Microsoft-Decision-1 接入教程：5 步调通

Microsoft-Decision-1 已在 Microsoft Foundry 上线,输入每百万 Token 收 0.042 美元(约合 0.28 元人民币),输出免费。它不做文本生成,只从你预先给定的选项里选出答案并输出概率,是给程序用的“判断题模型”。本文按 5 步讲清怎么在 Foundry 调通它,并附定价清单与国内使用说明。

这是什么样的模型

微软于当地时间 2026 年 10 月 9 日发布 Microsoft-Decision-1(IT之家、新浪财经报道),CEO 纳德拉在社交平台宣布。它属于“决策模型”这个新门类:输入是一段证据、一个问题、一组固定选项,输出是每个选项的概率,一次调用最多处理 32K token,支持是/否、多选、评分、分类,也可以按一套评分标准给 AI 回复或 Agent 动作打分。

和聊天大模型不同,它不生成解释、不写正文,输出是给软件直接读取的 JSON。典型用途包括路由分发(这个请求该进哪个队列)、内容分类、任务优先级排序、工具调用放行判断(继续执行/重试/换工具/转人工)。按微软的说法,它已在内部的事件响应、质量控制、科学研究等场景运行。

正确入口:Microsoft Foundry 模型目录

官方宣布的托管渠道是 Microsoft Foundry(即 Azure AI Foundry 平台),无需自建部署,在模型目录里选中即可按 API 调用。官方门户入口见 Microsoft Foundry 文档,模型目录、项目连接与部署方式见 [Foundry 模型连接官方文档](https://learn.microsoft.

com/zh-tw/azure/ai-foundry/model-inference/how-to/configure-project-connection)。OpenRouter 的接入状态,各媒体报道口径不一:IT之家称“已同步接入”,新浪财经称“将很快登陆”,驱动中国、比特网称“后续将接入/计划中”。截至发稿以微软官方渠道为准,已上线的确定入口是 Microsoft Foundry。提醒:认准微软官方域名(foundry.microsoft.com 与 learn.microsoft.com 文档),不要使用任何声称“代调用、内部接口”的第三方中介。

5 步接入流程

1. 注册 Azure 账号并开通订阅(需要国际版 Azure 订阅才能使用 AI Foundry 项目)

2. 打开 Microsoft Foundry 门户,创建一个项目(控制台内选择项目与资源)

3. 进入模型目录(Model Catalog),搜索“Decision”,选中 Microsoft-Decision-1

4. 选择无服务器端点(serverless)部署,复制推理端点 URL 与访问密钥

5. 发送第一次请求验证:输入“证据 + 问题 + 固定选项”,确认返回各选项概率的 JSON

首次调用通常几分钟内能跑通。具体界面文字可能随平台版本变化,以官方文档为准。

定价与成本清单

| 项目 | 数值 |

| --- | --- |

| 输入价格 | 0.042 美元/百万 token(约 0.28 元人民币) |

| 输出价格 | 免费 |

| 单次调用上限 | 32K token |

| 输出格式 | 文本与 JSON(各选项概率) |

成本侧,微软称文本分类任务成本约为 GPT-6 Sol 的几十分之一(部分报道表述为“低 20 倍以上”);Xbox Research 团队用逾 1 万条游戏反馈做分类,称质量与 GPT-6 Sol 相当、成本约降至其 1/200。

性能数据(微软官方基准):36 项盲测基准、近 15 万道题,准确率第一;速度比 Quyet-1.0-Large 快 4.5 倍、比 GPT-6 Sol 快 35 倍;8 类扰动下判定结果平均仅 1.3% 变化。注意:以上为微软自测数据,独立第三方验证尚未完成。

:Quyet-1.0-Large=4.5 倍,GPT-6 Sol=35 倍)

国内用户怎么用上

走 Azure 国际版需要满足两个条件:一是能注册并支付国际版 Azure 账号,二是网络可访问 Azure 服务,具体情况取决于实际网络环境。

如果不想走 Azure,可以关注 OpenRouter 的接入进度(部分媒体称已接入、部分称计划中)。用上之后,决策类高频判断交给 Decision-1,文本生成仍用通用模型,能明显压低整体账单。相关定价与免费额度可参考站内 Claude Haiku 5.5 API 价格 与 [Gemini CLI 免费层定价](https://www.ai345.

info/ai-guide/gemini-cli-free-tier-pricing/),国产模型与 Agent 生态的接入思路可看 Union Alpha。