OpenAI가 출시했습니다. Decisions API 공개 베타 상태입니다. 이 API는 텍스트와 이미지를 코드에서 분기 처리할 수 있는 타입이 지정된 답변으로 변환합니다. OpenAI 팀은 OpenAI Decisions API가 Responses API보다 약 10배 빠르게 실행된다고 밝혔습니다. 이 API는 LLM에 프롬프트를 입력한 후 그 텍스트를 라벨로 파싱하는 일반적인 패턴을 겨냥합니다.
요약
- 크기: GPT-6 Luna의 파라미터 수는 공개되지 않았습니다. 이 모델의 모델 카드 1,050,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 나열합니다.
- 실행 환경: OpenAI 호스팅 API를 통해서만 제공되며, 다음을 통해 접근 가능:
POST /v1/decisions. 오픈 웨이트도 없고, 자체 호스팅도 불가능합니다. - 성능: Responses API보다 약 10배 빠르며, OpenAI에 따르면.
- 최고: 1M 입력 토큰당 $0.10이며, 출력, 캐시 읽기 또는 캐시 쓰기 요금은 부과되지 않습니다.
- 요점:
- Best: 확률이 포함된 빠르고 타입화된 결정.
- 최악: 1개 모델, 베타 상태, 아직 독립적인 평가 없음.
- Best: 확률이 포함된 빠르고 타입화된 결정.
OpenAI Decisions API란 무엇인가?
Decisions API는 텍스트, 이미지 또는 둘 다를 평가하고 타입이 지정된 답변을 반환하는 OpenAI 엔드포인트입니다. 산문을 생성하지는 않습니다. 요청에는 3개의 필드가 있습니다: model, input 그리고 questions. 현재 지원되는 유일한 모델은 gpt-6-luna. OpenAI는 정식 출시를 예상하고 있습니다 앞으로 몇 주 내에.
Decisions API는 어떻게 작동하나요?
각 요청에는 공유 증거와 질문 목록이 포함됩니다. 각 질문에는 고유한 nameJSON만 반환. 유형 및 지침. 응답은 다음을 반환합니다. answers 해당 이름으로 키가 지정된 배열입니다.
질문 유형 3가지는 무엇인가요?
- 조건식: 조건을 검사하고 다음을 반환합니다.
probability0에서 1까지. 예: 제품 사진에 금, 찢어짐 또는 찌그러짐이 보이는가? - 선택: 제공한 옵션 중에서 1개의 값을 선택합니다. 또한 옵션별
probabilities그리고confidence분야입니다. - 점수: 정렬된 대비 비율 입력
levels, 인덱스는 0부터 시작합니다. 점수는 레벨 인덱스의 확률 가중 평균입니다.
OpenAI의 심각도 예시는 이 계산을 구체적으로 보여준다. 0.1, 0.7, 0.2의 레벨 확률은 1.1이라는 점수를 산출한다. 이 값은 'Workaround available(우회 방법 있음)'과 'Fully blocked(완전히 차단됨)' 사이에 위치한다.
대신 언제 Structured Outputs를 사용해야 할까요?
OpenAI는 명확한 기준선을 제시합니다. 확률, 선택지 또는 점수에는 Decisions를 사용하세요. 다음을 사용하세요. Structured Outputs 직접 JSON 스키마를 작성하거나 설명을 쓰기 위함입니다. Use function calling 모델이 인수와 함께 도구 호출을 요청해야 하는 경우.
얼마나 빠르며, 그 근거는 무엇인가?
OpenAI의 문서는 Responses API보다 약 10배 빠른 응답 속도를 주장합니다. DevDay 보도에서는 일반 Luna 호출의 약 1.6초와 비교해 약 150 ms에서 결정이 이루어진다고 했습니다. OpenAI는 이 엔드포인트에 대한 정확도나 보정 데이터를 공개하지 않았습니다. 문서에서는 자신의 애플리케이션에서 수집한 레이블된 예시로 임계값을 설정하도록 안내합니다.
비용은 얼마이며, 어디에 배포할 수 있는가?
With gpt-6-luna, input costs 1M 토큰당 $0.10. 출력 토큰, 캐시 읽기 또는 캐시 쓰기 요금은 없습니다. 지역 처리 추가 요금과 긴 컨텍스트 배수는 여전히 적용됩니다. Luna의 model card 는 272K 토큰을 초과하는 프롬프트에 입력 요금의 2배를 책정합니다.
- 엔드포인트:
POST /v1/decisionsOpenAI API에서 제공되며, 추가로 Playground. - SDK 최소 버전: Python 3.26.0, JavaScript 7.30.0, Go 3.73.0, Ruby 0.101.0, Java 4.78.0.
- 컴플라이언스: 해당 요건을 충족하는 고객을 위한 Zero Data Retention 및 HIPAA.
- 레지던시: 미국 및 유럽(EEA와 스위스 포함).
- 음성: 결정은 Live API를 통한 클라이언트 위임을 통해 작업을 실행할 수 있습니다.
TypeSafe Jev와 어떻게 비교됩니까?
가장 가까운 경쟁 제품은 TypeSafe Jev이며, 2026년 9월 15일에 출시되었습니다. Jev는 보정된 확률과 함께 타입화된 값을 반환하는 System One 모델입니다. TypeSafe는 입력에 대해 1M 토큰당 $0.042를 청구하며 출력은 무료입니다. 이로써 OpenAI의 기본 요금은 약 2.4배 더 높습니다. TypeSafe는 미국 서부 해안에서 측정한 기준으로 엔드투엔드 70~500 ms를 보고하고 있습니다. Jev는 최대 255개의 선택지를 지원하지만 여전히 얼리 액세스 단계에 있습니다. OpenAI의 강점은 이미지 입력, 컴플라이언스 옵션 및 오픈 베타 접근입니다.
| 기능 | OpenAI Decisions API | TypeSafe Jev 1.13 | GPT-6 Luna via Responses API |
|---|---|---|---|
| 출시 | 베타, 2026년 10월 6일 | 얼리 액세스, 2026년 9월 15일 | GA, 2026년 9월 22일 |
| 기반 모델 | gpt-6-luna | Jev (System One 모델) | gpt-6-luna |
| 파라미터 | 비공개 | 비공개 | 비공개 |
| 입력 | 텍스트, 이미지 (인라인 base64) | 텍스트 및 구조화된 상태 | 텍스트, 이미지 |
| 출력 | 확률, 선택 또는 점수 | 확률이 포함된 타입화된 값 | 생성된 텍스트 (Structured Outputs를 통한 JSON) |
| 질문당 최대 선택지 수 | 비공개 | 최대 255 | 해당 없음 |
| 속도 (벤더 제시) | Responses API보다 약 10배 빠름 | 70~500ms 엔드투엔드 | 기준선 |
| 1M 토큰당 입력 가격 | $0.10 | $0.042 | $0.10 |
| 1M 토큰당 출력 가격 | $0 | $0 | $0.50 |
| 컴플라이언스 | ZDR, HIPAA (적격); 미국 및 EU 데이터 상주 | 공개되지 않음 | EU 데이터 상주 가능 |
핵심 요약
- OpenAI Decisions API는 산문(prose)이 아닌 확률, 선택지, 점수를 반환합니다.
- 입력 비용은 1M 토큰당 $0.10이며, 출력은 무료입니다.
- OpenAI는 Responses API보다 약 10배 빠르다고 주장합니다.
- TypeSafe Jev는 1M 입력 토큰당 $0.042로 더 저렴합니다.
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