Forwarded from AI_Innovation_Studio
요즘 화제인 Jev, 실제로 어디에 쓰고 있을까?
최근 TypeSafe의 Jev가 꽤 주목받고 있습니다.
Jev는 ChatGPT나 Claude처럼 글을 생성하는 LLM과 조금 다릅니다.
데이터와 질문, 선택지를 전달하면
선택(choice)
점수(score)
확률(noul)
형태로 빠르게 판단을 내려주는 Decision Model입니다.
예를 들어 이메일 하나가 들어왔을 때
"답장이 필요한가?"
"얼마나 긴급한가?"
"고객 문의인가, 광고인가?"
같은 여러 질문을 동시에 판단하고, 애플리케이션은 그 결과에 따라 다음 행동을 결정하는 방식입니다.
TypeSafe가 공개한 수치 기준으로 응답 시간은 약 70~500ms, 입력 100만 토큰당 $0.042이며 출력에는 별도 비용이 없습니다.
그래서 반복적으로 분류하고 판단해야 하는 AI Agent나 자동화 시스템에서 특히 관심을 받고 있습니다.
실제로 공개된 데모들도 흥미롭습니다.
1. 항공권 검색
BrowserUse Agent가 취리히→런던 항공편을 검색하고 Jev가 브라우저에서 어떤 행동을 할지 판단합니다.
공개 데모에서는 약 7초, Jev 비용 $0.0039가 표시됐습니다.
2. 이메일 500개 자동 분류
500개의 이메일을 카테고리, 긴급도, 답장 필요 여부 등으로 분류했습니다.
데모 제작자가 공개한 Jev 비용은 약 $0.035입니다.
메일함에 들어온 수백 개의 메시지 중 정말 확인해야 할 것부터 보여주는 개인 AI 비서도 만들 수 있는 구조입니다.
3. 광고 724개 분석
37개 브랜드의 광고 724개를 Hook, Format, Offer 등으로 분석했습니다.
공개 데모에서는 약 40초, Jev 비용 약 $0.09가 표시됐습니다.
마케팅 분야에서는 경쟁사 광고를 대량으로 분류하고 반복되는 패턴을 찾는 용도로 활용할 수 있습니다.
4. AI 콘텐츠 필터
X를 탐색하면서 게시물을 평가해 의심스러운 AI Slop을 필터링하는 데모도 등장했습니다.
판단이 항상 정확한 것은 아니지만, 자신이 원하는 기준을 만들어 개인화된 콘텐츠 필터를 만드는 방식은 꽤 흥미롭습니다.
5. AI 논문 1,018개 분류
1,018개의 AI 관련 논문을 24개 주제로 분류하는 데 Jev 비용 약 $0.08이 사용된 데모도 공개됐습니다.
뉴스, 논문, 고객 문의처럼 대량의 데이터를 지속적으로 분류해야 하는 업무에 잘 맞는 형태입니다.
6. 다운로드 폴더 자동 정리
Mac에 새로운 파일이 들어오면 Jev가 파일을 판단해
"이 파일은 영수증인가?"
"어느 폴더로 보내야 하는가?"
등을 결정하고 적절한 이름으로 파일을 이동합니다.
개인적으로는 이런 작은 자동화가 Jev의 특징을 가장 쉽게 보여주는 사례라고 생각합니다.
이외에도 YouTube 스폰서 구간 탐지, Claude Code Context 정리, 드론 시뮬레이션 의사결정, Doom 플레이처럼 다양한 실험이 나오고 있습니다.
다만 위의 속도와 비용은 각각의 제작자가 공개한 데모 결과입니다. 모든 환경에서 동일한 성능이 나온다는 의미는 아닙니다.
Jev는 Claude Code와 Codex에도 연결할 수 있습니다.
Codex:
Claude Code:
Skill을 설치하면 Coding Agent에게 Jev API를 이용하는 애플리케이션을 만들어달라고 요청하는 방식입니다.
개인적으로 Jev에서 흥미로운 부분은 "더 똑똑한 LLM"을 만들려는 접근이 아니라는 점입니다.
LLM → 생성
Jev → 판단
Code → 실행
Human → 중요한 결정 검토
이렇게 역할을 분리합니다.
특히 Multi-Agent나 AI Orchestration 환경에서는 모든 작업을 비싼 Frontier Model에게 맡기기보다, 빠르고 저렴한 모델이 수많은 작은 판단을 담당하고 정말 어려운 문제만 강력한 모델로 넘기는 구조가 상당히 효율적일 수 있습니다.
앞으로 AI Agent 경쟁에서는 모델 성능뿐 아니라
"어떤 AI에게 어떤 판단을 맡길 것인가"
를 설계하는 능력도 점점 중요해질 것 같습니다.
인공지능 정보:
https://t.me/aiinnovationstudio
#Jev #TypeSafe #AIAgent #AIOrchestration #Codex
최근 TypeSafe의 Jev가 꽤 주목받고 있습니다.
Jev는 ChatGPT나 Claude처럼 글을 생성하는 LLM과 조금 다릅니다.
데이터와 질문, 선택지를 전달하면
선택(choice)
점수(score)
확률(noul)
형태로 빠르게 판단을 내려주는 Decision Model입니다.
예를 들어 이메일 하나가 들어왔을 때
"답장이 필요한가?"
"얼마나 긴급한가?"
"고객 문의인가, 광고인가?"
같은 여러 질문을 동시에 판단하고, 애플리케이션은 그 결과에 따라 다음 행동을 결정하는 방식입니다.
TypeSafe가 공개한 수치 기준으로 응답 시간은 약 70~500ms, 입력 100만 토큰당 $0.042이며 출력에는 별도 비용이 없습니다.
그래서 반복적으로 분류하고 판단해야 하는 AI Agent나 자동화 시스템에서 특히 관심을 받고 있습니다.
실제로 공개된 데모들도 흥미롭습니다.
1. 항공권 검색
BrowserUse Agent가 취리히→런던 항공편을 검색하고 Jev가 브라우저에서 어떤 행동을 할지 판단합니다.
공개 데모에서는 약 7초, Jev 비용 $0.0039가 표시됐습니다.
2. 이메일 500개 자동 분류
500개의 이메일을 카테고리, 긴급도, 답장 필요 여부 등으로 분류했습니다.
데모 제작자가 공개한 Jev 비용은 약 $0.035입니다.
메일함에 들어온 수백 개의 메시지 중 정말 확인해야 할 것부터 보여주는 개인 AI 비서도 만들 수 있는 구조입니다.
3. 광고 724개 분석
37개 브랜드의 광고 724개를 Hook, Format, Offer 등으로 분석했습니다.
공개 데모에서는 약 40초, Jev 비용 약 $0.09가 표시됐습니다.
마케팅 분야에서는 경쟁사 광고를 대량으로 분류하고 반복되는 패턴을 찾는 용도로 활용할 수 있습니다.
4. AI 콘텐츠 필터
X를 탐색하면서 게시물을 평가해 의심스러운 AI Slop을 필터링하는 데모도 등장했습니다.
판단이 항상 정확한 것은 아니지만, 자신이 원하는 기준을 만들어 개인화된 콘텐츠 필터를 만드는 방식은 꽤 흥미롭습니다.
5. AI 논문 1,018개 분류
1,018개의 AI 관련 논문을 24개 주제로 분류하는 데 Jev 비용 약 $0.08이 사용된 데모도 공개됐습니다.
뉴스, 논문, 고객 문의처럼 대량의 데이터를 지속적으로 분류해야 하는 업무에 잘 맞는 형태입니다.
6. 다운로드 폴더 자동 정리
Mac에 새로운 파일이 들어오면 Jev가 파일을 판단해
"이 파일은 영수증인가?"
"어느 폴더로 보내야 하는가?"
등을 결정하고 적절한 이름으로 파일을 이동합니다.
개인적으로는 이런 작은 자동화가 Jev의 특징을 가장 쉽게 보여주는 사례라고 생각합니다.
이외에도 YouTube 스폰서 구간 탐지, Claude Code Context 정리, 드론 시뮬레이션 의사결정, Doom 플레이처럼 다양한 실험이 나오고 있습니다.
다만 위의 속도와 비용은 각각의 제작자가 공개한 데모 결과입니다. 모든 환경에서 동일한 성능이 나온다는 의미는 아닙니다.
Jev는 Claude Code와 Codex에도 연결할 수 있습니다.
Codex:
npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-aiClaude Code:
claude plugin marketplace add typesafe-ai/skillsclaude plugin install typesafe@typesafe-aiSkill을 설치하면 Coding Agent에게 Jev API를 이용하는 애플리케이션을 만들어달라고 요청하는 방식입니다.
개인적으로 Jev에서 흥미로운 부분은 "더 똑똑한 LLM"을 만들려는 접근이 아니라는 점입니다.
LLM → 생성
Jev → 판단
Code → 실행
Human → 중요한 결정 검토
이렇게 역할을 분리합니다.
특히 Multi-Agent나 AI Orchestration 환경에서는 모든 작업을 비싼 Frontier Model에게 맡기기보다, 빠르고 저렴한 모델이 수많은 작은 판단을 담당하고 정말 어려운 문제만 강력한 모델로 넘기는 구조가 상당히 효율적일 수 있습니다.
앞으로 AI Agent 경쟁에서는 모델 성능뿐 아니라
"어떤 AI에게 어떤 판단을 맡길 것인가"
를 설계하는 능력도 점점 중요해질 것 같습니다.
인공지능 정보:
https://t.me/aiinnovationstudio
#Jev #TypeSafe #AIAgent #AIOrchestration #Codex
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