OpenAI lanza la API Decisions en beta pública, impulsada por GPT-6 Luna

OpenAI lanzó la API Decisions en beta pública el 6 de octubre de 2026, introduciendo un punto de acceso que devuelve respuestas tipificadas a preguntas definidas por los desarrolladores sobre entradas de texto e imagen. El registro de cambios de la API de OpenAI registra el lanzamiento en beta con gpt-6-luna, servido a través de un dedicado POST /v1/decisions punto de acceso.

OpenAI afirma que el nuevo punto de acceso produce esas respuestas aproximadamente 10 veces más rápido que la API de Respuestas. Según la documentación de la API Decisions, la API puede probarse en Playground, donde los desarrolladores pueden experimentar con preguntas y entradas antes de escribir código.

El lanzamiento sigue a la introducción de la API en DevDay 2026, donde estuvo disponible en vista previa limitada. La recapitulación de DevDay de OpenAI indicó que la API aplica el razonamiento del modelo Luna a un conjunto de preguntas definidas por el usuario, cada una con un conjunto finito de respuestas predefinidas, permitiendo a los desarrolladores proporcionar contexto de texto o imagen y obtener resultados que pueden impulsar la clasificación de contenido, el enrutamiento de solicitudes o la siguiente acción de un agente. OpenAI declaró en ese momento que se planeaba un lanzamiento amplio en los próximos días.

El punto de acceso funciona con GPT-6 Luna, un modelo de razonamiento que OpenAI lanzó junto a GPT-6 Sol el 22 de septiembre de 2026. Ambos modelos aceptan entradas de texto e imagen y generan texto mediante las APIs de Respuestas y de Finalizaciones de Chat.

Cómo funciona la API Decisions

Cada solicitud tiene tres partes. El campo model selecciona el modelo evaluador; actualmente, solo se admite gpt-6-luna. El campo input transporta evidencia compartida para las preguntas, ya sea como una cadena de texto o como mensajes de usuario que contienen texto e imágenes. La matriz questions especifica lo que el modelo debe evaluar: el tipo de cada pregunta, sus instrucciones y cualquier opción permitida o nivel de puntuación. La respuesta contiene una matriz answers, y cada pregunta lleva un nombre único que la API devuelve junto con su respuesta.

Una pregunta de predicado verifica una condición, como daño visible en un producto o si un pasaje es relevante, y devuelve una estimación de probabilidad de 0 a 1 de que la condición sea verdadera. En el ejemplo de la guía, se inspecciona una foto de producto en busca de una grieta, rasgadura o abolladura, y una respuesta ilustrativa devuelve una probabilidad de 0.92; una aplicación puede marcar fotos para revisión una vez que el valor supera el umbral que establece el desarrollador.

Una pregunta de elección selecciona un valor de un conjunto fijo de opciones suministradas, cada una con una descripción que explica cuándo se aplica. La respuesta contiene el valor seleccionado, una matriz probabilities que cubre cada opción, y un campo de confianza separado. El ejemplo de enrutamiento de la guía envía una queja de cliente por un cargo doble a una opción de facturación antes que a opciones técnicas, de envío y otras alternativas. La guía de OpenAI indica añadir un valor de reserva como other para entradas que las categorías no anticipan; la aplicación puede enrutar ese resultado de reserva a una cola de revisión general.

Una pregunta de puntuación califica una entrada contra niveles ordenados, como la gravedad de un problema, dispuestos de menor a mayor. La puntuación devuelta es el promedio ponderado por probabilidad de los índices de nivel, que comienzan en 0, por lo que el resultado puede situarse entre dos niveles definidos. En el ejemplo trabajado, probabilidades de 0.1, 0.7 y 0.2 en tres niveles de gravedad producen una puntuación de 1.1 con una confianza de 0.55.

Para resultados más allá de estos tres tipos de respuesta, la documentación dirige a los desarrolladores a Salidas estructuradas con la API de Respuestas cuando necesitan un objeto que siga un esquema JSON personalizado, y a la llamada a funciones cuando un modelo debe solicitar una llamada a herramienta con argumentos.

Guía de uso y límites de entrada

Las imágenes deben enviarse como URLs de datos base64 en línea; el punto de acceso no admite URLs de imágenes alojadas HTTP o HTTPS ni entradas file_id. Para evaluar una imagen junto con instrucciones u otro contexto, los desarrolladores colocan las partes input_text e input_image juntas en un solo mensaje de usuario.

Preguntas independientes pueden compartir la matriz questions de una única solicitud, y cada pregunta puede usar un tipo diferente, de modo que una aplicación pueda verificar una foto de producto en busca de daños y clasificar la categoría del producto en una sola llamada. Cuando una decisión depende de una respuesta anterior, la aplicación debe enviar solicitudes separadas, usando el primer resultado para condicionar la siguiente, como confirmar el daño antes de solicitar una categoría de reparación.

La guía de redacción de la documentación se centra en criterios observables: mantener preocupaciones distintas en preguntas separadas, asignar a cada opción un significado distinto y definir niveles de puntuación de modo que los niveles adyacentes difieran claramente. En cuanto a la interpretación, la recomendación es calibrar los umbrales contra ejemplos etiquetados de la aplicación en producción, sopesando los costos relativos de falsos positivos y falsos negativos.

Precios, controles de datos y voz

El precio del punto de acceso con gpt-6-luna es $0.10 por 1M de tokens de entrada. Solo se facturan los tokens de entrada: las lecturas de caché, escrituras de caché y los tokens de salida no tienen costo. Los recargos por procesamiento regional y los multiplicadores de precios por entradas de contexto largo siguen aplicándose, mientras que las solicitudes gpt-6-luna fuera de /v1/decisions siguen la tarificación aplicable del modelo y del nivel de procesamiento.

La API admite retención cero de datos y uso bajo HIPAA para clientes elegibles, con residencia de datos y procesamiento regional disponibles en los Estados Unidos y en Europa (el Área Económica Europea y Suiza). Para aplicaciones basadas en voz, la delegación del cliente con la API Live permite que un agente elija acciones a partir de solicitudes de voz y reporte los resultados al usuario.

OpenAI dice que espera que la Decisions API alcance la disponibilidad general en las próximas semanas.