OpenAIは、 Decisions API をパブリックベータとしてリリースしました。これはテキストや画像を、コードが分岐処理に使える型付きの回答に変換します。OpenAIチームによると、OpenAI Decisions APIはResponses APIより約10倍高速に動作します。これは、LLMにプロンプトを与え、そのテキストをラベルにパースするという一般的なパターンを対象としています。
TL;DR
- サイズ: GPT-6 Lunaのパラメータ数は非公開です。その モデルカード には105万トークンのコンテキストウィンドウが記載されています。
- 動作環境: OpenAIホストのAPIのみ、
POST /v1/decisions経由で利用可能。オープンウェイトなし、自己ホスティング不可。 - パフォーマンス: Responses APIより約10倍高速、 OpenAIによると.
- 料金: 1M入力トークンあたり$0.10。出力、キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込みの料金はかかりません。
- 結論:
- 長所: 確率付きの高速な型付き判断。
- 短所: モデルは1つ、ベータ版ステータス、独立した評価はまだ存在しない。
- 長所: 確率付きの高速な型付き判断。
OpenAI Decisions APIとは何か?
Decisions APIは、テキスト、画像、またはその両方を評価し、型付きの回答を返すOpenAIのエンドポイントです。散文を生成することはありません。リクエストには3つのフィールドがあります: model, input と questions。現在サポートされている唯一のモデルは gpt-6-lunaです。OpenAIは今後数週間以内に 一般提供を予定しています。.
Decisions APIはどのように動作するか?
各リクエストは、共有のエビデンスと質問のリストを含みます。各質問には一意の name、タイプ、および指示があります。レスポンスは、それらの名前をキーとする answers 配列を返します。
3つの質問タイプとは何ですか?
- 述語: 条件を判定して
probability0から1の範囲。例:製品写真にひび割れ、破れ、へこみが写っているか? - 選択: 指定した選択肢から 1 つの値を選び出します。また、選択肢ごとの
probabilitiesおよびaconfidence分野です。 - スコア: 順序付けされた入力に対するレート
levels、0 からインデックス化されます。スコアはレベル指数の確率加重平均です。
OpenAI の深刻度の例は、この計算を具体的に示しています。レベルの確率が 0.1、0.7、0.2 の場合、スコアは 1.1 になります。この値は「Workaround available（回避策あり）」と「Fully blocked（完全にブロック）」の間に位置します。
Structured Outputs を代わりに使うべきのはどのような場合でしょうか？
OpenAI は明確な線引きをしています。確率、選択肢、スコアには Decisions を使います。自前の Structured Outputs は JSON スキーマを埋めたり説明文を書いたりするために使います。モデルが引数付きでツール呼び出しを要求する必要がある場合は function calling を使います。
どのくらい速く、その根拠は何でしょうか？
OpenAI のドキュメントは、Responses API より約 10 倍高速な応答を主張しています。DevDay の報道では、決定は約 150 ms、通常の Luna 呼び出しは約 1.6 秒とされています。OpenAI はこのエンドポイントの精度やキャリブレーションに関するデータを公表していません。ドキュメントでは、自社アプリケーションのラベル付きサンプルを使って閾値を設定することを推奨しています。
費用はどのくらいで、どこにデプロイできますか？
With gpt-6-lunaでは、入力コストは 1Mトークンあたり$0.10です。出力トークン、キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込みの課金はありません。地域処理のプレミアムと長文コンテキストの倍率は引き続き適用されます。Luna の モデルカード では、272K トークンを超えるプロンプトは入力レートの 2 倍で価格設定されています。
- エンドポイント:
POST /v1/decisions（OpenAI API 上）に加え、 Playground. - SDK の最小バージョン: Python 3.26.0、JavaScript 7.30.0、Go 3.73.0、Ruby 0.101.0、Java 4.78.0。
- コンプライアンス: 対象となるお客様に対するZero Data RetentionおよびHIPAA。
- データレジデンシー: アメリカ合衆国およびヨーロッパ(EEAとスイス)。
- 音声: 判断はLive APIを通じた クライアントの委任によってアクションを実行できます.
TypeSafe Jevと比べるとどうなのか？
最も近い競合は TypeSafe Jev、2026年9月15日に登場しました。Jevは較正された確率とともに型付きの値を返すSystem Oneモデルです。TypeSafeは入力を1Mトークンあたり$0.042と価格設定し、出力は無料です。これにより、OpenAIの基本レートは約2.4倍高くなります。TypeSafeは米国西海岸から測定して、エンドツーエンドで70〜500ミリ秒を報告しています。Jevは最大255の選択肢に対応しますが、依然として早期アクセスの段階にあります。OpenAIの強みは、画像入力、コンプライアンスオプション、オープンベータへのアクセスです。
| 機能 | OpenAI Decisions API | TypeSafe Jev 1.13 | Responses API経由のGPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| リリース | ベータ、2026年10月6日 | 早期アクセス、2026年9月15日 | GA、2026年9月22日 |
| 基盤モデル | gpt-6-luna | Jev（System Oneモデル） | gpt-6-luna |
| パラメータ | 非公開 | 非公開 | 非公開 |
| 入力 | テキスト、画像（インラインbase64） | テキストおよび構造化された状態 | テキスト、画像 |
| 出力 | 確率、選択またはスコア | 確率付きの型付き値 | 生成テキスト（Structured OutputsによるJSON） |
| 1質問あたりの最大選択肢数 | 非公開 | 最大255 | 該当なし |
| 速度（ベンダー発表） | Responses APIの約10倍高速 | 「70～500ミリ秒のエンドツーエンド」 | ベースライン |
| 1Mトークンあたりの入力価格 | $0.10 | $0.042 | $0.10 |
| 1Mトークンあたりの出力価格 | $0 | $0 | $0.50 |
| コンプライアンス | ZDR、HIPAA(対象)； 米国およびEU在住者が対象 | 非公開 | EUデータレジデンシー利用可能 |
重要なポイント
- OpenAI Decisions APIは、文章ではなく確率、選択肢、スコアを返します。
- 入力は1Mトークンあたり$0.10で、出力は無料です。
- OpenAIは、Responses APIより約10倍高速だと主張しています。
- TypeSafe Jevの方が安く、1M入力トークンあたり$0.042です。
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この投稿 OpenAIのDecisions APIが公開ベータ版に到達、型付き回答が10倍高速に 最初に掲載されたのは MarkTechPost.