Perplexity 的 Decider V1.2 模型现已在 AI Gateway 上线
内容提要
Perplexity 在 AI Gateway 上线 Decider V1.2 27B 与 Decider Flash V1.2 4B 两款多模态决策模型，可对文本、结构化记录和图像进行分类、路由与评分。模型支持布尔、选择和评分三类问题，返回概率结果，用于工单分流、标记损坏商品或转人工审核。27B 适合复杂判断，4B 适合高批量标注。
延伸解读
决策模型的核心机制：概率化输出
Decider V1.2 模型不直接给出“是/否”或单一类别，而是返回概率结果。布尔问题返回“是”的可能性，选择问题从你定义的类别中挑选，评分问题则依据有序标准评估。这种设计让应用能根据概率阈值灵活决策，例如将高概率工单自动分流，低概率转人工，提升自动化可靠性。
两款模型的分工：27B 与 4B 的适用场景
27B 模型适合需要细致判断和复杂评分标准的任务，如处理模糊的客户投诉；4B 模型则针对高批量、标准明确的场景，如简单标签分类或路由。选择时需权衡判断精度与处理成本，避免用大模型处理简单任务造成浪费。
多模态与多问题共享输入
模型支持文本、结构化记录和图像输入，且一次请求可包含多个问题，共享同一输入。例如，对一张损坏商品图片，可同时询问“是否损坏”和“损坏程度评分”。这减少了重复传输数据的开销，适合需要多维度评估的审核流程。
成本与集成注意事项
通过 AI Gateway 调用时，推理按提供商定价计费，无加价或平台费，BYOK 亦然。决策请求会记录在请求日志中并计入支出预算。集成时需注意图像需以 base64 嵌入 JSON，且不同 API（AI SDK、Decisions API、TypeSafe 兼容）的调用方式略有差异。
Q&A
Perplexity Decider V1.2 是什么？
Perplexity Decider V1.2 是 Perplexity 在 AI Gateway 上线的多模态决策模型，包含 27B 和 Flash 4B 两个版本，用于对文本、结构化记录和图像进行分类、路由和评分。
Decider V1.2 支持哪些类型的问题？
支持三种类型：布尔问题（返回 yes 的概率）、选择问题（从你定义的类别中选择）、评分问题（根据有序评分标准评估内容）。
Decider V1.2 27B 和 Flash V1.2 4B 有什么区别？
27B 是较大模型，适合细微判断和详细评分标准；Flash 4B 是较小模型，适合高批量标注、过滤和具有明确标准的路由。
Decider V1.2 模型有哪些实际应用场景？
可用于工单分流、标记损坏商品、或将不确定的决策转交人工审核。
如何在 AI Gateway 上调用 Decider V1.2 模型？
可以通过 AI SDK、Decisions API 或 TypeSafe 兼容 API 调用。例如使用 AI SDK 的 experimental_decide 函数，指定模型和问题即可。
使用 AI Gateway 调用 Decider 模型如何计费？
推理使用提供商定价，无加价或平台费。即使通过 BYOK 提供自己的提供商凭证也适用。决策请求会记录在请求日志中并计入支出预算。
