Jevの料金はサブスク？入力だけ課金の従量制と、申し込み・使い方・商用利用の条件（TypeSafeの判定AI）

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AIモデルの「Jev」を試してみたいけれど、月額のサブスクなのか使った分だけ払うのか、仕事のアプリに組み込んでよいのか、どこから申し込むのかが分からない。そんな方に向けた記事です。

Jevは、TypeSafe AIが2026年9月15日に公開した判定専用のAIモデルです。料金は、購入したクレジットを入力トークンの量に応じて消費する従量制で、単価は100万トークンあたり0.042ドルに設定されています。月額のサブスクリプションの案内は、公式資料に見当たりません。自分のアプリに組み込んで商用で使えますが、Jevを単体のサービスとして再販することや、出力を使って似たモデルを学習させることは契約で禁じられています。申し込みの入口は、公式のコンソール（console.typesafe.ai）でのアカウント作成です。

情報確認日：2026年10月1日（登録画面の手順は2026年9月22日に確認）。TypeSafe AIの公式ブログ・公式ドキュメント・契約書類と、Cloudflareの公式ドキュメントをまとめた解説です。

Jevとは？文章ではなく「判定の結果」を返すAIモデル

Jevは、文章を書く代わりに、こちらがあらかじめ決めた選択肢や段階から1つを選び、その答えを確率と確信度つきのデータで返します。問い合わせメールを「請求」「技術」「営業」のどれに振り分けるかといった判定を、プログラムの中で行うためのモデルです。

TypeSafe AIは、2026年9月15日付の公式ブログ「Introducing System One Models & Jev」で、Jevを同社初の「System One モデル」として発表しました。創業者のDiogo Almeida氏は同じ記事で、Jevを「構造化されていない状態を入れると、型の決まった確率つきの判定が出てくる、フロンティア知能の関数呼び出し」と表現しています。記事には「Jevは文字列の生成を手放している」という説明もあり、チャットのように文章を作る用途は想定されていません。

何を渡して、何が返ってくるのか

公式のAPIリファレンスによると、1回のリクエストで渡すのは次の3つです。

• state：判定の材料になる内容。文字列のほか、オブジェクトや配列といった構造のあるデータも渡せます。
• model：使うモデル名。公式の例ではjev-latestを使っています。
• questions：その材料について聞きたいことを並べたもの。自分で決めたキーを付けると、答えも同じキーで返ってきます。

返ってくるのは、質問ごとの答えと、その答えの確からしさを示す数値です。公式ドキュメントの「Primitives」ページは、答えが必ずこちらの渡した選択肢の中に収まり、それ以外の値は返らないと説明しています。文章から必要な値を取り出して整形する処理が要らない点が、LLMとの実務上の違いです。

Jevに聞けるのは3種類の質問（Choice・Score・Noul）

公式ドキュメントの「Primitives（Questions）」ページは、質問の型を3つに整理しています。型ごとに、返ってくる値の形が違います。

質問の型	何を答えるか	返ってくる値
Choice	この選択肢のうちどれか	choice（選ばれた選択肢）、probabilities（選択肢ごとの確率）、confidence（確信度）
Score	どの段階か	score（段階上の位置）、legend（段階の一覧）、probabilities、confidence
Noul	これは正しいか	noul（0から1までの値。1に近いほど「はい」）

ChoiceとScoreでは、選択肢や段階の意味を自分でcriteriaに書く決まりです。Scoreなら「落ち着いている」「不満はあるが穏やか」「強い言葉で怒っている」のように段階を言葉で定義し、Jevはその間のどこに当たるかを返します。Noulは「はい・いいえ」で答えられる問いに使い、確信度の代わりに0から1までの確率そのものが返ります。

複数の質問を1回のリクエストにまとめて入れることも可能です。すべての質問は同じstateを見て並列に評価され、答えは互いに影響しません。公式ドキュメントは「知識のある人が1秒で判断できること」を1問にするよう勧めています。「この文章を分析して最適な対応を決めて」のような大きな問いは、小さな質問に分けて、結果をコード側で組み合わせる設計です。

質問文や判定基準を具体的に書く練習には、LLMのプロンプトの書き方の基本も参考になるというのが筆者の見方です。次の記事では、OpenAI・Anthropic・Googleの公式ガイドに共通する指示の書き方を整理しています。

ChatGPTのようなLLMと何が違うのか

2026年9月15日の公式ブログには、既存のLLMとJevを並べた比較表が載っています。読者の判断に関係する行を抜き出しました。

比べる軸	既存のLLM（公式ブログの記載）	Jev（公式ブログの記載）
出力の形	文字列・生成された文章。ソフトウェアで使うには解析と検証が必要	型の決まった構造化された値。取りうる値と構造を事前に決めておく
生成のしかた	逐次的。1トークンずつ、直前の結果を踏まえて生成する	並列。1回の問い合わせですべての出力を生成する
入力トークンの料金	100万トークンあたり0.20ドルから10ドル	100万トークンあたり0.042ドル
出力トークンの料金	入力の約5倍	無料
応答時間	3秒から329秒	70ミリ秒から500ミリ秒
確信度	確信度を聞いても自信過剰になりやすく、ばらつく	すべての出力に確信度と不確かさが付く

この表はTypeSafe AI自身による説明で、比較対象のLLMを個別に名指ししたものではありません。同社は速度やコストの倍率を示した評価について、評価に使ったワークフローを自社のチームが作ったためバイアスが残りうると注記しています。倍率の数字は参考にとどめ、料金や応答時間のように具体的な値で明記されたものを基準に読むのが安全だと筆者は考えます。応答時間についても、公開している評価は主に米国西海岸にある自社のノートPCから実行したもので、サービスの拠点も西海岸にある、というのが公式ブログの説明です。日本から呼び出したときの応答時間は、2026年10月1日時点で確認できていません。

もう一つの違いは役割です。公式ブログは、LLMの用途を「人が途中で確認するチャットやコーディング支援」と位置づけています。Jevの用途は「コードの中に組み込む分類・振り分け・採点・抽出・分岐」という説明です。文章を書かせたい場面では、これまでどおりLLMを使います。コーディング支援の側に興味がある方は、Claude Codeとは何かをまとめた記事を読んでいただくと、同じAIでも役割がどう違うのかが分かります。

料金はサブスク？入力分だけを払う従量制の仕組み

Jevの公式資料に月額のサブスクリプションの案内はなく、料金は使った入力トークンの分だけ払う従量制です。TypeSafe AIの契約書（Master Customer Agreement、2026年9月23日更新）によると、Jevを使うにはTypeSafeが管理するクレジットが必要で、送った入力ごとにクレジットが減ります。クレジットには、自分で購入するものと、TypeSafeが任意で無償付与するものの2種類があります。

単価の出典は、公式ドキュメントの「Models」ページです。2026年10月1日時点の内容は次のとおりです。

項目	公式ドキュメントの記載（2026年10月1日確認）
モデル	Jev 1.13（jev-1.13.0）
料金	10億トークンあたり42ドル／100万トークンあたり0.042ドル
課金の対象	入力トークンのみ。出力トークンは無料
レート制限	毎秒100,000トークン／毎秒40リクエスト
扱える長さ	1リクエストあたり64kトークン（stateとすべての質問の合計）。stateと最も長い質問1つの合計は32kトークンまで
入力できるもの	テキストのみ。画像・音声・動画は渡せない

ここでのトークンは、AIが文章を処理するときの単位を指します。多くのLLMは入力と出力の両方が課金の対象です。Jevでは、送った側の入力トークンだけが課金され、出力トークンは無料だと公式ドキュメントに明記されています。質問を1つ増やしても、増えるのはその質問の分のトークンだけです。そのため「Primitives」ページは、使うかどうか分からない質問も一緒に聞いておく設計を勧めています。

契約書では、購入したクレジットの有効期限は、契約期間の終了か購入から12か月のどちらか早いほうです。クレジットは返金も譲渡もできません。残高がなくなったときは、自動補充を選んでいれば設定額のクレジットが自動で追加されます。選んでいない場合は、リクエストに答えが返らないことがあります。

商用利用はできる？契約で決まっていること

JevのAPIは、自分が開発・運営するアプリに組み込み、そのアプリの利用者向けに使えます。契約書（Master Customer Agreement）の「Customer Applications」の条項が、この使い方を認めています。会社の業務システムや、自分が提供するウェブサービスの中でJevを呼び出す使い方が、この条項の対象です。

契約書と利用規定（Acceptable Use Policy）で禁じられている主な使い方は、次のとおりです。

• Jevのサービスそのものを、単体のサービスとして販売・貸与・再提供すること
• 出力を使ったモデルの蒸留や、出力をまねるモデルの学習、競合する製品の開発
• リバースエンジニアリング、アクセス制限の回避、利用上限を超える使い方
• 出力がAIによるものかどうかについて、他人を誤解させること

出力の権利について、契約書はTypeSafeが入力と出力の所有権を主張せず、出力に関する権利を利用者に譲ると定めています。送ったデータについても、利用者の同意なしにモデルの学習には使わないという定めです。公式ドキュメントは、ゼロデータ保持（ZDR）をエンタープライズ向けに用意していると案内しています。一方で契約書は、出力が不正確な場合があり、その評価は利用者の責任だとしています。判定結果をそのまま顧客対応などに使う前に、自分のデータで精度を確かめてください。

申し込み方法と使い方：登録からAPIキー、最初の1リクエストまで

最初にTypeSafeのアカウントを作ります。その先は、公式ドキュメントの「Quick start」にある入口のうち、初心者が試しやすい順に3つを紹介します。手順とコード例の出典は、公式ドキュメントの掲載例です。

0. TypeSafeに登録する

次の手順は、2026年9月22日に確認した登録画面の内容です。

1. console.typesafe.aiを開きます。「Welcome to TypeSafe」の画面が出ます。
2. 「Continue with Google」でGoogleアカウントを使うか、メールアドレスを入れて「Email me a code instead」を選び、届いたコードを入力します。パスワードの設定はありません。
3. 続行すると、利用規約とプライバシーポリシーに同意したことになります。内容を一度確認しておいてください。
4. ログインできれば、コンソールに入れます。2026年9月22日時点では、招待コードやウェイトリストの登録は不要でした。

API経由で使うには、前の節で説明したクレジットを用意する必要があります。上限の引き上げやゼロデータ保持を含む法人向けの契約は、営業窓口（sales@typesafe.ai）が受け付けています。

1. まずはPlaygroundで動きを見る

1. 登録したアカウントでコンソールのPlaygroundを開きます。
2. 判定させたい文章をstateとして貼り付けます。
3. 質問を1つ追加します。公式ドキュメントでは、Noulの質問の例として「Does this message express urgency?」（この文章は緊急性を示しているか）が挙げられています。
4. Noul・Choice・Scoreを混ぜて複数の質問を追加し、結果がまとめて返る様子を確かめます。

2. APIキーを取って、HTTPで呼ぶ

APIキーの取得場所は、コンソールのAPIキー画面です。呼び出し先はPOST https://api.typesafe.ai/v1/systemoneで、AuthorizationヘッダーにBearerトークンとしてキーを添えて認証します。次は、公式ドキュメントのcURLの例とAPIリファレンスのリクエスト例を組み合わせ、質問を1つに絞った形です。

curl -X POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer $TYPESAFE_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?"
      }
    }
  }'

APIキーはコードに直接書かず、公式の例のように環境変数から読み込む形にしておくと、コードを共有したときにキーが漏れにくくなります。

3. Python SDKで書く

公式のPython SDKはPython 3.10以上で動き、pip install typesafe-sdk（uvならuv add typesafe-sdk）で入ります。クライアントは環境変数TYPESAFE_API_KEYを読み、既定で呼び出すモデルはjev-latestです。JavaScriptやTypeScriptで書く場合は、Node.js 20以上でnpm install @typesafe-ai/sdkを使う公式SDKもあります。次は公式ドキュメントのQuick startに載っているコード例です。問い合わせメールを1回のリクエストで、担当部署（Choice）・不満の度合い（Score）・緊急かどうか（Noul）の3つに判定しています。

from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score, TypeSafeClient

client = TypeSafeClient()

ticket = "Hi, I've been trying to connect my Stripe account for 3 days and the integration keeps failing. I'm losing sales. Please help ASAP."

response = client.system_one(
    state=ticket,
    questions={
        "department": Choice(
            instructions="Which team should handle this",
            criteria={
                "billing": "Payment or subscription issues",
                "technical": "Bugs or integration problems",
                "sales": "Pricing or account questions",
            },
        ),
        "frustration": Score(
            instructions="How frustrated the customer appears",
            criteria=[
                "Calm, just stating facts",
                "Frustrated but civil",
                "Very angry, strong language",
            ],
        ),
        "is_urgent": Noul(
            instructions="The message conveys urgency or time-sensitivity",
        ),
    },
)

このリクエストに対して公式ドキュメントが示す返り値は、departmentがtechnical（確信度0.78）、frustrationが1.0（確信度1.0）、is_urgentが1.0です。レスポンスのmodelフィールドには、実際に答えたバージョンとしてjev-1.13.0が入ります。ここで紹介した値は、公式ドキュメントの掲載例です。

Jev自体はコードを書くモデルではないので、SDKを使った実装は自分で書くか、コーディング支援AIに手伝ってもらいます。どのコーディング支援AIを使うか迷っている方は、次の記事で無料で使える範囲と料金を比べています。

Jevが向く使い方・向かない使い方

公式ブログと公式ドキュメントの記載から、向く用途を整理しました。

• 分類・振り分け・採点・抽出・分岐。手書きのルールでは例外が増えがちな判定を、あいまいさを含んだ判定としてコードに組み込む使い方です。
• 大量のデータへの一括処理。公式ブログは「大量データを特徴量や知見に変える」用途を挙げています。
• 応答の速さが求められる処理。公式ブログの記載では、応答時間は70ミリ秒から500ミリ秒です。
• LLMの入出力の点検。公式ブログは、LLMのプロンプトや出力を採点・検証し、ガードレールとして使う用途を挙げています。

次の用途には向きません。

• 文章を書かせる、要約させる、会話する用途。公式ブログは「文字列の生成を手放している」と明記しています。
• 画像・音声・動画をそのまま渡す用途。公式ドキュメントは入力をテキストのみとし、それ以外は先にテキストや構造化データへ変換するよう求めています。
• 選択肢を事前に決められない判定。答えは、こちらが渡した選択肢の中からしか返りません。
• 長い資料をまとめて読ませる用途。stateと最も長い質問1つの合計は、32kトークンまでです。

Cloudflare Workers AIからも呼び出せる

CloudflareのAIモデル一覧には、typesafe/jevが他社提供（Third-party）のモデルとして載っています。Cloudflareのページに書かれたコンテキストの上限は32,000トークンで、呼び出しはWorkers AIの通常の書き方に合わせてあります。次は、Cloudflareのページのコード例から質問を1つに絞った形です。

const response = await env.AI.run(
  'typesafe/jev',
  {
    state: 'Help! My payouts have been failing for 3 days.',
    questions: {
      is_urgent: {
        type: 'noul',
        instructions: 'Does this convey urgency?',
        criteria: { true: 'Explicitly time-sensitive', false: 'No urgency expressed' },
      },
    },
  },
)

2026年10月1日時点のCloudflareのモデルページには、料金として入力100万トークンあたり0.042ドル、出力とキャッシュされた入力は0ドルと書かれています。単価はTypeSafe AIのドキュメントと同じです。同じページには、ゼロデータ保持（Zero data retention）の対象であることも示されています。

使う前に確認しておきたいこと

料金・商用利用・始め方のまとめ

Jevは、文章を書く代わりに「どれか」「どの段階か」「正しいか」を判定して返すAIモデルです。答えはこちらが用意した選択肢の中に収まり、確率が付いてくるため、そのままプログラムの分岐に使えます。ChoiceとScoreには確信度も付きます。料金は、クレジットを入力トークンの分だけ消費する従量制で、100万トークンあたり0.042ドルです。自分のアプリに組み込む商用利用は契約で認められていますが、単体での再販や出力を使ったモデルの学習は禁止です。試すときは、まずコンソールのPlaygroundで1つの質問を投げ、結果の形を見てからAPIキーとSDKに進むと、つまずきにくくなります。

仕様やレート制限が変わりうること、日本語の精度は自分のデータで確かめる必要があること、日本からの利用条件や日本円での請求が公式資料で確認できていないこと。この3点は、導入を決める前に公式ページで最新の状態を確かめてください。

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