Jev（TypeSafe）と Cloudflare Clef は、どちらも型つきの質問に確率で答える判定モデルで、API にも互換があります。入力単価の安さで選ぶなら Jev、画像・64K の長い入力・重みの公開・RL ファインチューニングが要るなら Clef です。提供形態・料金・速さ・データの扱いを表で比べ、同じ判定を両方で動かす Workers のコードと選び方を公式情報だけで整理します。
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Jev と Cloudflare Clef は、どちらも「状態（state）と型つきの質問を渡すと、選択肢ごとの確率を返す」判定モデルです。API の形も互換で、同じ質問をそのまま両方に投げられます1,2。違いは提供形態と得意分野にあり、入力単価の安さで選ぶなら Jev、画像・64K トークンの長い入力・重みの公開・ファインチューニングが要るなら Clef が向きます。この記事では、Jev（TypeSafe AI）と Clef の違いを提供形態・料金・速さ・データの扱いで比べ、Workers から同じ判定を両方で動かすコードと、どちらを選ぶかの判断基準をまとめます（内容は 2026 年 10 月時点）。
判定モデル（decision model）は、文章を生成せず、決められた選択肢の中から答えを確率つきで返すモデルです。TypeSafe はこの種類のモデルを「System One モデル」と呼び、Jev をその最初のモデルとして公開しました3。Cloudflare の Clef も「Jev と同じ系統の判定モデル」と説明されています2。
LLM に「この問い合わせは緊急か。JSON で答えて」と頼む方法と比べると、次の点が違います。
choice と score の答えには、選択肢ごとの確率と、確率から求めた確信度（confidence、0〜1）が付きます4質問の型は Jev も Clef も同じ 3 種類です4,6。
| 質問の型 | 何を聞くか | 返ってくる値 |
|---|---|---|
noul | はい/いいえ | はいである確率（0〜1） |
choice | 自分で決めた選択肢から 1 つ（最大 255 個） | 一番確率の高い選択肢、選択肢ごとの確率、確信度 |
score | 低い順に並べた段階（2〜10 段階） | 確率で重み付けした段階の値、段階ごとの確率、確信度 |
Clef の質問の書き方やしきい値の決め方は「Cloudflare Clef 入門：判定モデルを Workers AI で使う」で、Jev の API キーの取得から最初の呼び出しまでは「Jev API 入門」で詳しく扱っています。この記事では両者の比較と使い分けに絞ります。
判定モデルという枠ができたのは、2026 年 9 月のことです。
日本の検索にもこの動きがはっきり出ています。Google トレンド（日本・過去 90 日、2026-10-06 取得）で「Jev」は、9 月 8 日の週まで 0 だったのが、9 月 15 日の週に 36 まで上がりました7。直近 4 週の平均は 19.5 で、同じ回に取った「GitHub Copilot」の 3.2 倍です7。関連キーワードでは「jev ai」「jev model」「llm jev」「typesafe ai」が急上昇しています7。
| 週 | Jev | GitHub Copilot |
|---|---|---|
| 07/07 | 0 | 15 |
| 07/14 | 0 | 10 |
| 07/21 | 0 | 9 |
| 07/28 | 0 | 9 |
| 08/04 | 0 | 8 |
| 08/11 | 0 | 5 |
| 08/18 | 0 | 8 |
| 08/25 | 0 | 8 |
| 09/01 | 0 | 9 |
| 09/08 | 0 | 8 |
| 09/15 | 36 | 5 |
| 09/22 | 29 | 5 |
| 09/29 | 13 | 7 |
Clef は Cloudflare の Birthday Week 2026 の発表の 1 つです。ほかの発表は「Cloudflare Birthday Week 2026 の発表まとめ」にあります。
一番大きな違いは「誰がどこで動かすか」です。Jev は TypeSafe が API で提供するモデルで、Clef は Cloudflare が Workers AI で提供しつつ、重みも公開しています。
| 項目 | Jev（TypeSafe） | Clef / Clef-flash（Cloudflare） |
|---|---|---|
| 公開日 | 2026-09-15（早期アクセス）3 | 2026-10-012 |
| 呼び出し先 | TypeSafe API、OpenRouter、Workers AI（typesafe/）4,5,8 | Workers AI（@cf/、@cf/）6 |
| 重み | 公式ドキュメントの使い方は API 経由のみ。全アカウントで同じ重みを使う4 | Apache 2.0 で Hugging Face に公開2 |
| 大きさ | 公表なし | Clef 27B、Clef-flash 9B2 |
| 入力 | 文章のみ（文字列・JSON・文字列の配列）4 | 文章・JSON に加え、画像を最大 4 枚2,6 |
| コンテキスト長 | TypeSafe API: 1 リクエスト 64K、うち state と一番長い質問で 32K4。OpenRouter・Workers AI: 32,000 トークン5,8 | 65,536 トークン6 |
| 入力の単価（100 万トークンあたり） | 0.042 ドル（TypeSafe・OpenRouter・Workers AI とも）4,5,8 | Clef 0.24 ドル、Clef-flash 0.09 ドル6 |
| 出力の単価 | 無料4 | 単価は入力トークンにのみ設定6 |
| 応答時間の中央値（Cloudflare 計測） | 524.1 ms2 | Clef 209.3 ms、Clef-flash 38.8 ms2 |
| ファインチューニング | なし。顧客データで追加学習しない4 | RL ファインチューニングをデザインパートナー向けに提供1,2 |
| データの扱い | 顧客のリクエストで学習しない。ZDR は企業向け4。Workers AI 経由はゼロデータ保持8 | リクエストと応答を読まない・保存しない・学習に使わない（ファインチューニングを使う場合を除く）1 |
| 言語 | 主な学習言語は英語。日本語を含むほかの言語は精度が下がると明記4 | 日本語の評価は公表なし |
ZDR（Zero Data Retention）は、送ったデータを提供元が保存しない契約のことです。
単価だけを比べると、Jev が一番安く、Clef-flash がその約 2 倍、Clef が約 6 倍です。どれも出力トークンの単価は設定されていないので、費用はほぼ入力トークン数で決まります4,6。
| モデル | 入力の単価（ドル） |
|---|---|
| Jev | 0.042 |
| Clef-flash | 0.09 |
| Clef | 0.24 |
たとえば 1 回の判定で 1,000 トークンを送ると、Jev は 0.000042 ドル、Clef-flash は 0.00009 ドル、Clef は 0.00024 ドルです（単価 × トークン数の計算）。
Cloudflare の公式ブログは、43 のベンチマークを流した応答時間として、中央値で Clef 209.3 ms、Clef-flash 38.8 ms、Jev 524.1 ms という結果を載せています2。changelog では「Clef は Jev の 2.5 倍、Clef-flash は 13 倍速い」とまとめています2。
ただしこれは Cloudflare が自社の環境で測った値です。TypeSafe 側は自社の応答時間を 70〜500 ms とし、その評価は米国西海岸のノート PC から実行したもので、サービスも西海岸に置いていると書いています3。日本から呼ぶ場合の応答時間は、どちらも公式には出ていません。自分の環境から両方を呼んで測るのが確実です。
精度は、どちらかが一方的に上というわけではありません。Cloudflare のブログが載せた 10 のベンチマークのうち 7 つで Clef か Clef-flash が最高点でしたが、When2Call と BRIGHT では Jev が上でした2。TypeSafe が公開している業務ワークフローの評価でも、4 種のうち 3 種で Clef が Jev を上回り、残りの 1 種は Jev が上でした2。
| ワークフロー | Clef | Clef-flash | Jev |
|---|---|---|---|
| 請求書処理 | 64.7 | 57.1 | 61.8 |
| カスタマーサービス | 76.3 | 77 | 76 |
| セキュリティインシデント | 62.9 | 61.7 | 61.7 |
| エージェントの実行ログ監視 | 68.5 | 69.8 | 71.6 |
差は多くの項目で数ポイント以内です。ベンチマークの結果だけで決めず、自分の業務データで正解率を測ってから選んでください。
判断の基準は 5 つです。上から順に当てはまるものを選びます。
すでに Cloudflare Workers で動かしているなら、迷う必要はあまりありません。Jev も Clef も Workers AI の同じバインディング（env.AI）から呼べるので、両方を同じコードで試してから決められます8,6。次の節がそのコードです。
自分で動かす選択肢は Clef 以外にもあります。GitHub で公開されている jaredpalmer/kev は、Qwen3.5・Qwen3.8 をもとにした「Jev 風の小さな判定モデル」で、0.8B〜27B の 4 サイズの重みが Apache 2.0 で公開されています9。README によると API は System One と同じ形で、TypeSafe の Python SDK をそのまま Kev のサーバーに向けられます9。NandhaKishorM/laya は 100 以上の言語に対応をうたう判定モデルで、pip install laya で入れられます9。
Workers AI では、Jev は typesafe/、Clef は @cf/ と @cf/ というモデル ID で呼べます8,6。質問の書き方は共通なので、モデルを引数で切り替える関数を 1 つ作れば足ります。
ここでは、問い合わせを読んで「オンコールを呼ぶ」「担当チームに振る」「人が見る」に分ける Worker を作ります。前提は Node.js 24、wrangler 4.147.0、TypeScript です。Workers AI のバインディングは wrangler.jsonc に "ai": { "binding": "AI" } と書きます。
2026-10-06 時点の @cloudflare/（5.20261006.1）には、Jev と Clef の型がまだありません。TypeSafe の API リファレンスにある質問と回答の形をもとに、自分で型を定義します4。
// src/systemone.ts
export type Question =
| { type: "noul"; instructions: string; criteria?: { true?: string; false?: string } }
| { type: "choice"; instructions: string; criteria: Record<string, string | null> }
| { type: "score"; instructions: string; criteria: string[] };
export type Answer =
| { type: "noul"; noul: number }
| { type: "choice"; choice: string; probabilities: Record<string, number>; confidence: number }
| { type: "score"; score: number; legend: Record<string, string>; probabilities: Record<string, number>; confidence: number };
export type DecisionResponse = {
model: string;
answers: Record<string, Answer>;
usage: { input_tokens: number; output_tokens: number };
};
export type Provider = "jev" | "clef" | "clef-flash";
// Workers AI のバインディング経由で呼ぶ。Jev も Clef も env.AI.run で呼べる
export async function decide(
ai: Ai,
provider: Provider,
state: unknown,
questions: Record<string, Question>,
): Promise<DecisionResponse> {
const res =
provider === "jev"
? await ai.run("typesafe/jev", { state, questions })
: // Clef はモデル ID とは別に、本文の model（"clef" か "clef-flash"）が必須
await ai.run(`@cf/cloudflare/${provider}`, { model: provider, state, questions });
// 2026-10 時点の @cloudflare/workers-types には Jev・Clef の型が無いので自分の型に寄せる
return res as unknown as DecisionResponse;
}
呼び出し方の違いは 1 点だけです。Workers AI の Jev のページの例では、本文は state と questions だけです8。Clef は本文に model（"clef" か "clef-flash"）も必要です6。
質問は Jev と Clef で共通です。公式ドキュメントの例をもとに、緊急度・担当チーム・影響度の 3 問にしました8,6。
// src/questions.ts
import type { Question } from "./systemone";
export const ticketQuestions = {
urgent: {
type: "noul",
instructions: "Does this support request need a response within one hour?",
criteria: { true: "Service is down or money is being lost now", false: "Can wait for normal handling" },
},
team: {
type: "choice",
instructions: "Which team should handle this request?",
criteria: {
billing: "Payments, invoices, and refunds",
technical: "Outages, errors, and configuration",
sales: "Plans and upgrades",
},
},
severity: {
type: "score",
instructions: "How severe is the customer impact?",
criteria: ["No impact", "Minor", "Major", "Critical"],
},
} satisfies Record<string, Question>;
質問文を英語にしているのは、Jev の主な学習言語が英語だからです4。state（問い合わせ本文）は日本語のままでも送れます。
分岐のしきい値（0.8 と 0.6）は例として筆者が決めた値です。
// src/route.ts
import { decide, type Answer, type Provider } from "./systemone";
import { ticketQuestions } from "./questions";
export type Route =
| { action: "page-oncall"; team: string }
| { action: "assign"; team: string }
| { action: "human-review"; reason: string };
const URGENT = 0.8;
const MIN_CONFIDENCE = 0.6;
function pick<T extends Answer["type"]>(a: Answer | undefined, type: T): Extract<Answer, { type: T }> {
if (!a || a.type !== type) throw new Error(`unexpected answer: ${JSON.stringify(a)}`);
return a as Extract<Answer, { type: T }>;
}
export async function routeTicket(ai: Ai, provider: Provider, message: string): Promise<Route> {
const { answers } = await decide(ai, provider, message, ticketQuestions);
const urgent = pick(answers.urgent, "noul");
const team = pick(answers.team, "choice");
const severity = pick(answers.severity, "score");
if (team.confidence < MIN_CONFIDENCE) {
return { action: "human-review", reason: `team confidence ${team.confidence.toFixed(2)}` };
}
if (urgent.noul >= URGENT && severity.score >= 2) return { action: "page-oncall", team: team.choice };
return { action: "assign", team: team.choice };
}
Worker の入口では、クエリ文字列の ?model= でモデルを選べるようにしました。
// src/index.ts
import { routeTicket } from "./route";
import type { Provider } from "./systemone";
export interface Env {
AI: Ai;
}
export default {
async fetch(request, env): Promise<Response> {
if (request.method !== "POST") return new Response("POST only", { status: 405 });
const url = new URL(request.url);
// ?model=jev | clef | clef-flash で切り替える（既定は clef-flash）
const p = url.searchParams.get("model") ?? "clef-flash";
if (p !== "jev" && p !== "clef" && p !== "clef-flash") return new Response("bad model", { status: 400 });
const { message } = await request.json<{ message: string }>();
return Response.json(await routeTicket(env.AI, p as Provider, message));
},
} satisfies ExportedHandler<Env>;
env.AI.run に渡した引数を記録する偽物を使い、Jev と Clef で呼び方が正しく変わることを確かめます。Workers AI を呼ばないので課金もありません。
// src/route.test.ts
import { describe, expect, it } from "vitest";
import { routeTicket } from "./route";
function fakeAi(answers: Record<string, unknown>) {
const calls: { model: string; input: Record<string, unknown> }[] = [];
const ai = {
run: async (model: string, input: Record<string, unknown>) => {
calls.push({ model, input });
return { model, answers, usage: { input_tokens: 300, output_tokens: 40 } };
},
} as unknown as Ai;
return { ai, calls };
}
const urgentOutage = {
urgent: { type: "noul", noul: 0.96 },
team: { type: "choice", choice: "technical", probabilities: { billing: 0.03, technical: 0.95, sales: 0.02 }, confidence: 0.9 },
severity: { type: "score", score: 2.7, legend: {}, probabilities: { "0": 0, "1": 0.05, "2": 0.2, "3": 0.75 }, confidence: 0.7 },
};
describe("routeTicket", () => {
it("Jev には model を付けずに typesafe/jev を呼ぶ", async () => {
const { ai, calls } = fakeAi(urgentOutage);
expect(await routeTicket(ai, "jev", "Checkout is down for everyone.")).toEqual({ action: "page-oncall", team: "technical" });
expect(calls[0].model).toBe("typesafe/jev");
expect(calls[0].input.model).toBeUndefined();
});
it("Clef-flash には本文の model に clef-flash を入れる", async () => {
const { ai, calls } = fakeAi(urgentOutage);
await routeTicket(ai, "clef-flash", "Checkout is down for everyone.");
expect(calls[0].model).toBe("@cf/cloudflare/clef-flash");
expect(calls[0].input.model).toBe("clef-flash");
});
it("担当チームの確信度が低ければ人に回す", async () => {
const { ai } = fakeAi({
...urgentOutage,
team: { type: "choice", choice: "sales", probabilities: { billing: 0.4, technical: 0.15, sales: 0.45 }, confidence: 0.35 },
});
expect((await routeTicket(ai, "clef", "プランを変えたら請求額が変わった？")).action).toBe("human-review");
});
});
型チェック、テスト、デプロイの事前確認（--dry-run）を通した様子です。--dry-run は実際にはデプロイせず、バンドルとバインディングを確かめるだけです。
npx tsc --noEmit
npx vitest run --reporter=verbose
npx wrangler deploy --dry-run --outdir dist
筆者は課金とアカウント作成を避けるため、実際のモデル呼び出しはしていません。本番で両方を比べるときは、同じ問い合わせを ?model=jev と ?model=clef-flash で送り、答えと応答時間をログに残します。
Cloudflare を使わないなら、TypeSafe API（POST https:/、本文の model に "jev-latest"）か OpenRouter から呼びます4,5。TypeSafe の SDK は、ベース URL を https:/ に替えると OpenRouter 経由になります5。SDK の入れ方や最初の呼び出しは「Jev API 入門」を参照してください。
model を入れ忘れる: Clef はモデル ID とは別に、本文の model が必須です6。TypeSafe API でも model は必須です4。Workers AI の Jev の例には model がありません8。経路ごとに本文が少しずつ違います/ に {"model": "typesafe/ を送ります8。Clef は / に本文をそのまま送ります6。バインディング（env.AI.run）を使えば、この違いを気にせずに済みますjev-latest ではなく jev-1.13.0 のように版を固定するよう勧めています4Workers AI の利用料に上限をかけたい場合は「AI Gateway と Workers AI で LLM の費用を管理する方法」の手順が使えます。
noul・choice・score の質問に確率で答える判定モデルで、API に互換がありますJev は、TypeSafe AI が 2026-09-15 に公開した判定モデルです3。文章を生成せず、状態と型つきの質問を受け取って、選択肢ごとの確率と確信度を返します4。TypeSafe はこの種類を「System One モデル」と呼んでいます3。
OpenRouter の FAQ は「LLM ではない」と答えています5。Jev は理由の説明や文章を返さず、決めた選択肢の確率だけを返します5。文章が要る場合は、Jev で判定してからチャットモデルに渡します。
Jev を作った会社です。創業者の Diogo Almeida 氏は、OpenAI で ChatGPT の基になった研究に関わったと公式ブログで書いています3。米国西海岸を拠点にサービスを運営しています3。
ほぼ同じコードで使えます。Clef は System One API に互換で、Jev の連携はエンドポイントとモデル名を替えれば Clef に切り替えられると Cloudflare は説明しています2。Workers AI では、Clef だけ本文の model が必要な点に注意してください6。
入力単価は Jev のほうが安く、100 万トークンあたり 0.042 ドルです4。Clef-flash は 0.09 ドル、Clef は 0.24 ドルです6。どれも出力トークンの単価は設定されていません（2026 年 10 月時点）。
TypeSafe の公式ドキュメントに載っている使い方は、TypeSafe API・OpenRouter・Workers AI の API 経由だけです4,5,8。自分の GPU で動かしたいなら、重みが Apache 2.0 で公開されている Clef や、Jev と同じ API の形を持つ Kev を使います2,9。
Introducing Clef: our open-source decision models, and new RL fine-tuning platform — Cloudflare Blog, 2026-10-01（2026-10-06 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4
Introducing Clef: Cloudflare's first open-source decision models, now on Workers AI — Cloudflare Changelog, 2026-10-01。応答時間・ベンチマークの表は公式ブログと同じ Cloudflare の計測（2026-10-06 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11 ↩12 ↩13 ↩14 ↩15 ↩16 ↩17
Introducing System One Models & Jev — TypeSafe AI Blog, 2026-09-15（2026-10-06 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10
Models と API reference — TypeSafe Docs（2026-10-06 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11 ↩12 ↩13 ↩14 ↩15 ↩16 ↩17 ↩18 ↩19 ↩20 ↩21 ↩22 ↩23 ↩24 ↩25 ↩26 ↩27
Jev on OpenRouter と TypeSafe SDK — OpenRouter Docs（2026-10-06 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11
clef と clef-flash · Workers AI models — Cloudflare Docs（2026-10-06 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11 ↩12 ↩13 ↩14 ↩15 ↩16 ↩17 ↩18 ↩19
Google トレンド「Jev」（日本・過去 90 日） — Google, 2026-10-06 取得。直近 4 週の平均 19.5、その前 8 週の平均 0、基準語 GitHub Copilot の 3.2 倍（相対値） ↩ ↩2 ↩3
Jev · Workers AI models — Cloudflare Docs（2026-10-06 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11 ↩12
jaredpalmer/kev と NandhaKishorM/laya の README — GitHub（2026-10-06 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4
Jev 1.13 jaggedness — TypeSafe Docs, 2026-10-02 更新（2026-10-06 参照） ↩