OpenAI rende generalmente disponibile Decisions API con GPT-6 Luna

OpenAI ha reso Decisions API generalmente disponibile il 22 ottobre 2026, come annunciato dall’azienda, facendo uscire dalla beta pubblica l’endpoint basato su GPT-6 Luna, al prezzo di 0,10 $ per milione di token di input. L’API restituisce risposte circoscritte e tipizzate (una probabilità, una selezione o un punteggio basato su una griglia di valutazione), che le applicazioni usano per classificare i contenuti, instradare le richieste e stabilire le priorità del lavoro.

OpenAI ha dichiarato che l’API concentra l’intelligenza di Luna su domande con risposte circoscritte, consentendo di prendere decisioni quasi in tempo reale a partire da testo, immagini e input strutturati. Secondo l’azienda, l’endpoint fornisce queste risposte fino a 10 volte più velocemente rispetto a quando si interroga GPT-6 Luna tramite Responses API.

OpenAI ha presentato GPT-6 Luna insieme a GPT-6 Sol il 22 settembre 2026, fissando per Luna un prezzo di 0,10 $ per milione di token di input e 0,50 $ per milione di token di output. L’azienda ha dichiarato di aver ridotto del 50% i prezzi API di entrambi i modelli rispetto ai prezzi promozionali di GPT-5.6 e ha descritto la coppia come un passo avanti all’avanguardia in termini di efficienza dei costi; continua a definire GPT-6 Astra il suo miglior modello in assoluto. Nell’API, i due modelli sono disponibili con i nomi gpt-6-sol e gpt-6-luna.

Come funziona Decisions API

Le richieste vengono inviate a POST /v1/decisions e, secondo la documentazione per gli sviluppatori di OpenAI, al momento gpt-6-luna è l’unico modello supportato. Ogni richiesta abbina un input condiviso (una stringa di testo oppure un array ordinato di messaggi, chiamate agli strumenti e relativi output) a un numero di domande compreso tra 1 e 400; la risposta contiene un array answers che riporta il nome assegnato dallo sviluppatore a ciascuna domanda.

L’API supporta tre tipi di domande. Una domanda predicativa restituisce una probabilità compresa tra 0 e 1 che una condizione sia vera, per esempio la presenza di danni visibili nella foto di un prodotto. Una domanda a scelta seleziona una delle opzioni predefinite dallo sviluppatore e restituisce anche la probabilità di ciascuna opzione e un valore di confidenza. Una domanda con punteggio valuta un input rispetto a un insieme ordinato di livelli di valutazione, da due a dieci, e restituisce la media degli indici dei livelli ponderata per la probabilità; di conseguenza, il punteggio può collocarsi tra due livelli.

Gli sviluppatori possono passare dati strutturati direttamente tramite una parte di contenuto input_json in un messaggio utente; le immagini possono essere fornite come URL di dati base64 incorporati oppure tramite URL HTTP o HTTPS accessibili pubblicamente. Poiché è possibile fornire la cronologia della conversazione come input, l’API può valutare una richiesta nel suo contesto, insieme alle chiamate a funzioni e strumenti personalizzati e ai relativi output. La documentazione specifica che file, audio e riferimenti agli elementi non sono supportati e che l’endpoint non accetta input file_id.

Per le decisioni che dipendono da una risposta precedente, la documentazione indica agli sviluppatori di inviare richieste separate. Suggerisce inoltre di ricorrere a Structured Outputs o alla chiamata di funzioni in Responses API quando occorre un oggetto JSON personalizzato o una chiamata a uno strumento richiesta dal modello, anziché una delle tre risposte tipizzate.

Novità introdotte dopo la beta pubblica

OpenAI ha dichiarato che, dopo la beta pubblica, ha aggiunto un’integrazione nativa con GPT-Live, la memorizzazione nella cache dei prompt per il contesto riutilizzato e la residenza dell’inferenza negli Stati Uniti e nell’UE, oltre a ulteriore capacità di inferenza in diverse aree dell’Asia. Ora gli sviluppatori possono passare input JSON nativi, includere immagini nelle istruzioni delle domande e porre fino a 400 domande per richiesta, il doppio rispetto al limite precedente.

L’elenco delle novità nella documentazione include anche input di immagini ospitate tramite HTTP e HTTPS, la valutazione della cronologia delle conversazioni con chiamate agli strumenti e relativi output, i report sull’utilizzo dell’organizzazione e il supporto a Private Link. L’endpoint per l’utilizzo, GET /v1/organization/usage/decisions, richiede una chiave API amministrativa con il permesso api.usage.read e restituisce i dati sull’utilizzo dei token e il numero di richieste, filtrabili o raggruppabili per progetto, chiave API o modello.

Con la memorizzazione nella cache dei prompt, le richieste ripetute possono riutilizzare un prefisso corrispondente dell’input condiviso lungo almeno 1.024 token e usufruire di un prezzo ridotto per la lettura dalla cache; il contenuto delle domande, comprese le immagini specifiche di ciascuna domanda, resta fuori dal prefisso riutilizzabile. Per impostazione predefinita, l’API inserisce un punto di interruzione implicito della cache alla fine dell’input condiviso; gli sviluppatori possono suddividere il riutilizzo fornendo un prompt_cache_key oppure passare a punti di interruzione contrassegnati esplicitamente.

Con l’integrazione GPT-Live, un’applicazione vocale può eseguire decisioni man mano che arrivano le trascrizioni dell’input o dell’output, e Live genera un evento decisionale su cui l’applicazione può agire. La configurazione di esempio di OpenAI, aggiunta a session.triggers, seleziona l’espressione facciale di un avatar in base agli aggiornamenti della trascrizione; l’azienda descrive inoltre un agente del servizio clienti che usa lo stesso schema per decidere se porre una domanda di chiarimento, instradare una richiesta o segnalare un problema a un livello superiore.

Utilizzi dichiarati e prime valutazioni

OpenAI ha dichiarato che i suoi team già applicano l’API nei flussi di lavoro di prodotto e aziendali: il team dots la usa per ridurre i tempi di risposta e migliorare l’interattività; il team Personal Finance la usa per categorizzare le descrizioni delle transazioni; il team Communications la usa per classificare la copertura mediatica per tema e valutare se rafforza o mette in discussione le narrazioni chiave, contribuendo a individuare ciò che merita un esame più approfondito.

I clienti citati nell’annuncio hanno riferito di aver ottenuto miglioramenti in termini di velocità e costi nelle proprie valutazioni. Biswaroop Palit, vicepresidente della gestione dei prodotti per piattaforme e integrazioni di Box, ha dichiarato che, abbinata a Box Extract, la Decisions API ha consentito di selezionare i percorsi circa 5 volte più velocemente in 30 casi relativi a certificati assicurativi, con la stessa precisione della Responses API, inviando ai revisori i casi con un livello di affidabilità inferiore. AJ Stuyvenberg, ingegnere senior di Datadog, ha affermato che l’API ha valutato il rischio dei comandi rshell generati dagli agenti prima della loro esecuzione, offrendo una latenza p95 40 volte inferiore rispetto ai modelli di frontiera disponibili, con una precisione comparabile. René Sultan, ingegnere di ricerca di Ramp, ha dichiarato che l’API ha permesso di attribuire i costi dell’IA alle attività sottostanti 4 volte più velocemente e con costi inferiori del 30% rispetto a GPT-6 Luna, senza sacrificare la precisione.

Ajeet Grewal, ingegnere di Sierra, ha dichiarato che l’API sceglie l’azione successiva in alcune fasi dell’orchestrazione di Sierra durante le conversazioni in tempo reale con i clienti, con una latenza p95 inferiore a 280 millisecondi: circa 3 volte più velocemente e con un costo per chiamata inferiore del 90% rispetto al precedente approccio dell’azienda, senza alcun peggioramento dei risultati per i clienti. Andrew Hsu, CTO di Speak, ha affermato che, nei test dell’azienda, l’integrazione della Decisions API in GPT-Live ha ridotto di oltre il 90% il tempo necessario per l’azione successiva, passando da 1,4 secondi a 0,13 secondi.

Prezzi e controlli sui dati

La Decisions API costa 0,10 $ per milione di token di input e 0,01 $ per milione di token di input memorizzati nella cache. OpenAI addebita soltanto i token di input, senza costi per i token di output. Si applicano maggiorazioni per l’elaborazione regionale e moltiplicatori di prezzo per gli input con contesto lungo; le tariffe per la lettura e la scrittura nella cache corrispondono a quelle standard della memorizzazione nella cache dei prompt di gpt-6-luna.

L’elaborazione regionale è disponibile negli Stati Uniti e in Europa (SEE più Svizzera); la residenza dei dati è disponibile in tutte le regioni API supportate; la conservazione zero dei dati e l’utilizzo conforme all’HIPAA sono disponibili per i clienti idonei. È possibile accedere all’API tramite l’endpoint dedicato Decisions e Decisions Playground sulla piattaforma di OpenAI, dove gli sviluppatori possono provare domande sui propri testi o immagini prima di scrivere codice.