Nicht chatten.
Entscheiden.
Jev ist das erste System One Model – eine völlig neue Klasse von KI, gebaut für Maschinen statt für Gespräche. Unstrukturierter Zustand hinein, typsichere probabilistische Entscheidungen heraus. Keine Token-Generierung. Keine Halluzinationen. Kalibrierte Antworten in 70–500 ms.
Eine völlig neue Klasse von Intelligenz
Jev gibt Textgenerierung auf und gewinnt dafür Superkräfte, die LLMs nicht erreichen.
Kalibrierte Konfidenz
Jede Antwort enthält eine epistemisch ehrliche Wahrscheinlichkeit. Höhere Konfidenz bedeutet höhere Genauigkeit – konsequent.
Null Halluzinationen
Ausgaben sind vordefinierte typsichere Werte. Das Modell kann nicht abdriften, weil es nie freien Text generiert.
70–500ms Latenz
Paralleles Sampling erzeugt alle Ausgaben in einer einzigen Abfrage. 40–200× schneller als Spitzen-LLMs bei System-One-Aufgaben.
Typsicher by Design
Ausgabestrukturen sind vordefiniert. Typfehler sind mathematisch unmöglich.
RLCD-Training
Reinforcement Learning for Calibrated Decisions – optimiert für ehrliche Wahrscheinlichkeiten, nicht für menschliche Chat-Präferenzen.
Software-nativ
Denk an Jev als Funktionsaufruf mit Spitzenintelligenz. Einbau in normalen Code wie ein intelligentes if-Statement.
Herkömmliche LLMs vs. Jev
Bei strukturierten Entscheidungen zwei Größenordnungen schneller, günstiger und zuverlässiger.
In 3 Schritten vom Zustand zur Entscheidung
Jev wie einen Funktionsaufruf in deinen Code einbauen.
Ausgabe definieren
Deklariere die typsichere Struktur deiner Entscheidungen – Klassifikation, Bewertung, Routing oder Verzweigung.
Zustand senden
Übergib unstrukturierten Kontext – einen Absatz, ein Log, ein Nutzerprofil – als Eingabe. Kein Prompt-Engineering nötig.
Kalibrierte Antworten erhalten
Typsichere Werte mit Konfidenzwerten in Millisekunden. In beliebige Workflows kombinierbar.
Für Automatisierung gebaut, nicht für Konversation
Überall dort, wo Software schnelle, zuverlässige Entscheidungen braucht, passt Jev.
Fuzzy-Entscheidungsregeln
Zerbrechliche If-Ketten durch kalibrierte KI-Entscheidungen ersetzen.
Intelligentes Routing
Tickets, Leads oder Anfragen nach Konfidenzwert routen.
Datenextraktion
Strukturierte Felder aus unstrukturiertem Text extrahieren.
Qualitätsbewertung
Beliebige Eingaben anhand deiner Kriterien bewerten.
Smarte Workflows
Klassifizieren, routen, bewerten, extrahieren und verzweigen, wo handgeschriebene Regeln zu fragil sind.
Mehr erfahrenMathematische Garantien, nicht Versprechen
Jevs Zuverlässigkeit kommt von der Architektur – nicht von nachträglich aufgeklebten Guardrails.
Null Typfehler
Ausgabestrukturen sind vordefiniert. Typfehler sind mathematisch unmöglich – nicht bloß „unwahrscheinlich".
Keine Halluzinationen
Jev generiert nie freien Text. Es kann nichts erfinden, weil es keine Strings generiert.
Epistemisch ehrlich
Wenn Jev 95 % Konfidenz sagt, liegt es zu 95 % richtig. RLCD-Training garantiert ehrliche Wahrscheinlichkeiten.
Konsistenz by Design
Ähnliche Eingaben erzeugen ähnliche Antworten. Deterministisches Verhalten, auf das sich Systeme verlassen können.
Mitentwickelt von einem ChatGPT-Erfinder
Diogo Almeida war Mitentwickler der Methoden hinter ChatGPT – dann verbrachte er 2 Jahre mit dem Aufbau der nächsten Generation.
Transparente Preise
$0,042 pro Million Eingabe-Token. Ausgabe-Token sind kostenlos – zu billig zum Messen.
Certified & Compliant with
Häufig gestellte Fragen
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Was unterscheidet Jev von ChatGPT und anderen LLMs?
Jev ist kein Chatbot. Es ist ein System One Model für strukturierte Entscheidungen. Es generiert nie Text – es liefert typsichere Werte mit kalibrierten Wahrscheinlichkeiten. Dadurch ist es 40–200× schneller, deutlich günstiger und immun gegen Halluzinationen.
Was bedeutet „System One"?
Aus der Psychologie entlehnt: System 1 ist schnelles, intuitives Denken; System 2 ist langsames, überlegtes Schließen. Jev automatisiert die schnellen, repetitiven Entscheidungen, die Software millionenfach täglich trifft – das langsame Schlussfolgern bleibt Menschen oder LLMs überlassen.
Kann Jev mein LLM ersetzen?
Nein – und genau das ist der Punkt. Jev übernimmt strukturierte Entscheidungen (Klassifizieren, Routen, Bewerten, Extrahieren). Dein LLM übernimmt weiterhin offene Textgenerierung. Sie ergänzen sich: LLM für Chat, Jev für Automatisierung.
Wie vermeidet Jev Halluzinationen?
Jevs Ausgaberaum ist als typsichere Werte vordefiniert. Es generiert nie freie Strings und kann daher keine Informationen produzieren, die nicht zur deklarierten Struktur passen. Typfehler sind mathematisch unmöglich.
Welche Trainingsmethode nutzt Jev?
RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions) – ein neues Trainingsverfahren, optimiert für epistemisch ehrliche Wahrscheinlichkeiten statt für menschliche Chat-Präferenzen.
Was kostet es?
Eingabe-Token kosten $0,042 pro Million ($42 pro Milliarde). Ausgabe-Token sind kostenlos. Bei gleicher Intelligenzstufe ist Jev bei System-One-Aufgaben zwei Größenordnungen günstiger als Spitzen-LLMs.
Mit Jev losbauen
Jev befindet sich im frühen Zugang. Erzähl uns von deinem Anwendungsfall – wir richten alles ein.