Perplexity Decisions
入力 $0.02/M はカテゴリの最安値（Jev の半額、Luna ベータの 5 分の 1）。出力無料、GA、画像入力と 26.2 万トークンのコンテキスト、Apache 2.0 ウェイトが退路になります。文書化された 2 つの契約上のクセに注意を。confidence は「モデル自身の確信の推定値」であり、同一リクエストが小数第 2 位で異なることがあります。
カテゴリマップ · 料金 · 較正
判断モデル API 比較：Jev、OpenAI Luna、Perplexity、Laya、Clef、D1（2026）
6 社が同じ製品の形を売っています——生成テキストではなく、確率付きの型付き回答。このページはカテゴリの地図です。判断モデル API とは何か、誰が出しているか、1 判断が実際にいくらか、そしてどのワークロードにどれが合うか。
要点
判断モデル API は確率付きの型付き回答を返します——テキスト生成はしません。2026 年 10 月のホスト型 3 社はすべて入力のみ課金です。Jev は入力 100 万トークンあたり $0.042、Perplexity は $0.02（公開時の $0.04 から半減）、OpenAI の Luna 系 Decisions API は $0.10（2026-10-06 からパブリックベータ）。出力は 3 社とも無料。データを社外に出せないなら、オープンウェイトの経路——Clef、Liquid D1、Laya、OpenJev ファミリー——には API 単価そのものがありません。
本ページの料金と状態は 2026-10-07 に公式ドキュメントと突き合わせて確認しました。OpenAI の Decisions ガイドと料金ページ、Perplexity の Decisions クイックスタートと料金ページです。beta の表記は文字どおりです。OpenAI の GA は予告であって実績ではなく、ベータの料金は動く可能性があります。独立ベンチマークの数値は出典とともに引用しています。
判断モデル API とは何か？
判断モデル API は、生成テキストの代わりに「型付き回答と確率」でコンテンツについての質問に答えるエンドポイントです。state——チケット、ドキュメント、JSON レコード、ときに画像——と、事前定義された回答を持つ名前付き質問を送ると、質問ごとに 1 つの回答と確率を単一フォワードパスで返します。パースすべき散文はなく、モデルが壊す JSON スキーマもなく、何も生成しないため出力トークンの請求もありません。カテゴリは型付き決定 API や System One モデルとも呼ばれ、OpenAI と Perplexity は双方の製品を文字どおり「Decisions API」と名付けています——だからこそ汎用語が重要です。
経済性は、モデルが「しないこと」から来ます。トークンを一切書かないため、コストは入力のみで増え、レイテンシは数十〜数百ミリ秒に収まり、同じ state に複数の質問を 1 呼び出しで乗せられます。トレードオフは守備範囲です。判断モデルは分類・ルーティング・スコアリングを行いますが、返信を書かず、未知の問題を推論せず、回答を説明もしません。推論は、返ってきた数値をあなたのコードが行います。
3 プリミティブの契約——そして 1 つの命名のズレ
はい / いいえ——Noul と predicate
二値の質問に yes の確率で答えます。Jev と Perplexity はどちらも noul、OpenAI のベータは predicate——形状は同じで名前が違い、ベンダーを切り替えるときにマップすべき唯一のリネームです。
N 択——choice
宣言した選択肢集合から 1 つを選びます。チケットキュー、インテント、カテゴリ。3 社とも choice という名前で、選択肢ごとの確率と最有力候補を返します。
順序付きルブリック——score
順序付き尺度でコンテンツを評価します（重要度 1〜5、品質段階）。3 社とも score で、段階ごとの確率分布を返します。Perplexity はルブリック最大 10 段を文書化しており、OpenAI ベータの score も順序付きルブリックで、応答形状はガイドが基準です。
カテゴリの全体図：6 つの判断モデル API
2026-10-07 時点で型付き判断を販売しているすべてのベンダーを、デプロイ形態・状態・プリミティブ命名・画像入力で並べました。ベンダー自報の性能数値はこの表に入れていません——それはベンチマークの仕事です。
| ベンダー | デプロイ | 状態（2026-10-07） | プリミティブ | 画像入力 |
|---|---|---|---|---|
| Jev（TypeSafe） | ホスト型 API（OpenRouter・ゲートウェイ経由も可） | GA | noul / choice / score | なし——テキスト state のみ |
| OpenAI Decisions（gpt-6-luna） | ホスト型（api.openai.com） | パブリックベータ——GA は「数週間以内」を予告 | predicate / choice / score——predicate は noul に対する OpenAI の呼び名 | あり——inline base64 data URL のみ |
| Perplexity Decisions | ホスト型 + Hugging Face 上の Apache 2.0 ウェイト | GA（公開週 2026-10-05） | noul / choice / score——Jev と完全に同名。v1.1 と v1 の両モデルを提供 | あり——base64 画像パート、32×32 タイル |
| Clef（Cloudflare） | Cloudflare ホスト型 + Apache 2.0 オープンウェイト | GA（2026-10-01 公開） | 型付き決定回答。「fully Jev-API compatible」を表明 | あり——マルチモーダル |
| Laya（オープンソース） | オープンウェイト（Apache-2.0、421M）——pip で導入、CPU で動作。ゲートウェイ経由の無料ホスト経路も | GA（オープンソース） | choice / score / noul | なし——テキストのみ |
| Liquid D1 | オープンウェイト（Apache 2.0）+ OpenRouter 経由のホスト型 | GA（2026-09-30 公開。2026-10-05 に画像対応） | Liquid 独自の API 面上の型付き決定回答 | あり——「now with vision」 |
読み方の注記が 2 つ。OpenAI の行は正式リリースではなくベータです。エンドポイント、フィールド名、下の料金は GA までに動く可能性があり、料金は開発者ガイドページに記載されている一方、メインの料金ページにはまだ Decisions の行がありません——両方確認してください。noul が同名の 2 行（Jev、Perplexity）は語彙レベルでしか互換ではありません。プリミティブは同名でも契約は別物——それを検証するのが下の正面比較ページです。
正面比較ページの詳解
Jev vs OpenAI Decisions APIベータ時代の契約比較。predicate と noul の命名差、$0.10 対 $0.042 の入力単価差、画像入力の違い、そして 2 つの信頼度にそれぞれどれだけの信頼を置けるか。Jev vs Perplexity Decisions APIGA 対 GA の比較。同名プリミティブ、$0.02 対 $0.042 の入力単価、Apache 2.0 ウェイト、画像入力——そして切り替えを実際に決める信頼度セマンティクスの詳細。Jev vs Clefオープンウェイト比較。BFCL と When2Call の分岐、ホスト型レイテンシ、Apache 2.0 ライセンス、そして「Jev-API compatible」が実際に何を指するか。
料金：1 回の判断は実際いくらか
ホスト型 3 社はすべて入力トークンのみの課金です——出力は無料で、キャッシュ費もリクエスト単位の課金もありません。思想は同一、単価は違います。
| ベンダー | 入力単価（100 万トークンあたり） | 出力 | 備考 |
|---|---|---|---|
| Jev（ホスト型） | $0.042 | 無料 | GA。公開当初から公開済み。OpenRouter・ゲートウェイ経由も可 |
| Perplexity Decisions | $0.02 | 無料 | GA。リクエスト単位の課金なし。公開週の $0.04 から半減（2026-10-07 確認） |
| OpenAI Decisions（gpt-6-luna） | $0.10 | 無料 | パブリックベータ。キャッシュ読み/書きの課金なし。単価はガイドページに記載——料金ページにはまだ Decisions の行なし |
| セルフホスト（Clef、D1、Laya、OpenJev） | $0 API——自分の GPU | 無料 | Apache 2.0 ウェイト。限界費用は電代と既存ハードウェア |
同じ判断を 3 通りで支払うと
500 トークンのサポートチケットを 1 回ルーティングするとします。Jev は 1 判断 $0.000021（100 万判断で約 $21）。Perplexity は $0.00001（約 $10）。Luna はベータ単価で $0.00005（約 $50）。一方、入力 $2.50/M・出力 $10/M の汎用 LLM が 35 出力トークンの JSON 判定を書くと、同じ 1 呼び出しで $0.0016——およそ Jev の 75 倍——かかり、スキーマ検証のリトライのたびに再請求されます。判断モデルの価格帯では差額は実在するが小さく、$0.02 対 $0.042 の差が意味を持ち始めるのは月間数千万判断の規模からです。
料金トラッカーが数えていない行：セルフホスト
サードパーティの料金解説はホスト型の単価で筆を止めます。オープンウェイトの行は問いそのものを変えます。Clef、Liquid D1、Perplexity 自身の decider ウェイトは Apache 2.0、Laya は pip 1 回で入る CPU サイズの 421M エンコーダ、OpenJev ファミリーは完全ローカルの経路をカバーします。これらの経路では 1 判断の限界費用は、すでに持っている GPU——実質は電代です。API 料と引き換えに、ハードウェアとレイテンシ、そしてホスト型ベンダーが代行していた較正の仕事を引き受けます。それが次の信頼セクションが存在する理由です。2026-10-07 時点で、これらの料金キーワードで上位に並ぶサードパーティコンテンツ（OpenAI 解説とホスト型単価のアグリゲータ）はこの行を扱っていません。
どの判断モデル API を使うべきか？
リーダーボードではなくユースケースで選びます。「ベスト」への誠実な答えは、価格の下限、既存の契約、較正要件、データの居場所という 4 つの条件付きです。
OpenAI Decisions（gpt-6-luna）
ファーストパーティの統合と調達プロセスは料金表に映らない実利です。画像入力は今日から使えます（inline base64）。引き換えにベータの条件が付きます。料金はガイドページにのみ記載、信頼度セマンティクスは未文書化、GA は予告のみ。予算は入力 $0.10/M——Jev の 2.4 倍——で組みましょう。
Jev
RLCD 較正済みの確率、公開済みの ECE 方法論、選択肢ごとの criteria をバージョン管理されたコードに、複数質問を 1 呼び出し約 70〜100ms で、さらに周辺の監査証跡とフォールバックのコンテンツ群。ただし先に下の信頼セクションを。独立評価は実在の限界も指摘しています（LegalBench で 12 系中最下位）。較正されていることと普遍的に正しいことは別です。
Clef、Liquid D1、または Laya
すべてオープンウェイト（Apache 2.0）、すべて API 料ゼロ。Clef は Cloudflare ネイティブのマルチモーダル経路、D1 は画像対応のホスト/セルフ両用、Laya はファインチューニング可能な CPU サイズのエンコーダ——公式自身が限界を坦率に文書化しています。OpenJev ファミリーが完全ローカルの経路をカバーします。誠実なコストは、ハードウェアと、自分に帰属する較正の仕事です。
較正と信頼：独立計測が何を言っているか
ベンダーは正解率の物語を公開しますが、信頼度の誠実さを公開する人は少ない。2026 年 10 月の 2 つの独立評価はどちらも賛否両面を報じています——両面を引用します。
評価の面。vals.ai の preregistered 評価（2026-10-06、12 システム、SEC ファイルから作った人手監査済み 400 項目の claim-verification）は、ホスト型 Jev を 0.975 と採点しました——GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna と統計的に同等——1,000 件あたり $0.02、Astra の約 1/498 のコストで、ECE 0.011 は 12 系中最低、中央レイテンシは約 0.1 秒（1 呼び出し 32 判断で Astra の 194 分の 1）。評価者は TypeSafe の「193.6 倍速く、444.6 倍安い」という発表時の見出しが「hold up する」と結論づけています。
批判の面。こちらも同じ評価からの指摘です。preregistered された LegalBench 12 サブタスクのスライスで、Jev は class-balanced accuracy で 12 系中最下位（0.730。GPT-5.6 Terra は 0.932。他システムのリードはすべて統計的有意）。1 つの contract-NLI サブタスクは崩壊しました（33 項目のうち 30 に yes）。ECE は 0.108 まで上がり、これも 12 系中最悪。あるタスクで計った較正は、別のタスクに転送されませんでした。
どちらの知見も自動的には一般化しません——それがこのカテゴリが繰り返し証明してきた教訓です。Synthpop の 57.5 万呼び出し監査、Red Hat の判断モデル対古典的分類器ベンチマーク、DoubtBench は、判断モデルの信頼度の異なる性質をそれぞれ検証しており、4 件すべて当サイトの較正ページにまとめてあります。全監査を生き残るルールは 1 つ。信頼度の数値は、自分のラベルで計測するまで仮説です。
判断モデル API のよくある質問
「Decisions API」は存在しますか？
その名前を冠する製品は 2 つあります。OpenAI の Decisions API は gpt-6-luna で動き、2026-10-06 にパブリックベータへ。Perplexity の Decisions API は公開週（2026-10-05）に GA し、ウェイトは Apache 2.0 です。カテゴリの汎用語は判断モデル API——この命名の衝突こそ、「decisions api」の検索に会議ソフトのドキュメントと AI 製品が混ざる理由です。このページは AI の意味の地図で、各ベンダーの詳解は個別の正面比較ページが担います。
Decisions API は GA 済みですか？
どちらの API かによります。Perplexity の Decisions API は GA 済み——任意の Perplexity API キーで動き、料金は公開済み、ドキュメントに beta の表記はありません。OpenAI の Decisions API はパブリックベータです（2026-10-06 から）。誰でも呼べますが、ガイドには GA を「数週間以内」に迎える見込みとあり、ベータの料金（$0.10/M 入力のみ）はガイドページに記載され、メインの料金ページにはまだ Decisions の行がなく、フィールド形状も動く可能性があります。料金はこの単価で予算化して、バージョンは固定してください。
判断モデル API の料金はいくらですか？
ホスト型 3 社はいずれも入力トークンのみ課金で出力は無料です。Jev は入力 100 万トークンあたり $0.042、Perplexity は $0.02（公開時の $0.04 から半減）、OpenAI の Luna ベータは $0.10。したがって 500 トークンの判断は Jev で約 $0.000021、Perplexity で約 $0.00001、Luna で約 $0.00005 です。オープンウェイト経路（Clef、Liquid D1、Laya、OpenJev）のセルフホストには API 料そのものがなく、かかるのはハードウェアだけです。
判断モデルをセルフホストできますか？
できます——オープンウェイトの行は実在します。Cloudflare の Clef と Liquid AI の D1 は Apache 2.0 でウェイトを公開し、Perplexity は自社 decider の Apache 2.0 ウェイトと公式推論コードを公開し、Laya は pip で入る 421M の Apache-2.0 エンコーダで CPU で動き、OpenJev ファミリー（Kev、SemIf、Von、OpenJev）が完全ローカルの経路をカバーします。Jev 本体はホスト型のみで、ローカル経路はオープンクローン経由です。引き換えに、ホスト型ベンダーが代行していた較正と検証の仕事が自分に帰属します。当サイトのセルフホスト行列と Clef ローカルインストールガイドが実践の出発点です。
判断モデル API と LLM API——いつどちらを使う？
出力がコードが実行する「選択」なら判断モデル API です。ルーティング、分類、ゲート、ルブリックに沿ったスコアリングに、確率付きの型付き回答、入力のみの課金、数十ミリ秒のレイテンシ。出力が「言語」なら LLM です。顧客への返信、要約、コード。本番の一般的な形は両方の併用です。LLM が書き、判断モデルが「この返信を出してよいか」をゲートします。LLM に無理やり JSON を出させると、すべてのゲートにスキーマリトライ税と未較正の信頼度が乗ります。
どれがベストな判断モデル API ですか？
無条件のベストは存在せず、制約条件ごとのベストがあります。最安の入力単価と画像入力なら Perplexity。OpenAI の契約内なら Luna ベータ。監査級のしきい値と公開較正なら Jev。データをハードウェアから出せないなら Clef、D1、Laya。その上で、どのベンダーも提供できないデータで決めてください。自分のワークロードから約 100 件のラベル付きサンプルを絞り込んだ候補に通し、それから信頼度だけでの自動実行を検討します。
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