Jev 対 dJev
dJev はスピードと画像向けに作られたホスト型の意思決定モデルです。Jev は choice・score・はい／いいえを扱うホスト型のテキスト意思決定モデルで、すべての回答にキャリブレーション済みの確率が付きます。何が違い、それぞれ何时合い、コストはどうか。独立系ホスト型ゲートウェイ。TypeSafe の公式サイトではありません。
dJev とは
Maisa 社の dJev は、DiffusionGemma ベースのホスト型意思決定モデルです。テキストに加えて画像も受け付け、公開資料では短いレイテンシが強調されています。Jev とは別の製品であり、独自のアカウント、独自の料金、独自のプレビュー規約を持ちます — 片方への登録がもう片方への登録を意味することはありません。
何を選んでいるのか
Jev はテキストに特化しています。1 つのリクエストが共有の状態と最大 8 つの名前付き質問 — choice、score、はい／いいえ — を運び、すべての回答は宣言した選択肢の集合の中で確率付きで返ります。判断の対象が画像やカメラフレームであれば、それは dJev の本領です。自分側で何かを自動承認させる前に、その確率がキャリブレーションされているかどうかについての dJev 自身の説明を読んでください。
リクエストの比較
両者とも型付き判断の形状を話すので、アーキテクチャ上の動きは同じです：状態は自分のもののまま、criteria は自分で書くポリシーであり、モデルは有界な回答を返します。運用面の違いはアカウントと課金（dJev は独自）、データ経路（画像はカメラや画面の内容をスコープに入れる）、アクセス方法です。Optio は Bearer キーで Jev を提供します：入力 1,000 トークンにつき 1 クレジット、有効期限のないクレジット、そして文言を検証するための無料 Playground。
このサイトが実行しているもの
Optio は Jev を呼び出します。dJev を再販することはなく、このページは dJev のサイトでもありません。判断に画像が必要なら dJev を直接呼んでください。コードがしきい値を設定できるテキストの判断 — ルーティング、リスクスコア、ポリシーチェック — を必要としているなら、ここで Jev を呼んでください。
強みと正直な限界
構築前に知っておくべきは Jev の限界です：テキストのみを読み、1 リクエストあたり最大 8 質問で、約 100,000 文字という state の上限は 32k トークンの上游コンテキストの前にあります。入力がテキストで判断にしきい値が必須という条件での強みは、すべての回答が自分の選択肢集合上の確率を運ぶこと — そして失敗の経路が、もっともらしい間違った文字列ではなく、request_id 付きのエラー形状であることです。
クイック比較
| 質問 | Jev | Jev 対 dJev |
|---|---|---|
| 入力 | テキスト（文字列、配列、JSON オブジェクト。最大 10 万文字） | 画像とテキスト |
| 回答 | choice／score／はい-いいえ。宣言した選択肢上の確率 | 型付き判断。キャリブレーションの主張はモダリティによって異なる |
| 料金 | $10 で 100,000 クレジットから。有効期限なし。1 クレジット ≈ 入力 1,000 トークン | dJev 独自のアカウントと料金 |
| 無料で試す | Playground：匿名 1 日 30 回、サインイン 50 回 ＋ 登録で 5 API クレジット | dJev のサイトのプレビュー規約 |
よくある質問
- Jev と dJev、どちらが安いですか？
- Optio 上のテキスト判断であれば：1 クレジットで典型的な 400 トークンのリクエストをカバーし、Starter の単価は $0.0001 です。dJev は独自のサイトで別途料金が設定されているので、正直な答えは：両方の方法でワークロードを試算することです。構造的な問いは画像が必要かどうか — 不要なら、判断単位のテキスト料金に勝るものはありません。
- 同じパイプラインで dJev と Jev を併用できますか？
- はい — 別々のエンドポイントです。よくあるパターン：dJev がスクリーンショットやドキュメント画像を判断し、Jev がシステムが抽出したテキストに対してルーティング・スコアリング・ポリシーの判断を行います。判断はそれぞれ、その入力型のある場所に留めてください。
- キャリブレーション済みの確率を返すのはどちらですか？
- Jev はすべての回答に宣言した選択肢上の確率を返し、choice と score には confidence も付きます — 型付き回答空間の狙いはそこです。画像判断では、どちらのモデルを選んでも自分のデータでキャリブレーションを検証すべきです。どのモデルのキャリブレーションの主張も、未検証のままあらゆるタスクに耐えるものはありません。
- これは Jev の公式サイトですか？
- いいえ。Optio は Jev を呼び出すための独立運営のゲートウェイであり、TypeSafe やこのページで言及している代替モデルのいずれとも提携関係にありません。