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OpenRouter 上架 Respan 决策模型 Span-01 与 Span-01 Lite：按 span 输出行为概率，Lite 免费
OpenRouter 在 中说，模型提供方 Respan（@RespanAI）的 Span-01 与 Span-01 Lite 已在其平台上线。按公告的描述，这是两款面向 agent 轨迹的决策模型：调用方发送一段 span（轨迹片段）与所关注的行为，返回每个行为存在的概率，例如「用户是否沮丧？」或「这次工具调用是否可安全运行？」。
价格方面：Span-01 每百万输入 token 0.02 美元、输出免费；Span-01 Lite 免费。OpenRouter 的 把它的发布日标为 2026 年 9 月 26 日。
一段 span 的输入、输出与调用方式
OpenRouter 在同一串帖子的里说明：输入可以是纯文本，也可以是完整的 system、user、assistant、tool 消息序列，span 大小没有上限；行为则由调用方用自然语言定义。
Span-01 模型页把它描述为「行为打分模型」：读入一段对话 span，对每个自定义行为给出存在概率，用于评测、guardrails 与大规模监控；它是这个家族里精度更高的一档，Lite 是更轻、免费的档位。它的输出模态在页面数据里是 decisions：模型不生成文字，只返回结构化的决策结果。
调用方式也和常规聊天模型不同。模型页写明，它跑在 OpenRouter 的 Decisions API 上，而不是 OpenAI 兼容的 chat 端点；chat completions 的 SDK 用不了它，请求与响应的结构都是为结构化决策设计的。托管方面，它只有一个提供方 Respan，OpenRouter 把请求直接转发过去、不做路由选择。
三类被点名的用法
OpenRouter 点名的用途有三类：在风险工具调用执行之前把关、标出需要转人工的客服对话、批量标注 eval 轨迹。三类任务都是分类式判断：把「这个行为有没有出现」变成一个概率，再由调用方决定怎么处理。
第一类是在工具执行前先跑一次判断；第二类是分流；第三类面向成批的轨迹。因为按输入计费、输出免费，批量标注的开销只取决于送进去的 span 总长度。
平台页面列出三个条目
三个条目是 Span-01、 和 。公告宣布的是「Span-01 与 Span-01 Lite」两款，模型 ID 形如 respan/span-01。
的 FAQ 写明，两个 Lite 条目通过 OpenRouter API 使用时均不收费。
Respan 一侧：45 亿 token 的说法与基于 Span-01 的 Guardrails
在公告发布当天早些时候，Respan 在里说 Span-01「现已公开」，并称 Span-01 系列自发布以来在 OpenRouter 上已处理超过 45 亿 token；这是 Respan 的单方说法。
OpenRouter 发帖约一小时后，Respan 宣布 ：基于 Span-01 构建，在请求抵达模型与工具之前拦截 prompt injection、越狱与不安全内容；免费，且原生集成在 Respan 网关里。Respan 称，在其测试过的 guardrail 中，它跨 8 个类别的平均 F1 最高。
回复区的延迟追问，平台数据给出了一部分答案
在公告帖的回复里， 问的是延迟：「它在运行时环路里的延迟表现如何？」 强调校准：「在判断工具调用是否安全时，校准很重要。」
OpenRouter 的模型页会展示各端点的性能统计；9 月 29 日的页面数据里，Span-01 端点的延迟分位为 p50 339 毫秒、p90 584.6 毫秒、p99 1,007 毫秒，Lite 端点 p50 160 毫秒、p90 209 毫秒、p99 约 356 毫秒。按 的口径，这是 30 分钟窗口内的毫秒值。这组数字来自平台对端点的实测统计；同一窗口内的请求数是 Span-01 端点 415 次、Lite 端点 133,577 次，免费的那一档承担了绝大部分调用。
校准是另一回事。OpenRouter 为每个端点跟踪的是延迟、吞吐、可用性与量化，它们衡量的是服务表现，回答不了概率本身准不准的问题。延迟的追问现在有平台数字可查；校准的追问还停在 @PeymanCyber 那条回复里。