OpenAI rilascia Decisions API in beta pubblica, alimentato da GPT-6 Luna

OpenAI ha rilasciato Decisions API in beta pubblica il 6 ottobre 2026, introducendo un endpoint che restituisce risposte tipizzate a domande definite dallo sviluppatore su input di testo e immagine. Il OpenAI API registro delle modifiche registra il rilascio in beta con gpt-6-luna, servito tramite un dedicato POST /v1/decisions endpoint.

OpenAI afferma che il nuovo endpoint produce quelle risposte circa 10 volte più velocemente rispetto all’Responses API. Secondo la documentazione dell’API Decisions, l’API può essere testata nel Playground, dove gli sviluppatori possono sperimentare con domande e input prima di scrivere codice.

Il rilascio segue l’introduzione dell’API al DevDay 2026, dove era disponibile in anteprima limitata. Il DevDay riassunto di OpenAI ha dichiarato che l’API applica il ragionamento del modello Luna a un insieme di domande definite dall’utente, ciascuna con un insieme finito di risposte predefinite, consentendo agli sviluppatori di fornire contesto testuale o visivo e di ricevere risultati che possono guidare la classificazione dei contenuti, l’instradamento delle richieste o la prossima azione di un agente. OpenAI ha affermato al momento che era previsto un rilascio più ampio nei giorni successivi.

L’endpoint gira su GPT-6 Luna, un modello di ragionamento che OpenAI ha rilasciato insieme a GPT-6 Sol il 22 settembre 2026. Entrambi i modelli accettano input di testo e immagine e generano testo tramite le API Responses e Chat Completions.

Come funziona Decisions API

Ogni richiesta è composta da tre parti. Il campo model seleziona il modello di valutazione; attualmente è supportato solo gpt-6-luna. Il campo input trasporta le prove condivise per le domande, sia come stringa di testo sia come messaggi dell’utente contenenti testo e immagini. L’array questions specifica ciò che il modello deve valutare: il tipo di ogni domanda, le sue istruzioni e le eventuali scelte consentite o i livelli di punteggio. La risposta contiene un array answers e ogni domanda ha un nome univoco che l’API restituisce insieme alla sua risposta.

Una domanda predicativa verifica una condizione, ad esempio danni visibili su un prodotto o se un passaggio è pertinente, e restituisce una stima di probabilità da 0 a 1 che la condizione sia vera. Nell’esempio della guida, una foto del prodotto viene ispezionata per crepe, strappi o ammaccature, e una risposta illustrativa restituisce una probabilità di 0,92; un’applicazione può segnalare le foto per la revisione una volta che il valore supera una soglia impostata dallo sviluppatore.

Una domanda a scelta seleziona un valore da un insieme fisso di opzioni fornite, ciascuna con una descrizione che spiega quando si applica. La risposta contiene il valore selezionato, un array probabilities che copre tutte le opzioni e un campo confidence separato. L’esempio di instradamento della guida invia un reclamo cliente per una doppia addebito a un’opzione di fatturazione prima delle alternative tecniche, di spedizione e altre. Le indicazioni di OpenAI sono di aggiungere un valore di fallback come other per input che le categorie non prevedono; l’applicazione può instradare quel risultato di fallback a una coda di revisione generale.

Una domanda di punteggio valuta un input rispetto a livelli ordinati, ad esempio la gravità di un problema, disposti dal più basso al più alto. Il punteggio restituito è la media ponderata per probabilità degli indici di livello, che partono da 0, quindi il risultato può collocarsi tra due livelli definiti. Nell’esempio pratico, probabilità di 0,1, 0,7 e 0,2 su tre livelli di gravità producono un punteggio di 1,1 con una confidenza di 0,55.

Per output oltre questi tre tipi di risposta, la documentazione indirizza gli sviluppatori a Structured Outputs con l’API Responses quando hanno bisogno di un oggetto che segua uno schema JSON personalizzato, e a function calling quando un modello deve richiedere una chiamata a uno strumento con argomenti.

Linee guida per l’uso e limiti di input

Le immagini devono essere inviate come URL di dati base64 in linea; l’endpoint non supporta URL di immagini HTTP o HTTPS ospitate né input file_id. Per valutare un’immagine insieme a istruzioni o altro contesto, gli sviluppatori inseriscono le parti input_text e input_image in un unico messaggio dell’utente.

Domande indipendenti possono condividere l’array questions di una singola richiesta, e ogni domanda può utilizzare un tipo diverso, così un’applicazione può verificare una foto di un prodotto per danni e classificare la categoria del prodotto in una sola chiamata. Quando una decisione dipende da una risposta precedente, l’applicazione deve inviare richieste separate, usando il primo risultato per filtrare il successivo, ad esempio confermando il danno prima di chiedere una categoria di riparazione.

Le linee guida per la redazione della documentazione si concentrano su criteri osservabili: mantenere preoccupazioni distinte in domande separate, assegnare a ogni scelta un significato distinto e definire i livelli di punteggio in modo che i livelli adiacenti differiscano chiaramente. Per l’interpretazione, le indicazioni suggeriscono di calibrare le soglie rispetto a esempi etichettati dell’applicazione in produzione, valutando i costi relativi di falsi positivi e falsi negativi.

Prezzi, controlli dei dati e voce

Il prezzo per l’endpoint con gpt-6-luna è di $0,10 per 1 M di token di input. Vengono fatturati solo i token di input: letture cache, scritture cache e token di output non hanno costi. I premi per l’elaborazione regionale e i moltiplicatori di prezzo per input a lungo contesto continuano ad applicarsi, mentre le richieste gpt-6-luna al di fuori /v1/decisions seguono il prezzo del modello e del livello di elaborazione applicabili.

L’API supporta Zero Data Retention e l’uso di HIPAA per i clienti idonei, con residenza dei dati e elaborazione regionale offerte negli Stati Uniti e in Europa (Spazio Economico Europeo e Svizzera). Per le applicazioni basate sulla voce, la delega del client con la Live API consente a un agente di scegliere azioni dalle richieste vocali e di riportare i risultati all’utente.

OpenAI afferma che prevede che la Decisions API raggiunga la disponibilità generale nelle prossime settimane.