Jev 1.14 更新了什么？图片输入、目标定位与长上下文

客服工单里除了文字，还经常附有截图。这次开放的图片功能，让 Jev 可以结合文字和截图判断“画面里有没有报错弹窗”。使用 1.14，还可以找出截图中某个按钮的位置。

TypeSafe 于 2026 年 10 月 14 日发布 Jev 1.14。这次更新包含模型改进，也开放了一组需要单独开启的实验功能。最容易混淆的一点是：Box 目标定位要求使用 1.14，但图片输入和长上下文也支持 1.13。 来源：官方发布公告。

更新速览

更新内容	Jev 1.13	Jev 1.14
模型改进	原有版本	整体改进，官方预计多语言能力提升最明显
图片输入	实验功能，需开启	实验功能，需开启
`box` 问题类型	不支持	实验功能，需开启
扩展上下文	实验功能，需开启	实验功能，需开启

官方将这些实验功能称为“danger zone”，目前主要用于尝试新想法和开发原型，需要主动开启。对于多语言能力，官方表示有所改进，但没有公布具体提升幅度。来源：更新说明。

图片可以放在哪里

图片可以用于请求中的三个位置：

state：上下文。 放入待判断的截图或照片，供问题引用。
instructions：问题说明。 为某个问题提供参考图片。
criteria：判断标准。 用示例图片定义候选类别或评分等级。

先在 assets 中定义图片，再在需要的位置引用它，就能询问图片内容、与参考图比较，或用图片定义选项。无论使用 1.13 还是 1.14，发送图片时都需要添加以下请求头：

TypeSafe-Danger-Zone-Images: true

支持 PNG 和 JPEG 格式。发送前要将图片调整到文档规定的尺寸范围内，接口不会自动缩放超出限制的图片。来源：图片文档。

常见用途包括：

客服分流： 判断截图是否出现某种错误状态。
商品检查： 将商品实拍图与标准示例图进行比较。
图片分类： 参照示例图，将图片归入预设类别。

程序可以直接使用这些判断结果，完成工单分配、检查或分类。

Box：找出图片中的目标位置

Choice 用来选择类别，Box 则用来定位图片中的一个目标，例如截图上的按钮，或照片里的杯子。

返回结果包含两部分：

box：目标边框。 包括 top、bottom、left、right 四条边的位置。
confidence：置信度。 表示模型对定位结果有多大把握。

坐标从图片左上角算起，用相对于图片宽、高的比例表示，范围为 0 到 1。绘制边框时，将横向坐标乘以图片宽度，纵向坐标乘以图片高度即可。例如，图片宽 1,200 像素，left: 0.25 就是距左边缘 300 像素。来源：Box 文档。

下面的 JSON 展示了如何描述一个 Box 请求。发送完整的 multipart 请求时，还需要将图片放在名为 screen-image 的文件字段中上传，并添加前面的图片功能请求头：

{
  "model": "jev-1.14.0",
  "state": { "screenshot": "screen-asset-7c91" },
  "assets": {
    "screen-asset-7c91": { "type": "image", "part": "screen-image" }
  },
  "questions": {
    "button": {
      "type": "box",
      "instructions": "Locate the Submit button in `screenshot`."
    }
  }
}

Box 不需要 criteria。示例中的问题会返回一个目标边框，用来定位所描述的按钮，而不是列出页面上的所有按钮。来源：Box 请求格式。

长上下文与价格

模型文档列出的 1.13 和 1.14 默认设置相同：

每次请求最多 64k token： 包含上下文和全部问题。
每个问题最多 32k token： 包含上下文和该问题。

本站展示价格：每百万输入 token 0.084 美元，输出免费。

文档超出默认长度时，可以单独开启长上下文模式，将每次请求和每个问题的上限都提高到 262k token：

TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true

1.13 和 1.14 都支持这一模式，token 单价不变，但更长的输入仍会增加总费用。官方也指出，长输入会增加耗时并降低准确率。需要处理的资料超出默认长度时，再开启即可。来源：长上下文设置。

图片也会折算为输入 token，按与文本相同的单价计费，而不是按张收费。响应中的 usage.input_tokens 包含图片消耗的 token。来源：图片计费。

该选哪个版本

截至 10 月 16 日，文档中的版本名称对应关系为：

jev-1.14.0： 明确指定 1.14。
jev-preview： 当前指向 1.14。
jev-latest： 当前仍指向 1.13。

根据发布公告，jev-latest 计划在发布一周后切换到 1.14。现阶段要使用 1.14，可以直接指定 jev-1.14.0，避免受到别名切换的影响。

按使用需求，可以这样安排：

已有文本处理流程： 先保留当前版本，再评估是否升级。
需要 Box 或想体验模型改进： 使用 jev-1.14.0。
需要处理图片或长文档： 为相应请求添加功能开关。

Vercel AI Gateway 也已接入 Jev 1.14，其模型标识为 typesafe-ai/jev-1.14.0。不同渠道的名称和请求格式可能不同，接入时以所选渠道的说明为准。来源：Vercel 10 月 15 日更新。

下一步

想先了解 Jev 如何返回程序可直接使用的判断结果，可以阅读什么是 System One 模型与 Jev。如果还想了解同类模型，参见 Microsoft-Decision-1 介绍。

也可以在 defapi 体验 Jev 1.13。这是 1.13 的入口；要使用 Box 等 1.14 功能，需要选择支持相应版本和功能的渠道。