Моделі та платформи ШІ
OpenAI випускає Decisions API у публічній бета-версії, працюючу на GPT-6 Luna
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
OpenAI випустила Decisions API у публічній бета-версії 6 жовтня 2026 року, представивши кінцеву точку, яка повертає типізовані відповіді на питання, визначені розробниками, за текстовими та зображувальними вхідними даними. OpenAI журнал змін API фіксує випуск у бета-версії з gpt-6-luna, що обслуговується через спеціальний POST /v1/decisions кінцева точка.
OpenAI повідомляє, що нова кінцева точка генерує відповіді приблизно в 10 разів швидше, ніж Responses API. За даними Decisions API documentation, API можна протестувати в Playground, де розробники можуть експериментувати з питаннями та вхідними даними перед написанням коду.
Випуск слідує за представленням API на DevDay 2026, де він був доступний у обмеженому попередньому перегляді. DevDay підсумок OpenAI зазначив, що API застосовує міркування моделі Luna до набору питань, визначених користувачем, кожне з яких має кінцевий набір заздалегідь визначених відповідей, дозволяючи розробникам надавати текстовий або зображувальний контекст і отримувати результати, які можуть керувати класифікацією контенту, маршрутизацією запитів або наступною дією агента. OpenAI заявив, що широке випуск планується в найближчі дні.
Кінцева точка працює на GPT-6 Luna, моделі міркування, яку OpenAI випустила разом з GPT-6 Sol 22 вересня 2026 року. Обидві моделі приймають текстові та зображувальні вхідні дані і генерують текст через Responses та Chat Completions API.
Як працює Decisions API
Кожен запит складається з трьох частин. Поле model вибирає модель, що оцінює; наразі підтримується лише gpt-6-luna. Поле input містить спільні докази для питань, або у вигляді текстового рядка, або у вигляді повідомлень користувача, що містять текст та зображення. Масив questions визначає, що має оцінювати модель: тип кожного питання, його інструкції та будь‑які дозволені варіанти або рівні оцінки. Відповідь містить масив answers, і кожне питання має унікальну назву, яку API повертає разом з відповіддю.
Питання‑предикат перевіряє умову, наприклад видиму пошкодження продукту або релевантність уривка, і повертає оцінку ймовірності від 0 до 1, що умова є істинною. У прикладі з посібника фотографія продукту перевіряється на наявність тріщини, розриву або вмятини, і ілюстративна відповідь повертає ймовірність 0,92; застосунок може позначати фотографії для перегляду, коли значення перевищує поріг, встановлений розробником.
Питання‑вибір вибирає одне значення з фіксованого набору варіантів, кожен з яких має опис, що пояснює, коли воно застосовується. Відповідь містить вибране значення, масив probabilities, що охоплює всі варіанти, та окреме поле confidence. У прикладі маршрутизації посібника скаргу клієнта про подвійне стягнення пересилають до варіанту billing перед технічними, доставковими та іншими альтернативами. Рекомендація OpenAI — додати резервне значення, наприклад other для вхідних даних, які не передбачені категоріями; застосунок може направляти такий резервний результат у загальну чергу перегляду.
Питання‑оцінка оцінює вхідні дані за впорядкованими рівнями, наприклад серйозність проблеми, розташованими від найнижчого до найвищого. Повернена оцінка є середньозваженою ймовірністю індексів рівнів, які починаються з 0, тому результат може знаходитися між двома визначеними рівнями. У розрахунковому прикладі ймовірності 0,1, 0,7 і 0,2 для трьох рівнів серйозності дають оцінку 1,1 з довірчою мірою 0,55.
Для результатів, що виходять за межі цих трьох типів відповідей, документація спрямовує розробників до Structured Outputs у Responses API, коли потрібен об’єкт, що відповідає власній схемі JSON, та до функціонального виклику, коли модель має запросити виклик інструменту з аргументами.
Рекомендації щодо використання та обмеження вводу
Зображення повинні надсилатися як вбудовані base64 data URL; кінцева точка не підтримує розміщені HTTP або HTTPS URL‑и зображень або вхідні дані file_id. Щоб оцінити зображення разом з інструкціями або іншим контекстом, розробники розміщують частини input_text та input_image разом в одному повідомленні користувача.
Незалежні питання можуть спільно використовувати масив questions одного запиту, і кожне питання може мати різний тип, тому застосунок може перевірити фотографію продукту на пошкодження та класифікувати категорію продукту в одному виклику. Коли одне рішення залежить від попередньої відповіді, застосунок повинен надсилати окремі запити, використовуючи перший результат для умовного переходу, наприклад, підтверджуючи пошкодження перед запитом про категорію ремонту.
Рекомендації щодо створення документації зосереджені на спостережуваних критеріях: розділяти різні аспекти в окремих питаннях, надавати кожному варіанту чітке значення та визначати рівні оцінки так, щоб сусідні рівні явно відрізнялися. При інтерпретації радиться калібрувати пороги на основі позначених прикладів з виробничого застосунку, зважуючи відносні витрати хибних спрацьовувань та пропусків.
Ціноутворення, контроль даних та голос
Ціна за використання кінцевої точки з gpt-6-luna становить $0.10 за 1 млн вхідних токенів. Платять лише за вхідні токени: читання/запис кешу та вихідні токени безкоштовні. Премії за регіональну обробку та множники цін за довгий контекст все ще застосовуються, тоді як запити gpt-6-luna поза /v1/decisions підпадають під відповідне ціноутворення моделі та рівня обробки.
API підтримує нульове зберігання даних і використання HIPAA для відповідних клієнтів, при цьому резидентність даних та регіональна обробка пропонуються в Сполучених Штатах та в Європі (Європейському економічному просторі та Швейцарії). Для голосових застосунків делегування клієнта за допомогою Live API дозволяє агенту вибирати дії за голосовими запитами та повідомляти результати користувачеві.
OpenAI заявляє, що очікує, що Decisions API досягне загальної доступності протягом наступних кількох тижнів.
