Jevで開発する

クイックスタート

プレイグラウンドで判断を1つ検証

Jevの入力と出力を理解するには、プレイグラウンドが最も手軽です。質問の内容が決まったらAPIキーを作成し、プロダクトに接続します。

1. 1

   プレイグラウンドを開く

   サインインしてJev AIプレイグラウンドを開き、実際の業務コンテキストを入力します。

2. 2

   コンテキストを準備

   判断に必要な情報をテキスト、JSONオブジェクト、またはテキスト配列で渡します。

3. 3

   質問を追加

   Choice、Score、Noulを選びます。1回のリクエストで3種類すべてを組み合わせられます。

4. 4

   コードに接続

   ワークスペースでAPIキーを作成し、SDKまたはRESTから本番エンドポイントを呼び出します。

入力

判断に必要な情報をコンテキストに含める

コンテキストはすべての質問が参照する情報です。単純なケースには文字列を、チケット、注文、ポリシーを合わせて判断する場合はJSONオブジェクトを使います。

現在の入力範囲：テキスト、JSONオブジェクト、テキスト配列に対応しています。画像、音声、動画の入力には対応していません。

質問タイプ

小さな質問を組み合わせて判断する

各質問は具体的で範囲を明確にします。同じコンテキストへの複数の質問は並列で評価されるため、判断を分けるためだけに呼び出しを連結する必要はありません。

{
  "type": "noul",
  "instructions": "Does this message convey urgency?",
  "criteria": {
    "true": "Explicitly needs immediate attention",
    "false": "No urgency expressed"
  }
}

"instructions": {
  "potential_duplicate": {
    "name": "John Smith",
    "location": "Oakland, California",
    "last_employer": "Google"
  },
  "question": "Is the resume for the same person as `potential_duplicate`?"
}

{
  "state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
  "model": "typesafe/jev-1.14",
  "questions": {
    "department": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Which team should handle this?",
      "criteria": {
        "billing": "Payments, invoicing, refunds",
        "technical": "Bugs, outages, integrations",
        "sales": "Pricing, upgrades, new accounts"
      }
    }
  }
}

{
  "state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
  "model": "typesafe/jev-1.14",
  "questions": {
    "frustration": {
      "type": "score",
      "instructions": "How frustrated is the customer?",
      "criteria": [
        "Calm",
        "Frustrated",
        "Very angry"
      ]
    }
  }
}

{
  "state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
  "model": "typesafe/jev-1.14",
  "questions": {
    "is_urgent": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does this convey urgency?",
      "criteria": {
        "true": "Explicitly time-sensitive",
        "false": "No urgency expressed"
      }
    }
  }
}

出力

レスポンスをコードで活用

回答、使用量、elapsedMs は data.result に含まれます。API キーでのリクエストの消費クレジットは data.creditsUsed で確認できます。回答の ID は送信した質問 ID と同じです。

• answers: Choiceは選択結果、確率、確信度を返します。Scoreはスコア、凡例、段階ごとの確率、確信度を返します。Noulはnoulを返します。
• usage: input_tokens と output_tokens を含みます。
• elapsedMs: リクエスト送信から結果受信までの時間です。検証を含み、モデル推論だけの時間ではありません。

確率と確信度は自動化のシグナルであり、業務上の正確性を保証しません。リスクの高い操作には高いしきい値や人による確認を使ってください。

{
  "code": 0,
  "message": "ok",
  "data": {
    "result": {
      "answers": {
        "is_urgent": {
          "type": "noul",
          "noul": 0.95
        }
      },
      "usage": {
        "input_tokens": 296,
        "output_tokens": 20
      },
      "elapsedMs": 200
    },
    "creditsUsed": 1
  }
}

{
  "code": 0,
  "message": "ok",
  "data": {
    "result": {
      "answers": {
        "department": {
          "type": "choice",
          "choice": "billing",
          "probabilities": {
            "billing": 0.88,
            "technical": 0.12,
            "sales": 0
          },
          "confidence": 0.81
        }
      },
      "usage": {
        "input_tokens": 318,
        "output_tokens": 34
      },
      "elapsedMs": 200
    },
    "creditsUsed": 1
  }
}

{
  "code": 0,
  "message": "ok",
  "data": {
    "result": {
      "answers": {
        "frustration": {
          "type": "score",
          "score": 1.05,
          "legend": {
            "0": "Calm",
            "1": "Frustrated",
            "2": "Very angry"
          },
          "probabilities": {
            "0": 0,
            "1": 0.95,
            "2": 0.05
          },
          "confidence": 0.92
        }
      },
      "usage": {
        "input_tokens": 304,
        "output_tokens": 18
      },
      "elapsedMs": 200
    },
    "creditsUsed": 1
  }
}

{
  "code": 0,
  "message": "ok",
  "data": {
    "result": {
      "answers": {
        "is_urgent": {
          "type": "noul",
          "noul": 0.95
        }
      },
      "usage": {
        "input_tokens": 307,
        "output_tokens": 20
      },
      "elapsedMs": 200
    },
    "creditsUsed": 1
  }
}

APIリファレンス

コンテキストを評価して構造化回答を返す

HTTP APIの詳細：型付き質問に基づいてコンテキストを評価し、各質問に構造化回答を1つ返します。

Authorization: Bearer <API_KEY>
Content-Type: application/json

curl -X POST https://thejevai.com/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "typesafe/jev-1.14",
    "state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
    "questions": {
      "is_urgent": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Does this convey urgency?"
      }
    }
  }'

{
  "state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
  "model": "typesafe/jev-1.14",
  "questions": {
    "is_urgent": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does this convey urgency?"
    }
  }
}

APIキーはサーバー側の環境変数に保管してください。ブラウザーのコードに含めたり、リポジトリにコミットしたりしないでください。このページではリクエスト項目、質問タイプ、レスポンス形式、エラーコード、再試行を説明します。

利用可能なモデル

すべての判断モデルを1つのインターフェースで呼び出す

Playground と API は、固定バージョンと latest エイリアスを含む 23 個の OpenRouter 判断モデル ID に対応しています。リクエスト形式は共通で、変更するのは model フィールドだけです。

latest エイリアスは先頭の ~ が必須で、プロバイダーの最新バージョンに自動追従します。バージョンを固定する場合は、バージョン付きのモデル ID を選んでください。既存の typesafe/jev-1.13 リクエストも引き続き利用できます。

curl -X POST https://thejevai.com/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "<MODEL_ID>",
    "state": "Replace this with your business state.",
    "questions": {
      "decision": {
        "type": "choice",
        "instructions": "Choose the most appropriate result.",
        "criteria": {
          "option_a": "Option A",
          "option_b": "Option B"
        }
      }
    }
  }'

これら 23 モデルは POST /v1/systemone と共通の Jev クレジットルールを使用します。上流のモデルが大きな入力に対応していても、当 API は 1 リクエストにつき 8 問、JSON 本文 32 KiB までです。Playground ではテキストまたは JSON を編集できます。対応モダリティと質問タイプはプロバイダーによって異なります。:free は上流のバリアント名であり、Jev API のクレジットが無料になる意味ではありません。Laya には個別の API ドキュメントがあります。

エージェントでの利用

コーディングエージェントでJevを使う

Jev Agent Skillは、実行と権限をアプリケーション側に保ちながら、Codex、Claude Code、Cursorなどの対応エージェントが限定的な判断にAPIを使う方法を説明します。

npx skills add jev-ai/jev-agent-skill

export JEV_API_KEY="sk_your_key_here"
export JEV_LANGUAGE="en-US"

Jev Agent Skillを使ってください。このサポートチケットをbilling、technical、account、salesのいずれか1つに分類してください。選んだチーム、各選択肢の確率、確信度を返してください。まだ顧客に連絡したり、チケットを変更したりしないでください。

チケット：年間プランの料金を二重に請求されたため、返金を希望します。

このツール呼び出しを実行する前に、Jev Agent Skillを使ってください。人の承認なしで安全に実行できるか判断してください。副作用、取り消し可能性、範囲、ポリシーを考慮し、危険または不確かな場合は実行しないでください。

ツール：delete_customer_records
引数：{where: last_login < 2023-01-01}
ポリシー：データベースを破壊的に変更する操作には、バックアップと人の承認が必要です。

Jev Agent Skillを使って、このタスクに適した許可済みモデルを1つ選んでください。まず品質を優先し、次にコンテキスト容量とコストを考慮してください。選んだモデル、各候補の確率、エスカレーションが必要かを返してください。まだモデルを呼び出さないでください。

タスク：100kトークンの顧客紛争を確認する。
候補：fast-model（32k、低コスト）、reasoning-model（200k、高コスト）、fallback-model（128k、中コスト）。

この主張を公開するのに証拠が十分か、Jev Agent Skillで確認してください。情報源の質と新しさ、主張を直接裏付けているか、矛盾がないかを考慮してください。公開可否の確率と、追加で必要な検証作業を返してください。まだ公開しないでください。

主張：当社のAPIにより処理時間の中央値が40%短縮されました。
証拠：先月実施した120件の社内ベンチマーク。実際の本番トラフィックのデータはなく、以前のレポートでは12%の改善が示されています。

このタスクが完了しているか、Jev Agent Skillで確認してください。complete、verify_more、incompleteのいずれかを返してください。目的、変更したファイル、実行したテスト、既知の不足、対象環境での検証状況を考慮してください。

目的：本番エンドポイントにAPIキー認証を追加する。
完了内容：Authorizationの確認とAPIキーの検索を追加。
検証：ユニットテストは成功。本番リクエストとレート制限の動作は未検証。

エラー処理

エラーと再試行

エンドポイントは標準のHTTPステータスコードを使い、エラー内容をJSONで返します。

429または529が返された場合、同じリクエストをすぐに送り直さず、指数バックオフで再試行してください。標準の再試行ポリシーを持つSDKでは自動処理できます。