OpenAI hat die Decisions API in öffentlicher Beta veröffentlicht. Sie wandelt Text und Bilder in typisierte Antworten um, auf die Ihr Code verzweigen kann. Das OpenAI-Team gibt an, dass die OpenAI Decisions API etwa 10x schneller läuft als die Responses API. Sie zielt auf ein häufiges Muster ab: ein LLM abfragen, dann dessen Text in ein Label parsen.
TL;DR
- Größe: Die Parameteranzahl von GPT-6 Luna wird nicht offengelegt. Ihre model card listet ein Kontextfenster von 1,050,000 Tokens auf.
- Läuft auf: Nur auf der von OpenAI gehosteten API, über
POST /v1/decisions. Keine offenen Gewichte, kein Self-Hosting. - Leistung: Etwa 10x schneller als die Responses API, laut OpenAI.
- Kosten: $0.10 pro 1M Input-Tokens, ohne Gebühren für Output, Cache-Read oder Cache-Write.
- Fazit:
- Beste Eigenschaft: schnelle, typisierte Entscheidungen mit Wahrscheinlichkeiten.
- Schlechteste Eigenschaft: 1 Modell, Beta-Status, noch keine unabhängigen Evaluierungen.
- Beste Eigenschaft: schnelle, typisierte Entscheidungen mit Wahrscheinlichkeiten.
Was ist die OpenAI Decisions API?
Die Decisions API ist ein OpenAI-Endpunkt, der Text, Bilder oder beides auswertet und typisierte Antworten zurückgibt. Sie erzeugt keinen Fließtext. Eine Anfrage hat 3 Felder: model, input und questions. Das heute einzige unterstützte Modell ist gpt-6-luna. OpenAI erwartet die allgemeine Verfügbarkeit in den kommenden Wochen.
Wie funktioniert die Decisions API?
Jede Anfrage enthält gemeinsame Evidenz sowie eine Liste von Fragen. Jede Frage hat einen eindeutigen name, einen Typ und Anweisungen. Die Antwort gibt ein answers Array zurück, das nach diesen Namen verschlüsselt ist.
Was sind die 3 Fragetypen?
- predicate: prüft eine Bedingung und gibt einen Wert
probabilityvon 0 bis 1 zurück. Beispiel: Zeigt ein Produktfoto einen Riss, einen Einriss oder eine Beule? - choice: wählt 1 Wert aus Optionen aus, die Sie angeben. Sie liefert außerdem pro Option
probabilitiesund einconfidenceFeld zurück. - score: bewertet die Eingabe anhand geordneter
levels, indiziert ab 0. Der Score ist ein wahrscheinlichkeitsgewichtetes Mittel der Stufenindizes.
OpenAIs Severity-Beispiel macht die Mathematik konkret. Stufenwahrscheinlichkeiten von 0.1, 0.7 und 0.2 ergeben einen Score von 1.1. Dieser Wert liegt zwischen „Workaround available“ und „Fully blocked“.
Wann sollten Sie stattdessen Structured Outputs verwenden?
OpenAI zieht eine klare Grenze. Verwenden Sie Decisions für Wahrscheinlichkeiten, Auswahlen oder Scores. Verwenden Sie Structured Outputs , um Ihr eigenes JSON-Schema zu füllen oder Erklärungen zu schreiben. Verwenden Sie function calling , wenn ein Modell einen Tool-Aufruf mit Argumenten anfordern muss.
Wie schnell ist es, und was ist die Evidenz?
OpenAIs Dokumentation beansprucht etwa 10x schnellere Antworten als die Responses API. Die DevDay-Berichterstattung nannte eine Entscheidung bei etwa 150 ms, gegenüber etwa 1.6 Sekunden bei regulären Luna-Aufrufen. OpenAI hat keine Genauigkeits- oder Kalibrierungsdaten für den Endpunkt veröffentlicht. Die Dokumentation empfiehlt, Schwellenwerte mit beschrifteten Beispielen aus Ihrer eigenen Anwendung festzulegen.
Wie viel kostet es, und wo können Sie es einsetzen?
Mit gpt-6-lunaliegen die Eingabekosten bei $0.10 per 1M tokens. Es fallen keine Gebühren für Ausgabe-Tokens, Cache-Lese- oder Cache-Schreibvorgänge an. Regionale Verarbeitungszuschläge und Langkontext-Multiplikatoren gelten weiterhin. Lunas model card preist Prompts über 272K Tokens zum 2x-fachen Eingabesatz.
- Endpunkt:
POST /v1/decisionsin der OpenAI API, plus ein Playground. - SDK-Mindestversionen: Python 3.26.0, JavaScript 7.30.0, Go 3.73.0, Ruby 0.101.0, Java 4.78.0.
- Compliance: Zero Data Retention und HIPAA für berechtigte Kunden.
- Residency: Vereinigte Staaten und Europa (EWR plus Schweiz).
- Voice: Entscheidungen können Aktionen auslösen über Client-Delegation mit der Live API.
Wie verhält es sich im Vergleich zu TypeSafe Jev?
Der nächste Wettbewerber ist TypeSafe Jev, eingeführt am 15. September 2026. Jev ist ein System-One-Modell, das typisierte Werte mit kalibrierten Wahrscheinlichkeiten zurückgibt. TypeSafe berechnet für den Input $0.042 pro 1M Tokens, der Output ist kostenlos. Damit liegt OpenAIs Basispreis etwa 2.4x höher. TypeSafe gibt 70 bis 500 ms Ende-zu-Ende an, gemessen an der US-Westküste. Jev unterstützt bis zu 255 Auswahlmöglichkeiten, befindet sich aber noch im Early Access. OpenAis Vorteil sind Bildeingabe, Compliance-Optionen und offener Beta-Zugang.
| Funktion | OpenAI Decisions API | TypeSafe Jev 1.13 | GPT-6 Luna via Responses API |
|---|---|---|---|
| Veröffentlichung | Beta, 6. Okt. 2026 | Early Access, 15. Sep. 2026 | GA, 22. Sep. 2026 |
| Zugrundeliegendes Modell | gpt-6-luna | Jev (System-One-Modell) | gpt-6-luna |
| Parameter | Nicht offengelegt | Nicht offengelegt | Nicht offengelegt |
| Eingabe | Text, Bilder (inline base64) | Text und strukturierter Zustand | Text, Bilder |
| Ausgabe | Wahrscheinlichkeit, Auswahl oder Score | Typisierte Werte mit Wahrscheinlichkeiten | Generierter Text (JSON via Structured Outputs) |
| Max. Optionen pro Frage | Nicht offengelegt | Bis zu 255 | Nicht anwendbar |
| Geschwindigkeit (vom Anbieter angegeben) | Etwa 10x schneller als die Responses API | 70 bis 500 ms End-to-End | Baseline |
| Eingabepreis pro 1M Token | $0.10 | $0.042 | $0.10 |
| Ausgabepreis pro 1M Token | $0 | $0 | $0.50 |
| Compliance | ZDR, HIPAA (berechtigt); US- und EU-Residenz | Nicht offengelegt | EU-Datenresidenz verfügbar |
Wichtigste Erkenntnisse
- Die OpenAI Decisions API gibt Wahrscheinlichkeiten, Auswahlmöglichkeiten und Scores zurück, keinen Fließtext.
- Die Eingabe kostet $0.10 pro 1M Token; die Ausgabe ist kostenlos.
- OpenAI gibt an, etwa 10x schneller als die Responses API zu sein.
- TypeSafe Jev ist mit $0.042 pro 1M Eingabe-Tokens günstiger.
Schauen Sie sich die Technischen Details hieran. Alle Credits gehen an den Forscher dieses Projekts. Folgen Sie uns gerne auch auf Twitter und vergessen Sie nicht, unserem 150k+ML SubReddit beizutreten und unseren Newsletterzu abonnieren. Moment! Sind Sie auf Telegram? jetzt können Sie uns auch auf Telegram beitreten.
Der Beitrag OpenAI Decisions API Hits Public Beta With 10x Faster Typed Answers erschien zuerst auf MarkTechPost.