话接上文：ChatGPT 幕后功臣出走 OpenAI，两年后做了个「不会聊天」的 AI。
不会聊天的 Jev，彻底火了。
创始人 Diogo Almeida 的那条发布推文，3700 万+围观，7.3 万赞。全球最大的前端部署平台 Vercel 盛赞 Jev 是其 AI Gateway 历史上增速最快的模型。
五天时间，全世界的开发者用 Jev 做了 239 个开源项目。有人让它打毁灭战士，每秒决策 10 次，一小时花费 7 美元；有人用它 7 秒钟订好一张机票，花了不到一分钱；还有人拿它分类 1700 封邮件，总共花了 18 美分，大约 1.2 元人民币。
有点意思。
但，Jev 怎么用？
上一篇文章里，我只能说，「排队」。
但现在情况变了。OpenRouter 第一时间上架了 `Jev`，Vercel 免费提供 `Jev` 调用到 9 月 25 日，TypeSafe 官方的候补等待也从几天缩短到了几小时，通过就送 5 美元余额，按 `Jev` 的定价够调用大约 12 万次。
话不多说，Jev 教程走起。
—01｜Jev 到底是什么
Jev 是一个 AI 模型，但它不生成文字，只做判断。
既然是做判断，那么 Jev 对口的问题可以分为下面三种类型。
- 选择题。你给它一组选项，它告诉你选哪个，每个选项的概率是多少，最多 255 个选项。
- 打分题。你定义几个等级，它告诉你输入的内容属于哪个等级。
- 是非题。你问一个是或不是的问题，它返回一个 0 到 1 之间的概率。
Jev 和大模型的核心区别在于，大模型是逐 token 生成文本，`Jev` 是一次性并行输出所有判断，所以它快，而且便宜。Jev API 每百万输入 tokens 0.042 美元，输出免费。这个价格，四舍五入，几乎免费。作为对比，GPT-5.6 Terra 的输入价格是它的 50 倍，更不用说输出了。
—02｜四种方法，教你用上 Jev
接下来聊聊你可能最关心的问题，Jev，怎么用。
四种方法，总有一个适合你。
传送门我放在评论区置顶了。传送门我放在评论区置顶了。传送门我放在评论区置顶了。
OpenRouter，最省事。
无需候补，不用申请，注册一个 OpenRouter 账号就能调用。
模型 ID typesafe/jev-1.13，兼容 OpenAI 格式。9 月 18 日刚刚上线。
TypeSafe 官方，候补几小时就能通过。
去 TypeSafe 官网提交申请，我申请后几个小时就收到了通过邮件。账户秒到账 5 美元余额，很舒服。
TypeSafe 控制台里面有 Playground，可以直接在那里玩。
Vercel AI Gateway，9 月 25 日前免费。
如果你在用 Vercel，模型 ID typesafe-ai/jev，设置好 AI_GATEWAY_API_KEY 就行。
Vercel 内部已经在用了。工程师 Pranit Sharma 用 Jev 替换掉了 GPT-5.6 Luna 做安全命令审查，速度快了 5 到 18 倍。
Cloudflare AI Gateway，也行。
和 Vercel 同理，模型 ID typesafe/jev。
—03｜239 个开源项目
一位网友专门做了一个 Jev 展示站，五天共收录了 239 个项目。
快，Jev 是真的快。快到什么程度？快到能打游戏。
毁灭战士这个案例来自 TypeSafe 官方。把游戏状态转化成结构化文本发给 Jev，每秒调用 10 次，Jev 实时做出移动、射击、转向的决策，一小时花 7 美元。
用 Jev 玩地铁跑酷游戏，反应速度超过人类，同时开好几局，总花费不到 1 美分。让它打俄罗斯方块 Hard 模式，每步决策 0.3 秒，2 分钟消除 134 行。还有网友让 Jev 在任天堂明星大乱斗里同时操控多个角色互相对打，消耗了 2200 万 tokens，花费几美分。
国际象棋 Jev 也不虚，大约 950 Elo 水平，每步不到 1 秒。
—04｜浏览器智能体，7 秒订机票
除了游戏，Jev 能不能干点正事？
能的。Browser Use（开源浏览器自动化框架）团队开发了一个名为 jev-ultrafast 的项目，在谷歌航班搜索从苏黎世飞往伦敦的机票，7.1 秒完成，花费 0.004 美元。他们的思路是，让 Jev 负责每一步的导航决策，只有需要输出文字的时候才召唤其他大模型帮忙。结果任务耗时从 9.5 秒降到 7.1 秒，浏览器协议调用次数从 1092 次降到 101 次。
做安卓自动化的 Droidrun 团队让 Jev 在真实的安卓手机上操作 Uber，从旧金山机场到金门大桥，9 步操作，21 秒完成。没有完成付款，但成功导航到了支付页面。
还有大神用 Jev 开发出不需要截图的 Computer Use。他们选择用苹果的机器学习框架做图像分割加文字识别，替代截图，每步决策只要 90 毫秒。
以色列团队 Nekuda AI 让 Jev 执行浏览器自动化基准测试，49 个任务全部通过，成本比 GPT-6 Astra 低了 112 倍。
—05｜邮件分类，1700 封 18 美分
便宜，Jev 是真的便宜。便宜到什么程度？便宜到你完全不会感到肉疼。
连续创业者 Greg Isenberg 用 Jev 分类了 1700 封邮件，包含垃圾邮件检测，总花费 18 美分。AI 应用搭建平台 MindStudio 做了一个更硬核的测试，1000 封邮件同时执行 7 条分类规则，Jev 按顺序处理耗时 70 秒，token 花费 9 美分，改成并行之后 6 秒搞定，价格不变。
你可能会想，这些活儿大模型都能干，为什么用 Jev？因为大模型干这活等于杀鸡用牛刀。比如同样的任务交给 GPT-5.6 级别的模型，需要 5 分钟，62 美分。
Jev 在分类、路由、判断这类任务上，快一个数量级，便宜两个数量级。
—06｜其他硬核玩法
独立开发者 Tony Dinh 开发了一个 YouTube 视频广告片段跳过的 Chrome 扩展。Jev 读取视频字幕，识别出广告植入的位置，视频播放时自动跳过，每个视频仅花费 0.005 美元。这功能移植到国内的视频平台，比如 B站，应该很实用。
前 AWS 技术推广负责人 Nader Dabit 做了一个预测式应用启动器。你在键盘上随便敲一个字母，Jev 能在 100 毫秒内判断你想打开什么应用，置信度达标后可以帮你打开这个预测的应用。
有人在 PostgreSQL 里写了一个 jev() 函数，用自然语言过滤 SQL 数据行，129 行数据 1 秒搞定，花费 0.0009 美元。数据工程师狂喜。
还有人做了一个完全不用大模型的聊天机器人，Jev 作为唯一的决策引擎，搭配搜索、维基百科、天气和智能家居控制，响应速度起飞。
更狠的一位老哥，直接把一万美元交给了 Jev 做交易决策。
—07｜再泼盆冷水
Jev 不能生成文字，不能写代码、文章、邮件回复。它只能从你给的选项里挑一个，或者给你一个概率区间。你没法用它替代 ChatGPT、Claude、DeepSeek。图片、音频和视频更是想都别想，Jev 的输入只能是文字和 JSON。
目前来看，Jev 的准确率和任务类型强相关。OpenRouter 的分类测试里，Jev 准确率高达 98.5%，但在 TypeSafe 自己的复杂工作流评估里准确率只有 67.8%，比 Claude Opus 5 的 73.1% 低不少。
并且，Jev 的核心能力并不是不可复制的。
有网友基于 Qwen 2.5-1B 在两个小时内做出了功能相近的开源版本，Vercel VP Jared Palmer 也用 Qwen 开发了一个名为 kev 的 Jev 开源替代品。
Jev 替代不了大模型，但它确实找到了自己的一亩三分地。大模型负责思考和创作，Jev 负责每秒做几十次快速判断。
5 美元余额，够你嗨一阵了。传送门在评论区。
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