一级，它返回的.score是一个可以落在等级之间的位置，比如1.035，同时给出概率和置信度。等级索引来自数组顺序，第0级就是数组第一项。

Noul返回一个0到1之间的数，表示答案为"是"的概率。它没有置信度字段，因为这个数本身就是信念。

状态可以是任何东西

state参数可以是一个字符串、一个JSON对象，或者一段文本数组。上下文不止一处时用对象，字段可以自己命名。

一个工单场景里，state里放工单主题、消息列表、订单信息和退款政策，questions里同时问四件事：归哪个部门、客户有多烦躁、客户是否明确要求退款、政策是否覆盖这种情况。一次调用，四个答案一起回来。

Python侧装typesafe-sdk，JavaScript和TypeScript侧装@typesafe-ai/sdk，两个SDK都从环境变量读TYPESAFE_API_KEY，默认模型是jev-latest。如果不想用SDK，只有一个端点：POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone。

密钥从console.typesafe.ai/settings/keys获取，早期访问需要排队，也可以走Vercel AI gateway。

值得抄走的五个模式

把完整选项列表交给模型，而不是自己先做短名单。每个选项只花几个token，省这一步反而容易漏掉正确答案。

永远留一个"其他"。模型需要一个出口，否则它只能在给定选项里挑最不坏的那个。

用文字描述等级，而不是只给数字。Score的等级是给人读的描述，模型据此判断位置。

把多个问题打包进一次调用。并行返回是这套API的核心收益，拆成多次调用等于放弃它。

把state组织成命名字段。上下文一多，结构化比拼接字符串更可靠。

会咬人的失败模式

TypeSafe自己列出的坑包括：把选项列表截短导致模型被迫在错误集合里选择；忘记加"其他"选项；把Score的等级顺序搞反，因为索引来自数组顺序；以及把Noul的输出当成置信度来用——它本身就是概率，不是对某个判断的信心。

还有一条贯穿全文的提醒：性能数字来自厂商自测，没有第三方复现。

发布后48小时内已经有人用它做出了东西，具体是什么，TypeSafe没有展开。