OpenAI、GPT-6 LunaとともにDecisions APIの一般提供を開始

OpenAIは2026年10月22日、Decisions APIの一般提供を開始したと発表し、GPT-6 Lunaを基盤とするエンドポイントをパブリックベータから移行した。価格は入力トークン100万個あたり0.10ドル。APIは、範囲が限定された型付きの回答（確率、選択、またはルーブリックスコア）を返す。アプリケーションはこれらを使って、コンテンツの分類、リクエストの振り分け、作業の優先順位付けを行う。

OpenAIによると、このAPIはLunaの知能を回答範囲が限定された質問に特化させることで、テキスト、画像、構造化入力に基づくほぼリアルタイムの判断を可能にする。同社は、このエンドポイントを使うと、Responses API経由でGPT-6 Lunaに質問する場合と比べて、回答を最大10倍速く得られるとしている。

OpenAIは2026年9月22日に、GPT-6 LunaをGPT-6 Solとともに発表し、Lunaの価格を入力トークン100万個あたり0.10ドル、出力トークン100万個あたり0.50ドルに設定した。同社は、GPT-5.6のプロモーション価格と比べて両モデルのAPI価格を50％引き下げたと述べ、この2モデルによってコスト効率の最先端を押し進めると説明した。一方、GPT-6 Astraについては、引き続きあらゆる面で自社最高のモデルと位置付けている。APIでは、2つのモデルをgpt-6-solおよびgpt-6-lunaとして利用できる。

Decisions APIの仕組み

リクエストの送信先はPOST /v1/decisionsで、OpenAIの開発者向けドキュメントによると、現在サポートされているモデルはgpt-6-lunaのみ。各リクエストでは、共通入力（テキスト文字列、またはメッセージ、ツール呼び出し、ツール出力を並べた配列）と1～400個の質問を組み合わせる。レスポンスにはanswers配列が含まれ、各質問に開発者が割り当てた名前がそのまま返される。

このAPIは3種類の質問に対応する。述語質問では、製品写真に目に見える損傷があるかどうかのような条件について、それが真である確率を0から1の値で返す。選択質問では、開発者があらかじめ定義した選択肢から1つを選び、各選択肢の確率と信頼度も返す。スコア質問では、入力を2～10段階の順序付きルーブリックに照らして評価し、各段階のインデックスを確率で加重平均した値を返す。そのため、スコアは段階と段階の間の値になることがある。

開発者は、ユーザーメッセージ内のinput_jsonコンテンツパートを通じて構造化データを直接渡せる。画像は、インラインのbase64データURL、または一般にアクセス可能なHTTP／HTTPS URLで指定できる。会話履歴を入力として渡すこともできるため、APIは関数呼び出しやカスタムツールの呼び出しとその出力を含めた文脈の中で、リクエストを評価できる。ドキュメントによると、ファイル、音声、アイテム参照には対応しておらず、エンドポイントはfile_id入力を受け付けない。

以前の回答に依存する判断を行う場合、ドキュメントは開発者に別々のリクエストを送るよう案内している。また、3種類の型付き回答ではなく、カスタムJSONオブジェクトやモデルが要求するツール呼び出しが必要な場合は、Responses APIのStructured Outputsまたは関数呼び出しを利用するよう開発者に勧めている。

パブリックベータ以降の追加機能

OpenAIによると、パブリックベータ終了後、ネイティブのGPT-Live連携、再利用するコンテキスト向けのプロンプトキャッシュ、米国とEUでの推論データの処理地域に関する機能に加え、アジアの複数地域で推論容量を追加した。開発者は現在、ネイティブのJSON入力を渡し、質問の指示に画像を含め、1リクエストあたり最大400個の質問を行える。これは従来の上限の2倍にあたる。

ドキュメントの新機能一覧には、ホスト型HTTP／HTTPS画像入力、ツール呼び出しと出力を含む会話履歴の評価、組織単位の使用状況レポート、Private Linkのサポートも記載されている。使用状況エンドポイントのGET /v1/organization/usage/decisionsを利用するには、api.usage.read権限を持つ管理者APIキーが必要となる。このエンドポイントはトークン使用量とリクエスト数を返し、プロジェクト、APIキー、モデルごとに絞り込んだり集計したりできる。

プロンプトキャッシュでは、共通入力のうち一致するプレフィックスが少なくとも1,024トークンあれば、繰り返しのリクエストでその部分を再利用し、キャッシュ読み取りの割引料金が適用される。質問ごとの画像を含む質問内容は、再利用可能なプレフィックスの対象外となる。APIはデフォルトで、共通入力の末尾に暗黙のキャッシュブレークポイントを設定する。開発者は、呼び出し側が指定するprompt_cache_keyを使って再利用の範囲を分けるか、明示的にマークしたブレークポイントに切り替えることができる。

GPT-Live連携では、音声アプリケーションは入力または出力の文字起こしが届くたびに判断を実行でき、Liveはアプリケーションが処理するための判断イベントを発行する。OpenAIの設定例では、session.triggersに追加した設定により、文字起こしの更新に応じてアバターの表情を選択する。同社は、同じ方法を使って、確認の質問をするか、リクエストを振り分けるか、問題をエスカレーションするかを判断するカスタマーサポートエージェントの例も紹介している。

報告された利用例と初期評価

OpenAIによると、社内チームはすでに製品や業務のワークフロー全般でこのAPIを活用している。dotsチームは応答時間の短縮と対話性の向上に、Personal Financeチームは取引内容の説明の分類に利用している。Communicationsチームは報道内容をテーマ別に分類し、主要な論点を補強しているか、あるいは疑問を投げかけているかをスコア化することで、より詳しい確認が必要なものを特定している。

発表で紹介された顧客は、それぞれの評価で速度とコストの改善を報告した。Boxのプラットフォームおよびインテグレーション担当プロダクトマネジメント副社長、Biswaroop Palit氏によると、Decisions APIをBox Extractと組み合わせたところ、Responses APIと同等の精度を保ちながら、保険証明書に関する30件のケースで振り分けを約5倍速く行えたという。信頼度の低いケースは審査担当者に回された。Datadogのスタッフエンジニア、AJ Stuyvenberg氏は、APIがエージェントによって生成されたrshellコマンドの実行前にリスクを評価し、同等の精度を維持しながら、利用可能な最先端モデルと比べてp95レイテンシを40倍高速化したと述べた。Rampのリサーチエンジニア、René Sultan氏によると、このAPIを使うと、AIのコストを基となる業務に帰属させる処理がGPT-6 Lunaを使う場合より4倍速く、コストも30%安くなり、精度も損なわれなかった。

Sierraのエンジニア、Ajeet Grewal氏によると、APIは顧客とのリアルタイムの会話におけるSierraのオーケストレーションの一部で次のアクションを選択し、p95で280ミリ秒未満を達成した。従来の同社の手法と比べて約3倍高速で、通話1件あたりのコストを90%削減しながら、顧客の成果は低下しなかったという。SpeakのCTO、Andrew Hsu氏は、GPT-LiveにDecisions APIを統合した結果、同社のテストで次のアクションまでの時間が90%超短縮され、1.4秒から0.13秒になったと述べた。

料金とデータ管理

Decisions APIの料金は、入力トークン100万個あたり0.10ドル、キャッシュ済み入力トークン100万個あたり0.01ドルで、OpenAIが課金するのは入力トークンのみ。出力トークンには課金されない。リージョン処理の追加料金と長文コンテキストの入力料金倍率が適用され、キャッシュ読み取りとキャッシュ書き込みの料金は、標準のgpt-6-lunaのプロンプトキャッシュ料金と同じ。

リージョン処理は米国と欧州（EEAおよびスイス）で利用でき、データレジデンシーはサポート対象のすべてのAPIリージョンで利用可能。ゼロデータ保持とHIPAAに準拠した利用は、対象となる顧客に提供される。APIは、OpenAIのプラットフォームにある専用のDecisionsエンドポイントとDecisions Playgroundから利用でき、開発者はコードを書く前に、自分のテキストや画像を使って質問をテストできる。