アーキテクチャコストレビュー
System One モデル: 決定モデルとは何か、そのコスト
7週間で、このカテゴリは1モデルから33の OpenRouter リストに増えました。価格は100万トークンあたり数セント以内に収まっているため、ウィンドウサイズと各モデルの根拠がレートカード以上に決定要因となります。
直接回答
System One モデル、つまり決定モデルは、状態を読み取り、確率付きの型付き回答を返します。テキストは生成せず、OpenRouter では出力は無料です。500トークンの状態の場合、100万回の決定は Perplexity の Decider Flash で$5、Jev で$21、GPT-6 Luna Decisions で$50かかります。20トークンのラベルを生成する小さな LLM は$57から$125かかります。ルーティング、ゲーティング、トリアージに使用してください。人が回答を読む場所では LLM を使用してください。
決定の概要
| 意思決定領域 | 重要なこと |
|---|---|
| Perplexity Decider Flash V1.2 (+ Flash Latest エイリアス) | $0.01/M 入力 · $5 per 1M 決定 · 262,144 トークン |
| Respan Span-02 | $0.01/M · $5 · 131,072 |
| Baseten Joey 1 | $0.01/M · $5 · 16,384 |
| Liquid d1 と d1.1 (+ d1 Latest エイリアス) | $0.02/M · $10 · 65,536 |
| Perplexity Decider V1.2 (+ Decider Latest エイリアス) | $0.02/M · $10 · 262,144 |
| Inception Mercury Decide | $0.02/M · $10 · 65,536 |
| Respan Span-01 / Span-01 Lite (行動スコアラー) | $0.02/M · $10 / free · ウィンドウ未記載 |
| Baseten Elephant 1 | $0.035/M · $17.50 · 16,384 |
| Cloudflare Clef Flash | $0.038/M · $19 · 24,576 |
| ScaleDown Classify-1 | $0.04/M · $20 · 1,000,000 |
| Nace.AI Drex v1.5 | $0.04/M · $20 · 131,072 |
| TypeSafe Jev 1.14 と 1.13 (+ Jev Latest エイリアス) | $0.042/M · $21 · 262,144 |
| Liquid d1-ultra (+ Latest エイリアス) | $0.042/M · $21 · 32,768 |
| Microsoft-Decision-1 | $0.042/M · $21 · 32,768 |
| Together Tev1 4B 実験版 | $0.042/M · $21 · 32,768 |
| Jared Palmer Kev 4B | $0.042/M · $21 · 8,192 |
| Upstage Solar Decide と Solar Decide Flash | $0.05/M · $25 · 524,288 |
| Nace.AI Drex v2.0 | $0.06/M · $30 · 131,072 |
| Nace.AI Drex Max | $0.06/M · $30 · 262,144 |
| OpenAI GPT-6 Luna Decisions | $0.10/M · $50 · 1,050,000 |
| Baseten Mammoth 1 | $0.10/M · $50 · 16,384 |
| Cloudflare Clef Omni | $0.15/M · $75 · 65,536 |
| Cloudflare Clef | $0.192/M · $96 · 65,537 |
System Oneモデルが返すもの
チケット、JSONレコード、保留中のツール呼び出しなどの状態と、型付きの質問を送信します。各質問は、はい/いいえ、複数の選択肢から1つ選ぶ、またはスケール上のスコアです。モデルは1回のフォワードパスで回答し、各選択肢の確率とともに選択を返します。文章を書くことはありません。
TypeSafeは、15 September 2026にJevを発表した際にこの用語を作りました。この名前は、Daniel KahnemanのSystem 1、つまり高速で自動的な思考様式に由来します。対照的なのは、低速で熟慮するSystem 2です。ここでのチャットモデルはSystem 2に相当し、1回の呼び出しあたりの価格は高くなりますが、推論と説明ができます。
OpenRouterは、これらのモデルをDecisions APIとSystem Oneエンドポイント/v1/systemone経由で提供しています。OpenAI自身のバージョンであるGPT-6 Luna Decisionsは/v1/decisionsにあります。リクエストの形式は少し異なりますが、質問内容は引き継がれます。
価格表の読み方
OpenRouterには33件のデシジョンモデルのエントリがあります。5件は名前付きモデルにリダイレクトする~latestエイリアスで、1件はSpan-01 Liteの無料ルートの重複です。残り27の異なるモデルになります。表では、各エイリアスをそれが指すモデルとグループ化しています。
各行には、100万トークンあたりの入力価格、500トークンの状態での100万デシジョンのコスト、およびコンテキストウィンドウが表示されます。中央の数値は入力価格×500です。100万デシジョン×500トークンは5億トークンだからです。Jevの場合、500×$0.042=$21です。出力はどの行でも無料です。
- 最も安い汎用モデル：Decider Flash V1.2とSpan-02は、100万デシジョンあたり$5
- 最大ウィンドウ：GPT-6 Luna Decisions (1,050,000) と Classify-1 (1,000,000)
- 最も高い：Cloudflare Clefは$96で、Decider Flashの19倍以上
デシジョンモデルか小型LLMか：同じ500トークンの項目
1つの500トークンの項目を取り、小型LLMに20トークンのラベルを依頼します。100万項目あたり、LLMは5億入力トークンと2000万出力トークンを支払います。デシジョンモデルは5億入力トークンのみを支払います。どちらの場合も、その500トークンには質問テキストが含まれます。
GPT-5.4 nanoは、100万トークンあたりの入力が$0.20、出力が$1.25で、$100 + $25 = $125です。Claude Haiku 5.5とGPT-6 Lunaは、それぞれ入力$0.10、出力$0.50で、$50 + $10 = $60です。一方、Jevは$21、Decider Flashは$5、Clef Flashは$19、GPT-6 Luna Decisionsは$50です。
したがって、デシジョンモデルはバッチ価格と比較してもトークン数で勝ります。バッチのLunaまたはHaiku 5.5は$25 + $5 = $30で、それでもJevより高いです。デシジョンモデルはまた、パースコードを不要にし、しきい値を設定できる確率を返します。
- Decider Flash V1.2：$5
- Clef Flash: $19
- Jev 1.14: $21
- GPT-6 Luna Decisions：$50
- GPT-6 LunaまたはClaude Haiku 5.5: $60 (バッチ $30)
- GPT-5.4 nano: $125 (バッチ $62.50)
デシジョンモデルを選ぶのが間違いである場合
人が出力を読む場合、テキストが必要ですが、これらのモデルは文章を書きません。決定に付随する理由、要約、またはドキュメントから抽出した複数の自由記述フィールドについても同様です。LLMはこれらを1回の呼び出しで行います。デシジョンモデルとLLMを組み合わせると、2回の呼び出しになります。
長い推論は2つ目のギャップです。決定モデルは1回のパスで答えます。2つの契約を突き合わせるようないくつかの作業ステップを要する質問は、推論モデルに任せるべきです。いずれにせよ、算術と日付の比較は自前のコードに残してください。
3つ目のギャップは精度です。Kai Waehnerが引用した77カテゴリのインテントテストで、Jevは79.0%を記録し、名前非公開の2つのOpenAIモデルは83.9%と86.2%でしたが、記事はこの差を有意だと述べています。多くのインテントや微妙な区別では、依然として強力なLLMが有利になり得ます。切り替える前に、自社のラベルで測定してください。
ウィンドウサイズがランキングを変える
トークンあたりの価格は、状態が収まる場合にのみ重要です。Kev 4Bは8,192トークン、Joey 1は16,384トークン、Clef Flashは24,576トークンを保持します。20,000トークンのメールスレッドはClef Flashには収まるが、KevやJoeyには収まらない。100,000トークンの契約書はJev、2つのDeciders、Drexの3モデルすべて、Span-02、Solar Decide、Classify-1、GPT-6 Luna Decisionsに収まる。
長い状態は価格差を実際の金額に変えます。100,000トークンの状態は、Decider Flashでは1決定あたり$0.001、Jevでは$0.0042、GPT-6 Luna Decisionsでは$0.01かかります。こうした決定を1日10,000回行うと、1日あたり$10、$42、$100になります。
このクラスターの残りはどこへ向かうか
購入候補のランキングと各モデルの注意点については、best decision modelsページを読んでください。直接対決については、Jev vs Clef（画像、レイテンシの主張、2つの独立テスト）とJev vs GPT-5.4 nano（3つの項目サイズで決定モデルと小型LLMを比較）を読んでください。
料金ページでは、Jev、Cloudflare Clef、OpenAIのDecisions API、セルフホストのLayaを1つずつ扱っています。Jev vs Laya、Jev vs Kev vs Solar Decide、Jevはそれだけの価値があるかに関する9月のページは、それぞれの問いについては今も有効です。それらの価格とJevのコンテキストウィンドウは1 October時点のものです。
重要なポイント
- →System Oneモデル、つまり決定モデルは、状態を読み取り、確率付きの型付き回答を返します。テキストは書かず、OpenRouterでは出力が無料です。500トークンの状態では、100万回の決定にPerplexityのDecider Flashで$5、Jevで$21、GPT-6 Luna Decisionsで$50かかります。20トークンのラベルを書く小型LLMは$57から$125かかります。ルーティング、ゲーティング、トリアージにはこれを使ってください。人が回答を読む場面ではLLMを残してください。
- →アプリ内で最も頻繁に実行される2つの決定ポイントを見つけ、実際の状態サイズで下の表を使って価格を見積もり、数百件のラベル付きケースで2つの決定モデルを現在のLLM呼び出しと比較テストしてください。
- →この分野の精度に関する主張のほとんどはベンダーによるもので、私たちが引用する少数の独立テストは小規模なサンプルと古い価格ポイントを使っています。
What users report
Users who moved high-volume classification calls off LLMs report big cost and speed gains; skeptics say plain LLMs or trained classifiers already did this job.
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 reported that Jev made several workloads previously run on Luna or Gemini "10x cheaper and 2x faster", by their own measurement.
Value · Jev · Hacker News, Sep 2026
A developer reported moving about 20 unreliable Luna judgement calls (tool choice, topic routing) to Jev in a couple of hours; their own numbers went from roughly 70% correct to near 100%, with 800ms median latency.
Switching · Jev · Hacker News, Oct 2026
One user said they use Jev-style models only for straightforward decisions, in 300 ms or less at $0.042 per million input tokens with output unbilled, and not for high-stakes calls.
Value · Jev · Hacker News, Oct 2026
A machine learning engineer argued the hype was overblown, saying plain LLMs had already been "perfectly cheap and serviceable" zero-shot classifiers for some time.
Value · Decision models · Hacker News, Oct 2026
One user tested Jev on OpenRouter and found it only "okay", reporting that a task-specific classifier was significantly better, free to run, and faster.
Quality · Jev · Hacker News, Sep 2026
このページの作成方法
このページの価格は、3 November 2026に読み取ったOpenRouterのlive models APIに基づいています。決定あたりのコストは、掲載されているすべての決定モデルで出力が無料なので、状態トークン数に入力レートを掛けたものであり、小型LLMのコストは記載されたラベル長をそのモデルの出力レートで加算します。OpenRouterのクレジット手数料は、重要な場合に別途表示しています。これらのページのために独自のベンチマークは実行しておらず、精度とレイテンシの数値は測定したベンダーまたは第三者に帰属し、ベンダーの数値はベンダーの主張としてラベル付けしています。
よくある質問
System Oneモデルとは何か？
状態を読み取り、型付きの質問（はい/いいえ、1つ選択、またはスコア）に確率付きで答えるモデルで、テキストを書かずに1回のフォワードパスで処理します。TypeSafeが15 September 2026にJevとともにこの名前を生み出し、それはKahnemanの高速なSystem 1思考にちなんでいます。
決定モデルは分類器と同じですか？
近いです。従来の分類器は1つの固定ラベルセット向けに訓練されます。決定モデルはリクエスト内の質問と選択肢を受け取るため、1つのモデルで再訓練なしにチケットのルーティング、ツール呼び出しのゲーティング、緊急度のスコアリングができます。
なぜ出力は無料なのですか？
OpenRouterでは、3 November 2026時点で、すべての決定モデルの掲載で出力が$0と表示されています。回答は選択肢と少数の確率であるため、請求額は送信する状態によって決まります。
どの意思決定モデルが最も安いですか？
一般的なモデルの中で、PerplexityのDecider Flash V1.2とRespanのSpan-02は、入力トークン100万あたり$0.01、または500トークンの意思決定100万あたり$5です。Span-01 Liteは無料ですが、会話内の行動のみをスコアリングします。
意思決定モデルに画像を送信できますか？
一部のモデルは受け付けます。OpenRouterのリストによると、Span-02、d1-ultra、Drex Max、GPT-6 Luna Decisionsは画像を受け付け、Clefはリクエストあたり最大4つまで受け付けます。JevはテキストとJSONのみです。
意思決定モデルの精度が十分かどうかを知るにはどうすればよいですか？
既知の回答を持つ過去のケースを数百件エクスポートし、shadow modeでモデルに実行させ、結果から確率しきい値を選択します。公開テストはほとんど存在せず、ほとんどの数値はベンダー自身のものです。