Mercury DecideとCeleris-1 Decisionを比較：速度・料金・性能
Artificial AnalysisのDecision Indexでは僅差の2モデル。ベンチマーク、料金、応答速度を比較し、ポーランド語で実施したMercury Decideのテスト結果も紹介します。
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InceptionのMercury DecideとCelerisのCeleris-1 Decisionは、単語を一つずつ書くのではなく、拡散型の言語モデルで知られる企業が発表した新しい意思決定モデルです。2026年10月13日付のArtificial Analysis Decision Indexでは、52.7点と52.3点でほぼ同じスコアを記録し、11モデル中それぞれ5位と6位でした。一方、ほかの特徴は対照的です。Celeris-1はランキング最速の63ミリ秒、Mercury Decideは最も遅い500ミリ秒ですが、低価格で、無料プランを含めOpenRouterから利用できます。意思決定モデル全般についてはAI意思決定モデルのガイドをご覧ください。
2モデルの概要（2026年10月13日時点）
- Mercury Decide（Inception）：2026年9月30日公開。入力100万トークンあたり通常0.04 USD、現在はキャンペーン価格の0.02 USD。Inception API、OpenRouter（
:free版もあり）、Basetenから利用可能。 - Celeris-1 Decision（Celeris）：2026年10月8日公開。入力100万トークンあたり0.04 USD。Celeris APIのみで利用でき、任意で一文の説明を付けられます。
- 共通点：出力料金は無料、重みは非公開、Jevと互換性のあるリクエスト形式。
Artificial Analysisのランキングで比較
| テスト項目 | Mercury Decide | Celeris-1 Decision | Jev 1.13（首位） |
|---|---|---|---|
| Decision Index | 52.7 | 52.3 | 57.5 |
| 知識の正確さ | 35.0 | 37.8 | 34.6 |
| 作り話をせず「わからない」と答える能力 | 32.0 | 0.0 | 35.2 |
| 推論（HLE） | 10.1 | 13.3 | 20.9 |
| ツール選択（When2Call） | 79.3 | 83.7 | 80.7 |
| 分類（WildGuardTest） | 88.0 | 93.3 | 93.6 |
| 100万タスクあたりの費用 | 30.4 USD | 31.6 USD | 41.5 USD |
| 応答時間の中央値 | 500ミリ秒 | 63ミリ秒 | 127ミリ秒 |
Mercury Decide（Inception）
Inceptionは、トークンを一つずつ生成するのではなく、テキストを並行して生成する拡散型言語モデルMercuryを開発している企業です。Mercury Decideは2026年9月30日に公開されました。ドキュメントにはアーキテクチャの説明がないため、このモデルも拡散型かどうかは不明です。ドキュメントで確認できる仕様は次のとおりです。
- エンドポイントは
POST https://api.inceptionlabs.ai/v1/decisions、モデル名はmercury-decide。 - 選択肢形式の質問は1～255個の選択肢に対応し、スコアは1～10段階。
- チャット、ストリーミング、ツール呼び出しには対応せず、意思決定専用。
- 入力100万トークンあたり通常0.04 USD。現在は0.02 USDのキャンペーン価格ですが、終了日は発表されていません。
AAのランキングでは、Mercury Decideは「わからない」と答える能力が3位（32.0点。Microsoft-Decision-1とJevに次ぐ）です。一方、WildGuardTestの分類スコアは88.0点で最下位、応答速度も500ミリ秒で最も遅いモデルです。InceptionはJevBench v1.4のテスト結果をもとに「OpenRouterで最も賢い意思決定モデル」と宣伝していますが、AAのランキングでは5位です。
Celeris-1 Decision
Tom Hamerは2026年10月8日、Celeris-1 Decisionを「型付きの意思決定のために作られた拡散型言語モデル」と紹介しました。主な特徴は次のとおりです。
- エンドポイントは
POST https://inference.celeris.ai/celeris-1-decision/v1/systemone。Jev向けに作られたクライアントと互換性があり、OpenAI形式の別エンドポイントもあります。 x_celeris.explainパラメーターを使うと、追加料金なしで意思決定の説明を一文付けられます。ランキング掲載モデルで、この機能を持つのは同モデルのみです。- 提供元によると、質問1件の場合の中央値は67ミリ秒、1回のリクエストで50件を処理する場合は81ミリ秒（AWS us-east-1で測定）。
- オープンウェイトとファインチューニングには対応していません。
AAの計測でも高速さが確認されており、タスクあたり63ミリ秒で、Jevの2倍の速さです。ツール選択のスコアはGLiDEと同率で首位でした。一方、弱点は深刻です。「わからない」と答える指標は0.0で、答えを知らない場合も必ず推測します。
ポーランド語でのテスト：対象はMercury Decideのみ
Mercury DecideはOpenRouterで利用できるため、10月13日に実施したテストに含めました。テスト内容は、ポーランド語の店舗向け問い合わせ50件（7つの選択肢から担当部署を選び、緊急度を判定）と、アシスタントがツールを選ぶ10件の会話です。Celeris-1はOpenRouterで利用できず、APIの利用にはアカウントが必要だったため、テストしていません。以下の結果はポーランド語で行ったテストに基づきます。
| モデル | 担当部署（47件中） | 緊急度（50件中） | ツール（10件中） |
|---|---|---|---|
| Mercury Decide | 44 | 46 | 9 |
| 最も優れた意思決定モデル | 44 | 48 | 10 |
| Claude Haiku 5.5（low） | 45 | 46 | 10 |
- テストで最も低コスト：同じ種類のタスクを100万件処理した場合、キャンペーン価格で約4.4 USDと試算されます。Mercury Decideはポーランド語のテキストを効率よく処理し、1タスクあたりの平均は219トークンでした。
- 意思決定モデルの中で最も低速：ポーランドからOpenRouter経由で測定した中央値は619ミリ秒でした。それでもClaude Haiku 5.5の1,689ミリ秒より約3倍速い結果です。
- ツール選択：誤りは1件。顧客が2通目のメッセージで注文番号を伝えたにもかかわらず、モデルは追加情報を尋ねようとしました。
- 確信度：確信度が0.9以上のとき、46件中42件で担当部署を正しく判定しました。JevやDeciderより弱いフィルターです。
どちらを選ぶべきか
- Celeris-1 Decision：音声会話中の判断やエージェントの処理ループなど、応答速度を優先したい場合に向いています。短い説明を付けられる点も便利です。ただし、事実について尋ねる質問には注意が必要です。
- Mercury Decide：コストと手軽さを重視する場合に向いています。OpenRouterから利用でき、試用用の無料版もあります。判断に0.5秒かかっても問題ない用途に適しています。
- 総合スコアを重視するならJev 1.13、同程度のスコアで最も低コストのモデルを探すならDecider v1.1 27Bが候補です。
よくある質問
Mercury Decideの料金はいくらですか？
入力100万トークンあたり通常0.04 USDで、2026年10月13日時点のキャンペーン価格は0.02 USDです。OpenRouterでは無料版inception/mercury-decide:freeも利用できます。
Celeris-1 Decisionの料金はいくらですか？
入力100万トークンあたり0.04 USDで、出力は無料です。提供元は短い意思決定100万件あたり約8 USDと見積もっていますが、AAが独自のテストセットで算出した費用は100万タスクあたり31.6 USDです。
最速の意思決定モデルはどれですか？
Artificial Analysisによると、Celeris-1 Decisionが最速で、タスクあたりの応答時間の中央値は63ミリ秒です。ランキングで最も遅いのはMercury Decideで、500ミリ秒です。
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- Inception：Mercury Decideのドキュメント（2026年10月13日確認）
- OpenRouter：inception/mercury-decide
- InceptionのX投稿：Mercury Decideの公開（2026年9月30日）
- Celeris：Celeris-1 Decision（2026年10月8日）
- Artificial Analysis Decision Index v1.0（2026年10月13日）
- 独自テスト：2026年10月13日、ポーランドからOpenRouter経由で60件のタスクを実施。
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