架构成本评估
2026 年最佳决策模型:按每百万次决策成本排名
我们根据 2026 年 11 月 3 日 OpenRouter 上每百万次 500-token 决策的成本,对 17 个决策模型以及自托管的 Laya 进行了排名。排名告诉你账单,却不能告诉你哪个模型更经常正确。
直接答案
Perplexity 的 Decider Flash V1.2 是 OpenRouter 上最便宜的通用决策模型:每百万输入 token $0.01,或每百万次 500-token 决策 $5,并具有与 Jev 相同的 262,144-token 窗口。Jev 1.14 的成本是它的四倍。下面的排名按价格排序。该领域几乎所有的质量声明都来自厂商自己,因此在迁移流量之前,请用你的标签测试排名前两位的模型。
决策摘要
| 决策领域 | 关键因素 |
|---|---|
| 1. Perplexity Decider Flash V1.2 | $5 每1M决策 · 262,144窗口 · 4B,供应商描述 |
| 1. Respan Span-02 | $5 · 131,072 · 开放权重,文本和图像 |
| 3. Perplexity Decider V1.2 | $10 · 262,144 · 27B检查点 |
| 3. Liquid d1.1 | $10 · 65,536 · d1的后续版本,价格相同 |
| 3. Inception Mercury Decide | $10 · 65,536 |
| 6. Cloudflare Clef Flash | $19 · 24,576 · Apache 2.0权重 |
| 7. Nace.AI Drex v1.5 | $20 · 131,072 · 9B |
| 8. TypeSafe Jev 1.14 | $21 · 262,144 · 仅文本和JSON |
| 8. Liquid d1-ultra | $21 · 32,768 · 文本和图像 |
| 8. Microsoft-Decision-1 | $21 · 32,768 |
| 11. Upstage Solar Decide / Solar Decide Flash | $25 · 524,288 |
| 13. Nace.AI Drex v2.0 / Drex Max | $30 · 131,072 / 262,144 |
| 15. OpenAI GPT-6 Luna Decisions | $50 · 1,050,000 |
| 16. Cloudflare Clef Omni | $75 · 65,536 |
| 17. Cloudflare Clef | $96 · 65,537 · 图像,Apache 2.0 权重 |
| 自托管:Convai Laya | 无令牌价格 · 每月约$252 用于一个始终在线的T4(September estimate) |
我们如何排名,以及排名遗漏了什么
每个模型的位置由一个数字决定:其OpenRouter输入价格 × 500个令牌,这是以500令牌状态进行一百万次决策的成本。平局共享一个位置。所有模型的输出都是免费的,因此没有其他因素计入账单。
我们没有测试任何这些模型。如果存在独立测试,我们会提及。如果只有供应商发言,我们会说明。排名第三的模型可能比排名第八的模型错误率高一倍,而费率表上没有任何信息能告诉你这一点。
$5层级:Decider Flash V1.2 和 Span-02
Decider Flash V1.2 是大多数希望削减账单的Jev用户的选择。它的成本为每百万输入令牌$0.01,读取262,144个令牌,与Jev的窗口相同。每月进行1000万次500令牌决策,费用为$50,而Jev为$210。Perplexity将其描述为Decider V1.2的4B参数兄弟,具有相同的API合约。
问题在于证据。我们没有找到Decider Flash的独立准确性测试,而且对于有许多选项的问题,4B模型太小。Span-02成本相同,读取文本和图像,被描述为开放权重。其窗口为131,072个令牌,同样,只有Respan为其准确性发言。
$10层级:Decider V1.2、d1.1 和 Mercury Decide
Decider V1.2 是Perplexity的27B检查点,价格为$0.02,具有262,144个令牌的窗口。如果Decider Flash在你的测试集中表现不佳,它是接下来尝试的第一个模型。它的成本是Flash的两倍,但仍然只有Jev的一半。
Liquid的d1.1和Inception的Mercury Decide成本均为$0.02,窗口为65,536个令牌。d1仍以与其后继者d1.1相同的价格列出,因此除非你在d1上调整了阈值,否则请固定使用d1.1。~liquid/d1-latest别名会自动跟随新版本。因此,在生产中应避免使用它。
接近Jev价格:Clef Flash、Drex v1.5、Jev、d1-ultra 和 Microsoft-Decision-1
Clef Flash 每百万次决策 $19,9B,根据 Developers Digest 和 Classmethod,其权重为 Apache 2.0。其 24,576 token 窗口是缺点。在一次独立的 117 案例测试中,在 Jev 的阈值下,它得分 82.1%,而 Jev 为 88.6%;使用自己的阈值,得分为 90.6%,而 Jev 为 90.9%。
Jev 1.14 价格为 $21,并且是这里文档、OpenRouter cookbook 和第三方测试最多的模型。它只接受文本和 JSON。同一项 117 个案例测试发现,在相同调用之间,它的概率最多会变动 0.10。d1-ultra 和 Microsoft-Decision-1 与 Jev 价格相同,但窗口只有八分之一,即 32,768 token。d1-ultra 增加了图像输入。Drex v1.5 是 9B 模型,价格 $20,窗口 131,072 token。
多花钱,以及理由
Solar Decide 和 Solar Decide Flash 每百万次决策成本 $25,读取 524,288 token,是 Jev 窗口的两倍。Drex v2.0(根据 Nace.AI,一个 35B 混合专家模型,3B 活跃)和 Drex Max 成本 $30。Drex Max 最多读取四张图像和 262,144 token。
GPT-6 Luna Decisions 价格为 $50,窗口为 1,050,000 token。若状态非常长,或你的合同已经落在 OpenAI 上,就买它。Clef Omni 价格 $75,Clef 价格 $96,是最贵的。只有当你需要图像并想要开放权重时,Clef 才值得,而且它确实以 92.3% 赢得了 117 个案例测试。不过这一领先幅度在测试自身的 95% 区间内。
开放权重与自托管
还有三个托管模型也公开权重:Apache 2.0 下的 Clef 和 Clef Flash,以及 Respan 称为开放权重的 Span-02。我们九月对比中提到的 Kev 4B 也是开放权重。开放权重让你之后可以迁移到自己的 GPU,而无需重写你的问题。
Convai 的 Laya 是这里唯一仅以权重形式存在的模型。它没有 token 价格。我们九月份的估算显示,一个始终运行的 T4 每月约 $252,这仅在每月大约 1100 万次 500 token 决策以上才优于 Jev。与每百万次决策 $5 的 Decider Flash 相比,同样的 T4 每月需要约 5000 万次决策才能达到收支平衡($252 ÷ $5)。
我们未列入主列表的模型
Baseten 的 Joey 1($5)、Elephant 1($17.50)和 Mammoth 1($50)于十月下旬推出,窗口为 16,384 token。它们可能适合短状态,但除了 Baseten 自己的描述之外,我们没找到其他信息。Together 的 Tev1 4B 被标为实验性。ScaleDown 的 Classify-1($20,1,000,000 token)对于非常长的文档值得一看。
Respan 的 Span-01($10)和免费的 Span-01 Lite 会按你定义的行为给一段对话打分。它们不是通用路由器,因此不在排名之内。
要点
- →Perplexity 的 Decider Flash V1.2 是 OpenRouter 上最便宜的通用决策模型:每百万输入 token $0.01,或每百万次 500-token 决策 $5,窗口与 Jev 相同,为 262,144 token。Jev 1.14 的价格是它的四倍。下面的排名仅按价格。这个领域几乎每一项质量声明都来自厂商自己,所以在迁移流量之前,请用你的标签测试前两名。
- →把窗口能容纳你最大状态的最便宜模型列入候选,再加上文档最完善的基线 Jev,并在切换前用 300 个已标注案例测试两者。
- →排名仅按价格。Jev、Clef 和 Clef Flash 有独立准确率测试,但这里大多数其他模型我们没找到。
What users report
Hands-on testers mostly found Jev the general-purpose leader, while a few rivals matched it on narrow tests or on price.
Paraphrased from public posts, with the date and a link to each original. These are other people's accounts, not our tests, and we have not verified each one.
One user tested decision models on 700+ shell commands for auto-approval; Mercury Decide and Solar Decide let an obfuscated base64 command through, and only Liquid d1 and Clef matched Jev.
Quality · Jev, Clef, Liquid d1, Solar Decide, Mercury Decide · Hacker News, Oct 2026
A developer said Jev won all their work evals despite hoping open-weight models would, adding that a fine-tuned open model might beat it on one task, but not as a general pick "especially for the cost".
Quality · Jev · Hacker News, Oct 2026
One user's small test suite found Microsoft's decision model 0.72x Jev's cost with p50 latency of 369ms vs Jev's 283ms (their numbers), and very comparable results.
Billing · Microsoft Decision-1 · Hacker News, Oct 2026
A user who informally benchmarked decision models on OpenRouter said only respan's span-02 came close to Jev, and that it is open source and cheaper.
Value · respan span-02 · Hacker News, Oct 2026
One tester found Mercury Decide similar to Jev overall, but it gave wrong answers with high confidence when unsure, and often exceeded 1.3s where Jev stayed under 600ms.
Quality · Mercury Decide · Hacker News, Oct 2026
本页面如何准备
本页价格来自 OpenRouter 的实时模型 API,读取于 2026 年 11 月 3 日。每次决策的成本为状态 token 数乘以输入费率,因为所列每个决策模型的输出都免费;小 LLM 成本还要按该模型的输出费率加上所述标签长度。OpenRouter 的信用费在相关处单独显示。我们没有为这些页面运行私有基准测试:准确率和延迟数据均归功于测量它们的厂商或第三方,厂商数据会标注为厂商声明。
- OpenRouter 实时模型 API(检查于 2026 年 11 月 3 日) ↗
- OpenRouter — perplexity/pplx-decider-flash-v1.2 模型页面 ↗
- OpenRouter — Upstage Solar Decide 模型页面 ↗
- DEV Community(ankushkun)— Clef 在 Jev 的主场击败了 Jev ↗
- Developers Digest — Cloudflare Clef 决策模型(2026) ↗
- Kai Waehner — 像 Jev 这样的 System One 模型如何改变企业 AI 架构(2026 年 9 月 28 日) ↗
- Hugging Face — convaiinnovations/laya 模型卡 ↗
常见问题
Jev 最便宜的替代品是什么?
Perplexity 的 Decider Flash V1.2 每百万输入 token $0.01:每百万次 500-token 决策 $5,而 Jev 为 $21,窗口同为 262,144 token。我们没找到针对它的独立准确率测试。
最贵的决策模型就是最准确的吗?
根据我们找到的证据,并非如此。Clef 每百万次决策 $96 在一次 117 案例测试中击败了 Jev,但差距小于测试的误差范围。大多数模型根本没有独立测试结果。
哪个决策模型能读取最长的文档?
GPT-6 Luna Decisions(1,050,000 tokens)和 ScaleDown Classify-1(1,000,000)。Solar Decide 以 524,288 紧随其后。
我能否在不重写代码的情况下从 Jev 切换?
基本上可以。通过 System One 合约提供的模型,包括 Clef、Kev 4B 和 Solar Decide,接受 Jev 风格的请求,不过 Classmethod 指出 Clef 的 Workers AI REST 响应会把结果包装在 result 字段中。
我应该使用 ~latest 别名吗?
不要在生产环境中使用。像 ~typesafe/jev-latest 这样的别名会自动重定向到新版本,这可能会改变你的概率并破坏你调好的阈值。