No converse.
Decida.
Jev es el primer System One Model: una clase completamente nueva de IA construida para máquinas, no para conversaciones. Estado no estructurado entra, decisiones probabilísticas type-safe salen. Sin generación de tokens. Sin alucinaciones. Respuestas calibradas en 70–500 ms.
Una clase completamente nueva de inteligencia
Jev renuncia a la generación de texto para ganar superpoderes que los LLM no pueden igualar.
Confianza calibrada
Cada respuesta incluye una probabilidad epistémicamente honesta. Mayor confianza significa mayor precisión, consistentemente.
Cero alucinaciones
Las salidas son valores type-safe predefinidos. El modelo no puede descarrilar porque nunca genera texto libre.
Latencia de 70–500 ms
El muestreo paralelo genera todas las salidas en una sola consulta. 40–200× más rápido que los LLM de frontera en tareas System One.
Type-safe por diseño
Las estructuras de salida se definen por adelantado. Los errores de tipo son matemáticamente imposibles.
Entrenamiento RLCD
Reinforcement Learning for Calibrated Decisions: optimizado para probabilidades honestas, no para preferencias de chat humano.
Nativo de software
Piense en Jev como una llamada a función con inteligencia de frontera. Intégrelo en código normal como un if inteligente.
LLM tradicionales vs. Jev
Dos órdenes de magnitud más rápido, más barato y más fiable en decisiones estructuradas.
De estado a decisión en 3 pasos
Integre Jev en su código como una llamada a función.
Defina su salida
Declare la estructura type-safe de las decisiones que necesita: clasificación, puntuación, enrutamiento o ramificación.
Envíe el estado
Pase contexto no estructurado (un párrafo, un log, un perfil de usuario) como entrada. Sin ingeniería de prompts.
Obtenga respuestas calibradas
Valores type-safe con puntuaciones de confianza en milisegundos. Componga cualquier flujo de trabajo.
Construido para la automatización, no para la conversación
Donde el software necesita decisiones rápidas y fiables, Jev encaja.
Reglas de decisión difusas
Reemplace cadenas de if frágiles con decisiones de IA calibradas.
Enrutamiento inteligente
Enrute tickets, leads o solicitudes por puntuación de confianza.
Extracción de datos
Extraiga campos estructurados de texto no estructurado.
Puntuación de calidad
Puntúe cualquier entrada según sus propios criterios.
Flujos inteligentes
Clasificar, enrutar, puntuar, extraer y ramificar donde las reglas manuales son demasiado frágiles.
Más informaciónGarantías matemáticas, no promesas
La fiabilidad de Jev proviene de su arquitectura, no de guardarraíles añadidos después.
Cero errores de tipo
Las estructuras de salida están predefinidas. Los errores de tipo son matemáticamente imposibles, no simplemente improbables.
Sin alucinaciones
Jev nunca genera texto libre. No puede inventar porque no genera cadenas.
Epistémicamente honesto
Cuando Jev dice 95 % de confianza, acierta el 95 % de las veces. El entrenamiento RLCD garantiza probabilidades honestas.
Consistencia por diseño
Entradas similares producen respuestas similares. Comportamiento determinista del que los sistemas pueden depender.
Cocreado por un inventor de ChatGPT
Diogo Almeida fue cocreador de los métodos detrás de ChatGPT; luego dedicó 2 años a construir la próxima generación.
Precios transparentes
$0.042 por millón de tokens de entrada. Los tokens de salida son gratis, demasiado baratos para medirlos.
Certified & Compliant with
Preguntas frecuentes
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¿En qué se diferencia Jev de ChatGPT y otros LLM?
Jev no es un chatbot. Es un System One Model construido para decisiones estructuradas. Nunca genera texto; devuelve valores type-safe con probabilidades calibradas. Eso lo hace 40–200× más rápido, mucho más barato e inmune a las alucinaciones.
¿Qué significa "System One"?
Tomado de la psicología: el sistema 1 es el pensamiento rápido e intuitivo; el sistema 2 es el razonamiento lento y deliberado. Jev automatiza las decisiones rápidas y repetitivas que el software toma millones de veces al día, dejando el razonamiento lento a humanos o LLM.
¿Puede Jev reemplazar mi LLM?
No, y ese es el punto. Jev maneja decisiones estructuradas (clasificar, enrutar, puntuar, extraer). Su LLM sigue encargándose de la generación abierta. Se complementan: LLM para chat, Jev para automatización.
¿Cómo evita alucinaciones Jev?
El espacio de salida de Jev está predefinido como valores type-safe. Nunca genera cadenas libres, por lo que no puede producir información que no se ajuste a la estructura declarada. Los errores de tipo son matemáticamente imposibles.
¿Qué método de entrenamiento usa Jev?
RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions), un nuevo método optimizado para probabilidades epistémicamente honestas en lugar de preferencias de chat humano.
¿Cuánto cuesta?
Los tokens de entrada cuestan $0.042 por millón ($42 por mil millones). Los tokens de salida son gratis. Al mismo nivel de inteligencia, Jev es dos órdenes de magnitud más barato que los LLM de frontera en tareas System One.
Empiece a construir con Jev
Jev está en acceso anticipado. Cuéntenos su caso de uso y lo configuramos.