OpenAI lansează Decisions API în versiune beta publică, alimentat de GPT-6 Luna

OpenAI a lansat Decisions API în versiune beta publică pe 6 octombrie 2026, introducând un punct final care returnează răspunsuri tipizate la întrebările definite de dezvoltatori pe intrări text și imagine. OpenAI API jurnal de modificări înregistrează lansarea în beta cu gpt-6-luna, furnizată printr-un dedicat POST /v1/decisions punct final.

OpenAI spune că noul punct final produce acele răspunsuri de aproximativ 10 ori mai repede decât Responses API. Conform Decisions API documentație, API-ul poate fi testat în Playground, unde dezvoltatorii pot experimenta cu întrebări și intrări înainte de a scrie cod.

Lansarea urmează introducerea API-ului la DevDay 2026, unde a fost disponibil în previzualizare limitată. DevDay recapitulare a declarat că API-ul aplică raționamentul modelului Luna la un set de întrebări definite de utilizator, fiecare având un set finit de răspunsuri predefinite, permițând dezvoltatorilor să furnizeze context text sau imagine și să primească rezultate care pot conduce la clasificarea conținutului, rutarea cererilor sau la următoarea acțiune a unui agent. OpenAI a afirmat la moment că o lansare largă era planificată în următoarele zile.

Punctul final rulează pe GPT-6 Luna, un model de raționament pe care OpenAI l-a lansat alături de GPT-6 Sol pe 22 septembrie 2026. Ambele modele acceptă intrări text și imagine și generează text prin API-urile Responses și Chat Completions.

Cum funcționează Decisions API

Fiecare cerere are trei părți. Câmpul model selectează modelul de evaluare; în prezent, este acceptat doar gpt-6-luna. Câmpul input conține dovezi comune pentru întrebări, fie ca un șir de text, fie ca mesaje ale utilizatorului care conțin text și imagini. Matricea questions specifică ce trebuie să evalueze modelul: tipul fiecărei întrebări, instrucțiunile sale și orice opțiuni permise sau niveluri de scor. Răspunsul conține o matrice answers, iar fiecare întrebare are un nume unic pe care API-ul îl returnează împreună cu răspunsul său.

O întrebare de tip predicat verifică o condiție, cum ar fi deteriorarea vizibilă a unui produs sau dacă un pasaj este relevant, și returnează o estimare de probabilitate de la 0 la 1 că condiția este adevărată. În exemplul ghidului, o fotografie a produsului este inspectată pentru o crăpătură, ruptură sau îndoitură, iar un răspuns ilustrativ returnă o probabilitate de 0,92; o aplicație poate marca fotografiile pentru revizuire odată ce valoarea depășește pragul stabilit de dezvoltator.

O întrebare de tip alegere selectează o valoare dintr-un set fix de opțiuni furnizate, fiecare având o descriere care explică când se aplică. Răspunsul conține valoarea selectată, o matrice probabilities care acoperă fiecare opțiune și un câmp separat de încredere. Exemplul de rutare din ghid trimite o plângere a unui client privind o dubla taxare către o opțiune de facturare, înainte de cele tehnice, de livrare și alte alternative. Recomandarea OpenAI este să se adauge o valoare de rezervă, cum ar fi other pentru intrări pe care categoriile nu le anticipează; aplicația poate direcționa acel rezultat de rezervă către o coadă de revizuire generală.

O întrebare de tip scor evaluează o intrare în raport cu niveluri ordonate, cum ar fi severitatea unei probleme, aranjate de la cel mai mic la cel mai mare. Scorul returnat este media ponderată pe probabilități a indicilor nivelurilor, care încep de la 0, astfel încât rezultatul poate cădea între două niveluri definite. În exemplul lucrat, probabilitățile de 0,1, 0,7 și 0,2 pentru trei niveluri de severitate produc un scor de 1,1 cu o încredere de 0,55.

Pentru rezultate dincolo de aceste trei tipuri de răspuns, documentația direcționează dezvoltatorii către Structured Outputs cu Responses API atunci când au nevoie de un obiect care să respecte un schema JSON personalizată și către apelarea funcțiilor când un model trebuie să solicite un apel de instrument cu argumente.

Ghid de utilizare și limite de intrare

Imaginile trebuie trimise ca URL-uri de date base64 încorporate; punctul final nu acceptă URL-uri de imagini găzduite HTTP sau HTTPS sau intrări file_id. Pentru a evalua o imagine alături de instrucțiuni sau alte contexte, dezvoltatorii plasează părțile input_text și input_image împreună într-un singur mesaj al utilizatorului.

Întrebările independente pot partaja matricea questions a unei singure cereri, iar fiecare întrebare poate folosi un tip diferit, astfel încât o aplicație poate verifica o fotografie a unui produs pentru deteriorări și poate clasifica categoria produsului într-un singur apel. Când o decizie depinde de un răspuns anterior, aplicația trebuie să trimită cereri separate, utilizând rezultatul inițial pentru a controla următoarea, cum ar fi confirmarea deteriorării înainte de a solicita o categorie de reparație.

Ghidul de creare al documentației se concentrează pe criterii observabile: păstrați preocupările distincte în întrebări separate, oferiți fiecărei alegeri o semnificație distinctă și definiți nivelurile de scor astfel încât nivelurile adiacente să difere clar. În ceea ce privește interpretarea, recomandarea este să calibrați pragurile pe baza exemplelor etichetate din aplicația de producție, evaluând costurile relative ale falselor pozitive și ale falselor negative.

Prețuri, controale de date și voce

Prețul pentru punctul final cu gpt-6-luna este de 0,10 USD per 1M de tokeni de intrare. Se facturează doar tokenii de intrare: citirile din cache, scrierile în cache și tokenii de ieșire nu au cost. Primele de procesare regională și multiplicatorii de preț pentru intrări cu context lung se aplică în continuare, în timp ce cererile gpt-6-luna din afara /v1/decisions urmează prețurile aplicabile pentru model și nivelul de procesare.

API-ul suportă Zero Data Retention și utilizare HIPAA pentru clienții eligibili, cu rezidență a datelor și procesare regională oferite în Statele Unite și în Europa (Spațiul Economic European și Elveția). Pentru aplicații bazate pe voce, delegarea clientului cu Live API permite unui agent să aleagă acțiuni din cererile vocale și să raporteze rezultatele utilizatorului.

OpenAI spune că se așteaptă ca Decisions API să ajungă la disponibilitate generală în săptămânile următoare.