AI 판도가 또 뒤집혔습니다.

Executive Summary

Jev의 이미지 분석과 Box는 실재한다. 범용 이미지 모델을 대체할 준비가 끝난 기능은 아니다. 이미지 입력은 Jev 1.13·1.14가 받는다. Box에는 1.14가 필요하다. 공급자는 두 기능을 시제품 단계로 명시한다. 공식 출시 글 · 지원 범위

원문의 ‘최대 200배 빠름·400배 저렴함’은 이미지 작업의 검증된 배율이 아니다. 대응하는 193.6배·444.6배는 2026-09-15 TypeSafe AI가 발표한 텍스트 기반 워크플로 평가다. 회사도 실제 이득 중 높은 편이라고 설명한다. 회사 평가의 조건

‘영수증 100장에 $0.01·약 14원’과 ‘도면·사진·스크린샷 900장에 40초’는 미검증이다. 입력 크기와 정확도 조건이 없다. 14원의 환율 기준일도 없다. 이미지별 토큰 추산식도 공개되지 않았다. 수치의 원출처 · 이미지 과금 조건

Box는 위치 좌표를 반환할 뿐, 대상의 존재를 보증하지 않는다. 대상이 없어도 질문당 상자 하나가 나온다. 상자가 나왔다는 사실을 파손 검출 성공으로 세면 안 된다. Box 반환 규약

활용처와 그 경계

• 영수증 분류·한도 초과 감지. 금액 판독과 업무 규칙을 별도로 검증해야 한다. 공식 OCR 예제는 Apple Vision과 LLM이 추출한 값을 Jev가 검수하는 구성이다. 공식 OCR 예제
• 배송 파손 감지·고객 응대 분류. 위치 출력과 실제 파손 판정을 구별한다. 파손 표본에서의 오탐·미탐 성적은 제시되지 않았다. 위치 기능의 범위
• 숏폼 얼굴 추적·자동 크롭. 정지 이미지의 좌표와 프레임 사이 동일인 추적은 다르다. 공식 feeder 예제도 영상에서 뽑은 정지 프레임을 처리한다. 얼굴 추적 실증은 아니다. 프레임 예제의 조건
• 수백 장의 도면·서류 라벨링. 고정 선택지로 기록 한 장을 읽는 예제는 있다. 수백 장 도면의 정확도나 즉시 처리를 보장하지 않는다. 문서 판독 예제

기존 LLM이 사진 한 장에 늘 수십~수백 원 든다는 비교에는 모델·입력 조건이 없다. 2026-10-31 기준 Jev의 입력 단가 $0.042/100만 토큰과 무료 출력도 업무 총비용과 다르다. OCR·별도 모델·재시도·검수가 필요하면 비용에 더한다. 공식 입력 단가 · 외부 모델을 함께 쓰는 구성