TypeSafe AI lança o Jev, modelo voltado a softwares que promete custo 200 vezes menor

A startup TypeSafe AI, sediada em São Francisco, colocou no mercado o Jev, um novo modelo de inteligência artificial voltado a executar operações técnicas entre softwares com velocidade até 200 vezes superior à dos grandes modelos de linguagem (LLMs) convencionais. Em vez de formular sentenças longas em linguagem natural, o sistema entrega resultados estruturados em dados probabilísticos voltados à automação de fluxos de trabalho.

A proposta do Jev é cortar o desperdício de energia e capacidade computacional decorrente do uso de ferramentas como ChatGPT, Claude e Gemini para tarefas lógicas corriqueiras. Os modelos populares foram concebidos e calibrados para conversar com seres humanos, o que encarece e desacelera integrações técnicas diretas entre sistemas computacionais.

Levei algum tempo para chegar à conclusão de que o problema é que estávamos otimizando os modelos para a linguagem humana. Somos muito bons em linguagem humana, mas isso não serve para a automação, porque os computadores falam uma linguagem diferente.

Custos menores e respostas em milissegundos

A arquitetura do Jev gerou uma redução drástica nas métricas de cobrança computacional. Enquanto o custo de processamento de inputs nos LLMs tradicionais varia entre US$ 0,20 e US$ 10 por milhão de tokens, a TypeSafe fixou a tabela do Jev em US$ 42 por bilhão de tokens, o que representa um valor 200 vezes menor.

A agilidade de retorno também difere da média do mercado de inteligência artificial generativa. Enquanto plataformas textuais devolvem respostas na escala de segundos ou minutos, o primeiro modelo da startup, batizado de System One, resolve requisições em milissegundos. Nos testes práticos realizados pela Vercel na execução de comandos de segurança, a ferramenta substituiu o ChatGPT Luna 5.6 da OpenAI e operou com precisão superior e velocidade até 18 vezes maior.

Operação sem alucinações e foco em automação

O método de treino proprietário da TypeSafe recebeu o nome de Reinforcement Learning for Calibrated Decisions (RLCD). A tecnologia descarta a geração criativa e impede alucinações ao limitar o processamento exclusivamente aos dados fornecidos pelo usuário, sem realizar buscas externas na internet. As entregas consistem em estimativas numéricas de probabilidade e índices de confiança, permitindo que as empresas programem automações totais sempre que as pontuações atingem parâmetros mínimos pré-determinados.

Se a AI vai mudar a forma como o trabalho é realizado, as pessoas não podem ser as únicas consumidoras de inteligência. A maior parte da inteligência deve residir dentro de softwares, operando silenciosamente em segundo plano.

O nome da ferramenta homenageia o economista britânico William Stanley Jevons, formulador do paradoxo de Jevons, enquanto a nomenclatura System One faz referência aos estudos cognitivos de Daniel Kahneman sobre pensamento rápido. Fundada há três anos por Diogo Almeida, ex-engenheiro da OpenAI que participou da criação do ChatGPT, a TypeSafe AI levantou US$ 40 milhões em rodada seed liderada pelo fundo DCVC, atingindo uma avaliação de mercado de US$ 200 milhões.