Die besten KI-Entscheidungsmodelle 2026

KI-Entscheidungsmodelle: Von 12 getesteten Angeboten liegen derzeit Perplexity Decider (pplx-decider), Shieldstral 1.0 3B und d3-turbo (vLLM Semantic Router) vorn. Alle sind nach unserer Bewertung sortiert, mit Preis, unserem Fazit und für wen sie sich eignen.

Von Andrew Miller · Aktualisiert am 31. Okt. 2026 · So testen wir

So ist das Ranking entstanden: nach unserer Bewertung (maximal 5 Punkte), aus Tests auf Grundlage der Preise, Dokumentation und Richtlinien des jeweiligen Produkts sowie unabhängiger Benchmarks, wo es sie gibt, jeweils geprüft an dem im Test genannten Datum. Wir erhalten keine Affiliate-Provisionen.

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   Perplexity Decider (pplx-decider)

   Ein Entscheidungsmodell, das du herunterladen kannst, das Bilder liest und für weniger als die Hälfte des Preises von Jev läuft, und das auf Tests, auf die niemand trainieren kann, deutlich besser abschneidet als Jev.

   Am besten für: Teams, die starke typisierte Entscheidungen über Text und Bilder wollen, entweder über eine günstige API oder auf eigenen GPUs.

   Preis: API: pplx-decider-v1.2 0,02 $ und Flash 0,01 $ pro 1M Eingabe-Tokens; Ausgabe kostenlos, keine Gebühr pro Anfrage. Gewichte kostenlos unter Apache 2.0.

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   4.5/5
2. 2
   

   Shieldstral 1.0 3B

   Ein kleines, offenes Moderationsmodell, das sich ohne Nachtraining an deine eigenen Regeln anpasst und in Mistrals Tests mit einem 20B-Konkurrenten gleichzieht; jede weitere Richtlinie kostet einen weiteren Durchgang.

   Am besten für: Teams, die eine eigene Moderations- oder Guardrail-Schicht bauen und eigene Richtlinien für Text und Bilder durchsetzen müssen, ohne ein Modell nachzutrainieren.

   Preis: Kostenlose offene Gewichte unter Apache 2.0, zugangsbeschränkt auf Hugging Face; nur zum Selbsthosten, auf einer einzelnen GPU mit 16 GB in BF16.

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   4.2/5
3. 3
   

   d3-turbo (vLLM Semantic Router)

   d3-turbo verdient seinen Platz, wenn einer Eingabe viele Fragen gegenüberstehen, und kostet mehr als d3-flash, wenn es nur eine ist.

   Am besten für: Teams mit GPUs, die zum selben Text, Bild oder Video viele Ja/Nein-, Auswahl- oder Positionsfragen stellen und offene Gewichte wollen.

   Preis: Kostenlose Gewichte unter Apache 2.0. Keine kostenpflichtige gehostete API; eine kostenlose öffentliche API mit Logging und ohne SLA.

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   4.1/5
4. 4
   

   d3 (vLLM Semantic Router)

   Stark, offen und leicht auf vLLM bereitzustellen, doch neun Tage nach dem Start machte das eigene d3-turbo es zu der Version, von der man migriert.

   Am besten für: Teams, die bereits vLLM betreiben, ein offenes Entscheidungsmodell für Prüfungen von Text, Bild oder Video auf eigenen GPUs wollen und gegen diesen Checkpoint validiert haben.

   Preis: Kostenlose Gewichte unter Apache 2.0. Keine kostenpflichtige gehostete API; die kostenlose öffentliche Demo bedient inzwischen d3-turbo.

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   4.0/5
5. 5
   

   Jev

   Jev hat typisierte Entscheidungen zum Produkt gemacht, und offene Modelle haben es inzwischen bei Wertung und Preis überholt.

   Am besten für: Teams, die eine gehostete, günstige API für Text-Routing, Triage und Ja/Nein-Schranken wollen, ohne eigene GPUs zu betreiben.

   Preis: 0,042 $ pro 1 Mio. Input-Tokens (42 $ pro Milliarde); Output-Tokens sind kostenlos. Gleicher Preis bei langem Kontext. Enterprise-Limits über den Vertrieb.

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   3.8/5
6. 6
   

   DecisionNode

   DecisionNode beantwortet mehr Arten von Fragen als Jev zum selben Preis, aber jede Zahl dahinter stammt von Bynn selbst und ist vorläufig, und deine Anfragen trainieren die Modelle, solange du nicht widersprichst.

   Am besten für: Teams, die typisierte Entscheidungen über Bilder und Video, einschließlich Koordinaten, hinter einer einzigen API brauchen und bereit sind, vorher das Training abzuschalten und selbst zu evaluieren.

   Preis: DecisionNode 0,042 $ und Flash 0,035 $ pro 1M Eingabe-Tokens; Bilder und Video 0,09 $ bzw. 0,08 $ pro 1M; Ausgabe kostenlos; Batch 30% bzw. 50% günstiger. Kostenloses Tageskontingent von 50 Flash- und 20 DecisionNode-Anfragen. Edge-Gewichte kostenlos unter AGPL-3.0; kommerzielle Lizenz auf Anfrage.

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   3.7/5
7. 7
   

   ScaleDown Constrained Decoding Models (Classify, Extract, Summarize)

   Die Preise sind echt und der Klassifikator ist gut, aber die Zahlen zum Start eilten den Belegen voraus, und die Jev-Kompatibilität kostet mehr, als es scheint.

   Am besten für: Teams, die für Routing, Tagging oder Feldextraktion Preise von Flaggschiffmodellen zahlen, einen günstigen gehosteten Ersatz suchen und ihn zuerst auf eigenen gelabelten Daten testen wollen.

   Preis: 0,05 $ pro 1 Mio. Text-Input-Tokens, 0,15 $ pro 1 Mio. Bild-Input-Tokens, Output kostenlos; 1 Mio. kostenlose Tokens für neue Konten. OpenRouter: 0,04 $ mit 20 % Rabatt. Enterprise: dedizierte Instanz oder Lizenz zum Selbsthosten, nach Angebot.

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   3.7/5
8. 8
   

   Clef

   Clef ergibt in einem Cloudflare Worker Sinn und fast nirgends sonst: Perplexitys Decider schneidet besser ab, liest ebenfalls Bilder und kostet ein Zwölftel.

   Am besten für: Teams, die bereits auf Cloudflare Workers arbeiten, typisierte Entscheidungen über Bilder direkt neben ihrem Code wollen und Datenbedingungen höher gewichten als Ranglistenplätze.

   Preis: Workers AI: 0,24 $ pro 1 Mio. Input-Tokens (Bilder zählen als Input, höchstens 1.024 Tokens pro Bild); Output kostenlos. Gewichte kostenlos unter Apache 2.0.

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   3.6/5
9. 9
   

   GLiNER2.5-Decide

   GLiNER2.5-Decide ist ein schneller, ehrlicher Label-Klassifikator, der bei Fastinos Aufgaben gut abschneidet und bei denen aller anderen weit zurückliegt.

   Am besten für: Ingenieure, die günstiges Intent-Routing, Moderation oder Spam-Entscheidungen nur auf der CPU brauchen und auf eigenen Labels feinabstimmen können.

   Preis: Kostenlose Gewichte und Bibliothek unter Apache 2.0. Fastinos gehosteter Fine-Tuning-Agent ist ein separates Produkt.

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   3.6/5
10. 10
    

    Decision-2.0-Nox-4B (vLLM Semantic Router)

    Ehrliche Zahlen und gute Kalibrierung unter Apache 2.0, aber mit 40,75 im Community-Index liegt es neun Punkte hinter dem hauseigenen d3-mini.

    Am besten für: Ingenieure, die einen kleinen, selbst gehosteten, freizügig lizenzierten Textklassifikator brauchen, dessen Wahrscheinlichkeiten sich für Schwellenwerte eignen.

    Preis: Kostenlose Gewichte unter Apache 2.0; kein gehosteter Endpunkt für dieses Modell.

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    3.4/5
11. 11
    L

    Laya

    Sehr schnell und wirklich offen, ab Werk bei schwierigen Entscheidungen aber nahe am Raten: eine Basis zum Feinjustieren, kein Ersatz für Jev.

    Am besten für: Teams mit eigenen gelabelten Entscheidungsdaten, die ein winziges, selbst gehostetes Modell für schnelles Routing oder Guardrails feinjustieren wollen.

    Preis: Kostenlose Gewichte und Python-Paket unter Apache 2.0. Keine gehostete kostenpflichtige API; du betreibst es selbst.

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    3.4/5
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    d1-omni-600M

    Eher eine Kuriosität als ein Baustein: winzig und schnell, aber auf Platz 228 von 247 im Decision Index der Community, und der eigene Hersteller hat es schon ersetzt.

    Am besten für: Forschende und Bastler, die testen, wie weit ein audiofähiges Entscheidungsmodell schrumpfen kann, nicht Teams, die einen Klassifikator für die Produktion auswählen.

    Preis: Kostenlose Gewichte unter der LFM Open License v1.0; kommerzielle Nutzung braucht ab 10 Millionen $ Jahresumsatz eine Lizenz von Liquid AI. Kein gehosteter Endpunkt für diesen Checkpoint.

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    3.0/5