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本文要点
- Perplexity 官方于 10 月 6 日宣布 Decider v1.1 可用，准确模型名为 pplx-decider-v1.1-27b。
- noul 判断是否符合条件，choice 从给定类别中选择，score 按有顺序的标准评分；返回值可用于软件分流。
- 当前 v1.1 与旧 v1 均为每百万输入 tokens 0.02 美元，输出免费，没有按请求收取的费用；API 仍需要有效 key 和可用余额。
- 托管 API 按组织限速，公开权重标注 Apache 2.0；概率不是准确率，自部署也有硬件与维护成本。
这次更新，适合哪一种工作？
Perplexity 官方公告账号在 2026 年 10 月 6 日宣布更新版 Decider v1.1 可用。原帖显示晚上 9:11，但未标明时区；这个时间不能直接换算为北京时间，也不能据此给所有地区另定一个上线日。
它适合软件需要明确判断的环节：评论分类、工单分流、按标准给内容评分。模型读取输入，给出带概率的结果；如果任务还需要撰写回复或解释原因，可以把后续工作交给相应的生成模型。
真正值得关注的是流程能否变清楚。例如先把投诉送到合适队列，再由客服处理，比让同一个模型同时分类、解释和执行退款，更容易划清每一步的责任与权限。
先选判断方式，再写问题
noul 用来问“是否符合条件”，返回肯定答案的概率。choice 在你定义的类别中选择，并给出各类别概率。score 使用按顺序排列的等级，返回加权分数。三种类型解决的问题不同，不能只把字段名换一下。
举个虚构场景：买家留言“外观不错，但充电口完全无法使用”。你可以分别判断是否报告故障、该交给产品还是物流团队，以及问题属于外观瑕疵、使用不便还是无法使用；这不是实际调用结果。
写标准时先解决容易混淆的边界：物流晚到与商品故障怎样分开，没有足够信息时归到哪里。先用自己有权限处理的样本检查误分，再确定自动分流条件，比照搬别人的概率阈值更有用。
接入要准备什么？
托管接口是 POST https://api.perplexity.ai/v1/decisions，模型填 pplx-decider-v1.1-27b，鉴权使用 Authorization: Bearer。请求用 state 承载内容、questions 定义判断问题；完整样例可直接查看文末官方文档。
官方说明有效的 Perplexity API key 可用于这个接口。已有团队先确认 key 所属项目与组织；新建项目、管理 key 和账单需要对应权限。Key 应留在服务端或安全的本地配置中，不能写进公开网页。
API 采用预付 credits 付费，余额耗尽后 key 会被阻止继续调用，补充余额才可恢复。能够登录 Perplexity 或下载公开权重，不代表已经获得可用的托管 API 余额；费用归属拥有该 key 的组织。
0.02 美元，怎么算到一条任务？
截至本次查阅，官方价格页把 v1.1 与旧 v1 都列为每百万输入 tokens 0.02 美元，输出免费，也没有按请求收费。输入不仅包括正文，还包括问题和图片；实际计费量看响应中的 usage.input_tokens。
假设一个请求合计用了 600 个输入 tokens，按当前单价计算是 0.000012 美元。这只是数学示例，未执行 API 调用；真实成本还取决于文本长度、问题数量和图片输入，不能按评论条数直接估算。
10 月 6 日公告曾用旧 v1 的价格说明“减半”，但当前价格页已把两者列为同价。因此，现在做选型不宜继续宣传 v1.1 比 v1 便宜一半；实际接入与预算应以当前费用和自己的使用量为准。
接上之后，怎样避免错误分流？
每个组织当前最多每秒 10 个请求，另有输入 tokens 的突发限制。遇到 429 时按 Retry-After 等待，并限制重试次数。换同一组织的另一把 key，不应被当成扩大并发额度的方法。
图片仅接受 PNG、JPEG、WebP 的 base64 data URL，普通 HTTPS 图片链接会报 400；尺寸也有限制。先准备符合要求的图片，再发送请求，别把上传失败或超时当成模型判定“没有问题”。
先看 HTTP 状态，再读取 error.message 与 error.type；不要只依赖类型不固定的 error.code。401 检查 Bearer 与 key，404 检查路径及末尾斜杠。请求失败或判断不确定时，可保留到人工队列，这是业务兜底，不是 API 自动拒绝功能。
choice 和 score 的 confidence 是模型自己的确定程度，不是你业务中的实测准确率。先保留“其他”或复核入口，尤其是退款、权限和重要账号动作；分类成功只表示拿到了结果，不能代替后续操作的授权。
权重公开，就能免费在电脑上跑吗？
官方同时提供 open weights。当前 Hugging Face 元数据把 perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b 标为公开、非 gated，许可证为 Apache 2.0；本次可匿名读取模型卡，不需要据旧文中的 private 提示认定权重仍未开放。
模型卡的推理示例要求 Python 3.12 以上与 CUDA，权重约占 49 GiB，运行还需要额外空间。它还有专门的决策输出与校准处理；下载文件后，不能直接假定普通聊天模型服务就能正确运行。
托管 API 省去自建推理环境，自部署则需要承担硬件、配置和维护成本。是否适合自己部署，应结合数据处理要求与资源评估；公开许可证不是零成本承诺，本文也没有进行本地部署或性能实测。
资料来源
常见问题
它能直接搜索网页，再替我给商品分类吗？
Decisions API 判断的是你通过 state 提供的内容。网页搜索与带来源的生成式回答属于另外的接口能力；如果流程需要先获取商品信息，应明确安排取数步骤，再把允许处理的内容交给分类环节。
score 返回 1.7，是 1.7 分还是 1.7%？
它是你给定等级索引的概率加权平均，不是百分比。比如三档从 0、1、2 编号，1.7 位于第二、第三档之间；实际含义要结合 legend 与各档 probabilities，不能直接套成五星评分。
已有 v1 请求会自动升级到 v1.1 吗？
当前接口支持两个准确模型名，文档要求每次显式指定 model，并在响应中返回所用名称。要使用 v1.1，应修改为 pplx-decider-v1.1-27b，再检查输出是否符合原有业务标准，不应自行添加 -latest 或假设旧模型自动切换。