OpenAI 携 GPT-6 Luna 正式推出 Decisions API

OpenAI 于 2026 年 10 月 22 日宣布，其 Decisions API 已正式开放使用，并以每百万输入令牌 0.10 美元的价格结束了由 GPT-6 Luna 驱动的端点公开测试阶段。该 API 返回有界且类型明确的答案（概率、选择结果或评分标准得分），供应用程序用于对内容分类、路由请求和确定工作优先级。

OpenAI 表示，该 API 将 Luna 的智能聚焦于答案范围明确的问题，可根据文本、图像和结构化输入近乎实时地作出决策。该公司称，与通过 Responses API 向 GPT-6 Luna 提问相比，这个端点给出答案的速度最高可快 10 倍。

OpenAI 于 2026 年 9 月 22 日推出 GPT-6 Luna，并同时发布 GPT-6 Sol；Luna 的定价为每百万输入令牌 0.10 美元、每百万输出令牌 0.50 美元。该公司表示，与 GPT-5.6 的推广定价相比，两款模型的 API 价格均下调了 50%，并称这两款模型在成本效率方面推进了行业前沿；该公司仍称 GPT-6 Astra 是其综合表现最佳的模型。在 API 中，这两款模型分别以 gpt-6-sol 和 gpt-6-luna 的名称提供。

Decisions API 的工作方式

请求发送至 POST /v1/decisions；根据 OpenAI 的开发者文档，目前唯一受支持的模型是 gpt-6-luna。每个请求都包含一份共享输入（文本字符串，或由消息、工具调用和工具输出按顺序组成的数组）以及 1 至 400 个问题；响应则包含一个 answers 数组，其中会回显每个问题由开发者指定的名称。

该 API 支持三种问题类型。谓词问题会返回某个条件为真的概率，取值范围为 0 到 1，例如判断产品照片中是否有可见损坏。选项问题会从开发者预先设定的选项中选出一个，同时返回每个选项对应的概率和一个置信度值。评分问题会依据包含 2 至 10 个有序等级的评分标准评估输入，并返回各等级索引的概率加权平均值，因此得分可能落在两个等级之间。

开发者可以在用户消息中通过 input_json 内容部分直接传入结构化数据；图像则可以作为内嵌的 base64 数据 URL，或可公开访问的 HTTP 或 HTTPS URL 提供。由于可以将对话历史作为输入，API 能结合上下文评估请求，并一并处理函数调用、自定义工具调用及其输出。文档指出，该 API 不支持文件、音频和项目引用，且此端点不接受 file_id 输入。

对于依赖先前答案的决策，文档建议开发者分别发送独立请求。如果需要自定义 JSON 对象，或需要模型请求调用工具，而不是三种类型化答案之一，文档还建议开发者使用 Responses API 中的 Structured Outputs 或函数调用。

公开测试版以来的新增功能

OpenAI 表示，公开测试版结束后，该公司新增了原生 GPT-Live 集成、用于重复使用上下文的提示缓存，以及在美国和欧盟的数据驻留推理功能，并在亚洲多个地区增加了推理容量。开发者现在可以传入原生 JSON 输入、在问题说明中加入图像，并在每个请求中提出最多 400 个问题，是此前上限的两倍。

文档的新增功能列表还包括通过托管方式提供的 HTTP 和 HTTPS 图像输入、结合工具调用及其输出评估对话历史、组织用量报告，以及 Private Link 支持。用量端点 GET /v1/organization/usage/decisions 需要具备 api.usage.read 权限的管理员 API 密钥；该端点会返回 token 用量和请求数，并可按项目、API 密钥或模型筛选或分组。

启用提示缓存后，重复请求可以重复使用共享输入中相匹配且至少包含 1,024 个 token 的前缀，并享受折扣缓存读取价格；问题内容（包括特定于问题的图像）不属于可重复使用的前缀。默认情况下，API 会在共享输入末尾设置一个隐式缓存断点；开发者也可以使用调用方提供的 prompt_cache_key 对可复用内容进行分区，或改用显式标记的断点。

通过 GPT-Live 集成，语音应用可以在输入或输出转录内容到达时运行决策，Live 会发出决策事件，供应用采取相应操作。OpenAI 将用于添加到 session.triggers 的示例配置设为根据转录内容更新选择虚拟形象的面部表情；该公司还介绍了一种采用相同模式的客户支持代理，可据此决定是提出澄清问题、转接请求，还是升级处理问题。

已披露的用途与早期评估

OpenAI 表示，其内部团队已在产品和业务工作流程中应用该 API：dots 团队用它缩短响应时间并提升交互性；个人财务团队用它对交易描述进行分类；传播团队则用它按主题对报道进行分类，并评估报道是在强化还是质疑关键叙事，从而帮助判断哪些内容值得进一步审查。

公告中引用的客户表示，他们在各自的评估中发现了速度和成本方面的提升。Box 平台与集成产品管理副总裁 Biswaroop Palit 表示，将 Decisions API 与 Box Extract 结合使用后，在 30 个保险凭证案例中，路由选择速度约提升了 5 倍，准确率与 Responses API 相同，并会将置信度较低的案例转交审核人员。Datadog 员工工程师 AJ Stuyvenberg 表示，该 API 会在执行前评估智能体生成的 rshell 命令的风险；在准确率相当的情况下，其 p95 延迟速度比现有前沿模型快 40 倍。Ramp 研究工程师 René Sultan 表示，与使用 GPT-6 Luna 相比，该 API 将把 AI 成本归因到具体工作所需的时间缩短至原来的四分之一，成本降低 30%，且准确率不受影响。

Sierra 工程师 Ajeet Grewal 表示，在与客户实时交流的过程中，该 API 会在 Sierra 编排流程的部分环节中选择下一步操作，p95 延迟低于 280 毫秒；与公司的此前方案相比，速度约快 3 倍，每次调用的成本降低 90%，且客户成效没有下降。Speak 首席技术官 Andrew Hsu 表示，在公司的测试中，GPT-Live 集成 Decisions API 后，执行下一步操作所需的时间缩短了 90% 以上，从 1.4 秒降至 0.13 秒。

定价与数据控制

Decisions API 的价格为每百万个输入词元 0.10 美元，每百万个缓存输入词元 0.01 美元；OpenAI 仅对输入词元收费，不收取输出词元费用。区域处理附加费和长上下文输入定价乘数仍然适用；缓存读取和缓存写入费率与标准 gpt-6-luna 提示词缓存费率相同。

该 API 支持在美国和欧洲（欧洲经济区及瑞士）进行区域处理；所有受支持的 API 区域均提供数据驻留服务；符合条件的客户可使用零数据保留和 HIPAA 服务。开发者可通过专用的 Decisions 端点以及 OpenAI 平台上的 Decisions Playground 访问该 API，并在编写代码前，使用自己的文本或图像测试问题。