Jev, TypeSafe AI'dan çıkan yeni bir model ve ne kod ne de düz metin yazıyor. Ona bir program durumunu veriyorsunuz, yanıtlanmasını istediğiniz soruları tanımlıyorsunuz ve size kalibre edilmiş olasılıklarla birlikte tipli yanıtlar dönüyor. TypeSafe buna System One Model diyor. 16 Eylül 2026'da Vercel AI Gateway'e eklendi; bir anda her akışta karşımıza çıkmasının sebebi de bu.
Birden fazla kodlama ajanı çalıştıran bir ekip için ilginç olan kısım model değil. İlginç olan, bir karar modelinin yığında nerede durduğu. İşi ajanlarınız üretiyor. Zor olan kısım — insan incelemesi neden darboğaz yazımızda da savunduğumuz gibi — aynı anda beş farklı çalıştırmanın çıktısıyla ne yapılacağına karar vermek: hangisi insan gerektiriyor, hangisi birleştirilebilir, hangisi takılıp kalmış. Jev tam da bu tür sorular için tasarlanmış. Bu yazıda Jev'in ne olduğunu, ne olmadığını ve ajanlarınızın üstünde nereye oturduğunu anlatıyoruz.
Jev nedir
System One Model, metin yerine karar döndüren bir modeldir. TypeSafe'in lansman yazısında bu, "yapılandırılmamış durum girer, tipli olasılıksal kararlar çıkar" diye ifade ediliyor. Öne çıkan üç özellik var.
Çıktının şekli çağrıdan önce tanımlanıyor. Her sorunun tipini baştan siz belirliyorsunuz ve model yalnızca bu tipin sınırları içinde yanıt verebiliyor. Ayrıştırılacak bir metin yok, yakalanacak bir şema uyuşmazlığı yok.
Her yanıt bir olasılık taşıyor. Evet/hayır sorusu true değil, 0.97 döndürüyor. Bir seçim sorusu, seçenekler arasındaki tam dağılımı veriyor. TypeSafe bu modeli, "Kalibre Edilmiş Kararlar için Pekiştirmeli Öğrenme" adını verdiği bir yöntemle eğitmiş ve iddiaya göre daha yüksek güven, daha yüksek doğruluk anlamına geliyor; böylece bir eşik belirleyebiliyorsunuz: eşiğin üstünü otomatikleştirin, gerisini bir insana gönderin.
Tüm sorular tek bir istekte, paralel olarak yanıtlanıyor. TypeSafe'in uçtan uca 70ms ile 500ms arası süreler vermesinin nedeni de bu. Bunlar bağımsız bir kıyaslama değil, satıcının kendi rakamları; ama mimari bunu açıklıyor: hiçbir şey token token üretilmiyor.
Üç soru tipi
Jev'in API'si üç temel yapı sunuyor. Her biri, sizin seçtiğiniz bir anahtar altında yer alan bir JSON nesnesi ve hepsi aynı state üzerinden değerlendiriliyor.
Noul bir evet/hayır olasılığıdır. {"type": "noul", "instructions": "Does this run need a human before merge?"} ifadesi {"noul": 0.91} döndürür. Eşiği kod içinde uygularsınız.
Choice, en fazla 255 seçenekten oluşan adlandırılmış bir kümeden bir tanesini seçer. Seçenek adlarını açıklamalarla eşleyen criteria değerini geçersiniz; yanıt ise seçimi, tam dağılımı ve bir güven değerini taşır.
Score, durumu 2 ile 10 seviye arasındaki sıralı bir derecelendirmeye yerleştirir. Yanıt, olasılıkla ağırlıklandırılmış bir konumdur; yani bir hata, "geçici çözüm var" ile "engelleyici" arasında 1.3 puan alabilir.
Vercel AI SDK üzerinden evet/hayır tipi boolean olarak adlandırılıyor ve alan probability; TypeSafe'in kendi endpoint'inde ise noul. Aynı fikir, farklı anahtar.
Bir karar modeli ajanlarınızın üstünde nereye oturur
Kullandığımız zihinsel model şu. Modeller token üretir. Kodlama ajanları (Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode) token'ları bir Computer üzerinde değişikliklere dönüştürür. Yönetim katmanı ise kimin ne üzerinde çalışacağına ve sonuçla ne olacağına karar verir. Jev bu en üst katmana ait, ortadaki katmana değil. Bir ajan değil ve bir dosyayı düzenleyemez. Bir yönetim sorusuna hızlı, tipli bir yanıttır.
Ajanları paralel çalıştıran her panoda üç soru sürekli karşımıza çıkar ve her biri Jev'deki bir temel yapıya karşılık gelir.
Bu Task'ı hangi Assignee almalı? Ajanlarınız üzerinde bir Choice; criteria ile her birinin neye iyi olduğunu açıklarsınız. Durum, Task başlığı, açıklaması ve bağlantılı depodur. Bu, bir kişinin kırk ticket okuması yerine 100ms'lik tek bir çağrı olarak yapılan, yapay zekâ ile backlog yönetimi ve triyaj yazımızda anlattığımız triyaj adımıdır.
Bu çalıştırma birleşmeden önce insan gerektiriyor mu? Çalıştırmanın diff özeti, test sonuçları ve dokunulan yollar üzerinden bir Noul. 0.85'in üstündeyse inceleme için bekletin; 0.15'in altındaysa onay kapısından geçmesine izin verin; arasındaysa işaretleyin. Amaç gözden geçireni devre dışı bırakmak değil. Amaç, gözden geçirenin öğleden sonrasının gerçekten ihtiyaç duyan çalıştırmalara gitmesini sağlamak.
Bu değişiklik ne kadar riskli? "Kozmetik"ten "auth veya ödemelere dokunuyor"a uzanan bir Score; aynı duruma uygulanır. Bu sayı inceleme kuyruğunu sıralar ki, kodlama ajanlarının tamamladığı işlerin takip edilmesinin asıl amacı da budur.
Topluluk buraya daha önce geldi. Lansmandan sonraki hafta geliştiriciler, Jev üzerine kurulu aşamalı bir kod inceleme iş akışı, hangi araç çağrılarının tutulacağına dair Jev kararlarıyla sıkıştırma özetlerinin yerini alan bir Claude Code eklentisi ve işleri onunla yönlendiren bir "yazılım fabrikası ustabaşı" yayınladı. Hepsi de bir ajanın üstünde duran bir karar katmanı; önemli olan da bu desen.
Dürüst bir karar kuralı
Jev'i, sorunun sabit bir yanıt kümesi olduğunda ve yanında bir olasılığa ihtiyaç duyduğunuzda kullanın: yönlendirme, önem derecesi, "inceleme gerekiyor mu", "takıldı mı", "bu PR açıklaması dürüst mü". Bir panonun günde yüz kez sorduğu sorular tam da bunlardır.
Sorunun gerektirdiği yargı, durumun içinde yoksa Jev'i kullanmayın. "Bu doğru mimari mi" bir Choice değildir. "Müşteri bunu kabul eder mi" bir Score değildir. Bunlara konan bir olasılık, karar gibi görünen bir sayıdır. Bu çizginin o tarafında bir insanı, ya da akıl yürütmesini açıklayabilen bir dil modelini tutun.
Ve bir olasılığın inceleme kapısının yerini almasına izin vermeyin. "Birleştirmek güvenli" için verilen 0.96, çalıştırmayı bir insanın kuyruğunun en başına koymak için güçlü bir sinyaldir; insanı atlamak için bir neden değil. Sharkly'in çizdiği sınır şu: otomasyon, ekip yargısının gerektiği yerde durur ve bir karar modeli bu çizgiyi kaydırmaz. Yalnızca çizginin insan tarafındaki kuyruğu daha kısa ve daha iyi sıralanmış hale getirir.
Nasıl çağrılır
Doğrudan: console.typesafe.ai'dan alınan bir Bearer anahtarıyla POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone; model jev-latest (şu anda jev-1.13.0). Vercel AI Gateway üzerinden: AI SDK 7'deki experimental_evaluate ile typesafe-ai/jev modeli; ayrıca Gateway dokümanlarının, değerlendirmenin yalnızca AI SDK üzerinden kullanılabildiğini, OpenAI uyumlu endpoint'lerden kullanılamadığını belirttiğini unutmayın.
Üç soruyu da tek seferde yanıtlayan bir triyaj çağrısı:
{
"model": "jev-latest",
"state": { "task": "Fix double charge on retry", "diff_summary": "touches billing/retry.ts, adds idempotency key", "tests": "42 passed" },
"questions": {
"assignee": { "type": "choice", "instructions": "Which Agent should take this?",
"criteria": { "codex": "backend and payments", "claude_code": "refactors and tests", "gemini_cli": "frontend" } },
"needs_review": { "type": "noul", "instructions": "Does this change need a human before merge?" },
"risk": { "type": "score", "instructions": "How risky is this change?",
"criteria": ["cosmetic", "logic change with tests", "touches auth, billing, or data"] }
}
}
TypeSafe'in modeller sayfasına göre fiyatlandırma: milyon giriş token'ı başına $0.042, çıkış için ücret alınmıyor, istek başına 64k token ve bunun 32k'sı state için, yalnızca metin. Bu fiyatla yukarıdaki triyaj çağrısı bir sentin çok küçük bir kısmına mal oluyor; her Task'ta ve her çalıştırmada bunu çalıştırmayı makul kılan da bu.
Bunun Sharkly ile ilişkisi
Sharkly sizin adınıza Jev'i çağırmaz ve bir karar modeli de değildir. Hâlihazırda çalıştırdığınız ajanların etrafındaki paylaşılan görev, Computer, bağlam ve inceleme katmanıdır. Jev gibi bir modelin size kazandırdığı şey, o katmanın ortaya çıkardığı yönlendirme ve inceleme kararlarını — hangi Assignee, hangi kuyruk, ne kadar acil — ucuza ve tipli biçimde verebilmenizdir. Onu, bir Task oluşturup Agent'ı seçen bir Automation'a bağlayın ya da sonuç bir gözden geçirene ulaşmadan önce tamamlanmış bir çalıştırmanın çıktısı üzerinde çalıştırın. Her iki durumda da karar, bir insanın görebileceği bir yere düşer; olasılık ne derse desin korunması gereken kısım budur.
Birden fazla ajan çalıştırıyorsanız ve canınızı yakan şey inceleme kuyruğuysa, Sharkly'e başlarken yazısı, bir karar modelinin bağlandığı panoyu, Computer'ları ve inceleme akışını anlatıyor.
SSS
Jev bir kodlama ajanı mı?
Hayır. Kod üretemez ya da bir dosyayı düzenleyemez. Ona verdiğiniz durumla ilgili, önceden tanımlanmış soruları bir olasılıkla yanıtlar. İşi ajanlar üretir; Jev ise onunla ne yapılacağına karar vermeye yardımcı olur.
Kod incelemesinin yerini alabilir mi?
Hayır, almamalı da. İnceleme kuyruğunu sıralayabilir ve net olan vakaları oradan çekebilir. Birleştirme kararı bir kişide kalır; bu iş akışının tamamının bağlı olduğu sınır da budur.
Kalibre edilmiş ne demek?
Jev 0.9 diyorsa, bu tür bir soruda yaklaşık %90 oranında doğru olmalıdır. Bir eşiğe güvenmeden önce bunu kendi çalıştırmalarınızda test edin: sayının söylediğini gerçekten kastedip etmediğini görmek için birkaç düzine etiketlenmiş diff yeterlidir.
Kullanmak için Vercel'e ihtiyacım var mı?
Hayır. Doğrudan API, bir Bearer anahtarıyla çalışır. Zaten AI SDK kullanıyorsanız Gateway bir kolaylık sağlar.
