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Perplexity Decider v1.1 上线 OpenRouter：输入每百万 token $0.02、输出免费
OpenRouter 宣布，Perplexity 的开放权重多模态决策模型 Decider v1.1 已在其平台上线。帖文称，该模型接受文本、JSON 或图像输入，返回带概率的类型化答案；定价为每百万输入 token $0.02，输出免费。
帖文附带的链接指向 OpenRouter 的（perplexity/pplx-decider-v1.1-27b）。页面显示的价格与帖文一致；模型被标注为 Decider V1.1 27B、上下文 262,144 token、发布日期 10 月 7 日。
不生成文本，只对命名问题给概率
按 OpenRouter 模型页的描述，Decider v1.1 与聊天模型的运转方式不同：它不生成文本，读取放在 state 里的内容（文本、JSON 或图像），再在单次请求中对一个或多个命名问题返回类型化的概率答案。问题分三类：noul 给出「是」的概率；choice 给出每个选项的概率和最可能的一项；score 给出有序评分各档位的概率与期望分。它面向分类、路由、审核和量规评分，应用代码直接对返回的数字做阈值判断，不必解析一段聊天回复。一次请求最多可携带 128 个问题，且都针对同一段内容。
调用入口：Decisions API
在 OpenRouter 上，决策模型的调用入口是 ：请求发往 。模型页提示，调用它的请求与响应都按结构化决策设计，OpenAI 兼容的聊天补全（chat completions）SDK 无法直接调用它。图像要编码成 base64 data URL（支持 image/png、image/jpeg、image/webp），作为图像条目放在 state 数组顶层；文档写明，远程 http(s) 图片地址不会被抓取，顶层的 images 字段会被接口以 400 拒绝。文档的响应示例中，usage.output_tokens 为 0：这类请求返回结构化答案，不生成逐字文本。纯文本的决策请求（包括发给 Jev 的请求）用法不变。截至 10 月 8 日，模型页显示它只有 Perplexity 一家供应商，请求被直接转发、不经过路由；P50 延迟（中位数）为 0.31 秒。
同一条 API 契约，价格减半
Decider v1.1 是 v1 的新检查点，API 契约不变。上一代 pplx-decider-v1-27b 在 10 月 1 日随 Perplexity 的 Decisions API 发布，定价为每百万输入 token $0.04（）。v1.1 由 Perplexity 开发者账号在 10 月 6 日宣布：价格是 v1 的一半，每百万输入 token $0.02；该账号称它在新的 Hugging Face Decision Index 0.3 基准上得分最高（），跟帖给出 Hugging Face 上的权重地址（）。按这一标价粗算，填满上下文窗口的一次请求，输入成本约 $0.0052。
谁在调用它：邮件过滤、预测研究、路由蒸馏
模型页列出了向该模型发送流量最多的公开应用及其 token 用量：Heartbeat 6,510 万，vidiq longs-forecast research 4,310 万，AironWorks Email Filter 1,900 万，Arc router distillation 1,110 万，Should I Bid（essai Luna Decisions）1,080 万。OpenRouter 把这一栏描述为「真实生产负载」的信号，也是判断模型适合哪些用例的线索。
上线当天的表态：从联合创始人到外部开发者
OpenRouter 帖文发布几分钟后，Perplexity 开发者账号也发帖确认（）：「pplx-decider-v1.1-27b 现已在 OpenRouter 可用。」Perplexity 联合创始人兼 CTO Denis Yarats 引用该帖写道（）：「我们的最先进决策模型上了 OpenRouter。」X 简介标注 @perplexity_ai 的 Antoine Chaffin 说（）：「现在你可以在 OpenRouter 上使用我们的 decider 模型。便宜、轻松地拿到顶尖性能。下一个版本会强得多，先习惯这套配置吧。」外部开发者中，RunAnywhere 创始人 Sanchit Monga 说（）：「没错，Perplexity 的 decider 是最好的决策模型。我们正因此把它用在 EVE 里，那是我们的决策模型推理栈。」他发布的视频里，这个模型在速通《谁想成为百万富翁》。
请求榜上，Jev 1.13 以 9.81 亿次领先
OpenRouter 的（数据截至 10 月 7 日）显示：typesafe 的 Jev 1.13 以 9.81 亿次请求居首，是第二名 Span-01 Lite（respan，951 万次）的 100 倍以上。榜单前十里有五个标着 new 的席位：Liquid 的 d1、OpenAI 的 GPT-6 Luna Decisions、Cloudflare 的 Clef Flash 和 Clef、Perplexity 的 Decider V1 27B；它们的请求量都落在 195 万～353 万次之间，其中 Decider V1 27B 排在第 8。v1.1 上线后的请求量，要等榜单下一轮统计才能看到。