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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。

作者:Infrastructure Economics Desk·7 min read·1,220 字·来源核实日期:2026-11-03

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。

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。

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