O que é DecisionNode?
DecisionNode é um modelo de decisão "System One" hospedado da Bynn Intelligence, Inc., uma empresa de Delaware com sede em San Francisco. Assim como o Jev, ele não escreve texto: você envia um estado (texto, JSON, até 16 imagens ou vídeo como quadros) e perguntas nomeadas para POST /v1/decide, e ele responde a todas as perguntas em uma única passagem. Há seis tipos de resposta: choice, score, truth (a probabilidade de uma afirmação ser verdadeira), number, point e box, os dois últimos dando coordenadas em uma imagem. Um segundo endpoint, /v1/systemone, aceita o formato noul, choice, score e box usado por clientes no estilo do Jev e por harnesses de benchmark.
Há dois modelos hospedados nas GPUs da própria Bynn: o DecisionNode, mais preciso, e o DecisionNode Flash, mais rápido e mais barato, ambos atualmente na versão 0.9.1-rc1 com contexto de 64K tokens. Os tokens de saída são gratuitos; a entrada custa US$ 0,042 e US$ 0,035 por milhão de tokens. "Boosters" opcionais acrescentam leituras especializadas de cada imagem, como estimativa de idade, detecção de imagens geradas por IA, reconhecimento facial e OCR, com preço por imagem.
Dois modelos de pesos abertos, DecisionNode Edge (2,21B de parâmetros, fine-tune do Qwen3.5-2B-Base) e Edge Mini (0,85B, do Qwen3.5-0.8B-Base), foram publicados no Hugging Face em 22 de outubro de 2026 sob AGPL-3.0, com licença comercial da Bynn para produtos fechados. Eles aceitam a mesma requisição que a API e rodam offline.
DecisionNode vale a pena?
O DecisionNode é a API de decisão paga mais ampla que já analisamos, e a menos comprovada. Além das perguntas de escolha, nota e sim/não que todo rival responde, ele lê números em uma grade e devolve pontos e caixas em imagens, e no ranking da própria Bynn o modelo completo tem média de 0,817 em 15 suítes de texto contra 0,803 do Jev 1.13, 0,786 do Clef 27B da Cloudflare e 0,746 do pplx-decider-27b. A Bynn rotula todos esses números como "Preliminary results, October 2026", medidos pela própria Bynn em divisões de desenvolvimento de 25.134 itens. Não encontramos teste independente nem cobertura da imprensa; a Bynn pediu ao projeto JevBench, em 25 de outubro, que rodasse os modelos, e o mantenedor respondeu que só fará afirmações depois da própria execução.
A tabela por suíte é incomumente franca. O DecisionNode lidera o Jev por 16,8 pontos em prompt injection e 5,2 em regras e políticas, mas fica 12,8 pontos atrás em conhecimento no MMLU-Pro e 3,5 em novas famílias de tarefas, e a maioria das outras diferenças fica dentro dos próprios intervalos de 95%. O Flash cai para 0,572 no MMLU-Pro. Em cenas renderizadas, o pplx-decider-27b marca 0,809 contra 0,762 do DecisionNode. A calibração, a propriedade em que o produto se apoia para vender, ainda não foi demonstrada: a página de benchmarks diz que os resultados de calibração por tipo virão com a execução completa, e a confiança de point e box é descrita como ainda não calibrada.
Trate as afirmações de velocidade com o mesmo cuidado. A corrida na página inicial contra o GPT-5.6 Luna, 25 ms contra 3,78 segundos para dezesseis verificações, é rotulada como "Mock timings": é montada a partir de medianas e preços de tabela, não de uma execução registrada. O número medido pela Bynn é de 19 ms de ponta a ponta para uma requisição curta no Flash, contra 1.300 ms do modelo de chat, mas a própria submissão dela ao JevBench informa medianas de 0,19 s para o Flash e 0,35 s para o DecisionNode a partir de Frankfurt, com uma conexão nova por requisição, então a latência real depende muito da rede.
No preço, ele empata com o Jev em vez de ser uma pechincha: US$ 0,042 por milhão de tokens de entrada é o preço do Jev, e o pplx-decider-v1.2 cobra US$ 0,02 com pesos abertos sob Apache 2.0. Os termos de dados merecem atenção antes da primeira chamada. Requisições e respostas são guardadas por 30 dias e, a menos que um workspace recuse, podem treinar os modelos da Bynn e formar conjuntos de dados e modelos que a Bynn "pode licenciar ou vender" depois de remover identificadores; retenção zero é gratuita em todos os planos, mas precisa ser pedida por e-mail. Os modelos Edge são uma opção real para trabalho offline, com 74,2% no mesmo ranking para o Edge, mas a AGPL-3.0 obriga quem serve um Edge modificado pela rede a publicar o código-fonte.
Onde ele se destaca
Um engenheiro de robótica em uma equipe de automação de armazém de 15 pessoas
Encontrar o próximo pacote a pegar em um quadro da câmera da esteira e sinalizar os danificados
Perguntas de point e box devolvem coordenadas em pixels com uma probabilidade de presença, que a Bynn diz ser o campo a usar como filtro porque a confiança da posição ainda não é calibrada. Nas 300 fotos separadas da Bynn, o DecisionNode posiciona uma caixa com IoU de 0,5 ou mais em 92,7% das vezes e o Edge em 85,0%; os termos da Bynn proíbem usá-lo como único controle de uma máquina.
Um líder de trust and safety em um marketplace que analisa 2 milhões de anúncios por mês
Pontuar cada novo anúncio contra a política escrita antes de ele entrar no ar
Com cerca de 500 tokens de entrada por anúncio, isso dá 1 bilhão de tokens: US$ 35 por mês no Flash, US$ 17,50 como jobs em batch ou US$ 42 no DecisionNode, com saída gratuita. Respostas do Flash com baixa confiança podem ser reverificadas no DecisionNode; desative o treinamento do modelo e peça retenção zero antes, já que os anúncios contêm dados dos vendedores.
Um engenheiro de plataforma em uma insurtech de 30 pessoas que já chama o Jev
Comparar um segundo fornecedor de decisão sem reescrever a integração
O endpoint /v1/systemone aceita perguntas noul, choice, score e box no formato System One, então um harness existente pode apontar para uma nova base URL. Os dois modelos listam US$ 0,042 ou menos por milhão de tokens de entrada, então o teste é a precisão nos seus próprios sinistros, não o preço; decisões de sinistros sobre pessoas exigem revisão humana pelos termos da Bynn.
Antes de decidir
- Configuração
- Entre com um link por e-mail ou com o Google, pague um saldo antecipado e envie um curl para POST /v1/decide; há SDKs para Python, TypeScript, Go, Java, .NET, PHP, Ruby e Rust. O Edge é instalado com pip install decisionnode-edge (Python 3.10 ou posterior) e serve o mesmo endpoint em localhost.
- Integrações
- Um servidor MCP expõe os tipos de pergunta como ferramentas de agente, e a Bynn publica um nó ROS 2 e uma ponte MQTT. Sessões transmitem decisões por WebSocket para loops acima de 10 por segundo, e jobs em batch rodam em até 24 horas.
- Dados e privacidade
- Requisições e respostas são apagadas após 30 dias e usadas para treinar e melhorar os modelos da Bynn a menos que o workspace recuse; retenção zero está disponível em todos os planos escrevendo para privacy@bynn.com. A Bynn tem relatório SOC 2 e certificação ISO 27001:2022, assina acordos de business associate da HIPAA sob solicitação e oferece um DPA com termos do Artigo 28.
- Custo em escala
- 1 bilhão de tokens de entrada por mês custa US$ 35 no Flash ou US$ 42 no DecisionNode, e metade ou 70% disso como jobs em batch; imagens custam US$ 0,09 por 1M de tokens no DecisionNode, cerca de 1.026 tokens para uma imagem de 1.024 x 1.024. O Edge roda em uma GPU de 6 GB para entradas de até cerca de 8.000 tokens, levando 9,5 ms em uma RTX PRO 6000 ou 0,46 s em uma CPU Ryzen 7 9800X3D.
- Limites
- 64K tokens e 16 imagens por requisição; limites de taxa padrão de 40 requisições e 100.000 tokens de entrada por segundo por workspace. Uma requisição ao DecisionNode sem capacidade disponível é respondida pelo Flash, ao preço do Flash e com o nome indicado na resposta, a menos que você envie "fallback": false; o Edge só foi avaliado até 8.192 tokens e não tem vídeo nem boosters.
O que é bom
- Seis tipos de resposta, incluindo number, point e box
- 0,817 contra 0,803 do Jev nas 15 suítes da Bynn (autodeclarado, preliminar)
- Saída gratuita; Flash a US$ 0,035 e Flash em batch a US$ 0,0175 por 1M de entrada
- Modelos Edge abertos de 4,43 GB (BF16) e 0,8 GB (Mini em 8 bits)
O que não é
- Treina com as requisições por padrão; a recusa é por workspace
- Resultados de calibração ainda não publicados; sem testes independentes
- 12,8 pontos atrás do Jev em conhecimento no MMLU-Pro
- O Edge é AGPL-3.0; produtos fechados precisam de licença paga
Ideal para
Equipes que precisam de decisões tipadas sobre imagens e vídeo, incluindo coordenadas, atrás de uma única API, e estão dispostas a desativar o treinamento e fazer a própria avaliação antes.
Alternativas ao DecisionNode
DecisionNode: perguntas frequentes
- DecisionNode vale a pena?
- O DecisionNode responde a mais tipos de pergunta que o Jev pelo mesmo preço, mas todos os números por trás dele são da própria Bynn e preliminares, e suas requisições treinam os modelos dela a menos que você recuse. Damos nota 3.7 de 5.
- Quanto custa DecisionNode?
- DecisionNode US$ 0,042 e Flash US$ 0,035 por 1M de tokens de entrada; imagens e vídeo US$ 0,09 e US$ 0,08 por 1M; saída gratuita; batch com 30% e 50% de desconto. Plano diário gratuito de 50 requisições Flash e 20 DecisionNode. Pesos Edge gratuitos sob AGPL-3.0; licença comercial sob solicitação.
- Quais são as desvantagens de DecisionNode?
- Treina com as requisições por padrão; a recusa é por workspace; resultados de calibração ainda não publicados; sem testes independentes; 12,8 pontos atrás do Jev em conhecimento no MMLU-Pro; o Edge é AGPL-3.0; produtos fechados precisam de licença paga.
- Para quem DecisionNode é indicado?
- Equipes que precisam de decisões tipadas sobre imagens e vídeo, incluindo coordenadas, atrás de uma única API, e estão dispostas a desativar o treinamento e fazer a própria avaliação antes.
- Quanto custa DecisionNode para uma equipe ou em produção?
- 1 bilhão de tokens de entrada por mês custa US$ 35 no Flash ou US$ 42 no DecisionNode, e metade ou 70% disso como jobs em batch; imagens custam US$ 0,09 por 1M de tokens no DecisionNode, cerca de 1.026 tokens para uma imagem de 1.024 x 1.024. O Edge roda em uma GPU de 6 GB para entradas de até cerca de 8.000 tokens, levando 9,5 ms em uma RTX PRO 6000 ou 0,46 s em uma CPU Ryzen 7 9800X3D.
- DecisionNode é seguro para dados da empresa?
- Requisições e respostas são apagadas após 30 dias e usadas para treinar e melhorar os modelos da Bynn a menos que o workspace recuse; retenção zero está disponível em todos os planos escrevendo para privacy@bynn.com. A Bynn tem relatório SOC 2 e certificação ISO 27001:2022, assina acordos de business associate da HIPAA sob solicitação e oferece um DPA com termos do Artigo 28.
- Quais são as melhores alternativas ao DecisionNode?
- As alternativas mais próximas que analisamos são Jev, Perplexity Decider (pplx-decider), Clef, d3-turbo (vLLM Semantic Router), LFM3 e ScaleDown Constrained Decoding Models (Classify, Extract, Summarize).
Respostas verificadas em 28 de out. de 2026.