2026년 최고의 의사결정 모델: 백만 건의 의사결정당 비용순 정렬

각 모델의 순위는 OpenRouter 입력 가격 × 500 토큰이라는 하나의 숫자로 결정됩니다. 이는 500 토큰 상태에서 백만 건의 결정을 내리는 비용입니다. 동점은 순위를 공유합니다. 출력은 모든 모델에서 무료이므로 비용에 추가되는 항목은 없습니다.

우리는 이 모델들을 테스트하지 않았습니다. 독립적인 테스트가 존재하는 경우 그 이름을 명시합니다. 공급업체만 언급한 경우에는 그렇게 표시합니다. 3위로 평가된 모델이 8위로 평가된 모델보다 두 배나 자주 틀릴 수 있으며, 요금표에는 이를 알려주는 정보가 없습니다.

Decider Flash V1.2는 비용을 절감하려는 대부분의 Jev 사용자에게 적합한 선택입니다. 입력 토큰 백만 개당 $0.01이며 Jev와 동일한 262,144 토큰을 읽습니다. 월 1,000만 건의 500토큰 결정 기준으로 Jev의 $210 대비 $50입니다. Perplexity는 이를 Decider V1.2와 동일한 API 계약을 가진 4B 매개변수 자매 모델로 설명합니다.

문제는 증거입니다. Decider Flash에 대한 독립적인 정확도 테스트를 찾을 수 없었으며, 4B 모델은 선택지가 많은 질문에는 작습니다. Span-02는 동일한 비용으로 텍스트와 이미지를 읽으며 오픈 가중치로 설명됩니다. 윈도우는 131,072 토큰이며, 정확도에 대해 Respan만이 언급했습니다.

Decider V1.2는 Perplexity의 27B 체크포인트로 $0.02이며 262,144 토큰 윈도우를 제공합니다. Decider Flash가 테스트 세트에서 실패할 경우 시도할 첫 번째 모델입니다. Flash보다 두 배 비싸지만 여전히 Jev의 절반 가격입니다.

Liquid의 d1.1과 Inception의 Mercury Decide는 모두 $0.02에 65,536 토큰 윈도우를 제공합니다. d1은 여전히 후속 모델인 d1.1과 동일한 가격으로 나열되어 있으므로, d1에서 임계값을 조정하지 않은 한 d1.1을 고정하세요. ~liquid/d1-latest 별칭은 새 버전을 자동으로 따릅니다. 이러한 이유로 프로덕션에서는 사용을 피하세요.

Clef Flash는 100만 결정당 $19이고 9B이며, Developers Digest와 Classmethod에 따르면 가중치는 Apache 2.0입니다. 24,576토큰 창이 걸림돌입니다. 독립적인 117개 사례 테스트에서 Jev의 임계값에서는 82.1% 대 Jev의 88.6%였고, 자체 임계값에서는 90.6% 대 90.9%였습니다.

Jev 1.14는 $21이며, 여기에 있는 어떤 모델보다 문서, OpenRouter 쿡북, 서드파티 테스트가 가장 많습니다. 텍스트와 JSON만 받습니다. 같은 117건 테스트에서 동일한 호출 사이에 확률이 최대 0.10까지 변동하는 것으로 나타났습니다. d1-ultra와 Microsoft-Decision-1은 Jev와 가격이 같지만 윈도우는 8분의 1인 32,768토큰입니다. d1-ultra는 이미지 입력을 추가로 지원합니다. Drex v1.5는 $20에 131,072토큰을 제공하는 9B 모델입니다.

Solar Decide와 Solar Decide Flash는 100만 결정당 $25이고 524,288토큰을 읽으며, 이는 Jev 창의 두 배입니다. Drex v2.0(Nace.AI에 따르면 3B 활성인 35B 전문가 혼합)과 Drex Max는 $30입니다. Drex Max는 최대 4개 이미지와 262,144토큰을 읽습니다.

GPT-6 Luna Decisions는 $50이며, 1,050,000토큰 윈도우를 갖추고 있습니다. 매우 긴 상태가 필요하거나 이미 OpenAI와 계약 관계에 있다면 이 모델을 구매하세요. $75인 Clef Omni와 $96인 Clef가 가장 비쌉니다. Clef는 이미지가 필요하고 오픈 가중치를 원할 때만 가치가 있으며, 실제로 117건 테스트에서 92.3%로 이겼습니다. 그 격차는 테스트 자체의 95% 신뢰 구간 안에 있었습니다.

세 개의 호스팅 모델도 가중치를 공개합니다. Clef와 Clef Flash는 Apache 2.0, 그리고 Respan이 오픈 가중치라고 부르는 Span-02입니다. 9월 비교에서 다룬 Kev 4B도 오픈 가중치입니다. 오픈 가중치를 사용하면 질문을 다시 작성하지 않고도 나중에 자체 GPU로 옮길 수 있습니다.

Convai의 Laya는 여기서 가중치로만 존재하는 유일한 모델입니다. 토큰 가격이 없습니다. 우리의 September 추정에서는 상시 가동 T4 한 대를 월 약 $252로 잡았는데, 이는 월 약 1,100만 건의 500토큰 결정을 넘어야만 Jev를 앞섭니다. 100만 결정당 $5인 Decider Flash와 비교하면, 같은 T4는 손익분기점에 도달하려면 월 약 5,000만 건이 필요합니다($252 ÷ $5).

Baseten의 Joey 1($5), Elephant 1($17.50), Mammoth 1($50)은 10월 말에 16,384토큰 윈도우로 출시되었습니다. 짧은 상태에 적합할 수 있지만, 우리는 Baseten 자체 설명 외에는 아무것도 찾지 못했습니다. Together의 Tev1 4B는 실험용으로 표시되어 있습니다. ScaleDown의 Classify-1($20, 1,000,000토큰)은 매우 긴 문서에 살펴볼 만합니다.

Respan의 Span-01($10)과 무료인 Span-01 Lite는 사용자가 정의한 행동에 대해 대화에 점수를 매깁니다. 이들은 일반 라우터가 아니므로 순위 밖에 있습니다.