Przejdź do treści

Blog · Opublikowano · Zaktualizowano

Jev 1.13 od TypeSafe: model do decyzji w aplikacji

Krótka odpowiedź

Jev od TypeSafe AI to model zaprojektowany do zadań, w których oprogramowanie potrzebuje ustrukturyzowanej decyzji, na przykład przypisania wiadomości do działu reklamacji albo logistyki, zamiast akapitu tekstu. Jest dostępny w OpenRouter, a poprawny format odpowiedzi trzeba odróżnić od poprawnej decyzji.

Jak pracujemySzczegóły ↓

  1. 01Rozmowa30 min z inżynierem, 0 zł
  2. 02Prototypdziałający system na Twoim procesie i Twoich danych, 0 zł
  3. 03Wdrożeniecel i stała cena w umowie, 50% przy podpisaniu
  4. 04Odbiór50% po osiągnięciu celu
model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE
wycena po analizie
ta sama praca w aplikacji z modelem w chmurze UE
od 12 500 zł
analiza zadania, danych i sprzętu
0 zł

Należymy do programów partnerskich OpenAI i Anthropic, twórców ChatGPT i Claude, i uczymy się z ich oficjalnych kursów. Co to znaczy ↓

Autor: Syntalith · 3 min czytania

Przykład: poranna skrzynka zgłoszeń
Agent · gotowy do pracy

Statystyki

Modele decyzyjne: statystyki 2026

3,2 mies.

zwrotu za 12 500 zł przy 5 000 decyzjach miesięcznie: 5 538 zł pracy dziś, 1 661 zł ze sprawdzaniem i modelem. Scenariusz.

Dane sprawdzone: 22 października 2026

Decyzja z Jev w aplikacji
  1. 01Wejścietekst i lista dozwolonych wyników
  2. 02Pytaniewybór, ocena albo wyodrębnienie
  3. 03Odpowiedźustrukturyzowana decyzja
  4. 04Sprawdzeniedecyzja porównana z oczekiwaną

Co wchodzi i co wychodzi

Podajesz opis sytuacji i pytania o dopuszczalne wyniki. Otrzymujesz typowane odpowiedzi z prawdopodobieństwami. Dostawca przedstawia Jev jako model, który rezygnuje z generowania swobodnego tekstu na rzecz takiego interfejsu.

Przykładowe zadanie może dotyczyć wyboru działu, potrzeby pilnej eskalacji oraz oceny kompletności zgłoszenia. Są to różne pytania o tę samą sprawę. Aplikacja wykorzystuje odpowiedzi w regułach procesu, np. kieruje niejednoznaczne zgłoszenie do operatora.

To opis proponowanego zastosowania. Nie jest wynikiem testu Jev w Syntalith ani dowodem, że model poprawnie obsłuży konkretną firmową kolejkę.

Trzy rodzaje pytań i dostęp przez API

choice wybiera z podanych kategorii, noul zwraca prawdopodobieństwo odpowiedzi tak, a score umieszcza przypadek na zdefiniowanej skali. Dla zgłoszenia mogą to być odpowiednio: dział, obecność prośby o zwrot oraz poziom pilności. Model przyjmuje tekst, także w obiekcie JSON; nie analizuje bezpośrednio zdjęć ani nagrań. Nie zwraca też uzasadnienia swojej decyzji.

Według dokumentacji OpenRouter wystarczy klucz OpenRouter, bez osobnego konta TypeSafe. Żądania trafiają do Decisions API pod POST /api/alpha/decisions albo zgodnego z SDK TypeSafe POST /api/v1/systemone. Klucz pozostaje na serwerze aplikacji. Kilka niezależnych pytań o ten sam stan można wysłać razem; odpowiedzi nie widzą się nawzajem.

W pilocie zapisujemy identyfikator wersji zwrócony przez API. Alias wskazujący najnowszy model może zmienić wynik, więc po zmianie wersji ponownie sprawdzamy progi na oznaczonych danych.

Skąd zainteresowanie szybkością

Wiele aplikacji nie potrzebuje długiej wypowiedzi. Musi szybko rozpoznać zamiar, sprawdzić warunek lub wybrać dalszą ścieżkę. Jev wpisuje się w to zapotrzebowanie poprzez odmienny sposób uzyskiwania ustrukturyzowanych wyników.

TypeSafe publikuje własne porównania szybkości i kosztu. Autorzy opisują użyty zestaw zadań, warunki oraz ograniczenia porównania. Te wyniki traktujemy jako testy producenta, które uzasadniają próbę. Nie przenosimy ich procentowo na oszczędność konkretnej firmy.

W aplikacji liczy się również droga sieciowa, rozmiar wejścia, walidacja i czas działania pozostałych usług. Krótsze obliczenia modelu nie zawsze skrócą cały proces w takim samym stopniu.

Poprawny format i poprawna decyzja

Warto oddzielić dwa rodzaje błędu. Model może zwrócić niepoprawną strukturę, której aplikacja nie odczyta. Może też zwrócić jedną z legalnych kategorii, ale wybrać niewłaściwą.

Deklaracje TypeSafe o braku błędów typu dotyczą struktury odpowiedzi. Kategoria „logistyka” może być poprawnym typem danych i błędnym wyborem dla reklamacji płatności. Tak samo wysoki poziom pewności wymaga sprawdzenia na firmowych przykładach. To powód, dla którego projekt obejmuje ewaluację, próg przekazania człowiekowi i obsługę brakujących danych.

Czy Jev można postawić lokalnie?

OpenRouter udostępnia hostowaną usługę TypeSafe. W sprawdzonych materiałach nie znaleźliśmy wag Jev 1.13 do pobrania i samodzielnego uruchomienia. W projekcie wymagającym prywatnego przetwarzania sprawdzamy warunki dostawcy, lokalizację oraz dostępność. Nie zakładamy, że użycie nazwy Jev oznacza pracę offline.

Istnieją oddzielne projekty lokalne inspirowane tym pomysłem, m.in. Kev i TinyJev. Mają własne wagi, trening i ograniczenia. Opisujemy je w porównaniu lokalnych alternatyw.

Jak Syntalith może pomóc

Wybieramy z procesu decyzję, którą da się jasno ocenić. Porównujemy reguły, mały model i wybrany model ogólny; Jev dołączamy tam, gdzie dostępność i warunki pasują do wymagań. Mierzymy trafność, odsetek eskalacji i koszt zaakceptowanej decyzji.

Jeśli masz kolejkę zgłoszeń lub dokumentów do klasyfikacji, opisz ją Syntalith. Możemy przygotować test, wybrać sposób hostowania i dostroić lokalny model do kategorii używanych w Twojej firmie.

Ile to kosztuje

Scenariusz: 5 000 decyzji miesięcznie
Dziś
5 000 decyzji × 1 min = 83,3 godz. (5 538 zł)
Z systemem człowiek sprawdza wynik w 30% czasu
1 661 zł
Model, 1 wywołanie na sprawę, Claude Sonnet 5.5
0 zł
Koszt jednej sprawy
1,11 zł dziś, 0,33 zł z systemem
Oszczędność
3 876 zł/mies.

Zwrot 12 500 zł

3,2 mies.

Wolumen, czas i udział sprawdzania to założenia scenariusza. Godzina pracy 66,45 zł to przeciętne wynagrodzenie według GUS z września 2026 r. z kosztami pracodawcy, 168 godz. w miesiącu. Model: 0 tokenów wejścia i 0 wyjścia na wywołanie po stawkach Anthropic, kurs NBP 3,8889 zł.

Koszt wywołań Jev zależy od cennika w OpenRouter, więc w scenariuszu go nie liczymy. Zostaje czas sprawdzania decyzji i koszt aplikacji.

Co mierzymy w próbie
  • Czas od otrzymania sprawy do wyniku przed zmianą i po niej
  • Sprawy, które aplikacja przekazała człowiekowi
  • Poprawki osoby sprawdzającej
  • Koszt modelu i utrzymania przy docelowym wolumenie

Od czego zacząć

Na bezpłatnej analizie wybieramy jeden proces i liczymy wolumen oraz czas pracy zespołu, a w 2 dni robocze dostajesz pisemne podsumowanie z ceną. Budowę prowadzimy w ramach aplikacji AI, a utrzymanie wyceniamy osobno.

Przykład z liczbami · Scenariusz

Ile kosztuje Cię dziś szukanie w dokumentach

Ten sam rachunek robimy na bezpłatnej analizie dla Twojego procesu.

8 306 zł

miesięcznie kosztuje praca przy 500 pytaniach

Zwrot wersji w chmurze UE: 1,8 mies.

15 min na znalezienie fragmentu w aktach i wzorach i sprawdzanie w 15% dawnego czasu to nasze założenia. Godzina pracy 66,45 zł to nasze wyliczenie z przeciętnego wynagrodzenia według GUS z września 2026 r. (9 266,48 zł) z kosztami pracodawcy, 168 h w miesiącu. Koszt modelu: Claude Sonnet 5.5, około 6 000 + 500 tokenów na odpowiedź w wersji w chmurze w UE, kurs NBP 3,8889 zł z 21 października 2026 r. Zwrot liczymy dla aplikacji z modelem w chmurze w UE (od 12 500 zł netto). Model na Twoim serwerze wyceniamy po rozmowie, a koszt pracy ludzi jest ten sam.

Zobacz pełny rachunek →

Tak wdrażamy to w firmach

Wszystkie wdrożenia →

Wyniki u klientów.

Wszystkie realizacje →
foap.comobsługa klienta

Obsługa klienta foap.com: 95% odpowiedzi wychodzi automatycznie.

Do foap.com piszą użytkownicy z kilku krajów, w kilku językach. System czyta całą rozmowę i warunki tej osoby, a potem sam wysyła odpowiedź w jej języku. Pytania o pieniądze i wyjątki trafiają do zespołu z gotowym szkicem, więc zostaje je sprawdzić i wysłać.

odpowiedzi wysyła system sam, bez pisania przez człowieka
95%
mija od nadejścia maila do gotowej odpowiedzi (mediana)
30 s
maili, które wymagają odpowiedzi, dostaje gotowy szkic
100%
pracy mniej na każde 1000 odpowiedzi (szacunek)
47 h

Dane z produkcji foap.com, 20–21 października 2026. Szacunek: 3 minuty na ręcznie pisaną odpowiedź.

Jak działa obsługa klienta foap.com →
Przykładowe wiadomości. Sprawy o pieniądze zawsze trafiają do człowieka.

Inne wdrożenia

jakotako.design

studio projektowe

−87%

Czas na szukanie nowych klientów, dziennie

4 h → 30 min

ok. 73 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

według studia

Jak działa pętla agentowa →
Signature Estates

nieruchomości

ok. −90%

Czas operatora na przeglądanie portali, dziennie

2–3 h → 20 min

ok. 45 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

szacunek · kontakt ze sprzedającym 5 min po ogłoszeniu

Jak agent łapie ogłoszenia →
Kuba Koziej, CEO i współzałożyciel MoreGrowth oraz członek zarządu Natu.Care

Kuba Koziej

CEO i współzałożyciel MoreGrowth

„Zaczęliśmy od mojego własnego agenta AI. Później podczas szkolenia nauczyłem się samodzielnie budować kolejne aplikacje. Dziś wdrażam ten sposób pracy z AI w swojej firmie. Współpraca z Syntalith dała mi dokładnie taki zestaw umiejętności i narzędzi, jakiego potrzebowałem.”

Zobacz pierwotną opinię po szkoleniu na LinkedIn ↗

Model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE, sprawdzony na Twoich zadaniach.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Jak budujemy automatyzacje i agentów

Od rozmowy do działającego systemu w czterech krokach.

  1. 01 · 30 min

    Bezpłatna analiza

    0 zł

    Rozmawiasz z inżynierem. Plan na piśmie dostajesz w 2 dni robocze.

  2. 02 · 5 dni

    Darmowy prototyp

    0 zł

    System pracuje na 20–100 sprawach, które Twój zespół już obsłużył. Widzisz każdy wynik.

  3. 03 · 2–16 tygodni

    Wdrożenie

    50%

    Stała cena i cel zapisane w umowie. Pierwsza rata przy podpisaniu.

  4. 04 · po osiągnięciu celu

    Odbiór

    50%

    Drugą ratę płacisz, gdy system osiągnie cel na Twoich sprawach.

Jak powstaje darmowy prototyp

pon.

Ustalamy cel

Jaki wynik uznajesz za dobry.

wt.–śr.

System pracuje

Przechodzi przez Twoje sprawy, jedna po drugiej.

czw.

Porównujemy

Każdą różnicę sprawdzamy z pracą zespołu.

pt.

Wynik i cena

Lista błędów i stała cena wdrożenia.

Sprawy wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy, zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.

Na rynku taki prototyp kosztuje zwykle od 3 000 do 8 000 zł.

Umów bezpłatną analizę (30 min)

Prototyp ustalamy podczas bezpłatnej analizy.

Dane sprawdzone 25 października 2026.

„Czy moje dane są bezpieczne?”

Tak. Ty wybierasz, gdzie trafiają: od konta firmowego po model na Twoim serwerze.

  1. 00Prywatne konto pracownika

    Dane klientów i firmy lądują na koncie, którego firma nie widzi i nie kontroluje. Nie ma umowy powierzenia, więc to naruszenie RODO. Gdy pracownik odchodzi, historia czatów odchodzi razem z nim.

  2. 01Konto firmowe ChatGPT lub Claude

    Dostawca nie używa Twoich danych do uczenia modeli. Kopia zapytań zostaje w jego logach do 30 dni.

  3. 02API z zerową retencją (ZDR)

    Dostawca przetwarza zapytanie i niczego nie zapisuje. Wymaga jego zgody, wniosek przygotowujemy razem.

  4. 03Przetwarzanie w UE

    Zapytania są liczone i przechowywane w Europie: OpenAI w regionie UE, Claude przez chmury z regionem w UE.

  5. 04Model u Ciebie

    Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Dane nie wychodzą poza firmę.

Co robimy przy każdym wdrożeniu

  • Umowa o poufności i umowa powierzenia, zanim dostaniemy jakiekolwiek dane.
  • Sprawy do prototypu wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy.
  • Dane zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.
  • Konta firmowe z administratorem po Twojej stronie.

Gdy dane nie mogą wyjść z firmy

Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Do wyboru:

Bielik
polski model, SpeakLeash i ACK Cyfronet AGH
PLLuM
polski model, konsorcjum HIVE na zlecenie Ministerstwa Cyfryzacji
Qwen
Alibaba
GLM
Zhipu AI
DeepSeek
DeepSeek

Model dobieramy do zadania i sprawdzamy na Twoich sprawach. Uruchamiamy go, dostrajamy i utrzymujemy.

Źródło: Bielik i PLLuM, ACK Cyfronet AGH ↗ · PLLuM, Ministerstwo Cyfryzacji ↗

Masz dużo własnych danych? Dostroimy mały model.

  1. 1 Twoje przykłady
  2. 2 dostrajanie
  3. 3 test na nowych sprawach
  4. 4 model w Twojej firmie

Gdy masz tysiące podobnych maili, dokumentów albo zgłoszeń, uczymy mały otwarty model na tych przykładach. Działa w Twojej firmie, odpowiada szybko i kosztuje mniej w utrzymaniu niż duży model. Jakość mierzymy na sprawach, których model nie widział w trakcie nauki.

Przemysław i Piotr robili to w dużych firmach programistycznych i doradczych. Artem robił to wcześniej i robi dziś w Syntalith. Chodzi o modele na własnej infrastrukturze, dostrajanie i test jakości.

Poziom ochrony wybierasz na rozmowie. Umowę powierzenia podpisujemy, zanim zobaczymy jakiekolwiek dane.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Prywatne modele AI

Model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE, sprawdzony na Twoich zadaniach.

Dobieramy model i sprzęt do zadania, uruchamiamy go i mierzymy jakość na Twoich przykładach, zanim cokolwiek kupisz. Dane zostają w firmie albo w chmurze w UE. Wdrożenie, sprzęt albo hosting i opiekę wyceniamy osobno po analizie.

Zobacz prywatne modele AI →
model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE
wycena po analizie
ta sama praca w aplikacji z modelem w chmurze UE
od 12 500 zł
analiza zadania, danych i sprzętu
0 zł

Pytania

  • Co to jest Jev od TypeSafe AI?

    Model decyzyjny, który zwraca ustrukturyzowaną odpowiedź, na przykład wybraną kategorię, zamiast swobodnego tekstu. Jest dostępny przez API w OpenRouter.

  • Czy poprawny format oznacza poprawną decyzję?

    Nie oznacza. Model może zwrócić poprawny JSON z błędną kategorią, więc decyzje sprawdza się na własnych przykładach z oczekiwanym wynikiem.

  • Ile to kosztuje?

    W Syntalith aplikacje, automatyzacje i agenci AI zaczynają się od 12 500 zł netto. Przy 5 000 decyzjach miesięcznie po 1 minut zwrot to 3,2 miesiąca.

Porozmawiajmy

Po prostu napisz, zadzwoń albo wybierz termin.

Pracujemy szybko, bo nie znosimy korporacyjnej waty. Nie mamy handlowców ani kierowników od pilnowania kierowników. Rozmawiasz od razu z inżynierami, którzy potem budują Twój system. Szanujemy swój czas i Twój też.

Do końca roku przyjmiemy jeszcze 3 firmy.

pon.–pt. 9–17

Co Ci daje, że jesteśmy partnerem OpenAI i Anthropic?

OpenAI robi ChatGPT, a Anthropic robi Claude. Należymy do programów partnerskich obu firm, więc pracujemy z ich narzędziami na co dzień i uczymy się od samych twórców.

OpenAI Select PartnerClaude Partner Network
01Dobierzemy narzędzie do zadania
Wdrażamy i ChatGPT, i Claude. Oba sprawdzamy na Twoich dokumentach, a Ty wybierasz to, które robi mniej poprawek i oszczędza więcej czasu.
02Wiedza prosto od twórców
Uczymy się z oficjalnych kursów i materiałów OpenAI i Anthropic. Twój zespół poznaje funkcje i ustawienia, które działają dziś.
03Licencje bez naszej marży
Przy wdrożeniu ChatGPT, Claude albo Copilota licencje kupujesz bezpośrednio u OpenAI, Anthropic albo Microsoftu i od nich dostajesz fakturę. Do licencji nic nie doliczamy.
04Certyfikowani inżynierowie
W zespole mamy certyfikat AWS z uczenia maszynowego i certyfikat Anthropic z architektury systemów na Claude.

Udział w programach nie oznacza, że OpenAI albo Anthropic polecają nasze usługi.