Cómo usar la API de Jev: 20 proyectos que puedes copiar

Qué es Jev, y por qué cambia cómo se ve un "proyecto"

TypeSafe lanzó Jev el 15 de septiembre de 2026 como el primer "modelo System One". El argumento es Kahneman: los LLM actuales son el sistema lento y deliberativo, y Jev es el rápido — salvo que aquí la "intuición" es una distribución de probabilidad calibrada sobre opciones que tú definiste, no prosa.

Esa única decisión de diseño es la razón por la que los proyectos de abajo no se parecen en nada a la típica lista de "wrappers de IA":

• La salida está tipada. Declaras Choice (elige una de tus opciones), Score (puntúa contra niveles que tú nombras) o Noul (probabilidad de que se cumpla un enunciado de sí/no). No hay nada que parsear ni ningún esquema que esperar.
• Cada pregunta se responde en una sola pasada. El estado se ingiere una vez y todas las preguntas se evalúan contra él en conjunto, así que hacer treinta preguntas cuesta apenas más que hacer una.
• La salida es gratis porque no hay salida. No hay cadenas en el lado de la respuesta, ni estructura secuencial, ni tokens de salida — que es exactamente por lo que el precio es solo de entrada.
• El modelo no actúa. Juzga. Todo lo que tiene un efecto secundario — hacer clic, volar, ordenar, borrar — se queda en código normal, condicionado a un umbral de probabilidad.

Una vez que ves esa forma, el espacio de proyectos se escribe solo: coloca una llamada a Jev allí donde tu programa está a punto de tomar una decisión pequeña, de alta frecuencia y difícil de expresar con un if.

Los 20 proyectos de un vistazo

Recuentos de estrellas verificados el 22 de septiembre de 2026.

#	Proyecto	★	Lenguaje	Qué hace
1	browser-use/jev-ultrafast	16,972	Python	Agente de navegador donde Jev elige la operación y el elemento; un LLM solo escribe texto cuando la acción es TYPE_TEXT
2	tamaratran/fast-jev-compaction	6,122	TypeScript	Plugin de Claude Code que reemplaza el resumen de compactación por eliminaciones de Jev — nunca se reescribe nada
3	vercel-labs/json-render	18,005	TypeScript	Framework de UI generativa. No es nativo de Jev
4	itsmostafa/typesafe-mcp	238	Go	Servidor MCP evaluate para Claude Code, Claude Desktop, Codex y pi
5	jkudish/jev-mcp	257	JavaScript	Diez herramientas de juicio tipadas expuestas vía MCP
6	sharziki/semdecide	32	Python	"grep para el significado, jq para el juicio" — decisiones tipadas como filtro de Unix con códigos de salida reales
7	0xNatoshi/jev-codex-router	189	JavaScript	Enrutamiento de modelo y esfuerzo de razonamiento por llamada para Codex, guiado por Jev
8	GhalebDweikat/winnow	60	Python	Cedazo de contexto para Claude Code: sustituye la salida de herramientas que Jev considera que no necesitas
9	devagrawal09/jev-review	516	TypeScript	Flujo de revisión de código por etapas con un panel local
10	ellipsis-dev/blink	56	TypeScript	Búsqueda en el código mediante un conjunto de exploradores guiados por Jev
11	lahfir/agent-desktop	1,454	Rust	Uso de computadora de escritorio a través de los árboles de accesibilidad del SO. No es nativo de Jev
12	fhshaik/typesafe-mario	343	Python	Jev juega a Super Mario Bros. desde la RAM del emulador, nunca desde capturas de pantalla
13	RomanSlack/jev-drone	122	Python	Un cuadricóptero vuela un circuito de obstáculos en MuJoCo; Jev lee la situación a ~2.5 Hz
14	emrickgarrett/OneVOneJev	20	TypeScript	FPS de navegador con autoridad de servidor donde luchas contra Jev, primero en llegar a 5 bajas
15	jarrodwatts/jev-trader	1,929	TypeScript	Una decisión de comprar o vender por bloque de Monad en el libro MON-USDC de Kuru
16	irfndi/prism-liquidity-agent	71	TypeScript	Agente de liquidez de Meteora DLMM en Solana. No es nativo de Jev
17	jexp/neo4jev	84	Python	Navegación de grafos salto a salto, con la comprobación del objetivo en la misma llamada
18	AkashPriyadarshii/jev-curate	23	Rust	Cedazo de datasets para corpus JSONL y Parquet
19	qkal/Canny	32	JavaScript	Un guardián que no deja que un agente de programación termine basándose en una afirmación
20	monteduro/killmyidea	82	TypeScript	Ocho preguntas puntuadas, ponderadas en KILL / FIX / SHIP

Grupo 1 — agentes que deciden en lugar de generar

browser-use/jev-ultrafast (★16,972) es la implementación de referencia, y la primera que hay que leer. Un agente de navegador normalmente le pide a un modelo que emita una acción JSON, lo que significa pagar por tokens en cada paso. Ultrafast divide el trabajo: Jev elige una operación y un elemento de un espacio de acciones indexado, y se llama a un LLM pequeño solo cuando la operación elegida es TYPE_TEXT — el único caso que necesita caracteres generados. La demo estrella del README, una búsqueda real de Zúrich → Londres en Google Flights, se completa en 7.1 segundos incluyendo la generación de texto y las cargas de página. Si quieres entender por qué vale la pena tener un modelo de decisión, este repositorio es el argumento.

lahfir/agent-desktop (★1,454) es el análogo de escritorio — y no es Jev. Es una CLI en Rust y una biblioteca de ABI en C que lee la estructura real de la UI de una aplicación a través del árbol de accesibilidad del SO en lugar de adivinarla a partir de píxeles, con 54 comandos operativos y referencias de snapshot que se mantienen estables entre llamadas. Su propio README afirma una reducción de tokens del 78–96% en aplicaciones densas mediante el recorrido de esqueletos. Se creó en febrero de 2026, mucho antes que Jev, y no depende de él. Se gana un lugar aquí por una razón: si estás construyendo la versión de escritorio de Ultrafast, esta es la capa de percepción sobre la que pondrías una llamada a Jev.

Grupo 2 — infraestructura para agentes de programación

Aquí es donde el ecosistema es más denso, porque los agentes de programación producen las dos cosas que Jev juzga mejor: ¿esto sigue siendo relevante? y ¿esto está realmente terminado?

fast-jev-compaction (★6,122) toma el patrón más común — resumir el contexto antiguo con un LLM — y lo rechaza. Un resumen es con pérdida; una ruta de archivo o un error exacto pueden desaparecer. Este plugin nunca reescribe nada. Le muestra a Jev toda la conversación, pregunta qué llamadas a herramientas y resultados ya no se necesitan, y elimina solo esos. El texto del usuario y del asistente permanece literal y en orden.

winnow (★60) aplica la misma idea a resultados individuales en lugar de al historial. Cada salida grande de Read, Bash o Grep se juzga antes de entrar en el contexto; los bloques que Jev considera con seguridad que no necesitas se reemplazan por un stub de tres líneas con un resumen de un modelo barato y una clave que restaura el texto completo bajo demanda. No se pierde nada, simplemente deja de costar tokens hasta que lo pidas. Winnow es también el ejemplo más limpio de un fallback elegante: su adaptador puede responder las mismas preguntas con Claude Haiku 4.5 cuando Jev no está disponible — sin calibrar, pero mantiene la tubería en marcha.

Canny (★32) ataca el fallo opuesto. Los agentes afirman haber tenido éxito. Canny se engancha a Claude Code y Codex CLI, mantiene un registro de lo que el agente realmente hizo, y se niega a dejarlo terminar basándose en una afirmación — juzgando la salida de herramientas, los diffs y los resultados de tests contra la declaración de finalización.

jev-review (★516) se ejecuta antes de que un humano vea el diff: primero una matriz de riesgo Noul, luego llamadas Choice y Score para perfiles de archivo, selección de evidencia, clasificación de mecanismos y severidad, con el enrutamiento de revisores decidido por Choice condicional. Los umbrales y la política se quedan en el código, y los resultados aterrizan en un panel local.

blink (★56) usa Jev como navegador de código: los exploradores descienden por el árbol de archivos y preguntan, en cada nivel, qué archivos importan para la consulta. Ojo con la licencia — el repositorio no tiene archivo de licencia, lo cual importa si piensas distribuirlo.

jev-codex-router (★189) es el que toca tu factura. Incorpora un fork de Codex Router y deja que Jev elija un modelo y un esfuerzo de razonamiento para cada llamada al modelo, incluidas las continuaciones después de herramientas. El README reporta una simulación histórica de aproximadamente −60% frente a ejecutar Astra completo durante 237 turnos — y tiene cuidado en decir que esto no es cuota de Codex medida y ahorrada y que no describe la política actual. Trátalo como un método, no como una garantía.

Grupo 3 — servidores MCP, si solo quieres las herramientas

jkudish/jev-mcp (★257) registra diez juicios como herramientas MCP: jev_verify (afirmaciones contra evidencia), jev_screen (contenido antes de que entre en el contexto), jev_find y jev_rerank (selección y ordenación de candidatos), jev_classify, jev_decide, jev_compare, jev_extract, jev_review, y más. Cualquier cliente MCP puede llamarlas.

itsmostafa/typesafe-mcp (★238) es la opción más pequeña y con más opiniones: un único servidor evaluate en Go, con una configuración de un solo comando — evaluate setup mcp lo conecta a Claude Code, Claude Desktop y Codex si los encuentra, y evaluate setup pi cubre pi. Empieza aquí si quieres una herramienta funcionando en cinco minutos en lugar de una caja de herramientas que configurar.

TypeSafe no distribuye ningún servidor MCP propio; ambos son trabajo de la comunidad.

Grupo 4 — shell, CI y tuberías de datos

semdecide (★32) es el proyecto con más forma de Unix del conjunto, y la descripción es exacta: grep para el significado, jq para el juicio. Introduce texto o JSONL por la tubería, y obtén un predicado, una ruta, una puntuación, un flujo filtrado y un código de salida de proceso real — sin escribir el pegamento de prompt, parseo, reintentos o manejo de confianza. El ejemplo de su README pregunta si un inicio de sesión desde un país nuevo seguido de cambios en los pagos "describe una posible toma de control de cuenta" y devuelve TRUE probability=0.860 threshold=0.700. Eso es algo que puedes poner en un script de shell, una GitHub Action o un cron job hoy mismo.

jev-curate (★23) es la versión por lotes para datos de entrenamiento: procesa corpus JSONL y Parquet a través de decisiones tipadas Choice / Score / Noul con fan-out especulativo. El README apunta a más de 1,500 registros por segundo; es un objetivo de diseño, no un número reproducido de forma independiente, así que hazle un benchmark con tus propios datos antes de fiarte del rendimiento.

Grupo 5 — sistemas en tiempo real, físicos y adversariales

Estas son demos, y son la mejor prueba de que la arquitectura se sostiene: en cada una, el bucle difícil y crítico para la seguridad se queda en código normal y Jev solo responde a una pregunta pequeña.

typesafe-mario (★343) nunca le muestra una captura de pantalla a Jev. El arnés convierte la telemetría del emulador y la RAM en JSON compacto — movimiento, trayectoria de salto, enemigos próximos, terreno, retardo de entrada medido, resultados de control recientes — y Jev elige de un pequeño conjunto de acciones legales (noop, right, right_jump, right_run, right_run_jump, jump).

jev-drone (★122) vuela un modelo de aeronave real (el Skydio X2 de MuJoCo Menagerie) por un circuito de obstáculos de cinco estaciones usando solo su cámara de a bordo. El escalonamiento es explícito: un controlador geométrico a 500 Hz vuela, una capa de guiado a 50 Hz siempre posee la seguridad, y Jev se sitúa a aproximadamente 2.5 Hz decidiendo qué significa la situación. El README lo dice claramente — Jev no es un modelo de visión y no puede ejecutarse a la frecuencia de control.

OneVOneJev (★20) es un FPS de navegador con autoridad de servidor donde Jev es el oponente: ponte en cola, lucha contra él en un patio industrial de estilo Rust, primero en llegar a 5 bajas, con espectadores mirando desde la banda. Cada tick de decisión tiene que responder a movimiento, apuntado, disparo y salto.

jev-trader (★1,929) publica una orden límite post-only por bloque de Monad en el libro MON-USDC de Kuru, un tick dentro del precio de contacto, reemplazando la anterior. Sin PRIVATE_KEY se ejecuta en seco contra el libro real con ejecuciones simuladas — y ten en cuenta que el modelo por defecto es mock, un sustituto heurístico de momentum, así que el bot funciona antes incluso de que tengas una clave.

prism-liquidity-agent (★71) es el tercer proyecto no nativo de Jev: un agente basado en reglas que reequilibra posiciones de liquidez concentrada en Meteora DLMM de Solana cada diez minutos mediante un ciclo de recall → observe → reason → simulate → decide. Se creó en junio de 2026 y no usa Jev. Se incluye porque es el ejemplo publicado más claro de la forma — bucle determinista, decisión acotada al final — en la que encajaría una llamada a Jev.

Grupo 6 — grafos, estructura e ideas

neo4jev (★84) navega un grafo de Neo4j salto a salto. En cada nodo, las relaciones salientes se convierten en opciones Choice con sus propiedades, y una pregunta Noul — "¿se ha alcanzado el objetivo?" — viaja en la misma llamada a systemone, así que cada salto cuesta exactamente un round-trip sin importar cuántas preguntas hagas. La selección top-k sobre las probabilidades devueltas lo convierte en una búsqueda en haz ordenada por la suma de log-probabilidades. Si quieres ver preguntas paralelas bien usadas, lee este.

json-render (★18,005) es el repositorio más grande de la tabla y el menos relacionado: el framework de UI generativa de Vercel Labs, creado en enero de 2026, que renderiza interfaces dinámicas a partir de componentes y acciones predefinidos en lugar de JSON en bruto. No es nativo de Jev. La conexión es conceptual — el argumento es "deja que un modelo elija entre opciones seguras y predefinidas en lugar de emitir salida de forma libre", que es el argumento de Jev aplicado a la UI. Aparece en muchos recopilatorios de Jev por esa razón; no esperes una dependencia de TypeSafe en el package.json.

killmyidea (★82) es el producto completo más pequeño de aquí: describe una idea de startup, y Jev responde ocho preguntas de indie-hacker puntuadas de 0 a 4 más categoría y claridad en una sola petición paralela. Cada puntuación se multiplica por 25, se pondera en un promedio, pasa por una puerta de claridad, y se devuelve como KILL IT, FIX IT o SHIP IT. Ningún LLM generativo en ningún punto del bucle.

Tu primera petición

Consigue una clave, luego llama al contrato nativo — no a Chat Completions:

curl -X POST "https://apimaster.ai/v1/systemone" \
  -H "Authorization: Bearer $APIMASTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
    "model": "jev-latest",
    "questions": {
      "is_urgent": { "type": "noul", "instructions": "Does this convey urgency?" },
      "category":  { "type": "choice", "options": ["billing", "technical", "other"],
                     "instructions": "Which team should handle this?" }
    }
  }'

Luego elige un proyecto de la tabla, lee su README, y empieza por la integración más pequeña de la lista — semdecide si vives en una terminal, jev-mcp si vives en un agente. Mantén los umbrales y los efectos secundarios en tu propio código, y trata la probabilidad devuelta como aquello sobre lo que condicionas en lugar de aquello a lo que obedeces.

Antes de instalar cualquiera de estos

• La edad es el riesgo, no la idea. Quince de veinte repositorios se crearon entre el 16 y el 18 de septiembre de 2026. Tienen días de vida, en su mayoría son de un solo autor, y algunos no se han tocado desde el día en que se publicaron.
• Las estrellas miden atención. Un repositorio de 16,972 estrellas creado hace seis días ha tenido una visibilidad enorme y casi ninguna exposición en producción. Lee el código antes de que toque una cartera, un repositorio que te importe o un cliente.
• Tres no son nativos de Jev. json-render (enero de 2026), agent-desktop (febrero de 2026) y prism-liquidity-agent (junio de 2026) son todos anteriores a Jev y funcionan sin él.
• Comprueba las licencias. La mayoría son MIT, json-render y agent-desktop son Apache-2.0, y blink no tiene archivo de licencia en absoluto.
• Nada de esto es oficial. La única integración publicada por TypeSafe es la skill de agente, typesafe-ai/skills. Todos los proyectos de esta lista son trabajo de la comunidad.
• Las demos financieras y físicas son demos. jev-trader usa por defecto un modelo mock y ejecuciones simuladas; jev-drone es una simulación. No leas ninguna de las dos como una señal sobre el rendimiento en vivo.

¿Cuál deberías probar realmente?

Si quieres…	Empieza por	Por qué
Entender para qué sirve un modelo de decisión	jev-ultrafast	La demo de 7.1 segundos en Google Flights deja clara la división
Reducir hoy el coste de contexto del agente	fast-jev-compaction o winnow	Instalar y medir, sin cambios de arquitectura
Meter Jev en tu agente en cinco minutos	typesafe-mcp	Un comando conecta tres clientes
Usar Jev desde un shell o CI	semdecide	Códigos de salida reales, sin código de pegamento
Evitar que los agentes mientan sobre haber terminado	Canny	Registro más una negativa a aceptar una afirmación
Controlar el gasto en modelos por turno	jev-codex-router	El enrutamiento es donde Jev se paga solo
Ver preguntas paralelas usadas correctamente	neo4jev	Choice y Noul en una sola llamada, un round-trip por salto

FAQ

¿Qué es la API de Jev? Jev es el modelo System One de TypeSafe AI. La API es un único endpoint, POST /v1/systemone: envía un state más un mapa de preguntas tipadas, y obtén probabilidades calibradas como respuestas Choice, Score y Noul. Nunca genera texto.

¿Cuál es el ID del modelo Jev y su precio? jev-1.13.0, con jev-latest y jev-preview como alias. El precio es $42 por mil millones de tokens de entrada — $0.042 por 1M — y la salida es gratis, porque no hay tokens de salida.

¿Son estos proyectos oficiales de TypeSafe? No. Los veinte son trabajo de la comunidad. La única integración publicada oficialmente es la skill de agente de TypeSafe, typesafe-ai/skills.

¿Cuáles de estos puedo usar sin una clave de Jev? json-render, agent-desktop y prism-liquidity-agent, porque no son nativos de Jev. jev-trader también funciona sin clave en modo de ejecución en seco con su modelo mock por defecto.

¿Puedo usar Jev con Claude Code o Codex como modelo? No. Ambas CLI hablan el formato de cable de su proveedor, y Jev no tiene endpoint compatible con OpenAI ni con Anthropic. Lo que funciona es meter Jev dentro del agente — como herramienta MCP, hook o router — que es lo que hacen los proyectos de los grupos 2 y 3.

¿Cuánto cuesta realmente una llamada a Jev? La facturación es solo de entrada a $0.042 por 1M de tokens, y cada pregunta de una petición se evalúa contra el mismo estado en una sola pasada. Hacer treinta preguntas cuesta un poco más que hacer una, no treinta veces más — esa proporción es el objetivo de toda la arquitectura.

¿Está Jev disponible en APIMaster? Sí, como jev-latest, en el contrato nativo POST https://apimaster.ai/v1/systemone a $0.042 por 1M de tokens de entrada con salida gratuita (una ruta activa, verificada el 22 de septiembre de 2026). Empareja con un modelo de texto en la misma clave cuando un paso necesite texto generado.

Fuentes y verificación

• Metadatos de repositorios, recuentos de estrellas, lenguajes y licencias de los veinte proyectos — API de GitHub y READMEs de los repositorios, verificados el 22 de septiembre de 2026
• TypeSafe — Models — ID del modelo, alias, precio de $42/Btok, límites de tasa y presupuesto de contexto
• TypeSafe — API reference y Quick start — endpoint, formas de petición y respuesta
• TypeSafe — Jev 1.13 scope — las áreas que TypeSafe misma deja fuera de alcance, con el patrón recomendado para cada una
• typesafe-ai/skills — la única integración publicada oficialmente

La ruta jev-latest de APIMaster y los precios de los modelos de texto complementarios se verificaron el 22 de septiembre de 2026. El estado de los proyectos, los recuentos de estrellas y los precios cambian — verifica en la ficha en vivo y en el repositorio antes de comprometer una carga de trabajo.

Empieza con la clave

Crea una cuenta de APIMaster, añade crédito de pago por uso desde $1, y crea una clave en la consola. Apunta tu cliente a https://apimaster.ai/v1 y envía tu primera petición a POST https://apimaster.ai/v1/systemone con el modelo jev-latest — $0.042 por 1M de tokens de entrada, salida gratuita, y la misma clave cubre los niveles de GPT, Claude, GLM, DeepSeek y Gemini con los que lo emparejarás. Consulta la ficha de Jev para ver la disponibilidad en vivo antes del tráfico de producción, y usa el probador de modelos para confirmar que una ruta se comporta como se espera.