TypeSafe / typesafe/jev
Jev - LLMTR üzerinden erişim
Jev, verdiginiz duruma karsi tiplenmis sorular degerlendirir ve her soru icin yapilandirilmis bir yanit dondurur: secenekleriniz arasindan bir secim, tanimladiginiz seviyeler boyunca bir puan ya da bir ifadenin dogru olma olasiligi. Serbest metin uretmedigi icin ayristirilacak bir cikti yok; her yanit kendi olasilik dagilimiyla gelir. Istek bicimi, soru tipleri ve limitler icin Yapilandirilmis Kararlar dokumanina bakin.
Teknik özellikler
| Canonical ID | typesafe/jev |
|---|---|
| Sağlayıcı | TypeSafe |
| Context penceresi | 32.000 tokens |
| Operasyonlar | SYSTEM_ONE |
| Modaliteler | text |
Fiyatlandırma
Kredi yüklemede %8 platform marjı uygulanır; model kullanım fiyatları ayrıca yükseltilmez.
| Operation | Metric | Unit | Price |
|---|---|---|---|
| SYSTEM_ONE | INPUT_TEXT | PER_1M_TOKENS | $0.042000 |
| SYSTEM_ONE | OUTPUT_TEXT | PER_1M_TOKENS | Yok |
Örnek kullanım
Mevcut OpenAI SDK akışında yalnızca base URL ve model kimliğini değiştirirsiniz.
curl https://llmtr.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"typesafe/jev","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'Bu model hakkında rehberler
- Jev nedir? TypeSafe'in tarayıcı ajanları için seçime dayalı karar modeli - TypeSafe'in Jev modelinin seçime dayalı karar mimarisini, jev-ultrafast'ın bunu tarayıcı ajanlarında nasıl kullandığını ve kaynağında ölçülen hız farkını, sınırlarıyla birlikte anlatır.
- jev-ultrafast'ın metin üretme adımını LLMTR ile çalıştırma - jev-ultrafast'ın TYPE_TEXT adımını LLMTR üzerinden çalıştırmak için ortam değişkeni yapılandırması, gerçek istek şekli ve model seçim kriterleri.
İlgili modeller
- Gemma 4 llmtr/gemma-4
- Qwen 3.6 35B-A3B llmtr/qwen3-6-35b
- Trendyol Asure 12B llmtr/trendyol-asure-12b
- Magibu 11B v8 llmtr/magibu-11b-v8
- Muse Glimmer 30B (Türkiye) llmtr/muse-glimmer-30b-tr
- EmbeddingGemma 300M llmtr/embeddinggemma-300m
- Qwen 3.5 4B llmtr/qwen3-5-4b
- GPT-6 Astra openai/gpt-6-astra