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ChatGPT 공동 발명자가 만든

채팅 말고,
의사결정을.

Jev는 최초의 System One Model입니다. 대화가 아닌 기계를 위해 만들어진 완전히 새로운 클래스의 AI죠. 구조화되지 않은 상태를 입력하면 타입 세이프한 확률적 판단을 출력합니다. 토큰을 생성하지 않고, 환각도 일으키지 않으며, 70–500 밀리초 내에 교정된 답을 반환합니다.

얼리 액세스 신청 작동 방식 보기

70–500ms 응답 시간

40–200x LLM 대비 빠름

제로 환각

Jev AI 프로젝트 요약

C:\PROJECT\

POST /v1/decide
{
  "input": "...",
  "schema": {
    "route":   "string",
    "score":   "number"
  }
}

→ {
  "route":  "billing",
  "score":  0.94,
  "confidence": 0.97
}

70–500ms

엔드투엔드 지연

$0.042

백만 입력 토큰당

무료

출력 토큰

100%

타입 세이프 출력

기술

완전히 새로운 클래스의 지능

Jev는 텍스트 생성을 포기하는 대신 LLM이 따라올 수 없는 능력을 얻었습니다.

교정된 신뢰도

모든 답변에는 인식론적으로 정직한 확률이 함께 제공됩니다. 신뢰도가 높다 = 정확하다는 것을 일관되게 보여줍니다.

환각 제로

출력은 사전 정의된 타입 세이프 값뿐입니다. 자유 텍스트를 생성하지 않으므로 모델이 빗나갈 수 없습니다.

70–500ms 지연

병렬 샘플러가 단일 쿼리로 모든 출력을 생성합니다. System One 작업에서 최첨단 LLM보다 40–200배 빠릅니다.

설계에 의한 타입 세이프

출력 구조는 사전 정의됩니다. 타입 오류는 수학적으로 발생할 수 없습니다.

RLCD 훈련

교정된 의사결정을 위한 강화 학습 — 인간 채팅 선호가 아닌 정직한 확률을 최적화합니다.

소프트웨어 네이티브

Jev는 최첨단 지능의 함수 호출입니다. 스마트 if문처럼 일반 코드에 삽입하세요.

비교

기존 LLM vs Jev

구조화된 의사결정에서 두 자릿수 더 빠르고, 저렴하고, 신뢰할 수 있습니다.

Feature	기존 LLM 채팅 최적화	Most Popular Jev 의사결정 최적화
지연	3–329초	70–500 밀리초
출력 유형	자유 텍스트	타입 세이프 구조화 값
환각	가능	불가능
신뢰도	과신·비일관	교정됨·일관됨
입력 가격	$0.20–10 / MTok	$0.042 / MTok
출력 가격	입력의 약 5배	무료
샘플링	순차(토큰별)	병렬(단일 쿼리)
타입 오류	가능	수학적으로 불가능

작동 방식

상태에서 판단까지 3단계

함수 호출처럼 코드에 삽입하세요.

출력 정의

필요한 타입 세이프 판단 구조를 선언하세요 — 분류, 점수, 라우팅, 분기.

상태 전달

단락, 로그, 사용자 프로필 등의 비구조화 컨텍스트를 입력으로 전달합니다. 프롬프트 엔지니어링이 필요 없습니다.

교정된 답변 획득

신뢰 점수가 포함된 타입 세이프 값을 밀리초 내에 반환합니다. 어떤 워크플로에도 조합할 수 있습니다.

사용 사례

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.

스마트 워크플로

수작업 규칙이 취약한 곳에서 분류·라우팅·점수·추출·분기를 수행합니다.

자세히

서브세컨드 응답

사용자가 "AI를 기다리는" 것을 느끼지 못하는 AI 기능.

실시간 개인화

의도를 실시간으로 분류하고 UX를 적응시킵니다.

라이브 검열

스트리밍 콘텐츠를 실시간으로 점수화·필터링합니다.

대화 가드레일

탈옥 및 이탈 질의를 즉시 감지합니다.

실시간 앱

70–500ms 지연은 UX가 중요한 장면에서 AI를 쓸 수 있다는 뜻입니다.

자세히

대규모 Map-Reduce

최첨단 지능으로 대규모 데이터셋을 처리합니다.

피처 엔지니어링

원시 텍스트를 ML 대응 피처로 변환합니다.

의미 분류

교정된 정확도로 수백만 문서를 분류합니다.

파이프라인 강화

AI 추출 속성으로 레코드를 보강합니다.

데이터 처리

페타바이트급 비구조화 데이터를 구조화된 피처와 인사이트로 변환합니다.

자세히

출력 검증

자신의 기준으로 LLM 응답을 검증합니다.

탈옥 감지

적대적 프롬프트가 모델에 도달하기 전에 차단합니다.

팩트 체크

주장의 인식론적 정직성을 점수화합니다.

품질 게이트

AI 파이프라인의 자동 인수 테스트입니다.

검증·가드

다른 AI 시스템의 출력을 점수화·평가·보호합니다.

자세히

Jev가 신뢰받는 이유

약속이 아닌, 수학적 보장

Jev의 신뢰성은 나중에 붙인 가드레일이 아니라 아키텍처 그 자체에서 옵니다.

타입 오류 제로

출력 구조는 사전 정의됩니다. 타입 오류는 수학적으로 불가능합니다 — 단지 "잘 일어나지 않는" 것이 아닙니다.

환각 없음

Jev는 자유 텍스트를 생성하지 않습니다. 문자열을 생성하지 않으므로 지어낼 수 없습니다.

인식론적으로 정직

Jev가 95% 확신이라고 하면 실제로 95%의 정확도입니다. RLCD 훈련이 정직한 확률을 보장합니다.

설계에 의한 일관성

유사한 입력은 유사한 답을 생성합니다. 시스템이 의지할 수 있는 결정론적 동작입니다.

ChatGPT 공동 발명자가 구축

Diogo Almeida는 ChatGPT의 기반이 된 방법을 공동 발명했습니다 — 그 후 2년에 걸쳐 다음 세대를 구축했습니다.

투명한 가격

$0.042 / 백만 입력 토큰. 출력 토큰은 무료 — 셀 필요조차 없을 만큼 쌉니다.

Certified & Compliant with

FAQ

자주 묻는 질문

찾는 답이 없나요? 팀에 문의하세요.

Jev는 ChatGPT 같은 LLM과 뭐가 다른가요?

Jev는 챗봇이 아닙니다. 구조화된 의사결정을 위해 만들어진 System One Model입니다. 텍스트를 생성하지 않고 교정된 확률이 포함된 타입 세이프 값을 반환합니다. 덕분에 40–200배 빠르고, 훨씬 저렴하며, 환각에 면역입니다.

"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.

Jev는 어떻게 환각을 피하나요?

Jev의 출력 공간은 타입 세이프 값으로 사전 정의되어 있습니다. 자유 문자열을 생성하지 않으므로 선언된 구조에 맞지 않는 정보를 생성할 수 없습니다. 타입 오류는 수학적으로 불가능합니다.

Jev는 어떤 훈련 방법을 사용하나요?

RLCD(교정된 의사결정을 위한 강화 학습) — 인간 채팅 선호가 아닌 인식론적으로 정직한 확률을 최적화하는 새로운 훈련 방법입니다.

비용은 얼마인가요?

입력 토큰은 백만당 $0.042(십억당 $42)입니다. 출력 토큰은 무료입니다. 동일한 지능 수준에서 Jev는 System One 작업에서 최첨단 LLM보다 두 자릿수 저렴합니다.

얼리 액세스

Jev로 구축 시작하기

Jev는 현재 얼리 액세스 단계입니다. 사용 사례를 알려주시면 설정을 도와드리겠습니다.

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