Author: Dominicode

Leíste qué es Jev. Te convenció la idea de un modelo que no genera texto, solo decide. Y sigues sin una sola llamada en tu código.

Ese es el hueco entre entender una herramienta y saber cómo usar Jev de verdad: la primera llamada es la que te enseña dónde se tropieza.

Saber qué es una herramienta y tenerla respondiendo en tu terminal son cosas distintas. Con Jev se tropieza en sitios que no esperas: un noul que no es un número, un alias de modelo que cambia sin avisarte, preguntas que funcionan peor en castellano.

Así que vamos con el caso más pequeño que tiene sentido en un proyecto real: clasificar los comentarios que llegan a un blog. Paso a paso, en orden.

En corto: para empezar con Jev crea una API key en la consola de TypeSafe, guárdala en TYPESAFE_API_KEY y haz un POST a https://api.typesafe.ai/v1/systemone con un state y un mapa de questions tipadas. Con el SDK (@typesafe-ai/sdk o typesafe-sdk) es una sola llamada. El tropiezo más común es tratar el noul como un número: es un objeto y el valor está en .noul.

Jev es un modelo de TypeSafe AI al que le mandas un texto (state) y preguntas cerradas de tres tipos (noul, choice, score), y te devuelve respuestas tipadas con probabilidades en lugar de texto libre. Si quieres la parte conceptual (RLCD, por qué no genera texto, cuándo compite con un LLM), está en qué es Jev y por qué sus probabilidades están calibradas. Aquí vamos a lo práctico.

El caso: triaje de comentarios del blog

A un blog de developers llegan preguntas técnicas, feedback y spam. Solo algunos piden respuesta del autor, y alguno trae un tono que conviene revisar. Tres decisiones, una por primitiva:

• kind (choice): pregunta técnica, feedback o spam.
• needs_reply (noul): ¿necesita respuesta del autor?
• tone (score): de amable a hostil.

Paso 1: pruébalo sin código en el Playground

Antes de instalar nada, abre el Playground e inicia sesión. Pega un comentario como state:

Muy buen post. Una duda: en el ejemplo del interceptor, ¿por qué usas inject() fuera del constructor? En mi proyecto con Angular 17 me da error.

Añade una pregunta noul:

{
  "needs_reply": {
    "type": "noul",
    "instructions": "Does this comment need a reply from the author of the post?"
  }
}

Después añade un choice y un score y mira las tres respuestas juntas.

Paso 2: la API key, en una variable de entorno

Crea la key en console.typesafe.ai/keys y guárdala como variable de entorno. Los SDK la leen de TYPESAFE_API_KEY sin que tengas que pasarla.

En bash o zsh:

export TYPESAFE_API_KEY="tu-api-key"

En PowerShell:

$env:TYPESAFE_API_KEY = "tu-api-key"

La key vive en el servidor. Nunca en el frontend. El SDK de TypeScript tiene una opción dangerouslyAllowBrowser que viene a false por algo: si lo activas en el navegador, cualquiera abre las DevTools y se lleva tu key.

Paso 3: tu primera llamada a Jev con cURL

Con la key en el entorno, esta es la llamada mínima. En Windows, lánzala desde Git Bash o WSL: en PowerShell 5.1 curl es un alias de Invoke-WebRequest y el heredoc no funciona.

curl -X POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer $TYPESAFE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @- <<'EOF'
{
  "model": "jev-latest",
  "state": { "comment": "Muy buen post. ¿Por qué usas inject() fuera del constructor? Me da error." },
  "questions": {
    "needs_reply": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does `comment` need a reply from the author of the post?"
    }
  }
}
EOF

Tres campos en el body: state (texto, objeto o array), model (obligatorio si vas por HTTP) y questions. La clave de cada pregunta (needs_reply) la eliges tú y no se envía al modelo: solo sirve para encontrar la respuesta después.

Paso 4: cómo usar Jev con el SDK de TypeScript

Necesitas Node 20 o superior. Este código es del SDK de TypeScript v0.6.0 (15 de septiembre de 2026), en el que los niveles de score pasan a ser un array ordenado:

npm install @typesafe-ai/sdk
# o
bun add @typesafe-ai/sdk

Y el triaje completo:

import { choice, noul, score, TypeSafeClient } from '@typesafe-ai/sdk'

const client = new TypeSafeClient() // lee TYPESAFE_API_KEY

export async function triageComment(postTitle: string, comment: string) {
  return client.systemOne({
    state: { post_title: postTitle, comment },
    questions: {
      kind: choice('What kind of message is `comment`?', {
        technical_question: 'The reader asks a technical question about the post or its code',
        feedback: 'Opinion, praise, criticism or a correction about the post',
        spam: 'Promotion, links unrelated to `post_title`, or bot-generated text',
      }),
      needs_reply: noul('Does `comment` need a reply from the author of the post?', {
        true: 'It asks something only the author can answer, or reports an error in the post',
        false: 'It is a thank-you, a general opinion, or spam',
      }),
      tone: score('How hostile is the tone of `comment`?', [
        'Friendly or neutral',
        'Critical but respectful',
        'Hostile or insulting',
      ]),
    },
  })
}

Fíjate en los backticks: `comment` y `post_title` le dicen a Jev qué campo del state mirar en cada pregunta. Y no hay model: el SDK usa jev-latest por defecto. Los tipos de answers se infieren de las preguntas, así que answers.kind.choice ya viene tipado como 'technical_question' | 'feedback' | 'spam'.

Separar el comentario en tres preguntas pequeñas en vez de pedir "analiza este comentario" es la decisión de diseño que más importa. En el hilo de lanzamiento en Hacker News, un usuario describía el antipatrón así: "A lot of people have become prompt maximalists, asking for complex multi-part solutions or dynamic workflows in a single prompt." Y otro, que todavía no lo había probado, contaba cómo rediseñaría con Jev su app de seguimiento de paquetes: "Using Jev I’d decompose the prompt into a bunch of smaller questions, then I’d combine the answers in software."

Paso 5: qué devuelve Jev y cómo leerlo

Jev devuelve un objeto con tres claves: answers (una entrada por pregunta, con el mismo nombre que le diste), model (la versión exacta que respondió) y usage (los tokens).

Esto es lo que devuelve la API para el comentario del Paso 1 pasado por triageComment (valores de ejemplo, forma exacta):

{
  "model": "jev-1.13.0",
  "answers": {
    "kind": {
      "type": "choice",
      "choice": "technical_question",
      "confidence": 0.91,
      "probabilities": { "technical_question": 0.94, "feedback": 0.06, "spam": 0.0 }
    },
    "needs_reply": { "type": "noul", "noul": 0.97 },
    "tone": {
      "type": "score",
      "score": 0.12,
      "confidence": 0.82,
      "legend": { "0": "Friendly or neutral", "1": "Critical but respectful", "2": "Hostile or insulting" },
      "probabilities": { "0": 0.88, "1": 0.12, "2": 0.0 }
    }
  },
  "usage": { "input_tokens": 214, "output_tokens": 58 }
}

Campo	Qué es	Lo que suele confundir
model	La versión concreta que respondió	Pediste jev-latest y te dice jev-1.13.0. Guárdalo en tus logs
noul	Probabilidad de "sí", de 0 a 1	Es answers.needs_reply.noul, no answers.needs_reply. No trae confidence
choice	La opción elegida	Mira también probabilities (suman 1) y confidence
score	Media ponderada sobre los índices 0..n-1	Puede caer entre niveles: 0.12 no es "nivel 0", es "casi 0"
legend	Texto de cada nivel del score	Te evita guardar el array de niveles en otro sitio
usage	Tokens de entrada y salida	Pagas solo la entrada (0,042 $ por millón). output_tokens no es cero, pero es gratis

Si consumes la API con fetch en vez del SDK, esa respuesta entra a tu sistema sin tipos. Es justo la frontera donde conviene validar con un schema: te lo explico en el curso de Zod para TypeScript, y el patrón es el mismo para cualquier API externa.

Paso 6: cómo usar Jev en Python

Python 3.10 o superior:

pip install typesafe-sdk
# o
uv add typesafe-sdk

from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score, TypeSafeClient

comment = "Muy buen post. ¿Por qué usas inject() fuera del constructor? Me da error."

with TypeSafeClient() as client:
    response = client.system_one(
        state={"post_title": "Interceptores en Angular", "comment": comment},
        questions={
            "kind": Choice(
                instructions="What kind of message is `comment`?",
                criteria={"technical_question": None, "feedback": None, "spam": None},
            ),
            "needs_reply": Noul(
                instructions="Does `comment` need a reply from the author of the post?",
            ),
            "tone": Score(
                instructions="How hostile is the tone of `comment`?",
                criteria=["Friendly or neutral", "Critical but respectful", "Hostile or insulting"],
            ),
        },
    )

print(response.choices["kind"].choice)
print(response.nouls["needs_reply"].noul)
print(response.scores["tone"].score)

Los argumentos son instructions= y criteria= en las tres clases. Si vienes de otro tutorial con options= o levels=, eso no existe.

Qué vía elegir para cada momento

	Playground	cURL	SDK TypeScript	SDK Python
Para qué	Afinar preguntas	Comprobar key y endpoint	Integrarlo en tu backend Node/Bun	Scripts, notebooks, FastAPI
Necesitas	Cuenta	Key + terminal	Key + Node 20+	Key + Python 3.10+
Reintentos ante 429/5xx	No aplica	Los programas tú	Incluidos	Incluidos
Límite / riesgo	No ves cómo se comporta con tus datos reales en volumen	Sin tipos: es fácil leer mal la respuesta	Si lo ejecutas en el navegador, expones la key	Si lees response.answers[...] sin mirar el tipo, el error de .noul aparece en ejecución

Los tropiezos del primer día

El noul es un objeto. if (answers.needs_reply > 0.5) no hace lo que crees: en TypeScript no compila y en Python lanza un TypeError al comparar. Es answers.needs_reply.noul > 0.5.

jev-latest se mueve. Hoy apunta a jev-1.13.0, pero el alias avanza con cada release estable. Mientras pruebas, da igual. En cuanto calibres umbrales, fija la versión con new TypeSafeClient({ defaultModel: 'jev-1.13.0' }). GET /v1/models hoy solo lista los alias; el ID versionado que te respondió lo tienes en el campo model de cada respuesta.

Preguntas en inglés. El inglés es el idioma principal de entrenamiento y donde mejor acierta. Las instructions y los criteria van en inglés. El state puede ir en castellano, pero mide antes de fiarte.

State limpio. Manda el comentario y el título del post, no el HTML de la página ni el hilo entero. Solo acepta texto: si el comentario lleva una captura, Jev no la ve.

Errores HTTP. Un 401 es la key y un 422, el body: el propio error te dice qué campo falla.

El SDK de TypeScript ya reintenta 408, 429 y 5xx por ti.

Límites de este primer setup

Unos cuantos comentarios en el Playground no validan nada. Que te devuelva confidence: 1.0 puede pasar, y no significa que acierte siempre en tu dominio. Otro comentario del hilo de HN lo dice sin rodeos: "It can't hallucinate, but it doesn't mean it can't make wrong decisions." Antes de automatizar nada necesitas una muestra etiquetada a mano y comparar. Es el mismo razonamiento que te cuento en evals deterministas para agentes de IA.

La latencia que ves en tu terminal no es la de la doc. La documentación de modelos habla de unos 100 ms por consulta, y eso es inferencia. Desde mi red, contra jev-1.13.0, medí una mediana de unos 258 ms reutilizando la conexión TLS y unos 628 ms abriendo una conexión nueva. Si lo llamas desde una función serverless que abre conexión en cada invocación, cuenta con la cifra alta.

Los rate limits no son un contrato. Hoy son 250.000 tokens por segundo y 1.200 peticiones por minuto, pero la propia doc avisa de que se están ajustando dinámicamente y pueden cambiar sin aviso. Si quieres pasar por Jev el histórico de comentarios de golpe, móntalo con cola y reintentos, no con un Promise.all de diez mil llamadas.

Siguiente paso: qué hacer con el confidence

¿Qué haces con un needs_reply de 0.62 o un kind con confidence 0.55? El patrón de umbrales (automatizar lo claro, mandar lo dudoso a revisión humana) está en el post sobre qué es Jev.

Lo que sí puedes hacer hoy: coge los últimos 30 comentarios de tu blog, tu canal o tu repo, etiquétalos a mano y pásalos por el script del Paso 4. En una hora sabrás si Jev acierta con tus datos, que es lo único que importa.

Y si trabajas con Claude Code, instala la skill oficial para que tu agente conozca la API sin que se la expliques:

claude plugin marketplace add typesafe-ai/skills
claude plugin install typesafe@typesafe-ai

Con otros agentes: npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-ai. Y si quieres llevar ese flujo con agentes de la idea a un producto en producción, es lo que hacemos en Construye con IA.

Qué hacer con esos números es el centro de Jev y las decisiones tipadas con IA: por qué lo que está calibrado son las probabilidades y no el confidence, cómo comprobarlo con casos de tu propio histórico y los patrones para llevarlo a producción.

Preguntas frecuentes

¿Qué necesito para empezar a usar Jev?

Una cuenta en la consola de TypeSafe y una API key. Para probar con cURL basta la terminal; para los SDK, Node 20 o superior (TypeScript) o Python 3.10 o superior. Si prefieres fetch sin SDK, funciona igual: es un POST con JSON, pero los tipos y los reintentos los programas tú.

¿Por qué mi noul nunca pasa del umbral?

Porque probablemente estás comparando el objeto entero. La respuesta de un noul es { "type": "noul", "noul": 0.97 }, así que el número está en answers.needs_reply.noul. Además, a diferencia de choice y score, el noul no trae campo confidence.

¿Tengo que pasar model en cada llamada?

En HTTP sí, es obligatorio. En los SDK no: usan jev-latest por defecto, o el que pongas en defaultModel o en la variable TYPESAFE_DEFAULT_MODEL. Cuando tengas umbrales ajustados, fija jev-1.13.0 para que un cambio de versión no te los mueva.

¿Puedo mandar el state en castellano?

Sí, lo acepta. Pero el inglés es donde mejor acierta, así que deja las preguntas y los criterios en inglés y mide el acierto con comentarios reales en castellano antes de automatizar decisiones.

¿Cómo pruebo Jev sin escribir código?

En el Playground: pegas un texto como state, añades preguntas noul, choice o score y ves las respuestas con sus probabilidades.

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Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

Misma Jev API, mismo modelo, misma pregunta. Una llamada tarda 258 ms. La otra, 628 ms.

Es lo que medí desde mi red contra jev-1.13.0: la mediana reutilizando la conexión TLS frente a la mediana abriendo una conexión nueva en cada petición. 2,4 veces más lento sin tocar una línea del request.

Esa diferencia no aparece en ningún tutorial de "tu primera llamada". Aparece en producción, junto con los 429, los 529 y un alias de modelo que cambia sin avisarte.

En corto: la Jev API es un único POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone síncrono. Mandas model, state y questions, y recibes answers tipadas con su distribución de probabilidad. En producción lo que importa es reintentar 429 y 529 con backoff, reutilizar la conexión y fijar jev-1.13.0 en lugar de jev-latest.

La Jev API es la interfaz HTTP de TypeSafe AI para su modelo Jev: le mandas un state y un mapa de preguntas tipadas (noul, choice, score) en peticiones síncronas que devuelven decisiones tipadas con su distribución de probabilidad. Si todavía no sabes qué es Jev y por qué sus probabilidades están calibradas, empieza por ahí.

Y si aún no has hecho tu primera llamada (API key, cURL, SDK), tienes el paso a paso en cómo usar Jev: de cero a tu primera llamada. Aquí vamos a lo que viene después.

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La forma real del request

Un caso típico de backend: llega un mensaje de un cliente y quieres saber qué pide, si es urgente y cuánto riesgo hay de que se vaya.

{
  "model": "jev-1.13.0",
  "state": {
    "solicitud": "Necesito cancelar mi suscripción inmediatamente porque me cobran el doble.",
    "plan_actual": "Pro_Anual"
  },
  "questions": {
    "intencion": {
      "type": "choice",
      "instructions": "What is the primary intent of `solicitud`?",
      "criteria": {
        "cancelar": "User wants to terminate their account or subscription",
        "queja_precio": "User complains about pricing without explicit cancellation",
        "soporte": "Technical problems or general inquiry"
      }
    },
    "es_urgente": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does `solicitud` express high urgency or indignation?"
    },
    "riesgo_churn": {
      "type": "score",
      "instructions": "Churn risk based on `solicitud` and `plan_actual`",
      "criteria": ["Nulo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Inminente"]
    }
  }
}

Tres campos obligatorios arriba: model, state y questions. Cada pregunta lleva type e instructions. En choice, criteria es un mapa de etiqueta a descripción. En score, un array ordenado de niveles. Las preguntas van en inglés y el state en castellano: lo explico en los límites.

Fíjate en los nombres entre backticks. Con ellos le dices a Jev qué parte del state tiene que juzgar.

No se parece a nada de /chat/completions, y es a propósito. Como resumió un usuario en el hilo de lanzamiento en Hacker News: "You're not just providing unstructured text and getting unstructured text back."

La forma real de la respuesta

Esto devuelve la Jev API para el request anterior (valores de ejemplo, forma exacta):

{
  "model": "jev-1.13.0",
  "answers": {
    "intencion": {
      "type": "choice",
      "choice": "cancelar",
      "probabilities": { "cancelar": 0.91, "queja_precio": 0.08, "soporte": 0.01 },
      "confidence": 0.87
    },
    "es_urgente": { "type": "noul", "noul": 0.93 },
    "riesgo_churn": {
      "type": "score",
      "score": 3.16,
      "legend": { "0": "Nulo", "1": "Bajo", "2": "Medio", "3": "Alto", "4": "Inminente" },
      "probabilities": { "0": 0.0, "1": 0.02, "2": 0.1, "3": 0.58, "4": 0.3 },
      "confidence": 0.52
    }
  },
  "usage": { "input_tokens": 342, "output_tokens": 41 }
}

Tres cosas que rompen integraciones:

• El noul es un objeto, no un número. El valor está en answers.es_urgente.noul, y no trae confidence.
• El score es una media ponderada sobre los índices 0..n-1. 3,16 no es "nivel 3": es "Alto, tirando a Inminente".
• model te dice qué versión respondió de verdad. Guárdalo en cada log.

Un fetch de producción: reintentos y conexión reutilizada

Si usas el SDK oficial, los reintentos ya vienen hechos: la doc dice que reintenta con backoff 429 y 529 y respeta retry-after. Si vas con fetch directo, esto es lo mínimo que yo pondría en producción (Node 22 o Bun):

import { QUESTIONS } from './jev-questions' // el mapa `questions` del bloque anterior

const JEV_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone'
const MODEL = 'jev-1.13.0' // versión fijada, no jev-latest
const RETRYABLE = new Set([429, 529])
const MAX_RETRIES = 3

type NoulAnswer = { type: 'noul'; noul: number }
type ChoiceAnswer<K extends string> = {
  type: 'choice'
  choice: K
  probabilities: Record<K, number>
  confidence: number
}
type ScoreAnswer = {
  type: 'score'
  score: number
  legend: Record<string, string>
  probabilities: Record<string, number>
  confidence: number
}

interface JevApiResponse {
  model: string
  answers: {
    intencion: ChoiceAnswer<'cancelar' | 'queja_precio' | 'soporte'>
    es_urgente: NoulAnswer
    riesgo_churn: ScoreAnswer
  }
  usage: { input_tokens: number; output_tokens: number }
}

const sleep = (ms: number) => new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms))

function retryDelayMs(res: Response, attempt: number): number {
  const retryAfter = Number(res.headers.get('retry-after')) // segundos
  if (Number.isFinite(retryAfter) && retryAfter > 0) return retryAfter * 1000
  return Math.min(500 * 2 ** attempt, 5000) + Math.random() * 250
}

export async function evaluarSolicitud(state: {
  solicitud: string
  plan_actual: string
}): Promise<JevApiResponse> {
  const apiKey = process.env.TYPESAFE_API_KEY
  if (!apiKey) throw new Error('TYPESAFE_API_KEY no configurada')

  const body = JSON.stringify({ model: MODEL, state, questions: QUESTIONS })

  for (let attempt = 0; ; attempt++) {
    const res = await fetch(JEV_URL, {
      method: 'POST',
      headers: { Authorization: `Bearer ${apiKey}`, 'Content-Type': 'application/json' },
      body,
    })

    if (res.ok) {
      const data = (await res.json()) as JevApiResponse
      console.info('jev', { model: data.model, input_tokens: data.usage.input_tokens })
      return data
    }

    if (!RETRYABLE.has(res.status) || attempt >= MAX_RETRIES) {
      throw new Error(`Jev API ${res.status}: ${await res.text()}`)
    }

    const delay = retryDelayMs(res, attempt)
    await res.body?.cancel() // libera la conexión para reutilizarla
    await sleep(delay)
  }
}

Sobre la conexión: el fetch de Node y el de Bun mantienen las conexiones abiertas con keep-alive dentro del mismo proceso. Lo que te lleva a los 628 ms es abrir una nueva en cada llamada: una función serverless en frío, un cliente HTTP creado dentro del handler o un Connection: close. Si usas un agente HTTP propio, créalo una vez a nivel de módulo y compártelo.

Y el as JevApiResponse es una promesa, no una comprobación. En la frontera con una API externa, valida con un schema antes de meter answers en tu lógica: lo cuento en integraciones seguras con Jev.

---

Fan-out: todas las preguntas en una llamada

Si necesitas cinco dimensiones de un mismo texto (idioma, intención, gravedad, toxicidad, si pasa a un humano), no hagas cinco llamadas.

Jev evalúa cada pregunta por separado y en paralelo contra el mismo state. Una respuesta no influye en otra. Por eso la doc recomienda meter en una sola petición todas las preguntas que tu código pueda necesitar, incluso las especulativas, y decidir después cuáles usar.

                      FAN-OUT ESPECULATIVO
  ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
  │                                                                           │
  │                  ┌──► Pregunta 1: Idioma ('es' | 'en')                    │
  │                  ├──► Pregunta 2: Intención de compra                     │
  │  Mismo state  ───┼──► Pregunta 3: Gravedad del incidente (score)          │
  │                  ├──► Pregunta 4: Lenguaje tóxico (noul)                  │
  │                  └──► Pregunta 5: Pasar a un agente humano (noul)         │
  │                                                                           │
  │  Resultado: 5 respuestas tipadas en una única llamada HTTP                │
  └───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Añadir preguntas apenas cambia el tiempo de respuesta: cinco preguntas cuestan prácticamente el mismo tiempo que una sola. Jev no genera texto, devuelve la decisión entera de una vez (unos 100 ms de inferencia según TypeSafe; en mi red, unos 250 ms end-to-end con la conexión reutilizada).

Lo que no es gratis son los tokens. La salida no se factura, pero cada pregunta extra suma tokens de entrada. La propia doc lo dice: "Extra questions still cost tokens".

---

Errores HTTP de la Jev API y qué hacer con cada uno

La referencia de la API documenta cuatro:

Código	Qué significa	Causa típica	Qué hacer
401 Unauthorized	API key ausente o inválida	Falta la cabecera Authorization o la variable de entorno está vacía	Revisar la key. No reintentar
422 Unprocessable Entity	El cuerpo no pasa la validación	Falta un campo obligatorio, pregunta mal formada, un choice con más de 255 opciones o un score con más de 10 niveles	Corregir el payload. El cuerpo del error te dice qué campo falla. No reintentar
429 Too Many Requests	Has superado tu límite de tasa	Picos de tráfico o lotes grandes sin control de concurrencia	Backoff exponencial y respetar retry-after si viene
529 Overloaded	TypeSafe está sobrecargado	Demanda alta en su lado	Backoff igual que el 429

Límites actuales

TypeSafe avisa en la página de modelos de que se están ajustando y pueden cambiar sin previo aviso:

• Tokens: 250.000 por segundo.
• Peticiones: 1.200 por minuto.
• Contexto: 64.000 tokens por request contando el state y todas las preguntas, y 32.000 para el state más la pregunta más larga. El segundo es el que te limita de verdad.

---

Los 3 errores más comunes al conectar la Jev API

                     ERRORES FRECUENTES EN LA Jev API
  ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
  │ 1. Preguntar sin backticks: Jev no sabe qué parte del state mirar.        │
  │ 2. Mandar el objeto de base de datos entero como state.                   │
  │ 3. Tratar un confidence alto como si fuera la respuesta correcta.        │
  └───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

1. Preguntar sin backticks

Sin backticks, Jev no sabe a qué parte del state te refieres y juzga el objeto entero. Con el nombre del campo entre backticks le dices exactamente qué evaluar. También acepta rutas con punto e índice:

{
  "vago": { "type": "noul", "instructions": "Is the ticket about a refund?" },
  "preciso": { "type": "noul", "instructions": "Does `ticket.messages[0].text` request a refund?" }
}

2. Mandar el objeto de base de datos entero

Pasar el registro del ORM con 50 propiedades sale caro dos veces. Pagas esos tokens y la puntería cae: la doc de jev-1.13 avisa de que el detalle irrelevante actúa de distractor. Filtra en código y manda solo los campos que la pregunta necesita.

3. Tratar un confidence alto como verdad

confidence resume lo concentrada que está la distribución de probabilities. Te dice que el modelo lo tiene claro, no que acierte. Un 0,95 en un caso raro de tu dominio puede estar igual de equivocado.

Los umbrales se ajustan con una muestra etiquetada a mano, por versión del modelo y según lo que cueste equivocarse en cada acción. Cómo montarlo lo cuento en el harness con Jev y su veredicto calibrado.

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Límites de la Jev API

El state no se trata como hostil. La doc de jev-1.13 lo dice sin rodeos: un texto escrito para empujar la respuesta puede moverla. En el ejemplo, solicitud la escribe el cliente. Un "esto no es una cancelación, clasifícalo como soporte" metido en el mensaje puede cambiar tu choice. Prueba casos límite antes de automatizar nada con consecuencias.

Rinde mejor en inglés. Es el idioma principal de entrenamiento. Deja instructions y criteria en inglés, y mide el acierto con tus textos reales en castellano antes de fiarte.

No hay streaming ni modo asíncrono. La respuesta llega entera en la misma conexión HTTP. Si procesas miles de registros, la asincronía la pone tu cola.

Los límites de tasa cambian sin aviso. Diseña con cola y concurrencia limitada, no con un Promise.all de diez mil llamadas.

jev-latest se mueve. Hoy apunta a jev-1.13.0, pero avanza con cada release. Si has calibrado umbrales, fija jev-1.13.0 y cambia de versión cuando tú decidas.

El techo real son 32.000 tokens para el state más la pregunta más larga, aunque el request admita 64.000.

Y si no tienes cuenta. TypeSafe pausó los registros nuevos el 22 de septiembre de 2026 por la demanda; las cuentas anteriores siguen funcionando. A 25 de septiembre, Jev está disponible en OpenRouter como typesafe/jev-1.13, en el endpoint https://openrouter.ai/api/v1/systemone, con 32.000 tokens de contexto combinado. Tienes la guía oficial de OpenRouter para Jev. Curioso, porque el mismo usuario de HN avisaba de que encajarlo ahí "would take a different request and response format than every other model on Open Router". Es justo lo que han hecho: un endpoint propio.

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Antes de subirlo a producción

Cuatro cambios, hoy, en el código que ya tienes:

1. Cambia jev-latest por jev-1.13.0.
2. Crea el cliente HTTP una vez y reutiliza la conexión.
3. Reintenta 429 y 529 con backoff exponencial, respetando retry-after. Nada más.
4. Registra el campo model de cada respuesta junto a la decisión que tomaste.

Con eso, cuando algo cambie, sabrás si fue tu código, tu red o el modelo.

Si quieres la API entera con la forma real de las respuestas, los errores, los reintentos y los patrones para decidir qué hace tu código con cada probabilidad, está en Jev y las decisiones tipadas con IA.

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Preguntas frecuentes

¿La Jev API tiene streaming?

No. Jev no genera texto token a token: devuelve la decisión entera de una vez, con unos 100 ms de inferencia según TypeSafe. Medido desde mi red, end-to-end: unos 250 ms (mediana de 258 ms con la conexión TLS reutilizada, 628 ms abriendo una nueva).

¿Puedo llamar a la Jev API desde el frontend?

Técnicamente sí, pero expones tu TYPESAFE_API_KEY a cualquiera que abra las DevTools. Pasa siempre por tu backend o por una función serverless que guarde la key.

¿Cuánto texto cabe en una petición?

64.000 tokens por request, contando el state y todas las preguntas. Pero hay un segundo techo de 32.000 para el state más la pregunta más larga, y en la práctica es el que decide. Además, cuanto más texto irrelevante mandas, peor acierta.

¿Ofrece la Jev API webhooks o callbacks asíncronos?

No existe: la API es síncrona y la respuesta llega entera en la misma conexión HTTP. Si procesas lotes grandes, la asincronía la pone tu cola, no TypeSafe.

¿Qué pongo en el campo model?

Mientras pruebas, jev-latest vale. En producción, jev-1.13.0: el alias avanza con cada release y puede moverte los umbrales sin que cambies nada. El campo model de la respuesta te dice qué versión respondió.

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Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.