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Favicon de inception

Inception: Mercury Decide

inception/mercury-decide

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Mercury Decide is Inception's structured decision model, served as a System One endpoint. Send a state along with typed questions, and it returns a choice, a score, or a yes/no answer, each with a calibrated probability taken directly from the model rather than written out as text, so output tokens are free. It makes up to 14 decisions per second and reports how certain it is, so a decision system can run it on every case and escalate the unsure ones to a human. Mercury Decide uses the same /v1/systemone schema as Jev.

Modalidades
Precio de entrada / salida
50 % de descuento
0,02 US$ / 0 US$por 1M
Contexto
66K
Publicado
30 sept 2026
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Zona de pruebasProveedoresPreciosRendimientoTiempo de actividadAplicacionesActividadDocumentaciónPreguntas frecuentesExplorar

Zona de pruebas

Proveedores

Este modelo está alojado por un único proveedor. OpenRouter le reenvía todas las solicitudes directamente, sin necesidad de tomar decisiones de enrutamiento.

Precios

El precio medio que los clientes pagan realmente por este modelo, junto a los precios que publican los proveedores. El uso de caché y los descuentos hacen que el precio realmente pagado a menudo sea muy inferior al publicado.

Rendimiento

La velocidad de generación indica lo rápido que escribe el modelo (tokens por segundo: cuanto mayor, mejor). La latencia es el tiempo total de ida y vuelta (cuanto menor, mejor). TTFT es el tiempo hasta el primer token: cuánto tarda en aparecer algo en pantalla (cuanto menor, mejor).

Tiempo de actividad

El tiempo de actividad es el porcentaje de los últimos 3 días en que al menos un proveedor respondía a las solicitudes. La disponibilidad es el porcentaje de tiempo en que la inferencia se sirvió correctamente. OpenRouter supervisa continuamente y utiliza el siguiente mejor proveedor cuando uno devuelve un error.

Aplicaciones

Aplicaciones públicas que envían más tráfico a este modelo. Una buena señal de cómo son las cargas de trabajo reales en producción, y una pista sobre los casos de uso para los que este modelo es más adecuado.

Actividad

Volumen de tokens y tráfico de solicitudes a este modelo a lo largo del tiempo.

API

Código listo para usar para llamar a este modelo. Se ejecuta en la API Decisions de OpenRouter en lugar del endpoint de chat compatible con OpenAI, por lo que las estructuras de solicitud y respuesta que se muestran a continuación son específicas de las decisiones estructuradas: los SDK de Chat Completions no funcionarán con él.

Actualmente no está disponible mediante el enrutamiento dentro de la región de la UE. Documentación de enrutamiento dentro de la región

Documentación

Guías, recetarios, artículos de blog y herramientas para desarrollar con Inception: Mercury Decide en OpenRouter.

  • Multimodal DecisionsGuía
  • Decisions LabLaboratorio

Explorar más modelos

Modelos de IA con visión: LLM multimodales para la comprensión de imágenesColecciónClasificaciones de modelos de decisiónClasificación
Latencia
50% off
0,04 US$0,02 US$GratisGratis0,27s
100,00 %
Latencia
0,27s

P50, mejor proveedor

Tiempo de actividad (3 d)El modelo estaba accesible. Solicitud enrutada a un proveedor.
100,00 %
Disponibilidad (3 d)El modelo devolvió una inferencia de cualquier proveedor. Los errores y las respuestas vacías cuentan en su contra.
99,84 %

Disponibilidad durante los últimos 3 días

Últimas 72 horas
Disponibilidad 99,84 %
Hace 3 díasHace 2 díasAyerAhora

Disponibilidad en las últimas 24 horas

OpenRouter Availability
99,84 %

Cuando se produce un error en un proveedor ascendente, podemos recuperarnos enrutando la solicitud a otro proveedor que funcione correctamente, si los filtros de su solicitud lo permiten. Puede acceder mediante programación a los datos de tiempo de actividad de cada proveedor a través de la API de endpoints. Obtenga más información sobre nuestras opciones de equilibrio de carga y enrutamiento de proveedores.

1.
Favicon de https://hominidintelligence.org/arena
Hominid Arena MVP
nuevo
9,38Btókenes
2.
Favicon de https://github.com/bepcyc/jobfeed
jobfeed
nuevo
661Mtókenes
3.
Favicon de https://tasty-signals.com/
GG driver
nuevo
334Mtókenes
4.
Favicon de https://chopbench.local/
ChopBench
nuevo
255Mtókenes
5.
Favicon de https://thealteroffice.com/
realtime-news-service
nuevo
228Mtókenes

Preguntas frecuentes

Mercury Decide is Inception's structured decision model, served as a System One endpoint. Send a state along with typed questions, and it returns a choice, a score, or a yes/no answer, each with a calibrated probability taken directly from the model rather than written out as text, so output tokens are free.

La documentación de Mercury Decide en OpenRouter incluye la guía Multimodal Decisions y la versión interactiva de Decisions Lab. La guía de inicio rápido cubre las claves de API y su primera solicitud, y la referencia de la API enumera todos los parámetros.

Mercury Decide cuesta 0,02 US$/M de tokens de entrada y 0,00 US$/M de tókenes de salida.

Mercury Decide tiene una ventana de contexto de 65.536 tókenes.

Mercury Decide acepta texto e imágenes como entrada y devuelve decisiones estructuradas.

Mercury 3, Mercury 2.5 y Mercury 2 son otros modelos de texto de Inception.

Mercury Decide se lanzó el 30 de septiembre de 2026.

Más modelos de inception

Mercury 3

Mercury 3 is a diffusion-based language model from Inception, and the lab's most capable model to date. It is suited for agentic workflows and real-time applications where latency compounds, such as search agents, voice pipelines, and coding subagents. Its distinguishing trait is speed: more than 40x larger than the first Mercury model while generating at the same throughput, because it produces and refines tokens in parallel rather than one at a time.

TextoContexto de 1M0,10 US$ / 0,35 US$
Mercury 2.5

Mercury 2.5 is the fastest reasoning LLM, and the latest diffusion LLM (dLLM) from Inception. Instead of generating tokens sequentially, Mercury 2.5 produces and refines multiple tokens in parallel, achieving 1,107 tokens/sec on standard GPUs. It delivers a 10+ point jump in intelligence over Mercury 2, comparable quality to cost-optimized frontier models like GPT-5.6 Luna (Low), Gemini 3.5 Flash-Lite, and Claude Haiku 4.5. Mercury 2.5 supports tunable reasoning levels, parallel tool calls, and schema-aligned JSON output. It's built for production workloads where latency compounds: search agents, voice pipelines, and coding subagents. Read more in the blog post.

TextoContexto de 260K0,04 US$ / 0,15 US$
Mercury 2.5 Preview

Mercury 2.5 is the fastest reasoning LLM, and the latest diffusion LLM (dLLM) from Inception. Instead of generating tokens sequentially, Mercury 2.5 produces and refines multiple tokens in parallel, achieving 1,107 tokens/sec on standard GPUs. It delivers a 10+ point jump in intelligence over Mercury 2, comparable quality to cost-optimized frontier models like GPT-5.6 Luna (Low), Gemini 3.5 Flash-Lite, and Claude Haiku 4.5. Mercury 2.5 supports tunable reasoning levels, parallel tool calls, and schema-aligned JSON output. It's built for production workloads where latency compounds: search agents, voice pipelines, and coding subagents.

TextoContexto de 260K
Mercury 2

Mercury 2 is an extremely fast reasoning LLM, and the first reasoning diffusion LLM (dLLM). Instead of generating tokens sequentially, Mercury 2 produces and refines multiple tokens in parallel, achieving >1,000 tokens/sec on standard GPUs. Mercury 2 is 5x+ faster than leading speed-optimized LLMs like Claude 4.5 Haiku and GPT 5 Mini, at a fraction of the cost. Mercury 2 supports tunable reasoning levels, 128K context, native tool use, and schema-aligned JSON output. Built for coding workflows where latency compounds, real-time voice/search, and agent loops. OpenAI API compatible. Read more in the blog post.

TextoContexto de 128K0,25 US$ / 0,75 US$
Mercury

Mercury is the first diffusion large language model (dLLM). Applying a breakthrough discrete diffusion approach, the model runs 5-10x faster than even speed optimized models like GPT-4.1 Nano and Claude 3.5 Haiku while matching their performance. Mercury's speed enables developers to provide responsive user experiences, including with voice agents, search interfaces, and chatbots. Read more in the [blog post] (https://www.inceptionlabs.ai/blog/introducing-mercury) here.

TextoContexto de 128K
Mercury Coder

Mercury Coder is the first diffusion large language model (dLLM). Applying a breakthrough discrete diffusion approach, the model runs 5-10x faster than even speed optimized models like Claude 3.5 Haiku and GPT-4o Mini while matching their performance. Mercury Coder's speed means that developers can stay in the flow while coding, enjoying rapid chat-based iteration and responsive code completion suggestions. On Copilot Arena, Mercury Coder ranks 1st in speed and ties for 2nd in quality. Read more in the blog post here.

TextoContexto de 128K

Mercury Decide cuesta 0,02 US/Mdetokensdeentraday0,00 US/M de tokens de entrada y 0,00 US/Mdetokensdeentraday0,00 US/M de tókenes de salida.