DecisionNodeとは？
DecisionNodeは、サンフランシスコに拠点を置くデラウェア州法人Bynn Intelligence, Inc.によるホスト型の「System One」判定モデルです。Jevと同じくテキストは書き出しません。状態（テキスト、JSON 、最大16枚の画像、またはフレーム化した動画）と名前付きの質問をPOST /v1/decideに送ると、1回のパスですべての質問に答えます。回答の種類は6つで、choice、score、truth（文が真である確率）、number、point、boxです。最後の2つは画像内の座標を返します。2つ目のエンドポイント/v1/systemoneは、Jev形式のクライアントやベンチマークのハーネスが使うnoul、choice、score、boxの形式を受け付けます。
Bynn自身のGPU上でホストされるモデルは2つあります。精度の高いDecisionNodeと、高速で安価なDecisionNode Flashで、どちらも現在バージョン0.9.1-rc1、コンテキストは64Kトークンです。出力トークンは無料で、入力は100万トークンあたり$0.042と$0.035です。オプションの「ブースター」は、年齢推定、AI生成画像の検出、顔認識、OCRなど、各画像の専門的な読み取りを画像1枚ごとの料金で追加します。
オープンウェイトのモデル2つ、DecisionNode Edge（21.1億パラメータ、Qwen3.5-2B-Baseからファインチューニング）とEdge Mini（8.5億、Qwen3.5-0.8B-Baseから）は、2026年10月22日にAGPL-3.0でHugging Faceに公開されました。クローズドな製品向けにはBynnの商用ライセンスがあります。APIと同じリクエストを受け付け、オフラインで動作します。
DecisionNodeは使う価値があるか？
DecisionNodeは、これまでレビューした有料の判定APIの中で最も幅広く、最も実績のないものです。どの競合も答えるchoice、score、yes/noの質問に加え、グリッド上の数値を読み取り、画像内のポイントやボックスを返します。Bynn自身のボードでは、フルモデルが15のテキストスイートの平均で0.817とされ、Jev 1.13の0.803、CloudflareのClef 27Bの0.786、pplx-decider-27bの0.746を上回ります。Bynnはこれらの数値すべてに「Preliminary results, October 2026」と表示しており、25,134項目の開発用データ分割でBynnが測定したものです。独立したテストや報道は見つかりませんでした。BynnはJevBenchプロジェクトに10月25日にモデルの実行を依頼し、メンテナーは自らの実行を終えてから評価を示すと回答しています。
スイート別の表は珍しく率直です。DecisionNodeはプロンプトインジェクションでJevを16.8ポイント、ルールとポリシーで5.2ポイント上回りますが、MMLU-Proの知識では12.8ポイント、新しいタスク群では3.5ポイント下回り、その他の差の多くは自らの95%区間の内側に収まっています。FlashはMMLU-Proで0.572まで落ちます。レンダリングされたシーンでは、pplx-decider-27bが0.809で、DecisionNodeは0.762です。製品の売りである較正はまだ示されていません。ベンチマークのページには、種類別の較正結果はフル実行とともに公開するとあり、pointとboxの確信度はまだ較正されていないと説明されています。
速度の主張も同じく慎重に扱うべきです。ホームページのGPT-5.6 Lunaとの比較、16件のチェックで25 ms対3.78秒というものは「Mock timings」と表示されており、記録された実行ではなく中央値と定価から組み立てたものです。Bynnの実測値は、短いFlashリクエストでエンドツーエンド19 ms、チャットモデルでは1,300 msです。しかし、自社のJevBenchへの提出では、リクエストごとに新しい接続を張ったフランクフルトからの中央値がFlashで0.19秒、DecisionNodeで0.35秒と報告されており、実際の遅延はネットワークに大きく左右されます。
価格はお買い得というよりJevと同等です。100万入力トークン あたり$0.042はJevと同じ価格で、pplx-decider-v1.2は$0.02で、重みもApache 2.0で公開されています。最初の呼び出しの前に、データの条件に注意すべきです。リクエストと回答は30日間保存され、ワークスペースがオプトアウトしない限り、Bynnのモデルの学習に使われることがあり、識別子を取り除いたうえで、Bynnが「ライセンス供与または販売する可能性がある」データセットやモデルの構築にも使われます。ゼロ保持はすべてのプランで無料ですが、メールで申請する必要があります。Edgeモデルはオフライン作業の現実的な選択肢で、同じボードでEdgeは74.2%ですが、AGPL-3.0では、改変したEdgeをネットワーク越しに提供する者はそのソースを公開する義務を負います。
真価を発揮する場面
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pointとboxの質問は、存在確率付きでピクセル座標を返します。位置の確信度はまだ較正されていないため、判定の基準にすべきはこの存在確率だとBynnはしています。Bynnが取り分けた300枚の写真では、DecisionNodeは92.7%、Edgeは85.0%の割合でIoU 0.5以上のボックスを置きます。Bynnの規約では、機械の唯一の制御手段として使うことは禁止されています。
月200万件の出品を審査するマーケットプレイスのトラスト＆セーフティ責任者
公開前にすべての新規出品を、文書化されたポリシーに照らして採点する
出品1件あたり約500入力トークンとすると10億トークンで、Flashでは月$35、batchジョブなら$17.50、DecisionNodeでは$42で、出力は無料です。確信度の低いFlashの回答はDecisionNodeで再確認できます。出品には出品者のデータが含まれるため、先にモデルの学習をオフにし、ゼロ保持を申請してください。
すでにJevを呼び出している従業員30人のインシュアテック企業のプラットフォームエンジニア
連携を書き直さずに、2社目の判定ベンダーを比較する
/v1/systemoneエンドポイントはSystem One形式のnoul、choice、score、boxの質問を受け付けるため、既存のハーネスはベースURLを変えるだけで使えます。どちらのモデルも100万入力トークンあたり$0.042以下なので、比べるべきは価格ではなく自社の保険金請求での精度です。Bynnの規約では、人に関する請求の判定には人間による確認が必要です。
導入前に確認すること
- 導入
- メールのリンクかGoogleでサインインし、残高を前払いして、POST /v1/decideにcurlを1回送ります。SDKはPython、TypeScript、Go、Java、.NET、PHP、Ruby、Rust向けがあります。Edgeはpip install decisionnode-edge（Python 3.10以降）でインストールでき、localhostで同じエンドポイントを提供します。
- 連携
- MCPサーバーが質問の種類をエージェントのツールとして公開し、BynnはROS 2ノードとMQTTブリッジも公開しています。毎秒10回を超えるループでは、セッションがWebSocket経由で判定をストリーミングし、batchジョブは24時間以内に実行されます。
- データとプライバシー
- リクエストと回答は30日後に削除され、ワークスペースがオプトアウトしない限り、Bynnのモデルの学習と改善に使われます。ゼロ保持はprivacy@bynn.comに連絡すればすべてのプランで利用できます。BynnはSOC 2レポートとISO 27001:2022認証を持ち、要望に応じてHIPAAのビジネスアソシエイト契約を結び、第28条の条項を含むDPAを提供しています。
- 大規模利用時のコスト
- 月10億入力トークンでFlashは$35、DecisionNodeは$42で、batchジョブならその半額または70%の金額です。画像はDecisionNodeで100万トークンあたり$0.09で、1,024 x 1,024の画像は約1,026トークンです。Edgeは約8,000トークンまでの入力なら6 GBのGPUで動き、RTX PRO 6000で9.5 ms、Ryzen 7 9800X3DのCPUで0.46秒かかります。
- 制限
- 1リクエストあたり64Kトークン、画像16枚まで。既定のレート制限はワークスペースあたり毎秒40リクエスト、100,000入力トークンです。空き容量がない場合、DecisionNodeへのリクエストは"fallback": falseを送らない限りFlashが回答し、料金はFlashのもので、応答にその旨が示されます。Edgeは8,192トークンまでしか評価されておらず、動画とブースターには対応しません。
良い点
- number、point、boxを含む6種類の回答
- Bynnの15スイートで0.817、Jevは0.803（自己申告、暫定値）
- 出力は無料。Flashは100万入力あたり$0.035、batchのFlashは$0.0175
- オープンなEdgeモデルは4.43 GB（BF16）と0.8 GB（8ビットのMini）
気になる点
- 既定でリクエストを学習に使い、オプトアウトはワークスペース単位です
- 較正結果は未公開で、独立したテストもありません
- MMLU-Proの知識でJevに12.8ポイント劣ります
- EdgeはAGPL-3.0で 、クローズドな製品には有料ライセンスが必要です
おすすめの人
座標を含め、画像や動画に関する型付きの判定をひとつのAPIで得たいチームで、学習をオフにし、まず自前の評価を行う意思があるところ。
DecisionNodeの代替
DecisionNode：よくある質問
- DecisionNodeは使う価値があるか？
- DecisionNodeは同じ価格でJevより多くの種類の質問に答えますが、裏付けとなる数値はすべてBynn自身による暫定値で、オプトアウトしない限りリクエストはモデルの学習に使われます。 評価は5点満点中3.7点です。
- DecisionNodeの料金は？
- 100万入力トークンあたりDecisionNodeは$0.042、Flashは$0.035。画像と動画は100万あたり$0.09と$0.08。出力は無料で、batchは30%引きと50%引き。無料枠 は1日あたりFlash 50リクエスト、DecisionNode 20リクエスト。Edgeの重みはAGPL-3.0で無料、商用ライセンスは要問い合わせです。
- DecisionNodeの欠点は？
- 既定でリクエストを学習に使い、オプトアウトはワークスペース単位です; 較正結果は未公開で、独立したテストもありません; MMLU-Proの知識でJevに12.8ポイント劣ります; EdgeはAGPL-3.0で、クローズドな製品には有料ライセンスが必要です.
- DecisionNodeは誰に向いているか？
- 座標を含め、画像や動画に関する型付きの判定をひとつのAPIで得たいチームで、学習をオフにし、まず自前の評価を行う意思があるところ。
- チームや本番環境でDecisionNodeを使うと費用はいくらか？
- 月10億入力トークンでFlashは$35、DecisionNodeは$42で、batchジョブならその半額または70%の金額です。画像はDecisionNodeで100万トークンあたり$0.09で、1,024 x 1,024の画像は約1,026トークンです。Edgeは約8,000トークンまでの入力なら6 GBのGPUで動き、RTX PRO 6000で9.5 ms、Ryzen 7 9800X3DのCPUで0.46秒かかります。
- DecisionNodeは企業データを扱っても安全か？
- リクエストと回答は30日後に削除され、ワークスペースがオプトアウトしない限り、Bynnのモデルの学習と改善に使われます。ゼロ保持はprivacy@bynn.comに連絡すればすべてのプランで利用できます。BynnはSOC 2レポートとISO 27001:2022認証を持ち、要望に応じてHIPAAのビジネスア ソシエイト契約を結び、第28条の条項を含むDPAを提供しています。
- DecisionNodeの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はJev, Perplexity Decider (pplx-decider), Clef, d3-turbo (vLLM Semantic Router), LFM3 、 ScaleDown Constrained Decoding Models (Classify, Extract, Summarize)です。
回答確認日：2026年10月28日