Jev の使い方 API キーの作り方と判定を呼ぶコードの例

TypeSafe AI の判定モデル「Jev」の使い方を公式ドキュメントでまとめた。料金、API キーの作り方、Python と JavaScript の最初のコード、振り分けや分類に使う呼び出しの例、1.14 と 1.13 の違いを扱う。

厚い紙の上に並べたすりガラスの小さな皿3つと、皿に仕分けられた丸い小石、1つの皿にかけた紫の細いリボン

この記事の要点

  • Jev は渡したデータと型つきの質問に対して、選んだ選択肢、段階の位置、yes の確率を返す TypeSafe AI のモデルだ。文章は生成しない。
  • 料金は入力100万トークンあたり$0.042で、出力は無料。無料プランは確認できず、使う分のクレジットを先に買う。
  • コンソールで API キーを作り、Python か JavaScript の SDK を入れて system_one を呼べば始められる。コードを書く前に、ブラウザの Playground でも試せる。
目次11

何ができるか

Jev は、TypeSafe AI が「System One モデル」と呼ぶ種類の最初のモデルだ。公式ドキュメントの紹介ページによると、LLM が人の読む文章を作るのに対し、Jev はプログラムがそのまま使える判定を返す。質問の型は次の3つだ。

  • Choice(選択):決めた選択肢から1つを選び、選択肢ごとの確率と確信度(confidence)を返す。問い合わせを担当チームに振り分ける、文書の種類を分ける、といった場面に向く。
  • Score(段階):言葉で書いた順序つきの段階のどこに当たるかを、0から始まる位置で返す。バグの深刻さ、顧客の不満の強さ、経験の度合いなどを測る。
  • Noul(yes/no):文が正しい確率を0から1で返す。返金を求めているか、個人情報を含むか、といった判定に使う。
  • 複数の質問をまとめて送る:1回のリクエストに型の違う質問をいくつでも入れられ、すべて同じデータに対して並行に、互いに影響せず評価される。質問の数に上限はなく、上限はリクエストの大きさで決まる。
  • 確信度で分岐する:Choice と Score の答えには確信度が付く。コードの側で、確信度が高ければ自動で処理し、低ければ人に回す、と決められる。

TypeSafe は、Jev が文章を書くこと、コードを作ること、会話をすることはないと説明している。Jev は、プログラムの中で「どれか」「どの程度か」「正しいか」を決める部品として使う。

料金とプランの選び方

モデルの一覧ページによると、料金は入力したトークン(AI が文章を数える単位)に対してだけかかり、出力は無料だ。金額は米ドルで、契約書(Master Customer Agreement)には料金に税金が含まれないと書かれている。公式ページで確認できたのは従量課金と Enterprise で、月額や年払いの定額プランは確認できなかった。

プラン 料金 支払い方 含まれるもの・上限 向いている人
従量課金 入力100万トークンあたり$0.042。出力は無料 先に買ったクレジットが、入力のたびに減る Jev 1.14 と 1.13 は同じ料金。レート制限は組織ごとに決まる 使った分だけ払いたい人
Enterprise 要問い合わせ 個別の注文 より高いレート制限。入力したデータを残さない扱い(ZDR)を相談できる 上限の引き上げやデータを残さない扱いが必要な会社

無料プランは公式ページで確認できなかった。契約書には、TypeSafe が自らの判断で無償のクレジット(Promotional Credits)を出すことがあるという条項がある。買ったクレジットは、注文で別に決めない限り、契約期間の終わりか購入から12か月のどちらか早い日に失効する。残高がなくなったとき、自動の追加購入を選んでいなければ、TypeSafe は応答を返さないことがある。

日本語については、モデルの一覧ページに、学習の主な言語は英語で精度も英語が最も高いと書かれている。日本語を含む CJK の文字も扱えるが、同じ精度ではない。日本語のデータで使う前に、自社のデータで試すよう公式が求めている。日本語の画面と日本円の料金表示は確認できなかった。

始め方

クイックスタートは、SDK、HTTP API、エージェント用のスキル、ブラウザの Playground の4つの始め方を案内している。どの方法でも、最初に API キーを作る。

コンソールでキーを作る

  1. ブラウザで TypeSafe のコンソールを開く。
  2. 「Continue with Google」を押すか、メールアドレスを入れて「Continue」を押す。画面には続けると Master Customer Agreement と Privacy Policy に同意したことになると書かれている。
  3. コンソールで API キーを作る。
  4. 作ったキーを、環境変数 TYPESAFE_API_KEY に入れる。公式はこの名前で保存することを勧めており、SDK もこの変数を読む。

作業用のフォルダを作ってキーを設定するコマンドは次のとおりだ。クイックスタートは macOS、Linux、WSL を使う Windows の Bash を前提にしている。

コマンド
mkdir typesafe-quickstart
cd typesafe-quickstart
export TYPESAFE_API_KEY="your-api-key"

Playground(ブラウザ)

  1. Playground を開いてログインする。
  2. 判定させたい文章を state として貼る。
  3. 質問を加える。クイックスタートは Noul の質問「Does this message express urgency?」を例にしている。
  4. Noul、Choice、Score の質問を足して、まとめて結果を見る。

Python

Python 3.10 以降が必要だ。pip の場合は、仮想環境を作って SDK を入れる。

コマンド
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install typesafe-sdk

uv の場合は次のとおりだ。

コマンド
uv init --bare
uv add typesafe-sdk

クイックスタートの例は問い合わせ1件に対して、担当チーム、不満の強さ、急ぎかどうかの3つを1回で尋ねる。route_ticket.py として保存する。

python
from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score, TypeSafeClient

ticket = "Our API integration started returning 500 errors on every request about 20 minutes ago, and we can't process any customer orders until this is fixed."

with TypeSafeClient(model="jev-latest") as client:  # Reads TYPESAFE_API_KEY.
    response = client.system_one(
        state=ticket,
        questions={
            "department": Choice(
                instructions="Which team should handle this",
                criteria={
                    "billing": "Payment or subscription issues",
                    "technical": "Bugs or integration problems",
                    "sales": "Pricing or account questions",
                },
            ),
            "frustration": Score(
                instructions="How frustrated the customer appears",
                criteria=[
                    "Calm, just stating facts",
                    "Frustrated but civil",
                    "Very angry, strong language",
                ],
            ),
            "is_urgent": Noul(
                instructions="The message conveys urgency or time-sensitivity",
            ),
        },
    )

print(response.choices["department"].choice)
print(response.scores["frustration"].score)
print(response.nouls["is_urgent"].noul)

実行は次のコマンドだ。

コマンド
.venv/bin/python route_ticket.py

Choice はチーム名、Score は3段階の中の位置(0〜2)、Noul は急ぎである確率(0〜1)を返す。クイックスタートは出力例を載せているが、値は Jev のバージョンによって変わることがあると断っている。

JavaScript・TypeScript

JavaScript SDK のページによると、Node.js 22 以降が必要だ。SDK を入れ、プロジェクトを ES モジュールにする。

コマンド
npm install @typesafe-ai/sdk
npm pkg set type=module

route_ticket.js として保存する。質問は Python の例と同じだ。

javascript
import { choice, noul, score, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";

const ticket = "Our API integration started returning 500 errors on every request about 20 minutes ago, and we can't process any customer orders until this is fixed.";

const client = new TypeSafeClient({ defaultModel: "jev-latest" }); // Reads TYPESAFE_API_KEY.
const response = await client.systemOne({
  state: ticket,
  questions: {
    department: choice("Which team should handle this", {
      billing: "Payment or subscription issues",
      technical: "Bugs or integration problems",
      sales: "Pricing or account questions",
    }),
    frustration: score("How frustrated the customer appears", [
      "Calm, just stating facts",
      "Frustrated but civil",
      "Very angry, strong language",
    ]),
    is_urgent: noul("The message conveys urgency or time-sensitivity"),
  },
});

console.log(response.answers.department.choice);
console.log(response.answers.frustration.score);
console.log(response.answers.is_urgent.noul);

node route_ticket.js で実行する。TypeScript で書くと、答えの型が質問から推論され、department.choice は "billing" | "technical" | "sales" の型になる。SDK を使わない場合は、POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone に、Authorization: Bearer <API_KEY> を付けて JSON を送る。

コーディングエージェントに書かせる

公式は、TypeSafe の「エージェントスキル」を入れたコーディングエージェントに組み込みを書かせる方法を、いちばん速い始め方として挙げている。エージェントスキルのページによると、Claude Code では次の2つのコマンドで入る。

コマンド
claude plugin marketplace add typesafe-ai/skills
claude plugin install typesafe@typesafe-ai

ほかのエージェントでは次のコマンドを使い、表示されたら使っているエージェントを選ぶ。

コマンド
npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-ai

仕事での使い方

公式のドキュメントとクックブック(手順つきの作例集)にある用途から、業務で使う場面を5つ選んだ。コードは公式の例から引いた。一部は抜粋で、並べ替えの例は公式が簡略化した疑似コードとして示しているものだ。

問い合わせを担当に振り分ける

届いた問い合わせを、担当の部署に回す場面だ。Choice のページの例は次のように呼び出す。

python
from typesafe_sdk import Choice, TypeSafeClient

with TypeSafeClient() as client:
    response = client.system_one(
        state="My running shoes arrived in the wrong size. Can I swap them for a size 10?",
        questions={
            "department": Choice(
                instructions="Which team should handle this?",
                criteria={
                    "returns": "Exchanges, wrong or damaged items",
                    "shipping": "Delivery status, delays, lost packages",
                    "billing": "Charges, invoices, payment problems",
                },
            ),
        },
    )

    print(response.answers["department"].choice)

選択肢の名前と説明はどちらもモデルに送られるので、説明は選択肢どうしの違いが分かるように書く。意図で振り分けるパターンは、確信度が0.5未満なら人の担当者に回す例を載せている。

投稿やレビューを分類する

コメントや投稿を種類で分け、攻撃的なものやネタばれを見つける場面だ。Twitch のチャットを仕分けるクックブックでは、1件のメッセージに次の3つの質問を送る。

python
QUESTIONS = {
    "category": Choice(
        instructions="Which category best describes the main purpose of `message.text`?",
        criteria={
            "question": "A genuine request for information from the streamer or chat, "
            "not gameplay instructions phrased as a question or a promotional pitch",
            "hype": "Cheering, reactions, or repeated emotes (PogChamp, LUL, GG, W, "
            "lets gooo); repetition alone does not make cheering spam",
            "conversation": "Ordinary chatter, opinions, replies, useful shared links, "
            "or any message whose main purpose does not fit the other categories",
            "backseat": "Unrequested gameplay advice telling the streamer what to do, "
            "including instructions phrased as a question; not a request for information",
            "spam": "Unsolicited advertising, self-promotion, follower selling, or "
            "promotional links; not ordinary cheering, repeated emotes, or a useful link",
        },
    ),
    "toxic": Noul(
        instructions="Is this message insulting, hateful or harassing towards someone?",
        criteria=NoulCriteria(
            true="Insults, slurs, threats or personal attacks on the streamer or another viewer",
            false="Friendly, neutral, or light banter with no target",
        ),
    ),
    "spoiler": Noul(
        instructions="Does this message reveal a plot point or ending of the game being played?"
    ),
}

どの分類にも当てはまらないときの受け皿として conversation を用意している。表示するか隠すかの決まりは答えを受け取ったコードの側に書く。決まりを変えても、Jev にもう一度問い合わせる必要はない。

候補を並べ替える

検索で集めた候補の中から、問いに合うものを上に並べる場面だ。並べ替えのクックブックでは、候補ごとに同じ Noul を尋ね、その確率で並べる。次の2つは、クックブックが簡略化した疑似コードとして載せているものだ。

python
question = Noul(
    instructions="Is this candidate the cited case?",
    criteria=NoulCriteria(
        true="The candidate states the specific rule the query cites.",
        false="The candidate is only on a similar topic.",
    ),
)
response = client.system_one(state={...}, questions={"is_cited_source": question})
response.answers["is_cited_source"].noul  # -> 0.87
python
nouls = {candidate: ask_typesafe(query, candidate) for candidate in shortlist}
reranked = sorted(shortlist, key=lambda c: nouls[c], reverse=True)  # highest noul first

キーワード検索で30件に絞り、その30件を Jev で並べ替える2段の作りだ。TypeSafe は、法律の文書を使ったこの例で、正しい文書が1位に来た割合が5%から18%に上がったと報告している。

深刻さを段階で測る

バグの報告や苦情を、決めた段階で評価する場面だ。Score のページの例は次のとおりだ。

python
from typesafe_sdk import Score, TypeSafeClient

with TypeSafeClient() as client:
    response = client.system_one(
        state="The export button crashes the settings page in Safari. It works in Chrome, but a few of our customers only use Safari.",
        questions={
            "bug_severity": Score(
                instructions="How severe is the reported issue?",
                criteria=[
                    "Cosmetic; no impact to functionality",
                    "Broken or degraded feature, but workaround exists",
                    "Blocking issue; no workaround exists",
                ],
            ),
        },
    )

    print(response.answers["bug_severity"].score)

段階は低い順に並べ、2つ以上、10個まで書ける。答えの score は段階の間の値になることがあり、各段階の確率と合わせて読む。

LLM アプリの入力を検証する

チャットボットなどに届いたメッセージを、LLM に渡す前に確かめる場面だ。LLM のガードレールのクックブック(ガードレールは AI の入出力を制限する仕組み)では、危険の種類ごとの Noul と、害の大きさを測る Score を1回で送る。次はその一部だ。

python
def noul(instructions: str, yes: str, no: str) -> Noul:
    return Noul(instructions=instructions, criteria=NoulCriteria(true=yes, false=no))


INPUT_BATTERY = {
    "jailbreak": noul(
        "Does this message try to get the assistant to ignore, override, or reveal its "
        "instructions, or to role-play as an AI with no rules?",
        yes="It tries to bypass or expose the assistant's instructions or safety rules.",
        no="It is an ordinary request that respects the assistant's normal boundaries.",
    ),
    "medical_advice": noul(
        "Does this message ask for a diagnosis, a specific drug dosage, or a treatment "
        "decision, beyond general health information?",
        yes="It asks the assistant to make a personal medical decision.",
        no="It asks for nothing medical, or only for general health information.",
    ),
}

クックブックは、同じ検査を LLM の返答にもかけるよう勧めている。メッセージを通すか、人が確認するか、止めるか、支援の担当に回すかを分けるしきい値は、使う側がコードで決める。

うまく頼むコツ

Jev への頼み方とは、質問の書き方のことだ。TypeSafe で作るためのガイドと質問の型のページにある原則から3つを選んだ。

1つの質問で1つの判断を聞く

公式は、知識のある人が1秒で下せる判断を1つずつ聞くよう求めている。次は公式が良くない例として挙げる質問だ。

プロンプト
Analyze this message and determine the best course of action

良い例として挙げているのは次の質問だ。

プロンプト
Does this message convey urgency?

ガイドはこれをおそらく最も大事な考え方だとしている。いくつもの要素で決まる判断は、要素ごとに質問を分け、答えをコードで重みづけして合わせる。質問は並行に評価されるので、分けても往復の回数は増えない。

yes/no と段階を使い分ける

Noul の0.5は「どちらとも言えない」という意味で、「中くらい」という意味ではない。次の質問では、何をもって「強い」とするかが決まっていない。

プロンプト
Is this candidate strong in Python?

yes/no で聞くなら、条件をはっきり書く。

プロンプト
Does the resume state that the candidate has used Python at work?

度合いを知りたいときは、「経験なし」「少し触ったことがある」「毎日使う」「深い専門知識」のような段階を決めて Score で聞く。

計算と日付の比較はコードで行う

Jev 1.13 の苦手なことのページによると、Jev 1.13 は数を確実に数えられず、日付の前後や間隔の比較も苦手だ。長い一覧の中身を数えさせる質問は避ける。

プロンプト
How many items in `items` are the names of a fruit?

公式の例は項目ごとに Noul を聞き、合計はコードで出す。

python
result = client.system_one(
    {"items": items},
    {
        f"item_{i}": Noul(instructions=f"Is `items[{i}]` the name of a fruit?")
        for i in range(len(items))
    },
)

count = sum(result.nouls[f"item_{i}"].noul > YES for i in range(len(items)))

日付については、年・月・日をそれぞれ Choice で取り出し、比較はコードで行うよう勧めている。

使いこなすための設定や機能

  • モデルの指定:リクエストの model に、モデル ID(jev-1.14.0、jev-1.13.0)か呼び名を入れる。jev-latest は最新の正式リリース、jev-preview は正式版でないものを含めた最新のバージョンを指す。2026年11月1日に確認したモデルの一覧では、どちらも jev-1.14.0 を指していた。呼び名は新しいバージョンが出ると切り替わるので、確信度のしきい値を調整したあとは、バージョンの ID を指定するよう公式は勧めている。
  • 長い入力:1回のリクエストはデータと質問の全体で64kトークン、データと1つの質問で32kトークンまでだ。ヘッダー TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true を付けると、どちらも262kトークンになる。料金は同じだが、遅くなり精度も下がる。
  • 画像:ヘッダー TypeSafe-Danger-Zone-Images: true を付けると、データや質問に画像を入れられる。画像の中の場所を枠で返す Box 型の質問は Jev 1.14 だけで使える。公式はどちらも本番で使える水準にはまだ達していないと書いている。
  • 確信度:確信度のページは、確信度が高ければ自動で処理し、中くらいなら確認を挟み、低ければ人に回す3段の分け方を、出発点として紹介している。しきい値は操作の重さに合わせて変える。
  • レート制限:組織ごとの上限はコンソールのレート制限のページで確認できる。上限を上げたいときは、公式の申請フォームから頼む。

ほかのツールとの違い

OpenAI や Anthropic の AIのAPI で判定させる場合、文章を生成するモデルに決まった形の答えを出させ、それを読み取って確かめる手間がかかる。TypeSafe はこの点を、文章を生成する仕組みに判定を出させる「食い違い」と説明している。

TypeSafe の発表によると、Jev の答えはあらかじめ決めた選択肢と形から外れず、型の誤りは起きない。すべての出力を1回の問い合わせで並行に生成し、応答にかかる時間は70ミリ秒から500ミリ秒だとしている。一方で、Jev は文章を生成せず、判断の理由も返さない。返答や要約の文章が要る処理には、文章を生成するモデルを使う。

TRAIL の DB にある、各社の API で最も安いモデルと比べると次のとおりだ。

Jev 1.14(TypeSafe AI) GPT-6 Luna(OpenAI) Claude Haiku 5.5(Anthropic)
返すもの 選択、段階の位置、yes の確率 文章 文章
入力100万トークン $0.042 $0.1 $0.1
出力100万トークン 無料 $0.5 $0.5
扱える長さ 1リクエスト64kトークン(実験機能で262k) 105万トークン 100万トークン
入力の種類 テキスト(画像は実験機能) テキスト、画像 テキスト、画像
チャットの無料プラン なし Free(¥0) Free($0)
画面の日本語 確認できず 対応 対応

GPT-6 Luna は入力が27.2万トークンを超えると料金が上がり、Claude Haiku 5.5 の料金は入力が10万トークン以下の場合の値だ。各社のモデルの API 料金は API 料金の一覧にまとめている。開発AIの中での位置づけは 開発AIの比較表、個別の比較は GitHub Copilot と Jev、Claude Code と Jev で見られる。

困ったときは

429 が返ってきた

429 Too Many Requests は、組織のレート制限を超えたことを示す。モデルの一覧ページによると、上限は1秒あたりのトークン数とリクエスト数で決まる。公式の SDK は、待つ時間を延ばしながら自動でやり直す。HTTP API を直接呼ぶときは、すぐにやり直さず、間隔を空けて再試行する。529 Overloaded も同じように扱う。

400 や 401 が返ってきた

401 Unauthorized は、API キーがないか正しくないときに返る。Authorization ヘッダーを確かめる。400 に max_tokens_exceeded が付いていれば、リクエストがモデルの扱える長さを超えている。本文は32MiB まで、入れ子は64段までという決まりもある。

画像が読み込まれない

画像を使うには、そのリクエストに TypeSafe-Danger-Zone-Images: true のヘッダーが要る。形式は PNG か JPEG だけで、WebP や GIF は JavaScript SDK のページによると BadRequestError で拒否される。

答えが思ったものと違う

Jev 1.13 の苦手なことのページは、Jev 1.13 が質問を字義どおりに読むと説明している。意図を補ってはくれないので、条件をそのまま書き、境い目の例を選択肢の説明に入れる。Choice では先に書いた選択肢に答えが寄ることがあるため、順番を入れ替えて答えが変わらないかを確かめる。エージェントスキルのページは、振り分けがうまくいかないときは、しきい値が高すぎないか低すぎないかを見直すよう勧めている。

クレジットが尽きた

契約書によると、自動の追加購入を選んでいなければ、残高がなくなったあとの入力に TypeSafe は応答しないことがある。買ったクレジットは払い戻しの対象外だ。

気をつけること

答えが間違っていることがある

TypeSafe は、Jev の確率が答えの不確かさを表すように、結果に照らして学習していると説明する。ただし、これは多くの答えをまとめて見たときの性質で、1つ1つの答えが正しいことは保証しないと公式は断っている。データの中に、答えを特定の方向へ誘導する文が書かれていると、答えが動くことがある。多くの利用者に公開する前に、境い目の例を含めて十分に試すよう公式は求めている。TypeSafe のサイトが示す「誤り0%」は、出力が決めた形に必ず合うという意味で、答えの中身が正しいという意味ではないと注記されている。

入力したデータの扱い

モデルの一覧ページには、Jev は利用者のリクエストと応答で学習しないと書かれている。契約書でも、利用者のデータを、事前の同意なしにモデルの学習用データに入れないと定めている。ただし、技術的なログや統計などの「Telemetry」は、サービスの改善に使えることになっている。Jev 1.14 の発表では、問題を見つけるために問い合わせの内容を提供する任意の設定(オプトイン)が加わった。この場合も学習には使わないとしている。データを残さない扱い(ZDR)は、Enterprise の顧客向けだ。

生成物の権利

契約書の「Output」の条項によると、TypeSafe は入力と出力の所有権を主張せず、出力についての権利を利用者に譲る。一方で、出力を使ってサービスをまねるモデルを学習させることや、競合するサービスを作ることは禁じている。

会社で使うときのルール

レート制限は組織ごとにかかる。呼び名の jev-latest は新しいバージョンが出ると切り替わり、コードを変えなくても答えが変わることがある。応答の model には答えたバージョンの ID が入るので、記録しておく。TypeSafe は1.14の発表で、jev-1.13.0 の提供を終える60日前、jev-1.14.0 は30日前に知らせる意向を示した。

よくある質問

無料で使えますか

無料プランは公式ページで確認できなかった。料金は入力100万トークンあたり$0.042で、先に買ったクレジットから減る。契約書には、TypeSafe が無償のクレジットを出すことがあるという条項がある。

日本語で使えますか

使えるが、精度は英語より下がると公式は書いている。学習の主な言語は英語だ。日本語の業務で使うときは、自社のデータで試し、確信度の低い答えを人に回す作りにする。

GitHub Copilot で Jev を使えますか

Copilot を動かすモデルとしては使えない。GitHub Copilot はコードを書く作業を手伝う AI で、Jev はプログラムの中から呼び出して判定を受け取るモデルだ。コーディングエージェント向けのページは、Jev が Claude Code、Cursor、Copilot などの裏側の LLM の代わりにはならないと明記している。Copilot のようなエージェントで Jev を使うコードを書く、という組み合わせは公式が勧めている。公式の連携は確認できなかった。

Jev 1.14 と 1.13 は何が違いますか

料金と扱える長さは同じだ。TypeSafe は、Jev 1.14 は全体に小さな改善を重ねたバージョンで、最も伸びるのは多言語対応だと説明している。画像を枠で探す Box 型は1.14だけで使え、画像入力と長い入力の実験機能は両方で使える。

文章を作ったり要約したりできますか

できない。Jev は文章を生成するように学習していない。データを取り出したいときは、正規表現や文章を生成するモデルで候補を出し、正しいものを Jev に選ばせるよう公式は勧めている。

商用で使えますか

契約書では、TypeSafe は出力の所有権を主張せず、出力の権利を利用者に譲ると定めている。使い方は契約書と Acceptable Use Policy の決まりに従う必要がある。

次に読む

年表で見ると:Jev の節目と更新年表を見る
24日5日2026.09.15 Jev を早期アクセスで公開2026.09.15Jev を早期アクセスで公開Jev を早期アクセスで公開2026.10.09 シリーズA、8億7000万ドルを調達2026.10.09シリーズA、8億7000万ド…シリーズA、8億7000万ドル…2026.10.14 Jev 1.14 をプレビュー公開2026.10.14Jev 1.14 をプレビュー公開Jev 1.14 をプレビュー公開

TRAIL の年表(重要度2以上)から作成。2026.10.14 まで。

出典

この記事に出てくるツール

  • Jev

    TypeSafe AI

    ソフトウェア向けに型付きの判定を返すAIモデル

    • 無料プランなし
    • 画面の日本語なし
    • APIあり

    有料従量課金 入力100万トークンあたり$0.042(出力は無料)

    年表
    13件
    最新の更新
    2026.10.14
  • GitHub Copilot

    GitHub(Microsoft)

    コード補完とエージェントで開発を支援するAIツール

    • 無料プランあり
    • 画面の日本語なし
    • APIあり

    有料Pro $10/月

    年表
    101件
    最新の更新
    2026.10.28
  • Claude Code

    Anthropic

    ターミナルやIDEでコードの作成・修正を任せるAIエージェント

    • 無料プランなし
    • 画面の日本語なし
    • APIあり

    有料Pro $20/月(年払いは月$17、$200一括)

    年表
    35件
    最新の更新
    2026.10.31
  • ChatGPT

    OpenAI

    文章、画像、調査、開発を会話で任せられるAIアシスタント

    • 無料プランあり
    • 画面の日本語あり
    • APIあり

    有料Go ¥1,400/月

    年表
    108件
    最新の更新
    2026.10.30
  • Claude

    Anthropic

    文章作成・コーディング・調査に使えるAIアシスタント

    • 無料プランあり
    • 画面の日本語あり
    • APIあり

    有料Pro $20/月(年払いは月$17、$200一括)

    年表
    104件
    最新の更新
    2026.10.30

Timeline

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