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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.

Modalidades
Preço de entrada / saída
50% de desconto
US$ 0,02 / US$ 0por 1M
Contexto
66K
Lançado
30 de set. de 2026
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Área de testesProvedoresPreçosDesempenhoDisponibilidadeAplicativosAtividadeDocumentaçãoPerguntas frequentesExplorar

Área de testes

Provedores

Este modelo é hospedado por um provedor. O OpenRouter encaminha todas as solicitações diretamente a ele — não há decisões de roteamento a tomar.

Preços

O preço médio que os clientes realmente pagam por este modelo, ao lado dos preços publicados pelos provedores. O cache e os descontos fazem com que o preço efetivamente pago seja frequentemente bem inferior ao preço anunciado.

Desempenho

A vazão indica a velocidade com que o modelo escreve (tokens por segundo — quanto maior, melhor). A latência é o tempo total de ida e volta (quanto menor, melhor). TTFT é o tempo até o primeiro token — quanto tempo leva para você ver algo aparecer (quanto menor, melhor).

Disponibilidade

A disponibilidade é a porcentagem dos últimos 3 dias em que pelo menos um provedor estava respondendo às solicitações. A disponibilidade é a porcentagem de tempo em que a inferência foi realizada com sucesso. O OpenRouter monitora continuamente e usa o próximo melhor provedor quando um deles retorna um erro.

Aplicativos

Aplicativos públicos que enviam mais tráfego para este modelo. Um bom indicador de como são as cargas de trabalho reais em produção — e uma pista sobre os casos de uso para os quais este modelo é mais adequado.

Atividade

Volume de tokens e tráfego de requisições para este modelo ao longo do tempo.

API

Código pronto para chamar este modelo. Ele é executado na API Decisions do OpenRouter em vez do endpoint de chat compatível com a OpenAI, portanto os formatos de solicitação e resposta abaixo são específicos para decisões estruturadas — os SDKs de Chat Completions não funcionarão com ele.

Atualmente indisponível por meio do roteamento intrarregional da UE. Documentação de roteamento na região

Documentação

Guias, receitas práticas, publicações de blog e ferramentas para desenvolver com Inception: Mercury Decide na OpenRouter.

  • Multimodal DecisionsGuia
  • Decisions LabLaboratório

Explorar mais modelos

Modelos de IA com visão: LLMs multimodais para compreensão de imagensColeçãoClassificação de modelos de decisãoClassificação
Latência
50% off
US$ 0,04US$ 0,02GratuitoGratuito0,27s
100,00%
Latência
0,27s

P50, melhor provedor

Disponibilidade (3d)O modelo estava acessível. Requisição roteada para um provedor.
100,00%
Disponibilidade (3d)O modelo retornou inferência de qualquer provedor. Erros e respostas vazias contam negativamente para essa métrica.
99,84%

Disponibilidade nos últimos 3 dias

Últimas 72 horas
Disponibilidade 99,84%
Há 3 diasHá 2 diasOntemAgora

Disponibilidade nas últimas 24 horas

OpenRouter Availability
99,84%

Quando ocorre um erro em um provedor upstream, podemos nos recuperar roteando para outro provedor saudável, se os filtros da sua solicitação permitirem. Você pode acessar os dados de disponibilidade por provedor de forma programática pela API de endpoints. Saiba mais sobre nossas opções de balanceamento de carga e roteamento de provedores.

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

Perguntas frequentes

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.

A documentação de Mercury Decide no OpenRouter inclui o guia Multimodal Decisions e o recurso interativo Decisions Lab. O guia de início rápido aborda chaves de API e sua primeira requisição, e a referência da API lista todos os parâmetros.

Mercury Decide custa US$ 0,02/M de tokens de entrada e US$ 0,00/M de tokens de saída.

Mercury Decide tem uma janela de contexto de 65.536 tokens.

Mercury Decide aceita texto e imagens como entrada e retorna decisões estruturadas.

Mercury 3, Mercury 2.5 e Mercury 2 são outros modelos de texto de Inception.

Mercury Decide foi lançado em 30 de setembro de 2026.

Mais 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 1MUS$ 0,10 / US$ 0,35
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 260KUS$ 0,04 / US$ 0,15
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 128KUS$ 0,25 / US$ 0,75
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