OpenAI stellt die Decisions API mit GPT-6 Luna allgemein zur Verfügung

OpenAI hat seine Decisions API am 22. Oktober 2026 allgemein verfügbar gemacht, wie das Unternehmen bekannt gab. Damit verließ der von GPT-6 Luna unterstützte Endpunkt die öffentliche Betaphase. Der Preis liegt bei 0,10 $ pro Million Eingabetoken. Die API liefert begrenzte, typisierte Antworten – eine Wahrscheinlichkeit, eine Auswahl oder eine Bewertungsstufe –, die Anwendungen nutzen, um Inhalte zu klassifizieren, Anfragen weiterzuleiten und Aufgaben zu priorisieren.

OpenAI zufolge konzentriert die API die Intelligenz von Luna auf Fragen mit klar abgegrenzten Antworten und ermöglicht so nahezu Echtzeitentscheidungen auf Grundlage von Texten, Bildern und strukturierten Eingaben. Das Unternehmen erklärte, der Endpunkt liefere diese Antworten bis zu 10-mal schneller, als GPT-6 Luna über die Responses API abzufragen.

OpenAI stellte GPT-6 Luna zusammen mit GPT-6 Sol vor und legte am 22. September 2026 den Preis für Luna auf 0,10 $ pro Million Eingabetoken und 0,50 $ pro Million Ausgabetoken fest. Das Unternehmen erklärte, es habe die API-Preise für beide Modelle gegenüber den Aktionspreisen von GPT-5.6 um 50 % gesenkt und beschrieb das Duo als Fortschritt an der Spitze der Kosteneffizienz. GPT-6 Astra bezeichnet das Unternehmen weiterhin als sein bestes Modell in allen Bereichen. In der API sind die beiden Modelle unter den Bezeichnungen gpt-6-sol und gpt-6-luna verfügbar.

So funktioniert die Decisions API

Anfragen werden an POST /v1/decisions gesendet. Laut der Entwicklerdokumentation von OpenAI ist gpt-6-luna derzeit das einzige unterstützte Modell. Jede Anfrage kombiniert eine gemeinsame Eingabe – eine Textzeichenfolge oder ein geordnetes Array aus Nachrichten, Tool-Aufrufen und Tool-Ausgaben – mit 1 bis 400 Fragen. Die Antwort enthält ein answers-Array, in dem der jeder Frage vom Entwickler zugewiesene Name wiedergegeben wird.

Die API unterstützt drei Fragetypen. Eine Prädikatsfrage gibt eine Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 dafür zurück, dass eine Bedingung zutrifft, etwa dafür, dass auf einem Produktfoto sichtbare Schäden zu erkennen sind. Eine Auswahlfrage wählt eine der vom Entwickler vorgegebenen Optionen aus und gibt außerdem für jede Option eine Wahrscheinlichkeit sowie einen Konfidenzwert zurück. Eine Bewertungsfrage stuft eine Eingabe anhand von zwei bis zehn geordneten Bewertungsstufen ein und gibt den wahrscheinlichkeitsgewichteten Durchschnitt der Stufenindizes zurück. Daher kann ein Ergebnis auch zwischen zwei Stufen liegen.

Entwickler können strukturierte Daten direkt über einen input_json-Inhaltsteil in einer Nutzernachricht übergeben. Bilder lassen sich als eingebettete base64-Daten-URLs oder über öffentlich zugängliche HTTP- oder HTTPS-URLs bereitstellen. Da sich der Gesprächsverlauf als Eingabe übermitteln lässt, kann die API eine Anfrage im Kontext zusammen mit Funktionsaufrufen und Aufrufen benutzerdefinierter Tools sowie deren Ausgaben bewerten. Laut Dokumentation werden Dateien, Audio und Elementreferenzen nicht unterstützt; außerdem akzeptiert der Endpunkt keine file_id-Eingaben.

Bei Entscheidungen, die von einer früheren Antwort abhängen, empfiehlt die Dokumentation Entwicklern, separate Anfragen zu senden. Sie verweist außerdem auf Structured Outputs oder Funktionsaufrufe in der Responses API, wenn Entwickler ein benutzerdefiniertes JSON-Objekt oder einen vom Modell angeforderten Tool-Aufruf benötigen, statt einer der drei typisierten Antworten.

Neuerungen seit der öffentlichen Betaphase

OpenAI zufolge wurden seit der öffentlichen Betaphase eine native GPT-Live-Integration, Prompt-Caching für wiederverwendeten Kontext und eine Inferenzverarbeitung in den USA und der EU hinzugefügt. Außerdem wurde die Inferenzkapazität in mehreren Regionen Asiens erweitert. Entwickler können nun native JSON-Eingaben übermitteln, Bilder in die Anweisungen zu Fragen einfügen und bis zu 400 Fragen pro Anfrage stellen – doppelt so viele wie zuvor.

Die Liste der Neuerungen in der Dokumentation umfasst außerdem gehostete HTTP- und HTTPS-Bildeingaben, die Auswertung des Gesprächsverlaufs mit Tool-Aufrufen und -Ausgaben, Nutzungsberichte für Organisationen sowie die Unterstützung von Private Link. Für den Nutzungsendpunkt GET /v1/organization/usage/decisions ist ein Admin-API-Schlüssel mit der Berechtigung api.usage.read erforderlich. Der Endpunkt gibt den Tokenverbrauch und die Anzahl der Anfragen zurück; die Daten lassen sich nach Projekt, API-Schlüssel oder Modell filtern oder gruppieren.

Beim Prompt-Caching können wiederholte Anfragen ein passendes Präfix der gemeinsamen Eingabe wiederverwenden, sofern es mindestens 1.024 Token umfasst, und erhalten dafür vergünstigte Preise für Cache-Lesezugriffe. Der Frageninhalt, einschließlich der jeweils zu einer Frage gehörenden Bilder, liegt außerhalb des wiederverwendbaren Präfixes. Standardmäßig setzt die API am Ende der gemeinsamen Eingabe einen impliziten Cache-Haltepunkt. Entwickler können die Wiederverwendung mithilfe eines vom Aufrufer bereitgestellten prompt_cache_key aufteilen oder stattdessen explizit markierte Haltepunkte verwenden.

Mit der GPT-Live-Integration kann eine Sprachanwendung Entscheidungen treffen lassen, sobald Eingabe- oder Ausgabetranskripte eintreffen; Live sendet ein Entscheidungsereignis, auf das die Anwendung reagieren kann. In der von OpenAI bereitgestellten Beispielkonfiguration, die zu session.triggers hinzugefügt wird, wird anhand von Transkriptaktualisierungen der Gesichtsausdruck eines Avatars ausgewählt. Das Unternehmen beschreibt außerdem einen Kundendienst-Agenten, der nach demselben Muster entscheidet, ob er eine Rückfrage stellen, eine Anfrage weiterleiten oder ein Problem eskalieren soll.

Gemeldete Anwendungsfälle und erste Auswertungen

OpenAI zufolge setzen die eigenen Teams die API bereits in Produkt- und Geschäftsabläufen ein: Das dots-Team nutzt sie, um Antwortzeiten zu verkürzen und die Interaktivität zu verbessern; das Personal-Finance-Team verwendet sie, um Transaktionsbeschreibungen zu kategorisieren; und das Communications-Team klassifiziert damit die Berichterstattung nach Themen und bewertet, ob sie zentrale Narrative stützt oder infrage stellt. So lässt sich erkennen, welche Inhalte genauer geprüft werden sollten.

In der Ankündigung zitierte Kunden berichteten von Geschwindigkeits- und Kostenvorteilen in ihren eigenen Evaluierungen. Biswaroop Palit, Vice President of Product Management für Plattform und Integrationen bei Box, sagte, die Decisions API habe in Kombination mit Box Extract bei 30 Fällen zu Versicherungsbescheinigungen eine rund 5-mal schnellere Routenauswahl bei derselben Genauigkeit wie die Responses API ermöglicht und Fälle mit geringerer Konfidenz zur Prüfung weitergeleitet. AJ Stuyvenberg, Staff Engineer bei Datadog, sagte, die API habe das Risiko von durch Agenten generierten rshell-Befehlen vor ihrer Ausführung bewertet und dabei eine um den Faktor 40 niedrigere p95-Latenz als verfügbare Frontier-Modelle bei vergleichbarer Genauigkeit erreicht. René Sultan, Research Engineer bei Ramp, sagte, die API habe die Zuordnung von KI-Kosten zu den zugrunde liegenden Tätigkeiten 4-mal schneller und 30 % günstiger gemacht als GPT-6 Luna, ohne Einbußen bei der Genauigkeit.

Ajeet Grewal, Engineer bei Sierra, sagte, die API wähle bei Live-Kundengesprächen in Teilen der Orchestrierung von Sierra die nächste Aktion mit einer p95-Latenz von unter 280 Millisekunden. Damit sei sie etwa 3-mal schneller und die Kosten pro Anruf seien 90 % niedriger als beim vorherigen Ansatz des Unternehmens, ohne dass sich die Kundenergebnisse verschlechterten. Andrew Hsu, CTO von Speak, sagte, die Integration der Decisions API in GPT-Live habe die Zeit bis zur nächsten Aktion in den Tests des Unternehmens um mehr als 90 % reduziert – von 1,4 Sekunden auf 0,13 Sekunden.

Preise und Datenkontrollen

Die Decisions API kostet 0,10 $ pro Million Eingabetokens und 0,01 $ pro Million zwischengespeicherter Eingabetokens. OpenAI berechnet nur Eingabetokens; für Ausgabetokens fallen keine Gebühren an. Es gelten Aufschläge für die regionale Verarbeitung und Preisaufschläge für Eingaben mit langem Kontext. Die Tarife für das Lesen und Schreiben des Caches entsprechen den Standardtarifen für das Prompt-Caching von gpt-6-luna.

Regionale Verarbeitung wird in den Vereinigten Staaten und Europa (EWR und Schweiz) unterstützt. Datenresidenz ist in allen unterstützten API-Regionen verfügbar; Zero Data Retention und die Nutzung gemäß HIPAA stehen berechtigten Kunden offen. Die API ist über den dedizierten Decisions-Endpunkt und einen Decisions Playground auf der Plattform von OpenAI zugänglich. Dort können Entwickler Fragen anhand eigener Texte oder Bilder testen, bevor sie Code schreiben.