Perplexity: Decider V1.2 は Perplexity の意思決定モデルで、2026-10-16 にリリースされました。Respan: Span-01 は Respan の意思決定モデルで、2026-09-26 にリリースされました。どちらも同じ広い役割のために作られています。つまり、入力を受け取り、自由形式の文章ではなく意思決定を出力として返すことです。分類器、ルーティングルール、トリアージステップ、あるいは選択を確定する必要がある任意のコンポーネントを組み込む場合、両モデルはそのカテゴリに属します。2 つのプロバイダーは別会社であるため、各モデルに関する運用上の詳細はそれぞれのプラットフォームから得られますが、api14 を通した呼び出しの形は同じです。
最も明確な違いは、各モデルが入力として受け付けるものにあります。Decider V1.2 はテキストと画像を受け付けるため、スクリーンショット、スキャンしたフォーム、チャート、写真を書面による指示と一緒に見ても、なお意思決定を生成できます。Span-01 はテキストのみを受け付けるため、視覚的入力をモデルに到達させる前にテキストへ変換する必要があります。Decider V1.2 はまた、262144 トークンのコンテキスト長を公開しており、これは大きなウィンドウであり、長い文書、大きなログ、長いスレッドに基づいて意思決定を行う場合に役立ちます。Span-01 はコンテキスト長を記載していないため、使用可能なウィンドウは不明として扱い、長いコンテキストの作業に依存する前に自分の入力でテストしてください。どちらも意思決定を出力し、どちらも対応パラメータを記載していないため、どちらでもサンプリングや類似のつまみを調整できると期待すべきではありません。
タスク選択では、通常、入力モダリティが決め手になります。パイプラインが画像を扱うことがあるなら、Decider V1.2 が素直な選択です。ネイティブに画像を処理するため、別途 OCR や vision ステップを構築せずに済みます。入力が長いテキストで、意思決定に文書全体を視野に入れる必要があるなら、Decider V1.2 の公開されたコンテキスト長により作業できる余地が広がります。Span-01 は、入力が短いかすでに要約されているテキストのみの意思決定タスクで、かつ別のプロバイダーを組み合わせて使いたい場合に、妥当な選択肢であり続けます。価格については、入力に関して両者はほぼ同じであるため、その面で一方を他方より好む強い理由にはなりません。出力価格はここでは指定されていないため、量を確定する前に最新の価格表を確認してください。
api14 を通してどちらのモデルを呼び出しても、API が OpenAI 互換であるため同じように動作します。クライアントを api14 のベース URL に向け、通常の chat completions リクエストを送り、model id だけを変更します。Perplexity のモデルが必要な場合は "perplexity/pplx-decider-v1.2" を、Respan のモデルが必要な場合は "respan/span-01" を使用します。リクエストボディのその他はすべてそのままなので、A/B テストやフォールバック経路のために両者を切り替えるのは 1 行の変更です。すでに OpenAI SDK に対してコードを書いているなら、それを維持し、文字列を差し替えるだけで済みます。
Decider V1.2 がより多くの入力タイプをカバーしていても、Span-01 のほうが依然として良い選択である場合があります。入力がプレーンテキストで、文書が十分短くコンテキスト長が制約にならず、意思決定トラフィックを特に Respan 経由でルーティングしたいなら、Span-01 は使わない追加機能なしで役割を果たします。また、同じタスクで 2 つのプロバイダーを比較し、テキストのみの経路をシンプルに保ちたい場合にも賢明な選択肢です。そのような状況では、画像サポートの欠如と非公開のコンテキスト長によって失うものは何もなく、必要な意思決定出力を得られます。