什么是决策模型？

返回带类型答案而不是文本的模型：从你列出的选项里选一个、按你定义的等级打分，或给出某个判断为真的概率。内容作为 state 发送，问题作为 schema 发送，拿回可以直接设阈值的概率。TypeSafe 把这一类叫 System One，OpenAI 把自己的版本叫 Decisions API。

哪个决策模型最准？

看任务。我们 2026-10-07 的测试里，12 个容易混淆的 Banking77 银行卡意图上，Clef-flash 97.9%，领先 Clef（94.8%）、OpenAI Luna Decisions（90.5%）、Jev 和 Perplexity Decider（各 86.5%）。AG News 四分类上五个模型都在 89%–93% 之间。每个任务约 100 条样本，6 个百分点以内的差距可能只是噪声。

不排队能用上 OpenAI Decisions API 吗？

我们查看时，OpenAI 自己的 Decisions API 仍是有限预览。OpenRouter 从 2026-10-06 起以 openai/gpt-6-luna-decisions 提供同一个模型，JevStation 经 OpenRouter 运行它：免注册试用里免费，注册后标准评估每次 1 积分。

哪个决策模型最便宜？

按 token 单价是 Perplexity Decider（每百万输入 token $0.04），其次是 Jev（$0.042）。但 Decider 每个问题都会把 state 重新读一遍：8,000 字符的文本配 5 个问题，我们测到 6,985 token，同样的请求 Luna Decisions 约 2,000。单问题时 Decider 最便宜，长文本多问题时则不是。

请求格式兼容吗？

兼容。经 OpenRouter 的 System One 接口或 JevStation 调用时，五个模型都接受同样的 state 加 Choice、Score、Noul 问题，返回同样结构的答案。换模型只需改一个 model 字段。

决策模型能替代 LLM 吗？

不能。它们不会写作、总结或用文字推理。它们替代的是你拿来当分类器、路由器、评判器或护栏的那次 LLM 调用——前提是可能的答案能提前列出来。

AI 决策模型对比：OpenAI、Perplexity、TypeSafe、Cloudflare 并排实测

决策模型读一段文本或一张图，按你事先定义的问题给出概率，不写一句话。9 月底以来能调用的有五个：TypeSafe 的 Jev、Cloudflare 的 Clef 与 Clef-flash、Perplexity 的 Decider、OpenAI 的 GPT-6 Luna Decisions。我们在 2026-10-07 用同样 196 条带标签输入把五个都跑了一遍：细粒度意图上 Clef-flash 最准，单问题调用 Perplexity Decider 最便宜，没有哪个模型全面胜出。下面可以免注册试用其中四个。

更新于 2026-10-07

免费试用四个决策模型

可选 OpenAI Luna Decisions、Perplexity Decider、Jev 或 Clef-flash，改一下示例就能运行。无需注册，每天 3 次免费。

场景

把工单分给对应团队，评估紧急程度，并标记流失风险。

待判断的文本166 / 2,000

可以随意修改，所选模型会针对这里的内容回答该场景的问题。

模型

任选两个并排运行

同一段输入、同一组问题，同时交给两个模型：Jev、Clef、Clef-flash、Perplexity Decider 和 OpenAI Luna Decisions。可以看到答案在哪里一致，以及各自花了多少。

场景

待判断的文本166 / 24,000

模型 A模型 B

本次对比消耗 3 积分。

按你的用量，每个模型要花多少

token 数来自我们 2026-10-07 的实测调用，不是厂商数字。Perplexity Decider 每个问题都会重新读一遍 state，所以问题越多成本涨得越快。

每月评估次数平均文本长度（字符）一张客服工单大约 500–1,500 字符。每次评估的问题数

模型	标价	每次输入 token	直连，每月	每次积分	在 JevStation，每月
JevTypeSafe	$0.042 / 百万输入	634	$2.66最便宜	1	$137.10
Clef-flashCloudflare	$0.09 / 百万输入	614	$5.53	1	$137.10
ClefCloudflare	$0.24 / 百万输入	614	$14.74	2	$270.30
DeciderPerplexity	$0.04 / 百万输入	986	$3.94	2	$270.30
Luna DecisionsOpenAI	$0.10 / 百万输入	684	$6.84	1	$137.10

JevTypeSafe · $0.042 / 百万输入
直连，每月
$2.66最便宜
在 JevStation，每月
$137.10
每次输入 token
634
每次积分
1
Clef-flashCloudflare · $0.09 / 百万输入
直连，每月
$5.53
在 JevStation，每月
$137.10
每次输入 token
614
每次积分
1
ClefCloudflare · $0.24 / 百万输入
直连，每月
$14.74
在 JevStation，每月
$270.30
每次输入 token
614
每次积分
2
DeciderPerplexity · $0.04 / 百万输入
直连，每月
$3.94
在 JevStation，每月
$270.30
每次输入 token
986
每次积分
2
Luna DecisionsOpenAI · $0.10 / 百万输入
直连，每月
$6.84
在 JevStation，每月
$137.10
每次输入 token
684
每次积分
1

按实测调用拟合的 token 模型估算。五个模型的输出 token 都免费。直连价格不含网关手续费；JevStation 一列是扣除注册赠送的 200 积分后，一次性积分包的最便宜组合。

五个模型一览

每个数字都标了来源：（厂商） 是卖模型的公司给的，（实测） 是我们 2026-10-07 自己调用测的。

	Jev	Clef-flash	Clef	Perplexity Decider	OpenAI Luna Decisions
厂商	TypeSafe	Cloudflare	Cloudflare	Perplexity	OpenAI
发布	五个里最早	2026-10-01	2026-10-01	2026-10-02	2026-09-29 预览
权重	闭源	开放，Apache 2.0	开放，Apache 2.0	开放，Apache 2.0	闭源
基座模型	未公开	Qwen3.5-9B	Qwen3.8-27B	Qwen3.8-27B （厂商）	GPT-6 Luna
输入标价	$0.042 / 百万	$0.09 / 百万	$0.24 / 百万	$0.04 / 百万	$0.10 / 百万（OpenRouter）
输出 token	免费	免费	免费	免费	免费
上下文	约 32k 共享（厂商）	65k （厂商）	65k （厂商）	262k （厂商）	1.05M （厂商）
图片	不支持	支持	支持	支持	支持
state 怎么计费	读一次	读一次	读一次	每个问题读一次（实测）	读一次
延迟中位数	412 ms （实测）	594 ms （实测）	649 ms （实测）	493 ms （实测）	486 ms （实测）
直连方式	排队	自助开通	自助开通	自助开通	有限预览；OpenRouter
JevStation 积分	1 / 3	1 / 3	2 / 6	2 / 6	1 / 3
本站免注册试用	有	有	无	有	有

积分为标准 / 大档：state 超过 8,000 字符或问题超过 5 个即为大档。延迟是从同一台机器到 OpenRouter 的往返时间，只能在表内互相比较，不能和厂商数字比。

决策模型不止这五个。我们测试当天，OpenRouter 上输出类型为 "decisions" 的模型有 14 个，还包括 Liquid d1、Upstage Solar Decide、Inception Mercury Decide 和 Together 的实验模型 Tev1。这里只覆盖背后投入最大的五个。

我们测了什么

同样的输入、同样的问题、同一个接口（OpenRouter 的 /api/v1/systemone），五个模型，两轮完整运行结果一致。所有问题都是零样本：每个选项一行说明，没有任何调优。

Banking77 银行卡意图：Banking77 测试集里 12 个容易混淆的意图，共 96 条消息——卡还没到 vs 问配送时间、卡丢了 vs 卡信息泄露、付款被拒 vs 不认识的扣款。一个 12 选项的 Choice 问题。
AG News：AG News 测试集 100 篇新闻，每个类别 25 篇。一个 4 选项的 Choice 问题。
长 state：把一句"取消订阅"藏在 20,000 字符中性文本的开头、第 6,000 字符、第 12,000 字符或最末尾，外加一个没有这句话的对照组。一个 Noul 问题。

模型	Banking77 银行卡（96）	AG News（100）	置信度 ≥ 0.9 的覆盖率与其中准确率（Banking77）	置信度 ≥ 0.99 却答错（共 196）
Jev	86.5%	91%	81%，其中 94.9% 正确	4
Clef-flash	97.9%	92%	73%，其中 100% 正确	0
Clef	94.8%	93%	60%，其中 100% 正确	0
Perplexity Decider	86.5%	93%	77%，其中 98.6% 正确	1
OpenAI Luna Decisions	90.5%	89%	69%，其中 98.5% 正确	6

值得注意的几点：

最小的 Clef-flash 在细粒度意图上最准。 这与 Cloudflare 自己公布的 Banking77 结果一致——在此之前还没有 Cloudflare 以外的人验证过。
Clef 系列最谨慎。 它们很少给出 0.99 以上的置信度，给出时从没错过。Luna Decisions 和 Jev 经常给出 1.00 的置信度，错误也集中在这里：Luna 有 6 个、Jev 有 4 个错误发生在 0.99 及以上。打算超过阈值就自动执行的话，阈值要按模型分别用你自己的标注数据来定。
OpenAI 拒答了一条输入。 一句普通的银行问题 "How do I freeze my account?"（怎么冻结我的账户？）两轮都返回错误 "OpenAI refused to answer"。要把拒答当成一种失败来处理；在 JevStation 上这次调用的积分会退回。
五个模型都读完了 20,000 字符的 state。 即使取消请求放在最末尾，五个模型也都找到了。2026-10-04 我们在 Cloudflare Workers AI 上测到 Clef 只读 state 的前约 2,048 token；2026-10-07 无论经 OpenRouter 还是直接复测 Workers AI，它都读完了全部，这个截断已经没有了。

每个任务约 100 条样本，6 个百分点左右以内的差距可能是噪声，只有 Clef-flash 在 Banking77 上的领先明显超出这个范围。这是一份小样本测试，不是排行榜。

成本陷阱：Perplexity Decider 每个问题都按一次 state 计费

Decider 标价最低，单问题时也是我们测过最便宜的：每千次 AG News 调用 $0.007。但它的 token 数会随问题数增长，因为每个问题都会把整段 state 重新读一遍。8,000 字符的文本，1 个问题 1,392 个输入 token，3 个问题 4,192，5 个问题 6,985。作为对比，同样的文本 5 个问题，Luna Decisions 只用了约 2,000。

所以哪个模型最便宜，取决于请求的形状。用上面的计算器代入你自己的数字。JevStation 也因此对 Decider 收 2 积分，其他只读一遍 state 的模型收 1 积分。

怎么选

固定意图列表、标签彼此相近：先试 Clef-flash。它在 Banking77 上领先，本站每次 1 积分。
高频的单问题调用：Perplexity Decider，这种形状下每次最便宜。
对长文本问多个问题：Jev 或 Luna Decisions，它们只读一遍 state。
想用 OpenAI 的模型又不想等预览名额：经 OpenRouter 或本站用 Luna Decisions，但要预期偶尔拒答。
数据不能离开你的机器：Clef、Clef-flash 或 Decider，都是 Apache 2.0 开放权重。
需要能放心设阈值的置信度：在你自己的数据上测校准；我们这次测试里 Clef 系列最保守。

最终还是要看你自己的数据。把二十条真实输入粘进上面的并排运行器，同时跑两个模型，再和你知道的正确答案对一对。

来源

OpenAI Decisions API 预览，DevDay 2026-09-29。Hugging Face 与 r/OpenAI 的报道 （第三方）
Perplexity Decider 模型、价格与上下文。OpenRouter 模型页与 Perplexity Decisions API 文档 （厂商）
System One 接口与请求格式。OpenRouter TypeSafe SDK 指南 （厂商）
Clef。Cloudflare 博客 （厂商） 与 Cloudflare Clef 实测 （实测）
数据集。Banking77 与 AG News 测试集
准确率、校准、延迟、token 数与长 state 测试。我们 2026-10-07 的实测 （实测）

JevStation 是独立站点。Jev、Clef、Decider 与 GPT-6 Luna 分别是 TypeSafe、Cloudflare、Perplexity 与 OpenAI 的名称；我们与它们均无关联。

常见问题

什么是决策模型？: 返回带类型答案而不是文本的模型：从你列出的选项里选一个、按你定义的等级打分，或给出某个判断为真的概率。内容作为 state 发送，问题作为 schema 发送，拿回可以直接设阈值的概率。TypeSafe 把这一类叫 System One，OpenAI 把自己的版本叫 Decisions API。
哪个决策模型最准？: 看任务。我们 2026-10-07 的测试里，12 个容易混淆的 Banking77 银行卡意图上，Clef-flash 97.9%，领先 Clef（94.8%）、OpenAI Luna Decisions（90.5%）、Jev 和 Perplexity Decider（各 86.5%）。AG News 四分类上五个模型都在 89%–93% 之间。每个任务约 100 条样本，6 个百分点以内的差距可能只是噪声。
不排队能用上 OpenAI Decisions API 吗？: 我们查看时，OpenAI 自己的 Decisions API 仍是有限预览。OpenRouter 从 2026-10-06 起以 openai/gpt-6-luna-decisions 提供同一个模型，JevStation 经 OpenRouter 运行它：免注册试用里免费，注册后标准评估每次 1 积分。
哪个决策模型最便宜？: 按 token 单价是 Perplexity Decider（每百万输入 token $0.04），其次是 Jev（$0.042）。但 Decider 每个问题都会把 state 重新读一遍：8,000 字符的文本配 5 个问题，我们测到 6,985 token，同样的请求 Luna Decisions 约 2,000。单问题时 Decider 最便宜，长文本多问题时则不是。
请求格式兼容吗？: 兼容。经 OpenRouter 的 System One 接口或 JevStation 调用时，五个模型都接受同样的 state 加 Choice、Score、Noul 问题，返回同样结构的答案。换模型只需改一个 model 字段。
决策模型能替代 LLM 吗？: 不能。它们不会写作、总结或用文字推理。它们替代的是你拿来当分类器、路由器、评判器或护栏的那次 LLM 调用——前提是可能的答案能提前列出来。