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Claude Code と Codex で Jev を使う方法

Jev には OpenAI 形式や Anthropic 形式のエンドポイントがないため、Claude Code や Codex の背後にあるモデルにはなれません。機能するのは、公式の TypeSafe エージェントスキル、境界プラグイン、MCP ツール、ターンごとのルーティングです。検証済みのインストールコマンドと、ルーターが処理を送るモデルの実際の価格を掲載しています。

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クイック回答

Jev は Claude Code や Codex の背後にあるモデルにはなれません。 TypeSafe の HTTP API は POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone という1つのエンドポイントであり、Jev は型付きの質問 — Choice、Score、Noul — に確率付きで答えます。テキストを生成することは一切なく、CLI を向ける先となる /v1/chat/completions も Anthropic Messages エンドポイントも存在しません。「Claude Code を Jev で動かせる」と書いているガイドはすべて誤りです。

機能するのは、エージェントが判断を下さなければならない場所に Jev を置くことです。 壊れる可能性が低い順に4つのルートがあります。

  • 公式のエージェントスキル。 typesafe-ai/skills（★932、MIT）は、Claude Code にはプラグインとして、Codex やその他のあらゆるエージェントには npx skills を通じてインストールされます。その役割は、エージェントに正しい Jev コードを書かせ、1回の呼び出しにつき1つの質問をするのをやめさせることです。
  • 境界プラグイン。 ツール呼び出しの前、取得した結果の後、またはターン終了前に Jev の判断を差し込むコミュニティフックです。最もスターが多いのは、★4,697 の Claude Code 圧縮プラグインです。
  • MCP ツール。 jkudish/jev-mcp（★142）は、10種類の型付き判断を MCP ツールとして登録し、Claude Code、Codex、その他 MCP を話すあらゆるものから利用できます。TypeSafe は自社の MCP サーバーを提供していません。
  • ターンごとのモデルルーティング。 gargpratyush/jev-router（★236、npm 0.3.0）は、実際の CLI の前にループバックプロキシを起動し、ユーザーターンごとに1回の Jev 呼び出しでモデル層を選択できるようにします。

お金がどこへ流れるか。 Jev は現在 APIMaster 上で jev-latest として稼働しています。APIMaster のキーを使ってネイティブの POST https://apimaster.ai/v1/systemone エンドポイントを使用します。コストは 100万入力トークンあたり $0.042、出力 $0 です（有効なルートは1つ、2026年9月21日時点）。それでも CLI の背後にあるモデルではありません。ルーターが処理を送る Codex の層も APIMaster のモデルです。gpt-5.6-luna は 100万トークンあたり入力 $0.0223 / 出力 $0.1336 から（3つのルートがセール中、OpenAI の $0.20 / $1.20 定価より約 89% 安い）、gpt-5.6-terra は $0.12 / $0.72 から（15ルート、約94% オフ）、gpt-5.6-sol は $0.2233 / $1.3396 から（19ルート、約96% オフ）、gpt-6-astra は $0.4465 / $2.2327 から（14ルート、約96% オフ）。Claude 側も同じように対応します。claude-haiku-4-5 は $0.09 / $0.45 から（7ルート、約91% オフ）、claude-sonnet-5 は $0.1875 / $0.9376 から（12ルート、約91% オフ）。Jev カード、Luna カード、モデルマーケットプレイス をご覧ください。ルート価格はチャネルの供給状況に左右されます。実際のカードの数字がすべてです。

APIMaster price check, 2026-09-24: The table compares the official list price, current APIMaster price, active routes, and model card. Prices change; use the live marketplace card as the source of truth.

モデル ID 公式価格（1M 入力 / 出力） APIMaster 現在価格 稼働ルート 割引 モデルカード
jev-latest $0.042 / — $0.042 / $0 1 0% off 割引を見る
gpt-5.6-luna $0.20 / $1.20 $0.0178 / $0.1067 7 91% off 割引を見る
gpt-5.6-sol $5 / $30 $0.2458 / $1.4746 22 95% off 割引を見る
gpt-6-astra $10 / $50 $0.4915 / $2.4577 13 95% off 割引を見る
claude-haiku-4-5 $1 / $5 $0.09 / $0.45 8 91% off 割引を見る
claude-sonnet-5 $2 / $10 $0.1786 / $0.8929 16 91% off 割引を見る

GPT トライアル（GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-5.6、GPT-5.5、gpt-5.6-luna、gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-6.1-sol、gpt-6-astra、gpt-6-sol、gpt-6-luna が利用可能）

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Jev がモデルになれない理由

Claude Code は Anthropic Messages API と通信します。Codex は OpenAI Responses API と通信します。どちらもベース URL を変更できますが、ワイヤーフォーマットは同じままで、それがまさに問題の核心です。Jev のリクエスト形式は state と型付きの questions のマップであり、レスポンスは選択肢ごとの確率を伴う型付きの answers です。レンダリングするアシスタントメッセージも、出力するトークンストリームも、解析するツール呼び出しもありません。

TypeSafe が文書化している評価エンドポイントは POST /v1/systemone の1つだけで、加えて model フィールドに送信できるエイリアスを一覧表示する GET /v1/models があります。jev-latest がデフォルトで、jev-1.13.0 のようなバージョン付き ID は、リストに表示されるかどうかに関わらず受け付けられます。OpenAI 互換または Anthropic 互換のサーフェスを記述したドキュメントはどこにもありません。

これは TypeSafe が埋め忘れたギャップではありません。Jev は意図的に意思決定モデルです。定義したスキーマ内で答えを返し、出力が存在しないため出力に対する課金もありません。コーディング CLI は正反対の種類のプログラムで、テキストを書くために存在します。したがって有用な問いは「Jev はモデルになれるか」ではなく、「エージェント内のどの判断を Jev に任せるべきか」であり、それに当てはまる場所が4つあります。

ルート1：公式エージェントスキル

これは唯一公式にサポートされた統合であり、TypeSafe から提供され、何も壊すことができないため最初にインストールすべきものです。エージェントを傍受するのではなく、エージェントに教えるからです。

Claude Code の場合、プラグインとして：

claude plugin marketplace add typesafe-ai/skills
claude plugin install typesafe@typesafe-ai

その後、/typesafe:typesafe-ai で直接呼び出すか、プロンプトで名前を挙げるだけです —「TypeSafe スキルを使って」。更新するには：

claude plugin marketplace update typesafe-ai
claude plugin update typesafe@typesafe-ai

Claude Code を再起動するか、/reload-plugins を実行します。自動更新は /plugin → Marketplaces → typesafe-ai から有効にできます。

Codex およびその他すべては、スキルインストーラーを通じて：

npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-ai

どのエージェントにインストールするかを尋ねられます。TypeSafe 自身のプロンプトをエージェントに貼り付けてインストールさせることも、skills/typesafe-ai ディレクトリをエージェントのスキルフォルダに手動でコピーすることもできます。リポジトリは MIT ライセンスで、プラグインマニフェストは typesafe v0.5.7、スキル自体は1つの Markdown ファイルとリファレンスです。

スキルが実際に何を変えるかを知っておく価値があります。単なる API の豆知識ではないからです。3つの質問タイプ、state の構築方法、確率とは対照的な信頼度の意味、アーキテクチャパターン、そして各タスクに適したドキュメントページを指し示す表 — あらゆるドキュメント URL に .md を付けると Markdown が返るというコツも含めて — を備えています。TypeSafe のドキュメントは、修正しようとしている失敗モードについて明快です。「コーディングエージェントは、人よりも1回の呼び出しにつき1つの質問をする習慣に陥りやすい」。スキルは、エージェントに1回の呼び出しに多くの質問を入れるよう指示します。その答えが一部の入力にしか関係しない投機的なものも含めて、どの答えを使うかはコードに判断させます。このパターンが数字を成立させる理由です — TypeSafe 自身の GDPR の例では13の質問を1回の呼び出しにまとめ、クックブックの索引では12.2倍安く10.0倍速いと報告され、ビルディングガイドでは11.5倍安く9.6倍速いと報告されていますが、答えに変更はありません。同じテストに対してわずかに異なる2つの数字で、どちらもベンダー自身の測定値として扱ってください。

計画に織り込むべき1つの制限：リクエスト内の state とすべての質問は、およそ32,000トークン、英語で約150,000文字の予算を共有します。

ルート2：境界に Jev を置く

ここが現実世界での使用の大半を占め、すべてコミュニティの成果です。パターンはどこでも同じです。CLI は変更されず、フックまたはプロキシが変更され、Jev が、言語モデルならトークンと時間を費やすはずの瞬間に、1つの限定された判断を下します。

配置場所 プロジェクト ★ エージェント
セッション圧縮 tamaratran/fast-jev-compaction 4,697 Claude Code プラグイン。圧縮サマリーを項目ごとの keep/drop 判断に置き換える
セッション圧縮 leonaaardob/fast-dev-compaction 3 Codex プラグイン。同じアイデアの移植版
ターミナル出力 tamaratran/jev-pruner 122 Claude Code。長い Bash 出力をモデルが見る前に切り詰める
コンテキストプロキシ compozy/yoshi 18 Claude Code、Codex。どの履歴がまだ必要かを Jev が判断する
ツール実行前ゲート shiftynick/jev-axi 17 Claude Code、Codex。実行前に各シェルコマンドを破壊性、情報持ち出し、RCE、セキュリティ弱体化について採点する
ツール実行前ゲート leepokai/jev-guard 12 Claude Code、Codex、Pi、ACP
停止フック valentynkit/jev-belay 13 Claude Code。「完了」という主張を信じる前にトランスクリプトを読む
Codex ワーカーの上位 thruwire/foreman 418 Codex。実装が完了しテストが十分かを Jev が判断する
MCP および ACP ブリッジ tacticocc/Jevbridge 26 Codex、Claude、Grok、OpenCode
プラグインバンドル shitianfang/jev-use 9 Claude Code、Codex、Pi。フック、ルーティングスキル、PreToolUse ゲートを1コマンドでインストールする
デスクトップアクション yikangy873-gif/jev-desktop 31 Codex Computer Use。毎ステップ言語モデルに尋ねる代わりにデスクトップアクションの中から選ぶ

何かをインストールする前に読む価値のあるものが2つあります。jev-axi は44のツール呼び出しのラベル付きセットを公開しており — そのうち24はブロックまたはエスカレーションが必要で、base64 で難読化されたものも含まれます — 44のうち44がラベル通りに判定されたと報告しています。また正直な限界も文書化しています。フックがエージェントのトランスクリプトを読めないときは何もしない、という点です。jev-belay はこのカテゴリ全体を成立させるコスト管理を示しています。4つの質問からなる Jev 呼び出しを1回だけ費やし、それはファイルが変更され、それ以降に成功したチェックがない場合のみで、あらゆるエラーで fail open します。

覚えておくべき2つの注意点。これらのリポジトリは数日前のもので — ほとんどが2026年9月17日から9月20日の間に作成されています — したがって上記のスター数は注目度であり成熟度ではありません。そして fast-jev-compaction を除けば、小規模なプロジェクトです。またインストールコマンドはプロジェクトごとに異なります。スキル形式のコマンドが通用すると決めつけず、README を読んでください。

単一のフックではなくバンドルが欲しい場合の、1コマンドのエントリポイント：

npx -y jev-use install    # Claude Code、Codex、Pi のうち見つけたものを配線する
npx -y jev-use doctor     # 配線をチェックする

jev-use はキーを TYPESAFE_API_KEY、OPENROUTER_API_KEY、または AI_GATEWAY_API_KEY から読み取り、JEV_BACKEND=mock を使うと、すべての判断をローカルに保つキー不要のドライランが可能です。公開されているデモは、成果の形を知る上で一読の価値があります。200件のメッセージを7回の呼び出しで判定し、94% まで埋まったウィンドウを44% まで下げたコンテキスト圧縮の実行と、危険なコマンドを約230 ms で拒否し、言語モデルのトークンを一切使わなかったシェルコマンドゲートです。

ルート3：MCP ツール

フックとしてではなく、呼び出し可能なツールとしてモデルから Jev を利用したいなら、MCP が可搬性のあるルートです — そしてそれはコミュニティのみです。TypeSafe 自身のドキュメントは MCP に一切言及していないため、インストールすべきファーストパーティのサーバーはありません。

Claude Code：

claude mcp add jev -e TYPESAFE_API_KEY=sk-... -- npx -y @jkudish/jev-mcp

Codex の場合、~/.codex/config.toml に：

[mcp_servers.jev]
command = "npx"
args = ["-y", "@jkudish/jev-mcp"]
env = { TYPESAFE_API_KEY = "sk-..." }

このサーバー（npm @jkudish/jev-mcp 0.5.0）は10のツール — jev_verify、jev_screen、jev_find、jev_rerank、jev_classify、jev_decide、jev_compare、jev_extract、jev_review、jev_gate — を公開し、その README は判断あたりおよそ150〜500 ms、1セントの何分の一かのコストを引用しています。設計上の要点はここで重要なものです。これらは、フロンティアモデルがすべてのページ、主張、候補リストに対して実行するには遅すぎるためにエージェントが省略してしまう、安価な機械的チェックです。

別の形が欲しい場合の代替もあります。itsmostafa/typesafe-mcp（★128）は Go のサーバーと CLI で、Jevbridge はソースクローンから stdio 経由で MCP を話します。その Codex の例は次のように書かれています：

[mcp_servers.jevbridge]
command = "node"
args = ["--experimental-strip-types", "/absolute/path/to/Jevbridge/src/cli.ts", "mcp"]

命名に関する警告が1つ。この分野には今や無関係な2つの npm パッケージがあります。@jkudish/jev-mcp と、別のリポジトリから公開されたスコープなしの jev-mcp です。将来 npx が誤った方を解決しないよう、設定ではスコープ付きの名前を固定してください。

ルート4：ターンごとのモデルルーティング

これはコーディングエージェントにおける Jev の最も目立つ使い方で、巧妙です。Jev は何も答えず、どのモデルが答えるべきかを選びます。新しいユーザーターンごとに1回の Jev 呼び出しが層を選び、CLI はこれまで通りに動作します。

npm install -g jev-router
echo "JEV_API_KEY=..." > ~/.jev-router.env
jev-claude      # Claude Code。 /model で Jev Router を選択
jev-codex       # Codex。 一時的な Jev Router プロバイダーを選択

Node.js 20.12+ と、2つの CLI のうち少なくとも1つが必要です。既存の claude login や codex login はそのままです — ループバックプロキシは CLI 自身の認証ヘッダーを、読んだり保存したり変更したりすることなく転送し、Anthropic や OpenAI の API キーは関与しません。Claude Code は ANTHROPIC_BASE_URL 経由でリダイレクトされます。Codex は requires_openai_auth=true を持つ一時的なカスタムプロバイダーを受け取ります。どちらでも Jev Router がモデルピッカーに表示されます。具体的なモデルを選ぶとルーティングが一時停止し、Jev Router を選ぶと再開します。ツール呼び出し、権限、セッション、/compact、/resume はこれまで通りに動作します。それらは依然として CLI 自身のものだからです。

層の表は、API アクセスを購入する誰もが関心を持つべき部分です：

層 Claude Code デフォルト Codex デフォルト
Fast Haiku gpt-5.6-luna
Balanced Sonnet gpt-5.6-terra
Strong Opus gpt-5.6-sol
Long Fable（オプトイン） gpt-6-astra

この表のすべてのモデルは、本日 APIMaster でセール中で、簡単な回答にある価格、つまり定価より約89%から約96%安い価格です。ルーティングされる半分をここで購入し、判断する半分を TypeSafe に直接支払うのが、私たちが見る限りこのセットアップの最も安い形です — ルーター自身のデフォルトは私たちのカタログを指しており、このパターンの要点は、ほとんどのターンが安価な層に着地することにあります。

ポリシーは「最も安いものを選ぶ」より慎重で、その詳細がこの仕組みがあなたと衝突しない理由です。「use opus」のような明示的なリクエストが優先されます。低い信頼度はダウングレードを一切せず、アップグレードは balanced 層で上限となります。大きな会話は、節約できる以上にプロンプトキャッシュの作業を無駄にするダウングレードを拒否します。利用できない層は、黙って弱いものを選ぶのではなく上位へステップアップします。Long 層は JEV_ALLOW_FABLE=1 を設定しない限りオフのままです。ルーティングは fail open で — Jev の失敗は CLI をブロックするのではなく現在のモデルをそのままにします — 各ランチャーは終了時に CLI の以前のデフォルトを復元します。

同名の姉妹プロジェクトがあり、Grok CLI と opencode もカバーしています。その README はまだ公開されていない npm コマンドを示しているので、これら2つのエージェントが必要ならリポジトリのクローンを使ってください。

最初に何をインストールすべきか

  1. 最もよく使うエージェントにスキルを。 MIT で、頼んでいない動作は何も変えず、エージェントが1回の呼び出しにつき1つの質問をするのをやめるため、以降のすべてのステップが楽になります。
  2. 煩わしいものに応じて選んだ1つの境界フック。 長いセッションが高くつくなら圧縮。シェルコマンドが不安ならツール実行前ゲート。未完成の作業に対して「完了」が返り続けるなら停止フック。
  3. ルーティングは、CLI の前のプロキシにすでに慣れている場合のみ。 4つの中で最もてこの効く、最も侵襲的なものです。
  4. 算術、日付、数え上げは自分のコードに保つ。 Jev はそれらを信頼できないと文書化しており、上記のモデルにも同じことが言えます。

人が間違える3つのこと

  • 「Claude Code を Jev に向ける。」 互換エンドポイントはありません。これは今週 Jev について書かれたコンテンツで最もよくある誤りです。
  • 「1回の呼び出しにつき1つの質問。」 意思決定モデルの経済性は、1つの共有 state に対する並列の質問から生まれます。リクエストごとに1つの質問をすると、利点の大半とレイテンシの論拠のすべてを捨てることになります。
  • 「信頼度は精度である。」 Jev の信頼度は較正されており、それは異なる、より有用な性質です。どの答えをエスカレーションすべきかを教えてくれます。公開されている較正の数字は Jev vs LLMs で詳しく扱いました。

FAQ

Jev を Claude Code や Codex のモデルとして使えますか？ いいえ。Jev は型付きの判断を返し、テキストを生成せず、その API は POST /v1/systemone で、OpenAI 形式や Anthropic 形式のサーフェスはありません。アシスタントとしてではなく、判断レイヤーとして使ってください。

Jev には OpenAI 互換のエンドポイントがありますか？ 文書化されている限りではありません。API リファレンスには評価エンドポイントと GET /v1/models が記載されているだけで、他には何もありません。

TypeSafe は MCP サーバーを提供していますか？ そのドキュメントにはありません — MCP はドキュメントバンドルに一切登場しません。コミュニティのサーバーは存在し、最も完全なものは @jkudish/jev-mcp です。

公式スキルは具体的に何をインストールしますか？ Claude Code では、typesafe-ai マーケットプレイスから typesafe という名前のプラグインで、/typesafe:typesafe-ai として呼び出されます。それ以外の場所では、npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-ai がエージェントに適したフォルダに配置するスキルディレクトリです。

Claude や ChatGPT のサブスクリプションはまだ必要ですか？ ルーティングのセットアップには、はい — ランチャーは CLI がすでに持っているログインを再利用するので、Pro、Max、ChatGPT、または SuperGrok のサブスクリプションがそのまま機能します。Jev キーがなければ、ルーティングなしの普通の CLI になります。

TypeSafe のキーは必要ですか？ Jev を呼び出すものには、はい。TypeSafe から取得するか、jev-use がサポートする OpenRouter や Vercel AI Gateway にツールを向けてください。

キーなしで試せますか？ jev-use の JEV_BACKEND=mock は、プロバイダー呼び出しなしですべての判断をローカルで実行します。フックが期待した場所で発火するかどうかを確認するには十分です。

Jev は APIMaster で利用できますか？ はい。APIMaster のキーを使って POST https://apimaster.ai/v1/systemone 経由で jev-latest を呼び出します。コストは100万入力トークンあたり $0.042、出力 $0 です。Jev ルーターが処理を送るモデルもここにあり、上記の価格です。

これらは CLI を壊しますか？ スキルは CLI の動作を一切変えません。ルーティングプロキシは fail open で、終了時に以前のモデルデフォルトを復元します。フックは唯一注意すべき場所で、優れたものは fail open の動作を明示的に文書化しています。

Jev の判断にはいくらかかりますか？ 10億入力トークンあたり $42 で、出力が存在しないため出力課金はありません。ユーザーターンごとに1回のルーティング判断、またはフック発火ごとに1つの質問セットが、請求のすべてです。

チームにはどのルートを選ぶべきですか？ 全員にスキルを、共有の痛みに1つの境界フックを、そしてモデル請求が測定できるほど大きい場所にのみルーティングを。

出典とさらなる読み物

リポジトリのスター、インストールコマンド、npm パッケージのバージョン、APIMaster のルート価格はすべて2026年9月20日に確認されました。この分野のコミュニティプロジェクトは毎日動いています。インストールする前にリポジトリを確認してください。

APIMaster アカウントを作成 し、$1 から従量課金のクレジットを追加し、コンソール でキーを作成し、OpenAI 互換または Anthropic 互換のクライアントを https://apimaster.ai/v1 に向けてください。この記事で扱った2つの CLI のセットアップガイドは Claude Code と Codex です。

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