處理數萬份合約、系統日誌或其他非結構化資料時，逐字生成文字容易帶來延遲、格式錯誤和難以判斷的信心。JEV 是由 TypeSafe AI 開發的 System One Model（系統一模型），透過 API 直接輸出預先定義的結構化決策，針對大規模資料分類與資料抽取而設計。
JEV 不以自由文字作為主要輸出，而是採用 Parallel Sampling（平行採樣）一次產出多項結果，端到端反應時間約為 70 至 500 毫秒。Type-safe 結構可限制欄位、數值範圍和可選項目，減少傳統 Large Language Model (LLM) 常見的解析、重試及幻覺風險；輸出亦會附帶校準後的信心分數。
它採用 RLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions，機率校準決策強化學習），讓程式可按信心分數安排自動處理或人工覆核。以併購盡職調查為例，系統可批次分析 50,000 份合約，抽取控制權變更條款、司法管轄區和風險等級，再把低信心結果交由律師檢查。
• 適合批次分類、標籤及結構化資料抽取
• 輸出格式預先定義，方便接入資料流水線
• 可用信心分數設計人機協作分流
• 取捨是它不負責撰寫長篇法律意見書等自由文字內容
JEV 的輸入價格約為每百萬 Token 0.042 美元，輸出 Token 免費；速度、成本和格式穩定性仍需按資料類型及 API 工作量驗證，不能直接視為所有 LLM 工作的替代品。