Was ist DecisionNode?
DecisionNode ist ein gehostetes „System One“-Entscheidungsmodell von Bynn Intelligence, Inc., einer Delaware-Corporation mit Sitz in San Francisco. Wie Jev schreibt es keinen Text: Du schickst einen Zustand (Text, JSON, bis zu 16 Bilder oder Video als Einzelbilder) und benannte Fragen an POST /v1/decide, und es beantwortet alle Fragen in einem Durchgang. Es kennt sechs Antworttypen: choice, score, truth (die Wahrscheinlichkeit, dass eine Aussage wahr ist), number, point und box, wobei die letzten beiden Koordinaten in einem Bild liefern. Ein zweiter Endpunkt, /v1/systemone, akzeptiert das Format aus noul, choice, score und box, das Jev-artige Clients und Benchmark-Harnesses verwenden.
Auf Bynns eigenen GPUs laufen zwei gehostete Modelle: DecisionNode, das genauere, und DecisionNode Flash, das schnellere und günstigere, beide derzeit in Version 0.9.1-rc1 mit 64K Tokens Kontext. Ausgabe-Tokens sind kostenlos; die Eingabe kostet 0,042 $ bzw. 0,035 $ pro Million Tokens. Optionale „Booster“ ergänzen spezialisierte Auswertungen jedes Bildes, etwa Altersschätzung, Erkennung von KI-Bildern, Gesichtserkennung und OCR, zu einem Preis pro Bild.
Zwei Modelle mit offenen Gewichten, DecisionNode Edge (2,21B Parameter, feinabgestimmt aus Qwen3.5-2B-Base) und Edge Mini (0,85B, aus Qwen3.5-0.8B-Base), wurden am 22. Oktober 2026 unter AGPL-3.0 auf Hugging Face veröffentlicht, mit einer kommerziellen Lizenz von Bynn für geschlossene Produkte. Sie nehmen dieselbe Anfrage entgegen wie die API und laufen offline.
Lohnt sich DecisionNode?
DecisionNode ist die breiteste kostenpflichtige Entscheidungs-API, die wir getestet haben, und die am wenigsten erprobte. Über die choice-, score- und Ja/Nein-Fragen hinaus, die jeder Konkurrent beantwortet, liest es Zahlen auf einem Raster ab und liefert Punkte und Boxen in Bildern. Auf Bynns eigener Rangliste erreicht das volle Modell über 15 Text-Suites im Schnitt 0,817, gegenüber 0,803 für Jev 1.13, 0,786 für Cloudflares Clef 27B und 0,746 für pplx-decider-27b. Bynn kennzeichnet jede dieser Zahlen als „Preliminary results, October 2026“, gemessen von Bynn auf Entwicklungs-Splits mit 25.134 Einträgen. Wir haben keinen unabhängigen Test und keine Presseberichte gefunden; Bynn bat das Projekt JevBench am 25. Oktober, die Modelle zu testen, und der Maintainer antwortete, man werde sich erst nach einem eigenen Lauf äußern.
Die Suite-Tabelle ist ungewöhnlich offen. DecisionNode liegt bei Prompt Injection 16,8 Punkte und bei Regeln und Richtlinien 5,2 Punkte vor Jev, aber beim Wissen in MMLU-Pro 12,8 Punkte und bei neuen Aufgabenfamilien 3,5 Punkte dahinter, und die meisten übrigen Abstände liegen innerhalb der eigenen 95%-Intervalle. Flash fällt bei MMLU-Pro auf 0,572. Bei gerenderten Szenen erreicht pplx-decider-27b 0,809, DecisionNode 0,762. Die Kalibrierung, mit der das Produkt verkauft wird, ist noch nicht belegt: Laut Benchmark-Seite kommen Kalibrierungsergebnisse pro Antworttyp mit dem vollständigen Lauf, und die Konfidenz bei point und box gilt als noch nicht kalibriert.
Die Geschwindigkeitsangaben verdienen dieselbe Vorsicht. Das Rennen gegen GPT-5.6 Luna auf der Startseite, 25 ms gegen 3,78 Sekunden für sechzehn Prüfungen, ist als „Mock timings“ gekennzeichnet: Es beruht auf Medianwerten und Listenpreisen, nicht auf einem aufgezeichneten Lauf. Bynns gemessener Wert sind 19 ms Ende-zu-Ende für eine kurze Flash-Anfrage, gegenüber 1.300 ms für das Chatmodell. Bynns eigene JevBench-Einreichung meldet aber Mediane von 0,19 s für Flash und 0,35 s für DecisionNode aus Frankfurt mit einer neuen Verbindung pro Anfrage. Die echte Latenz hängt also stark vom Netz ab.
Beim Preis zieht es mit Jev gleich, ein Schnäppchen ist es nicht: 0,042 $ pro Million Eingabe-Tokens ist Jevs Preis, und pplx-decider-v1.2 verlangt 0,02 $, mit offenen Gewichten unter Apache 2.0. Die Datenbedingungen verdienen vor dem ersten Aufruf Aufmerksamkeit. Anfragen und Antworten werden 30 Tage gespeichert und dürfen, sofern ein Workspace nicht widerspricht, Bynns Modelle trainieren und in Datensätze und Modelle einfließen, die Bynn nach Entfernung von Kennungen „may license or sell“, also lizenzieren oder verkaufen darf. Zero Retention ist in jedem Tarif kostenlos, muss aber per E-Mail beantragt werden. Die Edge-Modelle sind eine echte Option für Offline-Arbeit, Edge erreicht auf derselben Rangliste 74,2%. AGPL-3.0 verpflichtet aber jeden, der ein verändertes Edge über ein Netzwerk anbietet, den Quellcode zu veröffentlichen.
Wo es sich lohnt
Ein Robotik-Ingenieur in einem 15-köpfigen Team für Lagerautomatisierung
Im Bild einer Bandkamera das nächste zu greifende Paket finden und beschädigte markieren
Point- und box-Fragen liefern Pixelkoordinaten mit einer Präsenzwahrscheinlichkeit. Laut Bynn ist das das Feld, an dem du Entscheidungen festmachen solltest, weil die Konfidenz für die Position noch nicht kalibriert ist. Auf Bynns 300 zurückgehaltenen Fotos setzt DecisionNode eine Box in 92,7% der Fälle mit IoU 0,5 oder besser, Edge in 85,0%; Bynns Bedingungen verbieten den Einsatz als alleinige Steuerung einer Maschine.
Eine Leiterin für Trust and Safety bei einem Marktplatz, der 2 Millionen Angebote im Monat prüft
Jedes neue Angebot vor der Freischaltung anhand schriftlicher Richtlinien bewerten
Bei etwa 500 Eingabe-Tokens pro Angebot sind das 1 Milliarde Tokens: 35 $ im Monat mit Flash, 17,50 $ als Batch-Jobs oder 42 $ mit DecisionNode, Ausgabe kostenlos. Flash-Antworten mit geringer Konfidenz lassen sich mit DecisionNode nachprüfen. Schalte vorher das Modelltraining ab und beantrage Zero Retention, denn Angebote enthalten Verkäuferdaten.
Ein Plattform-Ingenieur bei einem 30-köpfigen Insurtech, das bereits Jev aufruft
Einen zweiten Anbieter für Entscheidungen vergleichen, ohne die Integration neu zu schreiben
Der Endpunkt /v1/systemone nimmt noul-, choice-, score- und box-Fragen im System-One-Format an, sodass ein bestehendes Harness einfach auf eine neue Basis-URL zeigen kann. Beide Modelle kosten höchstens 0,042 $ pro Million Eingabe-Tokens. Entscheidend ist also die Genauigkeit bei deinen eigenen Schadensfällen, nicht der Preis; Schadensentscheidungen über Personen brauchen laut Bynns Bedingungen eine menschliche Prüfung.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Melde dich per E-Mail-Link oder Google an, lade ein Guthaben im Voraus auf und schick einen curl-Aufruf an POST /v1/decide; SDKs gibt es für Python, TypeScript, Go, Java, .NET, PHP, Ruby und Rust. Edge installierst du mit pip install decisionnode-edge (Python 3.10 oder neuer), es stellt denselben Endpunkt auf localhost bereit.
- Integrationen
- Ein MCP-Server stellt die Fragetypen als Agenten-Tools bereit, und Bynn veröffentlicht einen ROS-2-Node und eine MQTT-Bridge. Sessions streamen Entscheidungen über einen WebSocket für Schleifen mit mehr als 10 pro Sekunde, und Batch-Jobs laufen innerhalb von 24 Stunden.
- Daten und Datenschutz
- Anfragen und Antworten werden nach 30 Tagen gelöscht und dienen dem Training und der Verbesserung von Bynns Modellen, sofern der Workspace nicht widerspricht; Zero Retention gibt es in jedem Tarif per Mail an privacy@bynn.com. Bynn hat einen SOC-2-Bericht und eine Zertifizierung nach ISO 27001:2022, unterzeichnet auf Anfrage HIPAA Business Associate Agreements und bietet einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Artikel 28.
- Kosten im großen Maßstab
- 1 Milliarde Eingabe-Tokens im Monat kosten 35 $ mit Flash oder 42 $ mit DecisionNode, als Batch-Jobs die Hälfte bzw. 70% davon; Bilder kosten bei DecisionNode 0,09 $ pro 1M Tokens, etwa 1.026 Tokens für ein Bild mit 1.024 x 1.024 Pixeln. Edge läuft auf einer GPU mit 6 GB für Eingaben bis etwa 8.000 Tokens und braucht 9,5 ms auf einer RTX PRO 6000 oder 0,46 s auf einer Ryzen-7-9800X3D-CPU.
- Grenzen
- 64K Tokens und 16 Bilder pro Anfrage; Standard-Rate-Limits von 40 Anfragen und 100.000 Eingabe-Tokens pro Sekunde und Workspace. Eine DecisionNode-Anfrage ohne freie Kapazität beantwortet Flash, zum Flash-Preis und in der Antwort benannt, außer du schickst "fallback": false; Edge wurde nur bis 8.192 Tokens evaluiert und hat weder Video noch Booster.
Was gut ist
- Sechs Antworttypen, darunter number, point und box
- 0,817 gegenüber 0,803 für Jev auf Bynns 15 Suites (selbst gemeldet, vorläufig)
- Ausgabe kostenlos; Flash für 0,035 $ und Batch-Flash für 0,0175 $ pro 1M Eingabe
- Offene Edge-Modelle mit 4,43 GB (BF16) und 0,8 GB (8-Bit-Mini)
Was nicht
- Trainiert standardmäßig auf Anfragen; Widerspruch gilt pro Workspace
- Kalibrierungsergebnisse noch nicht veröffentlicht; keine unabhängigen Tests
- 12,8 Punkte hinter Jev beim Wissen in MMLU-Pro
- Edge steht unter AGPL-3.0; geschlossene Produkte brauchen eine kostenpflichtige Lizenz
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.
Alternativen zu DecisionNode
DecisionNode: häufige Fragen
- Lohnt sich 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. Wir bewerten es mit 3.7 von 5.
- Was kostet DecisionNode?
- 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.
- Welche Nachteile hat DecisionNode?
- Trainiert standardmäßig auf Anfragen; Widerspruch gilt pro Workspace; Kalibrierungsergebnisse noch nicht veröffentlicht; keine unabhängigen Tests; 12,8 Punkte hinter Jev beim Wissen in MMLU-Pro; Edge steht unter AGPL-3.0; geschlossene Produkte brauchen eine kostenpflichtige Lizenz.
- Für wen eignet sich DecisionNode?
- 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.
- Was kostet DecisionNode für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- 1 Milliarde Eingabe-Tokens im Monat kosten 35 $ mit Flash oder 42 $ mit DecisionNode, als Batch-Jobs die Hälfte bzw. 70% davon; Bilder kosten bei DecisionNode 0,09 $ pro 1M Tokens, etwa 1.026 Tokens für ein Bild mit 1.024 x 1.024 Pixeln. Edge läuft auf einer GPU mit 6 GB für Eingaben bis etwa 8.000 Tokens und braucht 9,5 ms auf einer RTX PRO 6000 oder 0,46 s auf einer Ryzen-7-9800X3D-CPU.
- Ist DecisionNode sicher für Firmendaten?
- Anfragen und Antworten werden nach 30 Tagen gelöscht und dienen dem Training und der Verbesserung von Bynns Modellen, sofern der Workspace nicht widerspricht; Zero Retention gibt es in jedem Tarif per Mail an privacy@bynn.com. Bynn hat einen SOC-2-Bericht und eine Zertifizierung nach ISO 27001:2022, unterzeichnet auf Anfrage HIPAA Business Associate Agreements und bietet einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Artikel 28.
- Was sind die besten Alternativen zu DecisionNode?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind Jev, Perplexity Decider (pplx-decider), Clef, d3-turbo (vLLM Semantic Router), LFM3 und ScaleDown Constrained Decoding Models (Classify, Extract, Summarize).
Antworten geprüft am 28. Okt. 2026.