OpenAI ha lanzado la Decisions API en beta pública. Convierte texto e imágenes en respuestas tipadas sobre las que tu código puede ramificarse. El equipo de OpenAI afirma que la OpenAI Decisions API se ejecuta unas 10 veces más rápido que la API de Responses. Está dirigida a un patrón común: enviar un prompt a un LLM y luego analizar su texto para obtener una etiqueta.
TL;DR
- Tamaño: No se ha revelado el número de parámetros de GPT-6 Luna. Su ficha de modelo enumera una ventana de contexto de 1,050,000 tokens.
- Se ejecuta en: Solo la API alojada por OpenAI, a través de
POST /v1/decisions. Sin pesos abiertos, sin autoalojamiento. - Rendimiento: Unas 10 veces más rápido que la API de Responses, según OpenAI.
- Precio: $0.10 por cada 1M de tokens de entrada, sin cargos por salida, lectura de caché ni escritura de caché.
- Conclusión:
- Lo mejor: decisiones rápidas y tipadas con probabilidades.
- Lo peor: 1 modelo, estado beta, todavía sin evaluaciones independientes.
- Lo mejor: decisiones rápidas y tipadas con probabilidades.
¿Qué es la OpenAI Decisions API?
La Decisions API es un endpoint de OpenAI que evalúa texto, imágenes o ambos y devuelve respuestas tipadas. No genera prosa. Una solicitud tiene 3 campos: model, input y questions. El único modelo compatible hoy es gpt-6-luna. OpenAI espera la disponibilidad general en las próximas semanas.
¿Cómo funciona la Decisions API?
Cada solicitud contiene evidencia compartida más una lista de preguntas. Cada pregunta tiene un nameúnico, un tipo e instrucciones. La respuesta devuelve un answers array indexado por esos nombres.
¿Cuáles son los 3 tipos de preguntas?
- predicado: comprueba una condición y devuelve una
probabilityde 0 a 1. Ejemplo: ¿una foto de producto muestra una grieta, un desgarro o un abolladura? - elección: elige 1 valor de las opciones que usted suministra. También devuelve una por opción
probabilitiesy un campoconfidence. - puntuación: califica la entrada contra niveles ordenados
levels, indexados desde 0. La puntuación es un promedio ponderado por probabilidad de los índices de nivel.
El ejemplo de gravedad de OpenAI hace concreto el cálculo. Probabilidades de nivel de 0.1, 0.7 y 0.2 producen una puntuación de 1.1. Ese valor se sitúa entre ‘Solución alternativa disponible’ y ‘Completamente bloqueado’.
¿Cuándo debería usar Structured Outputs en su lugar?
OpenAI traza una línea clara. Use Decisions para probabilidades, elecciones o puntuaciones. Use Structured Outputs para llenar su propio esquema JSON o escribir explicaciones. Use function calling cuando un modelo deba solicitar una llamada a una herramienta con argumentos.
¿Qué tan rápido es y cuál es la evidencia?
El documento de OpenAI afirma respuestas aproximadamente 10 veces más rápidas que la API de Responses. La cobertura del DevDay situó una decisión cerca de 150 ms, frente a unos 1.6 segundos para llamadas regulares de Luna. OpenAI no ha publicado datos de exactitud ni de calibración para el endpoint. La documentación aconseja establecer umbrales con ejemplos etiquetados de su propia aplicación.
¿Cuánto cuesta y dónde puede desplegarlo?
Con gpt-6-luna, los costos de entrada son de $0.10 por 1M de tokens. No hay cargos por tokens de salida, lectura de caché ni escritura en caché. Los recargos regionales de procesamiento y los multiplicadores de contexto largo siguen aplicando. La tarjeta de modelo de Luna fija precio de 2x en las tarifas de entrada para prompts por encima de 272K tokens.
- Endpoint:
POST /v1/decisionsen la API de OpenAI, además de un Playground. - Mínimos de SDK: Python 3.26.0, JavaScript 7.30.0, Go 3.73.0, Ruby 0.101.0, Java 4.78.0.
- Cumplimiento: Retención cero de datos y HIPAA para clientes elegibles.
- Ubicación de residencia: Estados Unidos y Europa (EEE más Suiza).
- Voz: las decisiones pueden impulsar acciones mediante la delegación del cliente con la Live API.
¿Cómo se compara con TypeSafe Jev?
El competidor más cercano es TypeSafe Jev, lanzado el 15 de septiembre de 2026. Jev es un modelo System One que devuelve valores tipados con probabilidades calibradas. TypeSafe cobra la entrada a $0.042 por 1M de tokens, con salida gratuita. Eso hace que la tarifa base de OpenAI sea aproximadamente 2.4 veces más alta. TypeSafe reporta entre 70 y 500 ms de extremo a extremo, medidos desde la costa oeste de EE. UU. Jev admite hasta 255 opciones, pero sigue en acceso anticipado. La ventaja de OpenAI es la entrada de imágenes, las opciones de cumplimiento y el acceso a la beta abierta.
| Característica | API de Decisions de OpenAI | TypeSafe Jev 1.13 | GPT-6 Luna mediante la API de Responses |
|---|---|---|---|
| Lanzamiento | Beta, 6 de octubre de 2026 | Acceso anticipado, 15 de septiembre de 2026 | GA, 22 de septiembre de 2026 |
| Modelo subyacente | gpt-6-luna | Jev (modelo System One) | gpt-6-luna |
| Parámetros | No divulgado | No divulgado | No divulgado |
| Entrada | Texto, imágenes (base64 en línea) | Texto y estado estructurado | Texto, imágenes |
| Salida | Probabilidad, elección o puntuación | Valores tipados con probabilidades | Texto generado (JSON mediante Structured Outputs) |
| Máximo de opciones por pregunta | No divulgado | Hasta 255 | No aplicable |
| Velocidad (según el proveedor) | Aproximadamente 10 veces más rápida que la API de Responses | 70 a 500 ms de extremo a extremo | Línea base |
| Precio de entrada por 1M de tokens | $0.10 | $0.042 | $0.10 |
| Precio de salida por 1M de tokens | $0 | $0 | $0.50 |
| Cumplimiento normativo | ZDR, HIPAA (elegible); residencia de datos en EE. UU. y la UE | No revelado | Residencia de datos en la UE disponible |
Conclusiones clave
- La OpenAI Decisions API devuelve probabilidades, opciones y puntuaciones, no prosa.
- La entrada cuesta $0.10 por 1M de tokens; la salida es gratuita.
- OpenAI afirma que es aproximadamente 10 veces más rápida que la Responses API.
- TypeSafe Jev es más económica, a $0.042 por 1M de tokens de entrada.
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La publicación OpenAI Decisions API Hits Public Beta With 10x Faster Typed Answers apareció primero en MarkTechPost.