A TypeSafe AI, startup de São Francisco liderada pelo ex‑investigador da OpenAI (empresa do ChatGPT) Diogo Almeida, lançou oficialmente o Jev, um modelo de IA que não gera texto, produz decisões estruturadas. Disponível desde 15 de setembro, o modelo está a atrair forte interesse da comunidade: plataformas como Vercel, Cloudflare, LangChain e Langfuse integraram-no nos seus produtos poucos dias após o lançamento.
Esta segunda-feira, a TypeSafe anunciou que o Jev passa a estar acessível a todos os utilizadores, sem lista de espera, com um custo inicial de 5 dólares em créditos, equivalente a cerca de 120 milhões de tokens.
Uma nova categoria de IA: decisões calibradas, não linguagem
O Jev não é um modelo de linguagem. Em vez de gerar texto token a token, devolve aquilo que a TypeSafe chama de “decisões calibradas”, outputs estruturados como:
- probabilidades sim/não
- escolhas dentro de listas pré‑definidas
- pontuações numéricas
- sempre acompanhados por um valor de confiança
A empresa descreve-o como um modelo “System One”, inspirado no pensamento rápido e intuitivo definido por Daniel Kahneman. Como os outputs são definidos pelo utilizador, a TypeSafe afirma que o Jev não pode alucinar, ao contrário dos chatbots tradicionais.
O modelo processa todas as perguntas em paralelo, respondendo entre 70 e 500 ms, com um custo de $0.042 por milhão de tokens de input — e tokens de output gratuitos.
Diogo Almeida explicou ao TechCrunch: “Acreditamos que o software inteligente vai surgir de forma distribuída, emergente… muito mais como a internet dos primeiros tempos do que como as mega‑apps que se tentam construir agora.”
Quem o construiu e porque é que isto importa
Almeida é co‑inventor do Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), técnica que tornou o ChatGPT capaz de seguir instruções. Saiu da OpenAI há quase dois anos para fundar a TypeSafe AI com Erik Gafni e Sasha Sheng, defendendo que os modelos atuais estão excessivamente otimizados para linguagem humana e são pouco adequados para automação máquina‑a‑máquina.
O Jev foi treinado exclusivamente com dados sintéticos, usando um método próprio chamado Reinforcement Learning for Calibrated Decisions. O nome do modelo homenageia o economista William Stanley Jevons, conhecido pelo paradoxo que afirma que tornar um recurso mais barato aumenta o seu consumo total, uma ideia frequentemente citada por líderes tecnológicos como Satya Nadella para explicar a adoção da IA.
A procura foi tão intensa na primeira semana que chegou a sobrecarregar a API da TypeSafe. Entre os primeiros testes:
- Um engenheiro da Vercel substituiu um modelo da OpenAI por Jev num classificador de segurança de comandos e obteve resultados 5 a 18 vezes mais rápidos, com melhor precisão.
- Outro developer reportou que o Jev foi 10 a 20 vezes mais barato do que o Google Gemini em tarefas de classificação de email — embora o Gemini tenha sido ligeiramente mais preciso.
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