Mercury Decide 是什么？免费决策模型每秒 14 次判断

Mercury Decide 是 Inception Labs 推出的结构化决策模型，在 OpenRouter 模型页有免费档，2026 年 9 月 30 日上线。它和聊天大模型不一样，不生成文本，而是对着你给的状态和问题，返回一个带校准概率的判断（要不要做、选哪个、打几分），每秒最多处理约 14 次。这篇讲清楚它是什么、怎么在免费条件下用上，以及和 Decisions 赛道上其他选型怎么比。

Mercury Decide 是什么：一句话定义

Mercury Decide 是一个「System One」决策端点：你传一段状态（一段字符串、对象或数组）加一组类型化问题，它返回选择（choice）、评分（score）或是否（yes/no），每个答案都带一个直接从模型里来的校准概率，而不是写成一段文字。回答格式紧凑，token 消耗低，在 OpenRouter 上输入输出都免费。

它在同一个 /v1/systemone 结构下运行，和 Inception 自己的 Jev 用同一套 schema。可用上下文 66K（约 65536 token），OpenRouter 免费端点的延迟中位数约 1.83 秒。

核心能力：3 类回答，各做什么

1. noul（是非判断）：返回 0 到 1 之间的概率，判断一个条件是否成立。典型用在门控上，比如一个 Agent 要删一批数据前先问「此操作不用人工批准也安全吗」，概率高于你设的开关阈值才自动执行。

2. choice（选项挑选）：在你定义的选项里选一个，并返回完整分布。适合路由，把一条工单判给对口的团队。

3. score（评分）：在一段有序尺度上给位置。适合打分，比如按「平静、沮丧、非常愤怒」给用户情绪评级。

免费怎么用：OpenRouter 一条链路

入口和普通模型不一样，要用 OpenRouter 的 Decisions API（POST /api/alpha/decisions），不能用 OpenAI 兼容的 chat 端点。

1. 在 OpenRouter 建一个 API key，存到环境变量 OPENROUTER_API_KEY。
2. 用 inception/mercury-decide:free 发一个 decisions 请求，带上 state 和 questions。
3. 拿到 answers 里每个问题的概率与分布，用来做路由、筛选或校验。

free 档输入输出都不要钱，但免费端点会限流，具体配额看 OpenRouter 的 rate limit 文档。要更高流量，Inception 还有付费版 inception/mercury-decide（输入 0.02 美元 / 百万 token，输出 0 美元），以及同为 System One 的 Jev 可选。

和决策模型赛道的边界

决策模型这个方向近半年火起来，站内写过的几篇放在一起看更清楚：

• OpenAI Decisions API：把「给结构化决策打分」做成官方接口，生态大。参考OpenAI Decisions API 使用指南。
• Microsoft-Decision-1：微软的开源决策模型，走 API 或本地部署，适合想自己掌控的团队。参考Microsoft-Decision-1 API 接入指南。
• StartLux-Decision：主打本地部署（Ollama），想完全私有化看StartLux-Decision 本地部署。
• Mercury Decide：亮点是 OpenRouter 免费档加低延迟，适合想先验证「决策模型有没有用」的低预算尝试。

一句话结论：想免费快速验证走 Mercury；要 OpenAI 官方生态走 Decisions API；要私有化走 StartLux。

适合谁用 / 不适合谁

适合：做 Agent 路由、工单分类、审核门控，跑高批量调用又不想背聊天生成成本的开发者。它把「确定性判断」和「文本生成」分开，正好补上聊天端点做不了的场景。

不适合：要生成回屏幕内容、要读长上下文推理、想一个人对着聊天框提问的用户。它不聊不写，不是替代 ChatGPT 的工具。上下文只有 66K，长文档直接不适用。