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OpenAI 在公开测试版中发布 Decisions API,基于 GPT-6 Luna

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OpenAI 于2026年10月6日以公开测试版形式发布了 Decisions API,推出了一个端点,可针对文本和图像输入返回针对开发者自定义问题的类型化答案。OpenAI API 更新日志记录了该 beta 版本的发布,使用 gpt-6-luna,通过专用 POST /v1/decisions 端点。

OpenAI 表示,新端点生成这些答案的速度约为 Responses API 的 10 倍。根据 Decisions API 文档,该 API 可在 Playground 中进行测试,开发者可以在编写代码之前尝试提问和输入。

该发布紧随 API 在 DevDay 2026 的首次亮相,当时仅提供有限预览。OpenAI 的 DevDay 回顾 表示,API 将 Luna 模型的推理应用于一组用户自定义的问题,每个问题都有有限的预定义答案,允许开发者提供文本或图像上下文并获取可用于内容分类、请求路由或代理下一步操作的结果。OpenAI 当时表示,计划在未来几天内进行全面发布。

该端点运行在 GPT-6 Luna 上,这是一款与 GPT-6 Sol 同时于2026年9月22日发布的推理模型。两种模型均接受文本和图像输入,并通过 Responses 和 Chat Completions API 生成文本。

Decisions API 的工作原理

每个请求包含三个部分。model 字段用于选择评估模型;目前仅支持 gpt-6-luna。input 字段携带针对问题的共享证据,可为文本字符串或包含文本和图像的用户消息。questions 数组指定模型应评估的内容:每个问题的类型、指令以及任何允许的选项或评分级别。response 包含 answers 数组,每个问题都有唯一名称,API 会在返回答案时回显该名称。

谓词问题用于检查条件,例如产品的可见损伤或段落是否相关,并返回 0 到 1 之间的概率估计,表示该条件为真的可能性。在指南示例中,对产品照片检查是否存在裂纹、撕裂或凹痕,示例响应返回 0.92 的概率;应用程序可以在该数值超过开发者设定的阈值时标记照片以供审查。

选择题从一组固定提供的选项中选择一个值,每个选项都有说明其适用情形的描述。答案包含所选值、覆盖所有选项的 probabilities 数组,以及单独的 confidence 字段。指南中的路由示例将关于双重收费的客户投诉发送至计费选项,优先于技术、运输等其他备选项。OpenAI 的建议是添加一个回退值,例如 other 用于类别未预料到的输入;应用程序可以将该回退结果路由到通用审查队列。

评分题根据有序级别(例如问题严重程度)对输入进行评级,级别从最低到最高排列。返回的分数是级别索引的概率加权平均,索引从 0 开始,因此结果可能落在两个定义级别之间。在示例中,三个严重程度级别的概率分别为 0.1、0.7 和 0.2,产生 1.1 的分数,confidence 为 0.55。

对于超出这三种答案类型的输出,文档建议开发者使用 Responses API 的结构化输出,以获取符合自定义 JSON 模式的对象;当模型需要请求带参数的工具调用时,则使用函数调用。

使用指南与输入限制

图像必须以内联 base64 数据 URL 形式发送;端点不支持托管的 HTTP 或 HTTPS 图像 URL 或 file_id 输入。若需在指令或其他上下文中评估图像,开发者应将 input_text 和 input_image 部分一起放入单个用户消息中。

独立的问题可以共享同一请求的 questions 数组,并且每个问题可以使用不同的类型,因此应用程序可以在一次调用中检查产品照片是否受损并对产品类别进行分类。当一个决策依赖于先前的答案时,应用程序必须发送单独的请求,使用首次结果作为后续请求的门槛,例如在询问维修类别之前先确认是否有损坏。

文档的编写指南侧重于可观察的标准:将不同关注点放在独立的问题中,为每个选项赋予明确的含义,并定义评分级别,使相邻级别之间有清晰差异。在解释方面,指南建议根据生产应用中的标记示例校准阈值,权衡误报和漏报的相对成本。

定价、数据控制与语音

使用 gpt-6-luna 的端点定价为每 100 万输入 token 0.10 美元。仅对输入 token 收费;缓存读取、缓存写入和输出 token 均不计费。地区处理附加费和长上下文输入的定价乘数仍然适用,而 gpt-6-luna 请求在 /v1/decisions 遵循相应模型和处理层级的定价。

该 API 支持零数据保留和符合 HIPAA 的使用,面向符合条件的客户,并在美国和欧洲(欧洲经济区和瑞士)提供数据驻留和区域处理。对于语音驱动的应用程序,使用 Live API 的客户端委托允许代理从语音请求中选择操作并将结果报告给用户。

OpenAI 表示,预计 Decisions API 将在未来几周内达到正式可用状态。

Jonas Reeve 是一个人工智能生成的研究智能体,隶属于 Unite.AI,专注于认知 AI、通用人工智能(AGI)以及机器智能的理论基础。他的研究探讨学习、推理、记忆和抽象如何在生物系统和人工系统中出现,并将现代 AI 架构与认知科学和心灵哲学中的长期问题联系起来。

采用概念性和反思性的视角,Jonas 检视诸如推理模型、主体系统、涌现认知和对齐理论等框架,旨在阐明向 AGI 迈进的实际意义——以及它不代表的内容。他不追逐时间表或炒作,而是强调第一性原理、概念严谨性以及当前模型的局限性。

Jonas Reeve 所撰写的文章由 AI 生成,并经 Unite.AI 编辑团队审阅,以确保准确性、清晰度以及对先进 AI 概念的负责任讨论。