Você manda o contexto e uma pergunta. Ele devolve um valor, não um texto.
O JEV é o primeiro System One da TypeSafe. Em vez de escrever um parágrafo explicando o que achou, ele recebe um estado com as informações que você tem e uma pergunta tipada, e responde com o valor que aquele tipo pede. É essa a diferença que interessa pra quem está montando automação: o retorno já chega num formato que o código lê sem interpretação no meio.
São três tipos de resposta. O Choice escolhe uma das opções que você listou. O Score dá uma nota seguindo a régua que você descreveu. O Noul estima, de 0 a 1, se uma afirmação se sustenta diante do contexto recebido.
Cada pergunta pode ser avaliada sozinha, e várias podem rodar ao mesmo tempo. Na prática isso muda o desenho do problema: uma decisão grande se quebra em perguntas pequenas e o resultado final volta a ser combinado pelo seu próprio código, com regra fixa, no lugar de confiar num parágrafo que você teria que interpretar depois.
A documentação oficial é o ponto de partida.
É lá que estão os tipos de pergunta, o formato da chamada e os exemplos mantidos por quem constrói o modelo.
Não tem app pra instalar. Você chama o modelo e monta a pergunta.
O JEV responde por chamada, e não por um programa que você baixa e abre. Quem já mexe com API entra rápido, e quem nunca mexeu precisa de alguém que programe ou de um agente que escreva a chamada. O caminho é sempre o mesmo, independente de onde você acessa.
Escolhe por onde chamar
Pela TypeSafe, pelo OpenRouter ou pelo Vercel AI Gateway. O formato do pedido é igual nos três.
Monta o estado
Tudo que o modelo precisa saber pra julgar entra aqui: a mensagem, o histórico, as regras do seu caso.
Escreve a pergunta tipada
Decide se aquilo é um Choice, um Score ou um Noul, e descreve a régua com clareza.
Usa o valor que voltou
O retorno entra direto numa condição do seu código, sem precisar de ninguém lendo texto no meio.
Quando o fluxo precisa decidir sozinho, com o mesmo critério toda vez.
O ganho aparece nos lugares em que uma pessoa hoje lê algo e classifica na cabeça. É trabalho repetitivo, o critério varia conforme o cansaço e o resultado quase nunca fica registrado. Quatro situações em que isso cabe:
Detectar urgência
Uma mensagem que chegou é pedido urgente ou pode esperar? A resposta vira prioridade na fila.
Escolher a ferramenta
Diante de um pedido, o agente decide qual ação disparar entre as que existem.
Classificar conversa
Etiquetar assunto, tom ou estágio de um atendimento sem alguém abrindo cada caso.
Checar uma afirmação
Ver se o que foi dito se sustenta diante do contexto, e separar o que precisa de revisão.
Começa com uma pergunta só, num caso que você já sabe responder.
O jeito mais rápido de entender se o modelo serve pra você é escolher uma decisão pequena que você toma todo dia e transformar ela numa pergunta. Junta dez casos antigos, dos quais você já conhece a resposta certa, e roda os dez. Se o resultado bater, aí vale ligar no fluxo de verdade.
ESTADO: a mensagem que chegou, mais o histórico do cliente
PERGUNTA: essa mensagem é urgente?
TIPO: Noul, de 0 a 1
REGRA: acima de 0.8 entra na fila de hoje
ABAIXO DISSO: uma pessoa lê antes de decidir
O que faz diferença no resultado é a descrição da régua. Pergunta vaga devolve nota instável, e a mesma situação acaba recebendo valores diferentes em dias diferentes. Escrever o critério do jeito que você explicaria pra alguém que entrou hoje na equipe resolve boa parte disso.
Em três lugares, com o mesmo formato de chamada.
A TypeSafe é a fonte oficial: é dela o modelo, e é na documentação dela que o formato fica descrito. Pelo OpenRouter ele aparece como typesafe/jev-1.13, e pelo Vercel AI Gateway como typesafe-ai/jev. Em todos os casos o pedido leva as mesmas três partes: o modelo, o estado e as perguntas.
Isso importa na hora de decidir: se o seu projeto já passa por um desses caminhos, você não precisa abrir conta nova nem mudar a forma de escrever a chamada. Trocar de porta de entrada depois também não obriga a reescrever a lógica que você montou em volta.
Confiança alta não é garantia, e o modelo só enxerga o que você entregou.
O valor de confiança que volta é uma estimativa do próprio modelo sobre o que ele acabou de responder, e não tem o peso de uma probabilidade estatística. Serve pra separar o que pode seguir direto do que precisa de revisão, e é assim que ele deve ser usado. Vale lembrar também que o JEV julga apenas o estado que recebeu: informação que ficou de fora do contexto simplesmente não entra na conta, e o erro que aparece ali costuma estar no que você não mandou, não no que ele respondeu.
