강의 자료 · AI AT WORK
jev는 글을 읽고 미리 정한 답을 고르거나 점수와 확률을 반환하는 AI입니다. 고객 문의를 분류하는 예시로 작동 방식과 비용, 한국어 활용 시 확인할 한계를 살펴봅니다.
- 고객 문의를 어느 부서로 보낼지, 어떤 일을 먼저 처리할지도 AI가 도울 수 있습니다.
- 같은 분류와 선택을 수없이 반복하는 서비스에서는 처리 속도와 비용이 중요합니다.
- jev는 이런 판단을 프로그램 안에서 빠르게 처리하도록 만든 모델입니다.
- jev는 타입세이프 AI(TypeSafe AI)가 만든 모델이며, 회사는 이런 모델 범주를 System One이라고 부릅니다.
- 입력한 글을 읽고 미리 정한 선택지 중 하나를 고르거나 점수와 확률을 반환합니다.
- 자유로운 답장이나 코드를 작성하는 생성형 AI와 역할이 다릅니다.
- 고객이 ‘결제가 두 번 됐어요’라고 보냈다고 가정하면, 담당 부서와 급한 정도를 분류하는 데 활용할 수 있습니다.
- 연결된 프로그램이 분류 결과를 받아 담당자에게 문의를 전달하는 방식입니다.
- 이 화면은 가상 예시입니다. jev가 직접 환불하는 것이 아니라 프로그램의 규칙에 따라 실제 처리가 이뤄집니다.
- 타입세이프 AI는 자체 평가에서 속도와 비용 개선을 보고했습니다. 개선 폭은 비교 모델과 업무에 따라 달라집니다.
- 2026년 9월 19일 공식 가격은 Jev 1.13 기준 입력 100만 토큰당 0.042달러입니다. 토큰은 AI가 글을 나눠 읽는 단위입니다.
- 출력은 무료지만 입력량에 따라 비용이 붙습니다. 서비스 전체가 무료라는 뜻은 아닙니다.
- ‘환각이 없다’는 설명을 사실 판단이나 분류의 오답이 없다는 뜻으로 받아들이면 안 됩니다.
- 가·나·다 중에서만 답하게 해도 정답이 다인 문제에서 가를 고를 수 있습니다.
- 정해진 출력 범위를 지키는 것과 올바른 판단을 하는 것은 다릅니다. 실제 업무 자료로 결과를 확인해야 합니다.
- 현재는 텍스트를 입력합니다. 사진·음성·영상은 직접 입력을 지원하지 않아 별도로 글로 바꿔야 합니다.
- 한국어를 처리할 수 있지만, 회사는 영어에서 가장 정확하다고 설명합니다. 언어별로 같은 성능을 보장하지 않습니다.
- 계산과 복잡한 추론에도 한계가 있습니다. 실제 사용할 한국어 문서와 문의로 판단이 맞는지 시험해야 합니다.
- 현재는 개발자가 API 등을 통해 프로그램에 연결해 쓰는 방식에 가깝습니다.
- jev로 문의를 분류하고 자유로운 답장 작성은 다른 AI에 맡기는 식으로 역할을 나눌 수 있습니다.
- 애매한 판단은 사람이 확인하도록 업무 흐름을 설계할 수 있습니다. 이 화면은 활용 방식의 예시입니다.
- 먼저 자주 반복하는 업무에서 어떤 분류나 선택을 맡길지 정합니다.
- 같은 업무 조건에서 처리 속도와 입력량에 따른 비용을 비교합니다.
- 실제 자료에서도 올바르게 판단하는지 확인하고, 틀리거나 애매할 때 사람이 검토할 기준을 정합니다.
자료 기준과 확인한 출처
자료 작성일과 정보 확인일은 2026년 9월 19일입니다. 가격·입력 방식·한계는 TypeSafe AI의 Jev 1.13 공식 문서를 기준으로 정리했습니다. 속도·비용 개선은 회사 자체 평가이며 모든 업무에서 같은 결과를 보장하지 않습니다. 문의 처리와 답안지 화면은 이해를 돕는 가상 예시입니다. 실제 API 실행이나 한국어 정확도 시험은 수행하지 않았으며, 한국 계정의 즉시 이용 가능 여부는 확인하지 않았습니다.