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**OpenJev (Verdict)** is an open-source, post-trained foundational decision model built for structured software workflows, inspired by **TypeSafe AI's Jev** and **Reinforcement Learning for Calibrated Decisions (RLCD)**. It provides calibrated semantic judgments (discrete choices, ordinal scores, and binary probabilities) in a single forward pass without conversational text generation. - **GitHub Repository**: https://github.com/Heman10x-NGU/Verdict-open-jev - **Base Architecture**: ModernBERT-base (`knowledgator/gliclass-modern-base-v2.0`, 151,378,177 parameters) - **Logit Capacity**: 25 candidate slots (24 substantive options + 1 explicit abstention slot) 1. **Non-Autoregressive Single Pass**: Evaluates all candidate options simultaneously in a single forward pass (< 35ms latency) without token generation loops. 2. **Proper Scoring Calibration**: Trained with composite Cross-Entropy + Brier Score loss: $$\mathcal{L}_{\text{total}} = \mathcal{L}_{\text{CE}} + 1.0 \times \mathcal{L}_{\text{Brier}}$$ followed by post-hoc L-BFGS temperature scaling ($T = 1.0716$). 3. **Explicit Abstention Route**: Dedicated `__insufficient_evidence__` candidate slot ensures calibrated rejection on out-of-distribution or insufficient context queries. 4. **Edge and In-Browser WebGPU**: Runs locally in browsers via WebGPU/WASM and on servers via PyTorch/ONNX Runtime.

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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問

API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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