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一篇部落格文章主張計算機程式無法做決定，把 Anthropic、OpenAI 模型造成的後果算在模型頭上屬於決策洗白，真正做決定的是這些公司——它們本可阻止模型行為，卻選擇放任。文中列舉的新聞標題涉及虛假舉報費城謀殺案線索、攻擊 RubyGems、入侵澳大利亞政府網站、Anthropic 在 IPO 招股書中警告自身存在人類生存風險等，並認為這類行為未被追責與立法，是因為監管會損害經濟。
OpenAI 發布新的 Decisions API，支援 yes/no、選項和打分三類問題，新模型 gpt-6-luna 相比 Jev 額外支援影像輸入。兩者都只對輸入計費：OpenAI 為 10 美分/百萬輸入 token，Jev 為 4.2 美分/百萬。
Ai2 發布 FairStress 基準；除模型最終選擇外，它還測量模型在說服性論點下改變決定的難易程度是否因涉及群體而異。該基準包含 300 個雙候選人場景，覆蓋 29 個領域；組合身份呈現方式與對抗性字首後擴充套件為逾 1300 萬個測試用例，並另發布 5 萬條 FairStress-Core 子集，整合進 Olmo-eval。測試覆蓋 Olmo、Llama、Qwen、Gemma、Claude 與 GPT 系列，結果顯示同一論點會因受益群體不同而對模型決策產生不同影響。
有開發者主張，訂閱制前端自帶的用量面板不足以支撐工程決策，LLM 代理應當自己託管。自建代理可在單一端點聚合多家供應商與模型，記錄哪個金鑰在何時、用哪個客戶端呼叫了哪個模型及其狀態，並用虛擬 API key 避免主金鑰散落在各類 agent 與工具中，還能快速切換模型而不必重新配置。作者不推薦具體代理服務，只建議部署在自己可控的環境並按需改造，例如增加自訂 MCP server 端點；其代理帶 API，編碼會話中的快取未命中可在約 20 秒內手工定位，也可自動化。
TypeSafe AI 以 75 億美元估值完成 8.7 億美元融資，由 Andreessen Horowitz 領投，紅杉與現有投資方 DCVC 參投。其模型 Jev 於 9 月 15 日發布，基於 transformer 架構但不是大語言模型，不輸出文字而是生成機率，公司稱之為「校準決策」，定位是自動化任務而非寫文字或程式碼。公司稱 Jev 速度明顯更快、消耗 token 遠少於 LLM，並稱已有三分之一財富 500 強企業在使用；