OpenAI 已发布 Decisions API 公开测试版中。它将文本和图像转换为你的代码可以进行分支处理的带类型答案。OpenAI 团队表示,OpenAI Decisions API 的运行速度比 Responses API 快约 10 倍。它针对一种常见模式:提示一个 LLM,然后将其文本解析为标签。
简而言之
- 尺寸： GPT-6 Luna 的参数数量未公开。其 模型卡 列出了 1,050,000 token 的上下文窗口。
- 运行环境： 仅通过 OpenAI 托管的 API 提供，经由
POST /v1/decisions。没有开放权重，也不支持自行托管。 - 性能： 比 Responses API 快约10倍， 据 OpenAI.
- 最佳： 每1M输入tokens 0.10美元，且无输出、缓存读取或缓存写入费用。
- 底线：
- 最佳方案：带概率的快速、类型化决策。
- 最差：1个模型，测试版状态，尚无独立评测。
- 最佳方案：带概率的快速、类型化决策。
什么是 OpenAI Decisions API？
Decisions API 是 OpenAI 的一个端点，用于评估文本、图像或两者，并返回带类型的答案。它不生成散文文本。一个请求包含 3 个字段： model, input 和 questions。目前唯一受支持的模型是 gpt-6-luna。OpenAI预计将于正式发布 在未来几周内.
Decisions API 是如何工作的？
每个请求都携带共享证据以及一个问题列表。每个问题都有一个唯一的 name、一个类型和指令。响应会返回一个 answers 以这些名称为键的数组。
3种问题类型是什么？
- predicate（谓词）： 检查一个条件并返回一个介于
probability0到1之间的值。例如：产品照片是否显示裂纹、撕裂或凹痕？ - choice（选择）： 从你提供的选项中挑选1个值。它还返回每个选项的
probabilities以及一个confidence字段。 - score（评分）： 根据从0开始索引的有序
levels，索引从0开始。该分数是各等级索引的概率加权平均值。
OpenAI的严重性示例使这个数学计算变得具体。等级概率0.1、0.7和0.2得出1.1的分数。该值介于‘有变通方案’和‘完全受阻’之间。
什么时候应该改用Structured Outputs？
OpenAI划出了明确的界线。涉及概率、选择或评分时使用Decisions。使用 Structured Outputs 来填充你自己的JSON模式或撰写解释。当模型必须请求带参数的工具调用时，使用 function calling 。
它有多快，证据是什么？
OpenAI的文档声称响应速度比Responses API快约10倍。DevDay的报道显示一次决策耗时接近150毫秒，而常规Luna调用约为1.6秒。OpenAI尚未公布该端点的准确率或校准数据。文档建议使用你自己应用中带标签的示例来设置阈值。
费用是多少，可以在哪里部署？
使用 gpt-6-luna时，输入成本为 每1M token 0.10美元。没有输出token、缓存读取或缓存写入费用。区域处理溢价和长上下文乘数仍然适用。Luna的 模型卡片 将超过272K token的提示词按2倍输入费率计价。
- 端点：
POST /v1/decisions位于OpenAI API上，外加一个 Playground. - SDK最低版本要求： Python 3.26.0、JavaScript 7.30.0、Go 3.73.0、Ruby 0.101.0、Java 4.78.0。
- 合规性： 为符合条件的客户提供零数据保留和 HIPAA 合规。
- 数据驻留： 美国和欧洲（EEA 加瑞士）。
- 语音： 决策可通过 客户端委托与 Live API 来驱动操作.
它与 TypeSafe Jev 相比如何？
最接近的竞争对手是 TypeSafe Jev，于2026年9月15日发布。Jev 是一个 System One 模型，返回带有校准概率的类型化值。TypeSafe 将输入定价为每1M tokens 0.042美元，输出免费。这使得 OpenAI 的基础费率高出约2.4倍。TypeSafe 报告从美国西海岸测量的端到端耗时为70至500毫秒。Jev 支持最多255个选项，但仍处于早期访问阶段。OpenAI 的优势在于图像输入、合规选项和公开测试版访问。
| 特性 | OpenAI Decisions API | TypeSafe Jev 1.13 | 通过 Responses API 的 GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| 发布 | 测试版，2026年10月6日 | 早期访问，2026年9月15日 | 正式发布，2026年9月22日 |
| 底层模型 | gpt-6-luna | Jev（System One 模型） | gpt-6-luna |
| 参数 | 未披露 | 未披露 | 未披露 |
| 输入 | 文本、图像（内联 base64） | 文本和结构化状态 | 文本、图像 |
| 输出 | 概率、选项或分数 | 带概率的类型化值 | 生成的文本（通过 Structured Outputs 输出 JSON） |
| 每个问题的最大选项数 | 未披露 | 最多255个 | 不适用 |
| 速度（厂商声称） | 比 Responses API 快约10倍 | 端到端 70 到 500 毫秒 | 基线 |
| 每 1M token 的输入价格 | $0.10 | $0.042 | $0.10 |
| 每 1M token 的输出价格 | $0 | $0 | $0.50 |
| 合规性 | ZDR、HIPAA（符合条件）；美国和欧盟数据驻留 | 未披露 | 提供欧盟数据驻留 |
核心要点
- OpenAI Decisions API 返回的是概率、选择和分数，而非散文式文本。
- 输入成本为每 1M token 0.10 美元；输出免费。
- OpenAI 声称比 Responses API 快约 10 倍。
- TypeSafe Jev 更便宜，为每 1M 输入 token 0.042 美元。
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这篇文章 OpenAI Decisions API 以快 10 倍的类型化答案进入公开测试版 首发于 MarkTechPost.