🔥 요즘 핫한 JEV - 글을 쓰지 않고 '판단'만 하는 AI로 내 불편 해결하기
저희가 널리 쓰는 LLM은 '생성형'인데, 생성 말고도 다양한 일을 맡겨요 - 그중 '판단’은 생성에 비하면 꽤 단순한 일인데요.
고르고 점수 매기는 일을 판단용 모델 JEV에 맡기면, 회사 발표 기준으로 0.07~0.5초 만에 정리된 답을 받을 수 있습니다. 요금은 입력 토큰 100만 개당 $0.042이고 출력은 무료예요. 한 번에 입력이 약 1,000토큰이라고 치면, 하루 30번씩 한 달을 써도 약 4센트 수준입니다. 호출당 입력이 길어지면 그만큼 늘어나요.
JEV는 전 OpenAI 연구자 디오구 알메이다가 세운 TypeSafe AI 가 9월 15일 공개한 모델이에요.
ChatGPT나 Claude가 글을 만들어 준다면, JEV는 우리가 정해 둔 기준으로 후보 중 하나를 고르거나 점수를 매겨 줍니다.
TypeSafe는 이런 판단 작업에서 기존 LLM보다 40~200배 빠르다고 밝혔어요.
Vercel이 "게이트웨이 역사상 가장 빨리 채택된 모델"이라고 발표하기도 했습니다.
제가 해 본 것 두 가지와 공개 프로젝트 하나, 총 세 가지 사례를 정리했어요!
1️⃣ 메일 분류하기
“광고를 더 이상 보내지 말아 주세요.”
'광고'라는 단어가 들어 있지만, 보낸 사람이 원하는 건 수신을 멈춰 달라는 '요청'인데요.
JEV Playground에 문의·요청·광고 세 가지 옵션을 주고 고르게 해 보니, 제 테스트에서는 '요청' 100%로 판단했어요.
같은 문장이라도 무엇을 판단해 달라고 하느냐에 따라 답이 달라집니다. 그래서 내용만 던지지 않고 질문과 기준을 같이 적어야 했습니다.
2️⃣ 공개 프로젝트 DocJev
JEV로 만든 공개 프로젝트를 모아 둔 awesome-jev 목록에서 가장 인상적이었던 사례예요. LlamaIndex의 제리 리우가 만든 오픈소스 라이브러리로, 여러 문서가 묶인 한 파일에서 어디부터 다른 문서인지 경계를 찾아 줘요.
같은 작업을 GPT-5.6 Luna와 비교하면 약 6배 빠르고, 분류 정확도는 비슷했어요.
⭐️ 3️⃣ 제가 만든 맥 이모지 추천 앱
맥에서 이모지를 찾을 때 컨트롤+커맨드+스페이스를 누르면, 창도 느리게 뜨고 원하는 이모지도 잘 안 나오죠. 🥲
그래서 JEV가 제가 쓰고 있는 문장을 읽고 어울리는 이모지 열 개를 추천하는 앱을 만들었어요.
문장을 쓰고 단축키를 누르면 작은 창이 뜨고, 맥락에 맞는 이모지를 추천해 줍니다.
아이디어만 던졌더니 앱 코드는 Claude Code가 썼고, 이모지 고르기는 JEV가 맡았어요. 저는 코드를 한 줄도 직접 쓰지 않았습니다.
새 이모지를 그릴 필요 없이 이미 있는 후보 중에서 고르기만 하면 되는 일이라, 생성 AI보다 판단용 모델이 잘 맞아요.
세 사례의 공통점
글을 읽고 → 종류나 정도를 판단하고 → 그다음 행동은 프로그램이 정하는 흐름입니다.
쓰기 전에 알아 둘 점
JEV는 글을 쓰거나 요약하거나 코드를 짜지 못해요. 후보 중에서 고르고 점수를 매기는 일만 합니다. 공식 문서상 영어에서 정확도가 가장 높고, 한국어를 포함한 다른 언어는 처리는 되지만 같은 수준은 아니라고 해요. 한국어 업무에 쓸 땐 꼭 직접 테스트해 보세요!
📨 더 자세한 내용은 제 뉴스레터에,
이론을 더 깊게 공부하고 직접 앱을 만드는 과정은 인프런 강의로 만들었어요.
여러분의 업무 중 '쓰는 일’이 아니라 '고르는 일’이 있다면, JEV에 맡겨 시간과 비용을 함께 줄여 보세요!