Linkme Tech · Jev 시리즈
JEV 시리즈 3/6
TypeSafe 는 프론티어 LLM 대비 '두 자릿수 배 빠르고 싸다'고 말합니다. 숫자가 어디서 왔고, 어디까지 믿을 수 있는지 정리했습니다.
Jev 의 가격은 단순합니다. 입력 100만 토큰당 $0.042(=10억 토큰당 $42), 출력은 무료. 청구는 입력에만 붙습니다. TypeSafe 벤치마크 기준 케이스당 약 $0.0004 입니다.
속도는 엔드투엔드 70~500ms 를 주장합니다. 모든 질문을 한 번에 병렬로 샘플링하기 때문에 질문 수가 늘어도 지연이 거의 늘지 않는다는 것이 핵심 논리입니다. TypeSafe 쿡북은 위키피디아 긴 문서에 13개 질문을 한 호출로 묶었을 때 12.2배 저렴·10배 빠르고 답은 동일했다고 보고합니다.
⚠️ 아래 비교 수치는 TypeSafe 가 직접 설계·실행한 벤치마크이고 독립 재현은 아직 없습니다. 자기 트래픽으로 다시 재는 것이 전제입니다.
왜 출력이 무료인가
LLM 은 답을 토큰 단위로 생성하므로 출력이 비쌉니다(대개 입력의 ~5배). Jev 는 미리 정의된 선택지에 확률을 매기는 것이 출력의 전부라 생성 비용이 사실상 없습니다. 그래서 Choice 에 선택지를 더 넣거나 '나중에 필요할지 모를 질문'을 미리 던지는 speculative fan-out 이 공짜에 가깝습니다.
점수판을 읽는 법
TypeSafe 의 4개 워크플로 평가에서 Jev 는 67.8% — GPT-5.6 Terra(67.9%) 와 같은 수준, Opus 5(73.1%)·Sol(74.1%) 보다 낮습니다. 다만 이 '점수'는 정답지가 아니라 GPT-6 Astra 와 Claude Fable 5.1 의 합의 라벨과의 일치율이라, 두 모델 계열에 유리한 편향이 있다고 TypeSafe 도 인정합니다. 같은 67.8% 인 Claude Sonnet 5 가 케이스당 293배 비용·195배 지연이었다는 비교가 홍보 문구의 근거입니다.
레이트 리밋
jev-1.13기준 초당 250,000 토큰 · 분당 1,200 요청. 초과하면 429 가 오고 공식 SDK 는 지수 백오프와retry-after를 따릅니다. GPU 용량을 늘리는 중이라 예고 없이 조정된다고 명시돼 있습니다.
한눈에 보기
| 비교 항목 | Jev | 프론티어 LLM (TypeSafe 표 기준) |
|---|---|---|
| 엔드투엔드 지연 | 70ms ~ 500ms | 3s ~ 329s |
| 입력 가격 | $0.042 / 1M 토큰 | $0.20 ~ $10 / 1M |
| 출력 가격 | 무료 | 입력의 약 5배 |
| 구조화 출력 오류율 | 0% (구조적으로) | 0.58% ~ 45.5% |
소형 모델과 입력 단가 비교 (공개 가격표 기준)
| 모델 | 입력 $/1M | 출력 $/1M |
|---|---|---|
| Jev (jev-1.13.0) | $0.042 | 무료 |
| GPT-5 nano | $0.05 | $0.40 |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | $0.10 | $0.40 |
| GPT-5 mini | $0.25 | $2.00 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 |
본문 사진 — 아래 2장은 이 편 주제에 맞춰 제작한 연출 사진(실사 스타일)입니다.
이번 호 키워드
· $0.042/1M
· 출력 무료
· 70~500ms
· 자체 벤치마크 주의
