TypeSafe AI veröffentlicht Entscheidungsmodell Jev für Software-Automatisierung

TypeSafe AI hat mit Jev ein Modell für schnelle, strukturierte Entscheidungen in Software veröffentlicht. Der Anbieter verspricht gegenüber großen Sprachmodellen deutlich kürzere Antwortzeiten, geringere Kosten und technisch festgelegte Ausgabeformate.

Gründer Diogo Almeida stellte Jev am 14. September 2026 nach zwei Jahren Entwicklungsarbeit vor. Das Modell ist ab sofort im frühen Zugang, einer Testphase vor der offiziellen Veröffentlichung, verfügbar. Es verarbeitet unstrukturierte Zustände und liefert typisierte Entscheidungen samt Wahrscheinlichkeiten. Anders als Sprachmodelle erzeugt Jev keine freien Texte.

Antworten in 70 Millisekunden

TypeSafe AI nennt Antwortzeiten zwischen 70 und 500 Millisekunden. Große Sprachmodelle benötigen laut Anbieter zwischen 3 und 329 Sekunden. Jev arbeite bei vergleichbarer Leistung für passende Entscheidungsaufgaben 40- bis 200-mal schneller. Alle Ausgaben entstehen parallel in einer einzigen Abfrage, statt nacheinander Wortbestandteile zu erzeugen.

Eine Million Eingabeeinheiten kostet bei Jev 0,042 US-Dollar. Ein- und Ausgabeeinheiten bezeichnen dabei Textbausteine, die als übliche Abrechnungseinheit für Sprachmodelle dienen. Für Ausgaben berechnet TypeSafe AI nichts. Vergleichbare Sprachmodelle kosten laut Unternehmen zwischen 0,20 und 10 US-Dollar je Million Eingabeeinheiten. Ausgabeeinheiten seien dort ungefähr fünfmal teurer als Eingaben.

Festgelegte Ausgaben statt Freitext

Entwickler definieren mögliche Ergebnisse und deren Struktur vorab. TypeSafe AI schließt dadurch Typfehler mathematisch aus. Jev versieht jede Entscheidung mit Wahrscheinlichkeiten und Vertrauenswerten. Als Einsatzfelder nennt der Anbieter Klassifizierung, Weiterleitung, Bewertung, Datenextraktion und bedingte Verzweigungen innerhalb bestehender Software.

Das Modell nutzt das Verfahren des verstärkenden Lernens für kalibrierte Entscheidungen, kurz RLCD, ein maschinelles Lernverfahren, bei dem es durch Rückmeldungen lernt, verlässlichere Wahrscheinlichkeiten anzugeben. Dieses Verfahren optimiert Entscheidungen auf nachvollziehbare Wahrscheinlichkeiten. TypeSafe AI entwickelte dafür eine neue Modellarchitektur und ein paralleles Abtastverfahren. Jev unterstützt Entscheidungen mit bis zu 255 Auswahlmöglichkeiten.

Eigene Prüfverfahren als Maßstab

TypeSafe AI verglich Jev in vier Arbeitsabläufen mit externen Modellen. Arbeitsabläufe bezeichnen hier strukturierte Prüfszenarien, die reale Softwareaufgaben nachbilden. Als Referenz diente der Durchschnitt von GPT-6 Astra und Fable 5.1. Daraus stammen Angaben von 193,6-facher Geschwindigkeit und 444,6-fach niedrigeren Kosten. Das Unternehmen ordnet diese Werte selbst am oberen Rand realer Verbesserungen ein und räumt mögliche Verzerrungen ein, weil Mitglieder des eigenen Modellteams die Arbeitsabläufe erstellten und die gewählte Referenz die Ergebnisse zugunsten der Modelle von OpenAI und Anthropic beeinflusst.

Der für die Doom-Demonstration zuständige Entwickler war zunächst wegen bis zu zehn Abfragen pro Sekunde besorgt, was laut TypeSafe AI rund 7 US-Dollar je Stunde kosten würde. Das übrige Team bewertete diese Kosten jedoch als niedriger als erwartet. Dabei erhält Jev strukturierte Zustandsdaten mit Text, jedoch keine Bilder.