OpenAI、GPT-6 Luna を搭載した Decisions API をパブリックベータでリリース

OpenAI は 2026年10月6日に Decisions API をパブリックベータでリリースし、テキストと画像入力に対して開発者が定義した質問に型付き回答を返すエンドポイントを導入しました。OpenAI API 変更履歴 は、gpt-6-luna を使用したベータ版リリースを専用で提供されたことを記録しています POST /v1/decisions エンドポイント。

OpenAI は、新しいエンドポイントが Responses API より約10倍速く回答を生成すると述べています。Decisions API ドキュメントによると、API は Playground でテストでき、開発者はコードを書く前に質問や入力で実験できます。

このリリースは、DevDay 2026 での API の導入に続くもので、限定プレビューで利用可能でした。OpenAI の DevDay 概要 は、API が Luna モデルの推論をユーザー定義の質問セットに適用し、各質問に事前定義された有限の回答を持ち、開発者がテキストまたは画像のコンテキストを提供して、コンテンツ分類、リクエストルーティング、またはエージェントの次のアクションを駆動できる結果を返すと述べました。当時、OpenAI は数日以内に幅広いリリースを計画していると発表しました。

このエンドポイントは GPT-6 Luna 上で動作し、GPT-6 Luna は 2026年9月22日に GPT-6 Sol と同時に OpenAI がリリースした推論モデルです。両モデルはテキストと画像入力を受け付け、Responses API と Chat Completions API を通じてテキストを生成します。

Decisions API の仕組み

各リクエストは3つのパートで構成されます。model フィールドは評価モデルを選択し、現在は gpt-6-luna のみがサポートされています。input フィールドは質問に対する共通の証拠を保持し、テキスト文字列またはテキストと画像を含むユーザーメッセージとして提供できます。questions 配列はモデルが評価すべき内容を指定し、各質問のタイプ、指示、許可された選択肢やスコアレベルを含みます。response には answers 配列が含まれ、各質問は API が回答と共に返す一意の名前を持ちます。

述語質問は、製品の目に見える損傷や文章の関連性などの条件をチェックし、条件が真である確率を 0 から 1 の範囲で推定して返します。ガイドの例では、製品写真がひび割れ、破れ、またはへこみを検査し、例示的な応答が 0.92 の確率を返します。アプリケーションは、開発者が設定した閾値を超えた場合に写真をレビュー対象としてフラグ付けできます。

選択質問は、適用条件を説明する記述付きの固定されたオプション集合から1つの値を選択します。回答には選択された値、すべてのオプションを網羅する probabilities 配列、そして別個の confidence フィールドが含まれます。ガイドのルーティング例では、二重請求に関する顧客の苦情を技術、配送、その他の代替案よりも先に請求オプションへ送ります。OpenAI のガイダンスは、例えば次のようなフォールバック値を追加することです other カテゴリが想定していない入力に対して；アプリケーションはそのフォールバック結果を一般的なレビューキューへルーティングできます。

スコア質問は、問題の深刻度など、最低から最高へと順序付けられたレベルに対して入力を評価します。返されるスコアはレベルインデックス（0 から開始）の確率加重平均であり、結果は2つの定義されたレベルの間に位置することがあります。作業例では、3つの深刻度レベルに対する確率 0.1、0.7、0.2 がスコア 1.1 と confidence 0.55 を生成します。

これら3つの回答タイプを超える出力については、ドキュメントはカスタム JSON スキーマに従うオブジェクトが必要な場合に Responses API の Structured Outputs を、モデルが引数付きでツール呼び出しを要求する必要がある場合に function calling を開発者に案内しています。

使用ガイダンスと入力制限

画像はインラインの base64 データ URL として送信する必要があり、エンドポイントはホストされた HTTP または HTTPS の画像 URL や file_id 入力をサポートしません。指示やその他のコンテキストと共に画像を評価するには、開発者は input_text と input_image パーツを単一のユーザーメッセージにまとめて配置します。

独立した質問は単一リクエストの questions 配列を共有でき、各質問は異なるタイプを使用できるため、アプリケーションは製品写真の損傷チェックと製品カテゴリの分類を1回の呼び出しで行えます。ある決定が以前の回答に依存する場合、アプリケーションは別々のリクエストを送信し、最初の結果を次のリクエストの条件として使用します。例えば、損傷を確認してから修理カテゴリを尋ねるといったフローです。

ドキュメントの作成ガイダンスは観測可能な基準に焦点を当てています。関心事は別々の質問に分け、各選択肢に明確な意味を付与し、スコアレベルは隣接レベルがはっきりと異なるように定義します。解釈に関しては、実運用アプリケーションからのラベル付けされた例を用いて閾値を調整し、偽陽性と偽陰性の相対的コストを比較検討することが推奨されています。

価格設定、データ制御、音声

gpt-6-luna を使用したエンドポイントの価格は、入力トークン 100 万件あたり $0.10 です。請求対象は入力トークンのみで、キャッシュの読み取り・書き込みや出力トークンには料金がかかりません。地域処理のプレミアムや長文コンテキスト入力の価格倍率は引き続き適用され、gpt-6-luna のリクエストが /v1/decisions 適用されるモデルおよび処理階層の価格設定に従います。

この API は、対象顧客向けに Zero Data Retention と HIPAA の利用をサポートし、データの所在と地域処理を United States と Europe (the European Economic Area and Switzerland) で提供します。音声駆動型アプリケーションでは、Live API を使用したクライアント委任により、エージェントが音声リクエストからアクションを選択し、その結果をユーザーに報告できます。

OpenAI は、Decisions API が今後数週間で一般提供に達すると見込んでいると述べています。