Jev API 사용법: 그대로 복사할 수 있는 20가지 프로젝트

Jev란 무엇이며, 왜 "프로젝트"의 모습을 바꾸는가

TypeSafe는 2026년 9월 15일 첫 "System One 모델"로 Jev를 출시했습니다. 컨셉은 Kahneman입니다. 오늘날의 LLM은 느리고 숙고하는 시스템이고, Jev는 빠른 쪽입니다 — 다만 여기서 "직관"은 산문이 아니라, 당신이 정의한 선택지들에 대한 보정된 확률 분포입니다.

이 단일한 설계 선택이 아래 프로젝트들이 흔한 "AI 래퍼" 목록과 전혀 다르게 보이는 이유입니다:

• 출력이 타입화되어 있습니다. Choice(당신의 선택지 중 하나를 고름), Score(당신이 명명한 등급에 대해 평가), 또는 Noul(예/아니오 명제가 성립할 확률)을 선언합니다. 파싱할 것도 없고, 스키마가 맞기를 바랄 필요도 없습니다.
• 모든 질문이 한 번에 답변됩니다. 상태는 한 번만 수집되고 모든 질문이 그것에 대해 함께 평가되므로, 서른 개 질문을 하는 비용이 하나를 하는 비용과 거의 비슷합니다.
• 출력이 없으므로 출력이 무료입니다. 응답 쪽에 문자열도, 순차 구조도, 출력 토큰도 없습니다 — 이것이 바로 가격이 입력 전용인 이유입니다.
• 모델은 행동하지 않습니다. 판단합니다. 클릭, 비행, 주문, 삭제 등 부작용이 있는 모든 것은 확률 임계값에 따라 게이트된 평범한 코드에 남습니다.

이 형태를 한 번 보면 프로젝트 공간은 저절로 그려집니다: 프로그램이 작고, 빈번하며, if로 표현하기 어려운 결정을 막 하려는 곳마다 Jev 호출을 넣으세요.

한눈에 보는 20개 프로젝트

스타 수는 2026년 9월 22일 확인.

#	프로젝트	★	언어	하는 일
1	browser-use/jev-ultrafast	16,972	Python	Jev가 작업과 요소를 고르는 브라우저 에이전트; LLM은 작업이 TYPE_TEXT일 때만 텍스트를 씀
2	tamaratran/fast-jev-compaction	6,122	TypeScript	압축 요약을 Jev 삭제로 대체하는 Claude Code 플러그인 — 아무것도 다시 쓰이지 않음
3	vercel-labs/json-render	18,005	TypeScript	생성형 UI 프레임워크. Jev 네이티브 아님
4	itsmostafa/typesafe-mcp	238	Go	Claude Code, Claude Desktop, Codex, pi용 evaluate MCP 서버
5	jkudish/jev-mcp	257	JavaScript	MCP로 노출되는 열 개의 타입화된 판단 도구
6	sharziki/semdecide	32	Python	"의미를 위한 grep, 판단을 위한 jq" — 실제 종료 코드를 가진 유닉스 필터로서의 타입화된 결정
7	0xNatoshi/jev-codex-router	189	JavaScript	Jev가 이끄는 Codex용 호출별 모델 및 사고 노력 라우팅
8	GhalebDweikat/winnow	60	Python	Claude Code용 컨텍스트 체: Jev가 필요 없다고 확신하는 도구 출력을 스텁 처리
9	devagrawal09/jev-review	516	TypeScript	로컬 대시보드가 있는 단계별 코드 리뷰 워크플로
10	ellipsis-dev/blink	56	TypeScript	Jev가 이끄는 워커 앙상블을 통한 코드베이스 검색
11	lahfir/agent-desktop	1,454	Rust	OS 접근성 트리를 통한 데스크톱 컴퓨터 사용. Jev 네이티브 아님
12	fhshaik/typesafe-mario	343	Python	Jev가 스크린샷이 아니라 에뮬레이터 RAM에서 슈퍼 마리오 브라더스를 플레이
13	RomanSlack/jev-drone	122	Python	쿼드로터가 MuJoCo 장애물 코스를 비행; Jev가 약 2.5 Hz로 상황을 읽음
14	emrickgarrett/OneVOneJev	20	TypeScript	Jev와 싸우는 서버 권위 브라우저 FPS, 5킬 선착
15	jarrodwatts/jev-trader	1,929	TypeScript	Kuru MON-USDC 호가창에서 Monad 블록당 하나의 매수/매도 결정
16	irfndi/prism-liquidity-agent	71	TypeScript	Solana Meteora DLMM 유동성 에이전트. Jev 네이티브 아님
17	jexp/neo4jev	84	Python	한 번에 한 홉씩 그래프 탐색, 목표 확인이 같은 호출에 실림
18	AkashPriyadarshii/jev-curate	23	Rust	JSONL 및 Parquet 코퍼스용 데이터셋 선별기
19	qkal/Canny	32	JavaScript	코딩 에이전트가 주장만으로 끝내지 못하게 하는 감시자
20	monteduro/killmyidea	82	TypeScript	여덟 개의 점수화된 질문을 KILL / FIX / SHIP으로 가중

그룹 1 — 생성 대신 결정하는 에이전트

browser-use/jev-ultrafast (★16,972)는 레퍼런스 구현이며, 가장 먼저 읽어야 할 것입니다. 브라우저 에이전트는 보통 모델에게 JSON 작업을 내보내라고 요청하는데, 이는 매 단계마다 토큰을 지불한다는 뜻입니다. Ultrafast는 작업을 분할합니다: Jev가 인덱싱된 작업 공간에서 작업과 요소를 고르고, 소형 LLM은 선택된 작업이 TYPE_TEXT일 때 — 생성된 문자가 필요한 유일한 경우 — 오직 그때만 호출됩니다. README의 대표 데모인 실제 취리히 → 런던 Google Flights 검색은 텍스트 생성과 페이지 로드를 포함해 7.1초에 완료됩니다. 결정 모델이 왜 가치 있는지 이해하고 싶다면, 이 저장소가 그 논증입니다.

lahfir/agent-desktop (★1,454)은 데스크톱 버전의 유사물 — 그리고 Jev가 아닙니다. 픽셀에서 추측하는 대신 OS 접근성 트리를 통해 앱의 실제 UI 구조를 읽는 Rust CLI이자 C-ABI 라이브러리로, 54개의 운영 명령과 호출 간에 안정적으로 유지되는 스냅샷 참조를 갖추고 있습니다. 자체 README는 스켈레톤 순회를 통해 밀집된 앱에서 78–96%의 토큰 절감을 주장합니다. 2026년 2월, Jev보다 훨씬 이전에 만들어졌고 Jev에 의존하지 않습니다. 여기 한자리를 차지하는 이유는 하나입니다: Ultrafast의 데스크톱 버전을 만든다면, 이것이 바로 그 위에 Jev 호출을 얹을 인식 계층이기 때문입니다.

그룹 2 — 코딩 에이전트 배관

생태계가 가장 두터운 곳입니다. 코딩 에이전트는 Jev가 가장 잘 판단하는 두 가지를 만들어내기 때문입니다: 이게 아직 관련 있나? 그리고 이게 실제로 끝난 건가?

fast-jev-compaction (★6,122) 은 가장 흔한 패턴 — LLM으로 오래된 컨텍스트를 요약 — 을 택하고는 거부합니다. 요약은 손실이 있습니다; 파일 경로나 정확한 오류가 사라질 수 있습니다. 이 플러그인은 아무것도 다시 쓰지 않습니다. Jev에게 전체 대화를 보여주고, 더 이상 필요 없는 도구 호출과 결과가 무엇인지 묻고, 그것들만 삭제합니다. 사용자와 어시스턴트 텍스트는 그대로, 순서대로 남습니다.

winnow (★60) 는 같은 아이디어를 히스토리가 아니라 개별 결과에 적용합니다. 모든 대용량 Read, Bash, Grep 출력은 컨텍스트에 들어가기 전에 판단됩니다; Jev가 필요 없다고 확신하는 블록은 저렴한 모델 요약과 요청 시 전체 텍스트를 복원하는 키가 담긴 세 줄짜리 스텁으로 대체됩니다. 아무것도 잃지 않고, 그저 요청할 때까지 토큰을 소비하지 않을 뿐입니다. Winnow는 우아한 폴백의 가장 깔끔한 예이기도 합니다: 그 어댑터는 Jev를 사용할 수 없을 때 Claude Haiku 4.5로 같은 질문에 답할 수 있습니다 — 보정되지 않았지만 파이프라인은 계속 돌아갑니다.

Canny (★32) 는 반대편 실패를 공격합니다. 에이전트는 성공했다고 주장합니다. Canny는 Claude Code와 Codex CLI에 훅을 걸고, 에이전트가 실제로 한 일의 원장을 유지하며, 주장만으로 끝내도록 내버려두지 않습니다 — 도구 출력, diff, 테스트 결과를 완료 진술에 대조해 판단합니다.

jev-review (★516) 는 사람이 diff를 보기 전에 실행됩니다: 먼저 Noul 위험 매트릭스, 그다음 파일 프로필, 증거 선택, 메커니즘 분류, 심각도에 대한 Choice와 Score 호출, 그리고 조건부 Choice로 결정되는 리뷰어 라우팅. 임계값과 정책은 코드에 남고, 결과는 로컬 대시보드에 표시됩니다.

blink (★56) 는 Jev를 코드베이스 내비게이터로 사용합니다: 워커가 파일 트리를 내려가며 각 레벨에서 쿼리에 어떤 파일이 중요한지 묻습니다. 라이선스에 주목하세요 — 저장소에 라이선스 파일이 없으며, 배포할 계획이라면 이는 중요합니다.

jev-codex-router (★189) 는 당신의 청구서에 닿는 프로젝트입니다. Codex Router 포크를 내장하고 Jev가 각 모델 호출 — 도구 이후의 연속 호출 포함 — 에 대해 모델 과 사고 노력을 고르게 합니다. README는 237턴에 걸쳐 전체 Astra를 실행하는 것 대비 대략 −60% 의 역사적 시뮬레이션을 보고하며, 이것이 절약된 Codex 할당량을 측정한 것이 아니고 현재 정책을 설명하지도 않는다고 신중히 밝힙니다. 보장이 아니라 방법으로 받아들이세요.

그룹 3 — 그냥 도구만 원한다면, MCP 서버

jkudish/jev-mcp (★257) 는 열 개의 판단을 MCP 도구로 등록합니다: jev_verify(증거에 대한 주장), jev_screen(컨텍스트에 들어가기 전의 콘텐츠), jev_find와 jev_rerank(후보 선택과 정렬), jev_classify, jev_decide, jev_compare, jev_extract, jev_review 등. 어떤 MCP 클라이언트든 이들을 호출할 수 있습니다.

itsmostafa/typesafe-mcp (★238) 는 더 작고 더 주관적인 선택지입니다: Go로 된 단일 evaluate 서버로, 한 명령 설정을 제공합니다 — evaluate setup mcp는 Claude Code, Claude Desktop, Codex를 찾으면 연결하고, evaluate setup pi는 pi를 커버합니다. 설정할 도구 상자보다 5분 안에 작동하는 도구를 원한다면 여기서 시작하세요.

TypeSafe는 자체 MCP 서버를 전혀 제공하지 않습니다; 이 둘 모두 커뮤니티 작업입니다.

그룹 4 — 셸, CI, 데이터 파이프라인

semdecide (★32) 는 이 세트에서 가장 유닉스다운 프로젝트이며, 설명이 정확합니다: 의미를 위한 grep, 판단을 위한 jq. 텍스트나 JSONL을 파이프로 넣으면 프레디킷, 라우트, 점수, 필터링된 스트림, 그리고 실제 프로세스 종료 코드가 나옵니다 — 프롬프트, 파싱, 재시도, 신뢰도 처리 접착 코드를 작성하지 않고서요. README 예시는 새 국가에서의 로그인 뒤에 지급 변경이 이어지는 것이 "그럴듯한 계정 탈취를 설명하는가"를 묻고 TRUE probability=0.860 threshold=0.700을 돌려받습니다. 이는 오늘 셸 스크립트, GitHub Action, 크론 잡에 넣을 수 있는 것입니다.

jev-curate (★23) 는 학습 데이터용 배치 버전입니다: JSONL과 Parquet 코퍼스를 투기적 팬아웃과 함께 타입화된 Choice / Score / Noul 결정을 통해 스트리밍합니다. README는 초당 1,500개 이상 레코드를 목표로 합니다; 이는 설계 목표이지 독립적으로 재현된 숫자가 아니므로, 처리량을 신뢰하기 전에 자체 데이터로 벤치마크하세요.

그룹 5 — 실시간, 물리, 적대적 시스템

이들은 데모이며, 아키텍처가 유지된다는 최고의 증거입니다: 각각에서 어렵고 안전이 중요한 루프는 평범한 코드에 남고 Jev는 작은 질문에만 답합니다.

typesafe-mario (★343) 는 Jev에게 스크린샷을 절대 보여주지 않습니다. 하네스는 에뮬레이터 텔레메트리와 RAM을 간결한 JSON으로 변환합니다 — 움직임, 점프 궤적, 다가오는 적, 지형, 측정된 입력 지연, 최근 제어 결과 — 그리고 Jev는 작은 합법적 행동 집합(noop, right, right_jump, right_run, right_run_jump, jump)에서 고릅니다.

jev-drone (★122) 는 실제 기체 모델(MuJoCo Menagerie의 Skydio X2)을 온보드 카메라만으로 다섯 정거장 장애물 코스 주위로 비행시킵니다. 계층화는 명시적입니다: 500 Hz 기하 제어기가 비행하고, 50 Hz 유도 계층이 항상 안전을 소유하며, Jev는 대략 2.5 Hz 로 앉아 상황이 무엇을 의미하는지 결정합니다. README는 이를 분명히 말합니다 — Jev는 비전 모델이 아니고 제어 주기로 실행될 수 없습니다.

OneVOneJev (★20) 는 Jev가 상대인 서버 권위 브라우저 FPS입니다: 대기열에 들어가, Rust풍 산업 야드에서 싸우고, 5킬 선착, 관중은 옆에서 지켜봅니다. 모든 결정 틱은 이동, 조준, 발사, 점프에 답해야 합니다.

jev-trader (★1,929) 는 Kuru MON-USDC 호가창에서 Monad 블록당 하나의 post-only 지정가 주문을, 터치 안쪽 한 틱에, 이전 주문을 대체하며 냅니다. PRIVATE_KEY가 없으면 실제 호가창에 대해 시뮬레이션 체결로 드라이런합니다 — 그리고 기본 모델이 mock, 즉 모멘텀 휴리스틱 대역이라는 점에 주목하세요, 그래서 봇은 키가 있기도 전에 실행됩니다.

prism-liquidity-agent (★71) 는 세 번째 비-Jev-네이티브 프로젝트입니다: Solana의 Meteora DLMM에서 집중 유동성 포지션을 10분마다 recall → observe → reason → simulate → decide 주기로 리밸런싱하는 규칙 기반 에이전트입니다. 2026년 6월에 만들어졌고 Jev를 사용하지 않습니다. 포함된 이유는 Jev 호출이 끼워질 형태 — 결정론적 루프, 끝에 있는 경계 지어진 결정 — 의 가장 명확하게 공개된 예이기 때문입니다.

그룹 6 — 그래프, 구조, 아이디어

neo4jev (★84) 는 Neo4j 그래프를 한 번에 한 홉씩 탐색합니다. 각 노드에서 나가는 관계가 속성과 함께 Choice 옵션이 되고, Noul 질문 — "목표에 도달했는가?" — 이 같은 systemone 호출에 실려, 질문을 몇 개를 하든 각 홉은 정확히 한 번의 왕복만 듭니다. 반환된 확률에 대한 top-k 선택이 이를 로그 확률 합으로 순위 매긴 빔 서치로 바꿉니다. 병렬 질문을 잘 쓰는 모습을 보고 싶다면 이걸 읽으세요.

json-render (★18,005) 는 표에서 가장 큰 저장소이자 가장 관련이 적습니다: Vercel Labs의 생성형 UI 프레임워크로, 2026년 1월에 만들어졌으며 원시 JSON 대신 미리 정의된 컴포넌트와 액션으로 동적 인터페이스를 렌더링합니다. Jev 네이티브가 아닙니다. 연결은 개념적입니다 — "모델이 자유 형식 출력을 내보내게 하는 대신 안전하고 미리 정의된 옵션 중에서 고르게 하자"는 것이 Jev의 컨셉을 UI에 적용한 것입니다. 그런 이유로 많은 Jev 정리글에 등장합니다; package.json에 TypeSafe 의존성을 기대하지 마세요.

killmyidea (★82) 는 여기서 가장 작은 완성품입니다: 스타트업 아이디어를 설명하면, Jev가 여덟 개의 인디 해커 질문에 0–4로 점수를 매기고 카테고리와 명확성을 단일 병렬 요청으로 답합니다. 각 점수는 25를 곱하고, 평균으로 가중되고, 명확성 게이트를 통과해 KILL IT, FIX IT, SHIP IT으로 반환됩니다. 루프 어디에도 생성형 LLM이 없습니다.

첫 요청

키를 받은 다음, Chat Completions가 아니라 네이티브 계약을 호출하세요:

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?" }
    }
  }'

그런 다음 표에서 프로젝트를 하나 골라 README를 읽고, 목록에서 가장 작은 통합부터 시작하세요 — 터미널에서 산다면 semdecide, 에이전트에서 산다면 jev-mcp. 임계값과 부작용은 자신의 코드에 두고, 반환된 확률을 따를 대상이 아니라 게이트로 삼을 대상으로 다루세요.

이 중 아무거나 설치하기 전에

• 위험은 아이디어가 아니라 나이입니다. 스무 개 중 열다섯 개 저장소가 2026년 9월 16일에서 18일 사이에 만들어졌습니다. 며칠 된 것이고, 대부분 단일 저자이며, 일부는 게시된 날 이후로 손대지 않았습니다.
• 스타는 관심도를 측정합니다. 6일 전에 만들어진 16,972 스타 저장소는 엄청난 가시성을 얻었고 프로덕션 노출은 거의 없습니다. 지갑, 아끼는 저장소, 고객에게 닿기 전에 코드를 읽으세요.
• 세 개는 Jev 네이티브가 아닙니다. json-render(2026년 1월), agent-desktop(2026년 2월), prism-liquidity-agent(2026년 6월) 모두 Jev보다 먼저 존재했고 Jev 없이 실행됩니다.
• 라이선스를 확인하세요. 대부분 MIT이고, json-render와 agent-desktop은 Apache-2.0이며, blink는 라이선스 파일이 전혀 없습니다.
• 여기 있는 것 중 공식은 없습니다. TypeSafe가 공개한 유일한 통합은 에이전트 스킬 typesafe-ai/skills입니다. 이 목록의 모든 프로젝트는 커뮤니티 작업입니다.
• 금융 및 물리 데모는 데모입니다. jev-trader는 기본이 mock 모델과 드라이런 체결이고; jev-drone은 시뮬레이션입니다. 둘 중 어느 것도 실거래 성능에 대한 신호로 읽지 마세요.

실제로 무엇을 시도해야 할까

원한다면…	이것부터	이유
결정 모델이 무엇을 위한 것인지 이해	jev-ultrafast	7.1초 Google Flights 데모가 분할을 명확히 보여줌
오늘 에이전트 컨텍스트 비용 절감	fast-jev-compaction 또는 winnow	설치하고 측정, 아키텍처 변경 없음
5분 안에 에이전트에 Jev 통합	typesafe-mcp	한 명령으로 세 클라이언트 연결
셸이나 CI에서 Jev 사용	semdecide	실제 종료 코드, 접착 코드 없음
에이전트가 끝났다고 거짓말하는 것 방지	Canny	원장과 주장 수용 거부
턴당 모델 지출 제어	jev-codex-router	라우팅이 Jev가 값을 하는 지점
병렬 질문을 제대로 쓰는 모습	neo4jev	한 호출에 Choice와 Noul, 홉당 한 번의 왕복

FAQ

Jev API란 무엇인가요? Jev는 TypeSafe AI의 System One 모델입니다. API는 하나의 엔드포인트 POST /v1/systemone입니다: state와 타입화된 질문들의 맵을 보내면 보정된 확률을 Choice, Score, Noul 답변으로 돌려받습니다. 텍스트를 생성하지는 않습니다.

Jev 모델 ID와 가격은 무엇인가요? jev-1.13.0이며, jev-latest와 jev-preview가 별칭입니다. 가격은 10억 입력 토큰당 $42 — 1M당 $0.042 — 이고 출력은 무료입니다, 출력 토큰이 없기 때문입니다.

이 프로젝트들은 공식 TypeSafe 프로젝트인가요? 아니요. 스무 개 모두 커뮤니티 작업입니다. 공식적으로 공개된 유일한 통합은 TypeSafe 에이전트 스킬 typesafe-ai/skills입니다.

이 중 Jev 키 없이 쓸 수 있는 것은? json-render, agent-desktop, prism-liquidity-agent입니다, Jev 네이티브가 아니기 때문입니다. jev-trader도 기본 mock 모델로 드라이런 모드에서 키 없이 실행됩니다.

Claude Code나 Codex를 모델로 Jev를 쓸 수 있나요? 아니요. 두 CLI 모두 벤더의 와이어 포맷을 사용하고, Jev에는 OpenAI 호환 또는 Anthropic 호환 엔드포인트가 없습니다. 작동하는 것은 에이전트 안에 Jev를 넣는 것입니다 — MCP 도구, 훅, 라우터로서 — 그룹 2와 3의 프로젝트들이 하는 일이 바로 그것입니다.

Jev 호출 비용은 실제로 얼마인가요? 청구는 1M 토큰당 $0.042의 입력 전용이며, 요청 내 모든 질문은 같은 상태에 대해 한 번에 평가됩니다. 서른 개 질문은 하나를 묻는 것보다 조금 더 들 뿐, 서른 배는 아닙니다 — 그 비율이 아키텍처의 핵심입니다.

Jev는 APIMaster에서 사용할 수 있나요? 네, jev-latest로, 네이티브 POST https://apimaster.ai/v1/systemone 계약에서 1M 입력 토큰당 $0.042, 출력 무료입니다(활성 라우트 1개, 2026년 9월 22일 확인). 단계에 생성된 텍스트가 필요할 때는 같은 키로 텍스트 모델과 짝지으세요.

출처 및 검증

• 스무 개 프로젝트 모두의 저장소 메타데이터, 스타 수, 언어, 라이선스 — GitHub API 및 저장소 README, 2026년 9월 22일 확인
• TypeSafe — Models — 모델 ID, 별칭, $42/Btok 가격, 속도 제한, 컨텍스트 예산
• TypeSafe — API reference 및 Quick start — 엔드포인트, 요청 및 응답 형태
• TypeSafe — Jev 1.13 scope — TypeSafe 스스로 범위 밖으로 두는 영역과 각각에 권장되는 패턴
• typesafe-ai/skills — 공식적으로 공개된 유일한 통합

APIMaster의 jev-latest 라우트와 동반 텍스트 모델 가격은 2026년 9월 22일에 확인했습니다. 프로젝트 상태, 스타 수, 가격은 변합니다 — 워크로드를 확정하기 전에 라이브 카드와 저장소에서 검증하세요.

키부터 시작하세요

APIMaster 계정을 만드세요, $1부터 종량제 크레딧을 추가하고, 콘솔에서 키를 생성하세요. 클라이언트를 https://apimaster.ai/v1로 향하게 하고 모델 jev-latest로 POST https://apimaster.ai/v1/systemone에 첫 요청을 보내세요 — 1M 입력 토큰당 $0.042, 출력 무료, 그리고 같은 키가 함께 짝지을 GPT, Claude, GLM, DeepSeek, Gemini 티어를 모두 커버합니다. 프로덕션 트래픽 전에 Jev 카드에서 라이브 가용성을 확인하고, 모델 테스터로 라우트가 예상대로 작동하는지 확인하세요.