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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.

Modalités
Prix en entrée / sortie
50 % de réduction
0,02 $US / 0 $USpar 1M
Contexte
66K
Publié
30 sept. 2026
Comparer
Bac à sableFournisseursTarificationPerformancesDisponibilitéApplicationsActivitéDocumentationFAQExplorer

Bac à sable

Fournisseurs

Ce modèle est hébergé par un seul fournisseur. OpenRouter lui transmet directement chaque requête — aucune décision de routage à prendre.

Tarification

Le prix moyen que les clients paient réellement pour ce modèle, à côté des prix affichés par les fournisseurs. Grâce à la mise en cache et aux remises, le prix réellement payé est souvent bien inférieur au prix affiché.

Performances

Le débit est la vitesse à laquelle le modèle écrit (jetons par seconde — plus il est élevé, mieux c’est). La latence est le temps total d’aller-retour (plus il est faible, mieux c’est). Le TTFT est le délai avant le premier jeton — le temps avant de voir quelque chose apparaître (plus il est faible, mieux c’est).

Disponibilité

La disponibilité correspond au pourcentage des 3 derniers jours pendant lequel au moins un fournisseur répondait aux requêtes. La disponibilité du service correspond au pourcentage de temps pendant lequel l’inférence a été assurée avec succès. OpenRouter surveille en continu les fournisseurs et utilise le meilleur fournisseur suivant lorsque l’un d’eux renvoie une erreur.

Applications

Applications publiques qui envoient le plus de trafic à ce modèle. Un bon indicateur des charges de travail réelles en production — et un aperçu des cas d’usage auxquels ce modèle convient le mieux.

Activité

Volume de jetons et trafic des requêtes vers ce modèle au fil du temps.

API

Code prêt à l’emploi pour appeler ce modèle. Il utilise l’API Decisions d’OpenRouter plutôt que le point de terminaison de chat compatible avec OpenAI, les formats de requête et de réponse ci-dessous sont donc propres aux décisions structurées — les SDK Chat Completions ne fonctionneront pas avec cette API.

Actuellement indisponible via le routage dans la région UE. Documentation sur le routage intrarégional

Documentation

Guides, recueils de recettes, articles de blog et outils pour développer avec Inception: Mercury Decide sur OpenRouter.

  • Multimodal DecisionsGuide
  • Decisions LabLaboratoire

Explorer d’autres modèles

Modèles d’IA avec vision : LLM multimodaux pour la compréhension d’imagesCollectionClassements des modèles de décisionClassement
Latence
50% off
0,04 $US0,02 $USGratuitGratuit0,27s
100,00 %
Latence
0,27s

P50, meilleur fournisseur

Disponibilité (3 j)Le modèle était joignable. Requête acheminée vers un fournisseur.
100,00 %
Disponibilité (3 j)Le modèle a renvoyé un résultat d’inférence, quel que soit le fournisseur. Les erreurs et les réponses vides sont comptabilisées à son détriment.
99,84 %

Disponibilité au cours des 3 derniers jours

72 dernières heures
Disponibilité 99,84 %
Il y a 3 joursIl y a 2 joursHierMaintenant

Disponibilité au cours des dernières 24 heures

OpenRouter Availability
99,84 %

Lorsqu’une erreur survient chez un fournisseur en amont, nous pouvons rétablir le service en routant la requête vers un autre fournisseur opérationnel, si les filtres de votre requête le permettent. Vous pouvez accéder par programmation aux données de disponibilité de chaque fournisseur via l’ API des points de terminaison. Découvrez nos options d’ équilibrage de charge et de routage des fournisseurs.

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

Questions fréquentes

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 documentation de Mercury Decide sur OpenRouter comprend le guide Multimodal Decisions et Decisions Lab interactif. Le guide de démarrage rapide présente les clés API et votre première requête, et la référence API répertorie tous les paramètres.

Mercury Decide coûte 0,02 $US/M de jetons d’entrée et 0,00 $US/M de jetons de sortie.

Mercury Decide dispose d’une fenêtre de contexte de 65 536 jetons.

Mercury Decide accepte texte et images en entrée et renvoie décisions structurées.

Mercury 3, Mercury 2.5 et Mercury 2 sont d’autres modèles de type texte de Inception.

Mercury Decide est sorti le 30 septembre 2026.

Autres modèles 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.

TexteContexte 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.

TexteContexte 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.

TexteContexte 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.

TexteContexte 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.

TexteContexte 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.

TexteContexte de 128K