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채팅 말고,
의사결정을.
Jev는 입력 정보를 분류, 라우팅, 점수 평가에 쓸 수 있는 구조화된 판단으로 바꿉니다. 1.14는 모델을 개선하고 이미지 입력, Box, 긴 컨텍스트를 실험 기능으로 제공합니다.
판단 결과를 코드에서 바로 활용
출력을 정의하고 맥락을 전달한 뒤 결과를 업무 흐름에 연결하세요.
사전 정의된 출력
애플리케이션에서 처리할 수 있는 구조로 결과를 반환합니다.
신뢰도 점수
신뢰도를 참고해 검토가 필요한 결과를 구분할 수 있습니다.
기존 코드와 연동
분류와 점수 평가 결과를 기존 처리 흐름에 연결합니다.
이미지 입력 · 실험 기능
1.13과 1.14에서 PNG와 JPEG 이미지를 맥락 정보로 사용할 수 있습니다.
Box · 실험 기능
1.14에서 이미지 속 대상의 경계 상자와 신뢰도를 반환합니다.
긴 컨텍스트 · 실험 기능
두 버전 모두 한도를 262k 토큰으로 늘릴 수 있습니다. 긴 요청은 속도와 정확도가 낮아질 수 있습니다.
상태에서 판단까지 3단계
함수 호출처럼 코드에 삽입하세요.
출력 정의
애플리케이션에서 처리할 수 있는 구조로 결과를 반환합니다.
상태 전달
출력을 정의하고 맥락을 전달한 뒤 결과를 업무 흐름에 연결하세요.
교정된 답변 획득
분류와 점수 평가 결과를 기존 처리 흐름에 연결합니다.
대화가 아닌 자동화를 위해
소프트웨어가 빠르고 신뢰할 수 있는 판단이 필요한 모든 곳에 Jev가 적합합니다.
퍼지 판단 규칙
취약한 if 체인을 교정된 AI 판단으로 대체합니다.
지능형 라우팅
신뢰 점수로 티켓·리드·요청을 라우팅합니다.
데이터 추출
비구조화 텍스트에서 구조화 필드를 추출합니다.
품질 점수
자신의 기준으로 모든 입력에 점수를 매깁니다.
Jev 활용하기
출력 구조와 신뢰도를 바탕으로 업무 흐름을 설계하세요.
사전 정의된 출력
애플리케이션에서 처리할 수 있는 구조로 결과를 반환합니다.
신뢰도 점수
신뢰도를 참고해 검토가 필요한 결과를 구분할 수 있습니다.
기존 코드와 연동
분류와 점수 평가 결과를 기존 처리 흐름에 연결합니다.
사이트 표시 가격
사이트 표시 가격은 입력 100만 토큰당 0.084달러이며 출력은 무료입니다.
Certified & Compliant with
자주 묻는 질문
찾는 답이 없나요? 팀에 문의하세요.
Jev 1.14에서 달라진 점은 무엇인가요?
여러 영역을 조금씩 개선했으며 특히 다국어 작업의 개선을 기대할 수 있습니다. 이미지와 긴 컨텍스트는 두 버전의 실험 기능이며 Box는 1.14가 필요합니다.
"System One"은 무슨 뜻인가요?
심리학에서 빌린 용어입니다: 시스템 1은 빠르고 직관적인 사고, 시스템 2는 느리고 신중한 추론입니다. Jev는 소프트웨어가 매일 수백만 번 실행하는 빠르고 반복적인 판단을 자동화합니다 — 느린 추론은 인간이나 LLM에 맡깁니다.
Jev가 내 LLM을 대체할 수 있나요?
아니요 — 그게 핵심입니다. Jev는 구조화된 판단(분류·라우팅·점수·추출)을 처리합니다. LLM은 계속 오픈엔드 생성을 담당합니다. 둘은 상호 보완적입니다: LLM은 채팅, Jev는 자동화입니다.
구조화된 출력이면 판단도 정확한가요?
정해진 형식을 따른다고 판단까지 항상 맞는 것은 아닙니다. 신뢰도를 참고해 결과를 처리할 수 있습니다.
Jev는 어떤 훈련 방법을 사용하나요?
RLCD(교정된 의사결정을 위한 강화 학습) — 인간 채팅 선호가 아닌 인식론적으로 정직한 확률을 최적화하는 새로운 훈련 방법입니다.
가격은 얼마인가요?
사이트 표시 가격은 입력 100만 토큰당 0.084달러이며 출력은 무료입니다.
Jev로 구축 시작하기
Jev는 현재 얼리 액세스 단계입니다. 사용 사례를 알려주시면 설정을 도와드리겠습니다.