Mercury Decide e Celeris-1: confronto tra velocità e prezzi

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Mercury Decide di Inception e Celeris-1 Decision di Celeris sono due nuovi modelli decisionali di aziende note per i modelli linguistici a diffusione, che generano testo in parallelo invece che parola per parola. Nell’Artificial Analysis Decision Index del 13 ottobre 2026 hanno ottenuto quasi lo stesso punteggio: 52,7 e 52,3 punti, rispettivamente al 5° e al 6° posto su 11. Per il resto, però, sono molto diversi: Celeris-1 è il modello più veloce della classifica, con 63 ms, mentre Mercury Decide è il più lento, con 500 ms. In compenso costa poco ed è disponibile tramite OpenRouter, anche in una versione gratuita. Trovi una panoramica della categoria nella guida ai modelli decisionali AI.

Confronto nella classifica di Artificial Analysis

Mercury Decide di Inception

Inception sviluppa Mercury, una famiglia di modelli linguistici a diffusione che genera testo in parallelo, invece che un token alla volta. Mercury Decide è stato lanciato il 30 settembre 2026. La documentazione non ne descrive l’architettura, quindi non è chiaro se anche questo sia un modello a diffusione. Ecco cosa sappiamo dalla documentazione:

• endpoint POST https://api.inceptionlabs.ai/v1/decisions, modello mercury-decide;
• domande a scelta con da 1 a 255 opzioni e punteggi con da 1 a 10 livelli;
• niente chat, streaming o chiamate agli strumenti: solo decisioni;
• prezzo standard di 0,03567 EUR (0,04 USD), attualmente in promozione a 0,01783 EUR (0,02 USD) per milione di token in ingresso, senza una data di scadenza indicata.

Nella classifica AA Mercury Decide è terzo nel riconoscere quando non sa una risposta (32,0, dopo Microsoft-Decision-1 e Jev), ma è il più debole nella classificazione WildGuardTest (88,0) e il più lento (500 ms). Inception lo promuove come «il modello decisionale più intelligente su OpenRouter», sulla base del test JevBench v1.4; nella classifica AA è al 5° posto.

Celeris-1 Decision

L’8 ottobre 2026 Tom Hamer ha descritto Celeris-1 Decision come un «modello linguistico a diffusione progettato per decisioni tipizzate». Le caratteristiche principali:

• endpoint POST https://inference.celeris.ai/celeris-1-decision/v1/systemone, compatibile con i client sviluppati per Jev, più un secondo endpoint in stile OpenAI;
• motivazione facoltativa di una frase per la decisione, tramite il parametro x_celeris.explain, senza costi aggiuntivi: è l’unico modello in classifica a offrire questa opzione;
• secondo il produttore, tempo mediano di 67 ms per una domanda e 81 ms per 50 domande in un’unica richiesta, misurato da AWS us-east-1;
• niente pesi aperti né possibilità di fine-tuning.

La misurazione di AA conferma la velocità: 63 ms per attività, il doppio della velocità di Jev. Celeris-1 ottiene anche il miglior risultato, a pari merito con GLiDE, nella scelta degli strumenti. Ha però un punto debole importante: il valore dell’indicatore «non lo so» è 0,0. Quando non conosce la risposta, il modello tira sempre a indovinare.

Il mio test in polacco: solo Mercury Decide

Ho incluso Mercury Decide nel mio test del 13.10 perché è disponibile su OpenRouter: ho usato 50 richieste di assistenza a un negozio, con scelta del reparto tra 7 opzioni e valutazione dell’urgenza, e 10 conversazioni in cui l’assistente doveva scegliere uno strumento. Il test è stato svolto in polacco. Celeris-1 non è disponibile su OpenRouter e la sua API richiede un account, quindi non l’ho testato.

• Il più economico nel mio test: un milione di attività di questo tipo sarebbe costato circa 3,92 EUR (4,4 USD) al prezzo promozionale. Mercury Decide elabora il testo polacco in modo efficiente: in media 219 token per attività.
• Il più lento tra i modelli decisionali: tempo mediano di 619 ms dalla Polonia tramite OpenRouter, ma comunque quasi 3 volte più veloce di Claude Haiku 5.5 (1689 ms).
• Uso degli strumenti: un errore: dopo che il cliente aveva fornito il numero dell’ordine in un secondo messaggio, il modello ha continuato a chiedere informazioni.
• Affidabilità: quando la confidenza era almeno 0,9, ha individuato il reparto corretto in 42 richieste su 46: un filtro meno efficace di quello di Jev o Decider.

Quale scegliere

• Celeris-1 Decision è adatto quando conta la velocità di risposta, per esempio per decidere durante una conversazione vocale o nel ciclo di un agente, e può essere utile una breve motivazione. Fai attenzione alle domande fattuali.
• Mercury Decide è una scelta da valutare quando contano il costo e la facilità di accesso, grazie a OpenRouter e alla versione gratuita per le prove, e mezzo secondo per decisione non è un problema.
• Se ti interessa il risultato complessivo, scegli Jev 1.13; se vuoi il costo più basso con un punteggio simile, Decider v1.1 27B.

Domande frequenti

Quanto costa Mercury Decide?

Il prezzo standard è 0,03567 EUR (0,04 USD) per milione di token in ingresso; in promozione costa 0,01783 EUR (0,02 USD), secondo i dati del 13.10.2026. Su OpenRouter è disponibile anche la versione gratuita inception/mercury-decide:free.

Quanto costa Celeris-1 Decision?

Costa 0,03567 EUR (0,04 USD) per milione di token in ingresso; l’output è gratuito. Il produttore stima un costo di circa 7,13 EUR (8 USD) per un milione di decisioni brevi. AA ha calcolato 28,18 EUR (31,6 USD) per un milione di attività del proprio set.

Qual è il modello decisionale più veloce?

Secondo Artificial Analysis, è Celeris-1 Decision, con un tempo mediano di 63 ms per attività. Il più lento della classifica è Mercury Decide, con 500 ms.

Gli importi in EUR sono conversioni indicative dei prezzi in USD, non prezzi locali di acquisto. Cambio di riferimento BCE del 20.10.2026: 1 EUR = 1,1215 USD. Fonte: BCE.

Fonti

• Inception: Mercury Decide - documentazione (consultata il 13.10.2026)
• OpenRouter: inception/mercury-decide
• Inception su X: lancio di Mercury Decide (30.09.2026)
• Celeris: Celeris-1 Decision (8.10.2026)
• Artificial Analysis Decision Index v1.0 (13.10.2026)
• Test personale: 13.10.2026, 60 attività tramite OpenRouter dalla Polonia. Il test è stato svolto in polacco.

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