System One Models: wat beslissingsmodellen zijn en wat ze kosten

Je stuurt een state, zoals een ticket, een JSON-record of een openstaande tool call, plus getypeerde vragen. Elke vraag is ja/nee, een keuze uit meerdere opties, of een score op een schaal. Het model antwoordt in één forward pass en retourneert een keuze met een waarschijnlijkheid per optie. Het schrijft nooit een zin.

TypeSafe bedacht de term toen het Jev lanceerde op 15 september 2026. De naam is ontleend aan Daniel Kahnemans System 1, de snelle, automatische manier van denken, tegenover het langzame, weloverwogen System 2. Een chatmodel is hier het System 2: het kan redeneren en uitleggen, tegen een hogere prijs per aanroep.

OpenRouter levert deze modellen via zijn Decisions API en het System One-endpoint, /v1/systemone. OpenAI's eigen versie, GPT-6 Luna Decisions, staat op /v1/decisions. De requestvormen verschillen een beetje, maar de vragen die je stelt blijven gelden.

OpenRouter telt 33 vermeldingen voor beslissingsmodellen. Vijf zijn ~latest-aliassen die doorverwijzen naar een genoemd model, en één is een dubbele gratis route voor Span-01 Lite, waardoor er 27 afzonderlijke modellen overblijven. De tabel groepeert elke alias met het model waarnaar die verwijst.

Elke rij toont de invoerprijs per miljoen tokens, de kosten van een miljoen beslissingen bij een state van 500 tokens, en het contextvenster. Het middelste getal is de invoerprijs × 500, omdat 1 miljoen beslissingen × 500 tokens 500 miljoen tokens is. Voor Jev is dat 500 × $0.042 = $21. Output kost in elke rij niets.

Neem één item van 500 tokens en vraag een kleine LLM om een label van 20 tokens. Per miljoen items betaalt de LLM voor 500 miljoen invoertokens en 20 miljoen uitvoertokens. Het beslissingsmodel betaalt alleen voor de 500 miljoen invoertokens. De 500 tokens omvatten aan beide zijden de vraagtekst.

GPT-5.4 nano kost $0.20 aan invoer en $1.25 aan uitvoer per miljoen tokens: $100 + $25 = $125. Claude Haiku 5.5 en GPT-6 Luna kosten $0.10 en $0.50: $50 + $10 = $60 elk. Daartegenover kost Jev $21, Decider Flash $5, Clef Flash $19 en GPT-6 Luna Decisions $50.

Dus het beslissingsmodel wint op tokens, zelfs tegen batchprijzen. Batch Luna of Haiku 5.5 is $25 + $5 = $30, nog steeds boven Jev. Het beslissingsmodel verwijdert ook de parsingcode en retourneert een waarschijnlijkheid waarop je een drempel kunt instellen.

Als een persoon de output leest, heb je tekst nodig, en deze modellen schrijven niet. Hetzelfde geldt voor een reden die aan de beslissing is gekoppeld, een samenvatting, of meerdere vrije-tekstvelden die uit een document zijn gehaald. Een LLM doet die in één aanroep. Een beslissingsmodel plus een LLM is twee aanroepen.

Lang redeneren is de tweede kloof. Een beslissingsmodel antwoordt in één pass. Een vraag die meerdere stappen werk vereist, zoals het met elkaar verzoenen van twee contracten, is iets voor een redeneermodel. Houd rekenwerk en datumvergelijkingen hoe dan ook in je eigen code.

De derde kloof is nauwkeurigheid. In een intentietest met 77 categorieën waarnaar Kai Waehner verwijst, scoorde Jev 79.0% tegenover 83.9% en 86.2% voor twee naamloze OpenAI-modellen, en het artikel noemt de kloof significant. Veel intenties en subtiele verschillen kunnen nog steeds in het voordeel van een sterk LLM uitvallen. Meet op je eigen labels voordat je overstapt.

Prijs per token maakt alleen uit als je state past. Kev 4B ondersteunt 8,192 tokens, Joey 1 16,384 en Clef Flash 24,576. Een e-mailthread van 20,000 tokens past in Clef Flash, maar niet in Kev of Joey. Een contract van 100,000 tokens past in Jev, beide Deciders, alle drie Drex-modellen, Span-02, Solar Decide, Classify-1 en GPT-6 Luna Decisions.

Lange states maken de prijsverschillen ook echt geld. Een state van 100,000 tokens kost $0.001 per beslissing op Decider Flash, $0.0042 op Jev en $0.01 op GPT-6 Luna Decisions. Bij 10,000 van zulke beslissingen per dag is dat $10, $42 of $100 per dag.

Voor een gerangschikte lijst van welke je moet kopen, met het addertje onder het gras bij elk model, lees je de pagina met de beste beslissingsmodellen. Voor de directe vergelijkingen lees je Jev vs Clef (afbeeldingen, latentieclaims en twee onafhankelijke tests) en Jev vs GPT-5.4 nano (beslissingsmodel tegen een klein LLM bij drie itemgroottes).

De prijspagina's behandelen Jev, Cloudflare Clef, de Decisions API van OpenAI en zelfgehoste Laya één voor één. De septemberpagina's over Jev vs Laya, Jev vs Kev vs Solar Decide en of Jev het waard is, blijven geldig voor hun vragen. Hun prijzen en het contextvenster van Jev zijn van 1 oktober.