TL;DR
OpenAI Decisions API, metin ve görselleri üretilmiş düzyazı yerine eyleme geçirilebilir, makinece okunabilir kararlara dönüştüren uzmanlaşmış bir uç noktadır. GPT-6 Luna kullanır ve predicate, choice ve score sorularını destekler. OpenAI, desteklenen karar görevlerinde Responses API’ye kıyasla yaklaşık 10× daha hızlı olduğunu ve standart giriş fiyatlandırmasının milyon token başına $0.10 olduğunu bildiriyor.
Key Takeaways
- Amaca yönelik kararlar: serbest biçimli sohbet yerine önceden tanımlı sorular.
- Üç karar türü: predicate, choice ve score.
- Olasılık farkındalığı olan otomasyon: belirsiz veya sonuçları kritik girdileri insan incelemesine yönlendirin.
- Sağlayıcı tarafından raporlanan hız kazanımları ve yalnızca giriş için standart $0.10/1M token fiyatlandırması, uç noktayı yüksek hacimli kararlar için uygun kılar.
- Yönlendirme, sınıflandırma, görsel kontroller ve yapay zekâ ajanı karar kapıları için en uygunu.
What Is the OpenAI Decisions API?
OpenAI Decisions API, bilgileri değerlendirir ve sınırlandırılmış, makinece okunabilir kararlar döndürür. OpenAI bunu 6 Ekim 2026’da betada yayımladı. Bu rehber, API anahtarları ve JSON hakkında zaten bilgi sahibi olup sınıflandırma veya yönlendirme iş akışlarını değerlendirmek isteyen geliştiriciler içindir. Ürün ayrıntıları 12 Ekim 2026 tarihinde kontrol edildi.
POST /v1/decisions istek şeması bir model, paylaşılan metin veya görsel girdi ve geliştirici tanımlı soruları kabul eder. Ayrılmış uç nokta, açıklayıcı düzyazı yerine tiplenmiş yargılar döndürür.
OpenAI Decisions API specifications
| Özellik | Belgelenmiş uç nokta ayrıntıları |
|---|---|
| Ürün türü | Özel amaçlı API uç noktası, bağımsız bir temel model değil |
| Uç nokta | POST /v1/decisions |
| Altyapı modeli | gpt-6-luna |
| Girdiler | Metin ve görseller |
| Karar türleri | predicate, choice, score |
| Çıkışlar | Tiplenmiş kararlar ve olasılık bilgisi |
| Performans | Responses API’den yaklaşık 10× daha hızlı (sağlayıcı iddiası) |
| Standart giriş fiyatı | $0.10 / 1M token |
| Çıkış ücreti | Decisions API için yok |
| Araç çağrısı / akış | Bu uç noktada doğrudan desteklenmez |
Current availability and access
15 Ekim 2026 itibarıyla, resmî rehber genel beta erişimini listeler ve yalnızca gpt-6-luna desteklenir. İstekleri POST /v1/decisions adresine gönderin; beta durumu üretim kararlılığı garantisi değildir.
Bir OpenAI API projesi kullanın ve dağıtımdan önce model erişimi, faturalandırma durumu ve hız sınırlarını kontrol edin. Rehber, Python SDK 3.26.0 veya üzerini listeler; hesap bazlı erişim, küçük bir test isteğiyle doğrulanmalıdır.
Uygun müşteriler Zero Data Retention ve HIPAA düzenlemelerini kullanabilir. Rehber, ABD ve Avrupa bölgesel işlemeyi listeler; uygunluk ve sözleşme gereklilikleri geçerlidir. Üçüncü taraf Luna arayüzü üzerinden erişim, bu ayrılmış uç noktayla uyumluluk oluşturmaz.
How Does the OpenAI Decisions API Work?
Bir istek, paylaşılan girdi kanıtını geliştirici tanımlı sorularla birleştirir. API, girdiyi GPT-6 Luna kullanarak değerlendirir ve uygulama kodunun otomasyon, inceleme veya yükseltme için kullanabileceği yanıtlar döndürür. Birden fazla soru aynı girdiyi paylaşabilir; ancak bağımlı sorular, uygulama tarafından sıralanmalıdır.
Predicate evaluation
Bir predicate, belirtilen bir koşulun geçerli olup olmadığını değerlendirir. Bir perakendeci, bir fotoğrafın görünür ürün hasarı gösterip göstermediğini sorabilir; yanıt 0 ile 1 arasında bir olasılık sağlar.
Örnek bir predicate yanıtı alıntısı.
{
"type": "predicate",
"name": "visible_damage",
"probability": 0.92
}
Choice selection
Bir choice sorusu, Faturalandırma, Teknik Destek veya Hesap Erişimi gibi açıkça sağlanmış kategoriler arasından seçim yapar. Dağılım ve güven alanları, aşağı akış yönlendirme ve yükseltme politikalarını destekler.
Score evaluation
Bir score sorusu, girdiyi sıralı bir rubriğe göre değerlendirir. Beklenen skor, tanımlı seviyelerin olasılık ağırlıklı indekslerini yansıtabilir; bu, otomatik olarak kalibre edilmiş gerçek dünya riskini temsil etmez.
| Dizin | Şiddet | Yorumlama |
|---|---|---|
| 0 | Düşük | Acil işlem yok |
| 1 | Orta | Rutin takip |
| 2 | Yüksek | Önemli müşteri etkisi |
| 3 | Kritik | Derhal yükseltme |
What Are the Main Features of the OpenAI Decisions API?
Fast, bounded execution
Tiplenmiş çıktılar, düzyazı üretme, metin ayrıştırma veya hatalı yanıtlar için yeniden deneme ihtiyacının büyük kısmını ortadan kaldırır. OpenAI, desteklenen karar görevlerinde yaklaşık on kat göreli hız iyileştirmesi olduğunu açıklar; gerçek kazanımlar, girdi uzunluğu, ağ ek yükü ve eşzamanlılığa bağlı olacaktır.
Multiple questions over shared context
Bir destek bileti, tek bir istekte departman, aciliyet ve inceleme uygunluğu için değerlendirilebilir. Uygulamalar yine de deterministik iş kurallarını ve yetkilendirme kontrollerini uygulamalıdır.
Text and image understanding
Metin ve görseller, bilet yönlendirme, ekran görüntüsü triyajı ve görsel denetimi destekler. Desteklenen görsel formatları, boyut sınırları ve şu anda kabul edilen yük türleri için resmî belgeleri inceleyin.
OpenAI, görsel karar örneğinde bu ezik kupayı kullanır. Görsel, gözlemlenebilir hasarı örnekler; ölçülmüş bir doğruluk oranının kanıtı değildir. Bu uç nokta, barındırılan görsel URL’lerini veya dosya kimliklerini değil, satır içi base64 görsel veri URL’lerini kabul eder.
Probability-aware automation
Raporlanan güven, garanti edilen doğruluk değildir. Ekipler, etiketli tutma verilerine karşı eşikleri ayarlamalı ve yanlış pozitif veya yanlış negatif sonuçları yüksek olan durumlar için ayrı eşikler kullanmalıdır.
Security and data controls
Veri saklama, bölgesel işleme ve düzenlemeye tâbi kullanım, hesap yapılandırmasına ve geçerli sözleşme gerekliliklerine bağlıdır. Düzenlemeye tabi veya hassas bilgileri işlemeye başlamadan önce uygunluğu doğrulayın.
How Much Does the OpenAI Decisions API Cost?
Raporlanan standart oran, ayrılmış Decisions uç noktası üzerinden çıkış tokeni faturalandırması olmaksızın milyon giriş tokeni başına $0.10’dur. Bölgesel işlem veya uzun bağlam çarpanları nihai faturayı değiştirebilir.
| Bileşen | Ayrılmış uç nokta fiyatlandırması |
|---|---|
| Standart giriş | $0.10 / 1M token |
| Çıkış tokenleri | $0 |
| Önbellek okuma/yazma | $0 |
| Bölgesel işleme | Prim uygulanabilir |
| Uzun bağlam | Çarpan uygulanabilir |
| Faturalama birimi | Giriş tokenleri |
How much can Decisions API save versus Responses API?
Aynı modelde eşdeğer görevleri karşılaştırın. Decisions rehberi, milyon giriş tokeni başına $0.10 ve çıkış veya önbellek ücretleri olmadığını listeler. Luna model sayfası, genel model kullanımı için Standart metin fiyatlandırmasını önbelleksiz girişte $0.10/M ve çıkışta $0.50/M olarak listeler.
Örnek hesaplama, kıyas değil: 1.000.000 metin isteği, her uç noktada istek başına 500 önbelleksiz faturalandırılabilir giriş tokeni, istek başına tek bir sınıflandırma ve bölgesel veya uzun bağlam primleri yok. Responses için, yalnızca görünen yanıt uzunluğu değil, faturalandırılan tüm çıkış tokenlerini, faturalandırılan akıl yürütme tokenleri dâhil, kullanın.
Bu varsayımlarda: Decisions maliyeti = N × I × $0.10 / 1.000.000. Responses maliyeti = N × (I × $0.10 + O × $0.50) / 1.000.000. Tasarruf yüzdesi = (Responses maliyeti − Decisions maliyeti) / Responses maliyeti × 100%, burada N istek sayısı, I istek başına giriş tokeni ve O istek başına faturalandırılan çıkış tokenidir.
| İstek başına faturalı Responses çıkışı | 1M istek için Decisions maliyeti | 1M istek için Responses maliyeti | Tahmini tasarruf |
|---|---|---|---|
| 5 token | $50.00 | $52.50 | $2.50 (4.8%) |
| 20 token | $50.00 | $60.00 | $10.00 (16.7%) |
| 100 token | $50.00 | $100.00 | $50.00 (50.0%) |
Yukarıdaki tasarruflar, varsayılan Responses çıkış faturasından kaynaklanır; sabit bir uç nokta indirimi değildir. Ölçülmüş girdi kullanımı, önbellek isabetleri, önbellek yazımları, işleme katmanı ve yeniden denemelerle yeniden hesaplayın. Önbelleğe alınmış giriş veya Batch/Flex oranları sonucu değiştirebilir. Araç ücretlerini, insan incelemesini ve altyapıyı ayrıca ekleyin. Kalite ve gecikmeyi kontrol ettikten sonra kabul edilen doğru karar başına maliyeti karşılaştırın; kısa bir etiket ile uzun bir açıklama farklı iş yükleridir.
OpenAI Decisions API vs Responses API vs Jev and Aplomb 1
Tablo, ayrılmış karar hizmetlerine odaklanır. Üretilmiş açıklamalar, özel çıkarım şemaları veya araç iş akışları için, OpenAI decision guide içinde açıklandığı gibi Responses API’yi kullanın. Bir karar, bir iş akışı dalını seçebilirken, Responses içerik üretir veya bir araç çağrısı talep eder; özel araç yürütmesi uygulama kodu tarafından ele alınır.
Capabilities and pricing overview
| Boyut | OpenAI Decisions API | Jev 1.13 | Aplomb 1 |
|---|---|---|---|
| Girdiler | Metin ve görseller | Metin; isteğe bağlı deneysel görseller | Metin, JSON, görseller, video ve ses |
| Standart giriş fiyatı / 1M token | $0.10 | $0.042 | $0.02 |
| Erişim | Barındırılan OpenAI API | Barındırılan TypeSafe API | Barındırılan API; EmpirioLabs Model License altında indirilebilir ağırlıklar |
| Değerlendirme uyumu | OpenAI iş akışlarında yönlendirme, filtreleme ve puanlama | Sınıflandırma ve niyet yönlendirme | Karma ortam kararları; ağırlık gerektiren dağıtım |
Seçim kapsamı: Jev ve Aplomb, yayınlanan karar yetenekleri için dâhil edilmiştir; bu bir popülerlik sıralaması değildir. Özellikler ve standart giriş fiyatları 16 Ekim 2026’da kontrol edildi. TypeSafe, jev-latest’i hâlâ 1.13’e ve jev-preview’u 1.14’e eşliyor, bu yüzden karşılaştırma 1.13’e sabitlendi. Jev görsel desteği deneysel. Aplomb ağırlıkları lisans kısıtlıdır; ticari dağıtım için hükümleri kontrol edin. Yayınlanan token fiyatları, kalite sıralaması veya toplam iş akışı maliyeti tahmini değildir.
Workflow selection
Hizmetleri gerekli girdilere ve dağıtım seçeneklerine göre kısa listeye alın, ardından aynı etiketli vakalarda test edin. Girdi hazırlığını, karar rubriklerini, uçtan uca gecikme ölçümlerini ve insan incelemesi politikalarını eşleştirin. Yönlendirme doğruluğunu, kaçırılan vakaları, inceleme iş yükünü ve kabul edilen doğru karar başına maliyeti karşılaştırın. Daha düşük token fiyatı veya daha hızlı yanıt, ek hataları veya inceleme maliyetlerini gizlemesin diye bunları birlikte raporlayın.
How Can You Use the OpenAI Decisions API?
Step 1: Configure credentials
Bir API anahtarı oluşturun ve onu OPENAI_API_KEY ortam değişkeni olarak sağlayın. Gizli anahtarları hiçbir zaman depolara veya ön uç uygulamalarına gömmeyin.
Step 2: Send a request with cURL
Aşağıdaki istek, resmî choice örnek şemasını izler. Çalıştırmadan önce OPENAI_API_KEY’i ayarlayın; başarılı bir yanıt, answers dizisini içerir. Kabuk komutları Bash sözdizimini kullanır.
cURL ile bir destek isteğini yönlendirin.
curl https://api.openai.com/v1/decisions \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-luna",
"input": "I was charged twice for my order.",
"questions": [
{
"type": "choice",
"name": "department",
"instructions": "Which department should handle this complaint?",
"choices": [
{"value": "billing", "description": "Payments and refunds"},
{"value": "technical", "description": "Product issues"},
{"value": "other", "description": "Everything else"}
]
}
]
}'
Step 3: Integrate with Python
Gerekli Python SDK’yı yükleyin.
pip install --upgrade "openai>=3.26.0"
Bir choice kararını isteyin ve inceleyin.
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
result = client.decisions.create(
model="gpt-6-luna",
input="I was charged twice for my order.",
questions=[{
"type": "choice",
"name": "department",
"instructions": "Which team should handle this request?",
"choices": [
{"value": "billing", "description": "Payments and refunds"},
{"value": "technical", "description": "Product issues"},
{"value": "other", "description": "Other requests"}
]
}]
)
answer = result.answers[0]
if answer.type == "refusal":
print("Decision refused")
elif answer.type == "choice":
print(answer.choice, answer.confidence)
Step 4: Define an escalation rule
Örnek bir yönlendirme eşiği uygulayın.
if answer.type == "choice":
if answer.choice != "other" and answer.confidence >= 0.90:
print("Eligible for automatic routing")
else:
print("Send to human review")
0.90 eşiği örnektir; bir sağlayıcı garantisi veya resmî önerilen varsayılan değildir. Gerçek örnekler ve iş riskiyle doğrulayın.
How Can You Access GPT-6 Luna Through CometAPI?
Geliştiriciler, genel amaçlı model görevleri için CometAPI’de GPT-6 Luna API’sini kullanabilir. Bu, ayrı bir uyumluluk doğrulaması gerektiren özel OpenAI Decisions uç noktası desteğiyle karıştırılmamalıdır.
CometAPI Responses ile metni sınıflandırın.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1"
)
response = client.responses.create(
model="gpt-6-luna",
input=(
"Classify as billing, technical, or other. "
"Return only the category. "
"Request: I was charged twice for my order."
)
)
print(response.output_text)
Bu örnek, CometAPI uyumlu model arabirimi üzerinden genel amaçlı sınıflandırmadır; Decisions API’nin yerel olasılık yapısını döndürmez veya onun yalnızca giriş fiyatını devralmaz.
What Are the Best Use Cases for the OpenAI Decisions API?
Bunlar, bildirilen dağıtımlar veya kıyas sonuçları değil, örnek uygulama iş akışlarıdır. Resmî Decisions rehberindeki predicate, choice ve score soru türlerini kullanırlar. Aşağı akış eylemler, uygulama kodu tarafından gerçekleştirilir.
Customer support classification
Bilet metnini, ilgili konuşma geçmişini ve önceden tanımlı destek ekipleri listesini sağlayın. Bir choice sorusu Faturalandırma, Teknik Destek veya Hesap Erişimi seçebilir; ayrı bir score sorusu, yazılı bir rubriğe göre aciliyeti değerlendirebilir. Uygulama kodu, önerilen kuyruğa atama yapabilir ve belirsiz veya eksik vakaları bir incelemene yönlendirebilir.
İş akışını, destek personeli tarafından etiketlenmiş biletlerde değerlendirin; kategori bazında yönlendirme doğruluğunu, kaçırılan acil vakaları, yeniden atama oranlarını ve inceleme iş yükünü ölçün. Dağıtımı genişletmeden önce bu sonuçları mevcut yönlendirme süreciyle karşılaştırın.
Content moderation and review queues
Gönderilen metni veya görselleri açıkça tanımlanmış inceleme kategorileriyle birlikte sağlayın. Predicate soruları, içerikte belirli koşulların görünüp görünmediğini değerlendirebilirken, bir score sorusu belgelenmiş bir şiddet rubriğine göre inceleme önceliği belirleyebilir. Uygulama, işaretlenen öğeleri uygun kuyruğa yerleştirip ilgili içeriği değerlendiricilere sunabilir; uç noktanın kendisi içeriği kaldırmaz veya platform kurallarını uygulamaz.
Temsilî etiketli örneklerde kaçırılan ihlalleri, gereksiz bayrakları, değerlendirici anlaşmasını ve kuyruk gecikmelerini değerlendirin. Farklı sonuçlara sahip kategoriler için eşikleri ayrı ayrı ayarlayın.
E-commerce image inspection
Ürün fotoğraflarını ve görünür çatlaklar, yırtıklar veya hasarlı ambalaj gibi öğeyle ilgili denetim kriterlerini sağlayın. Predicate soruları, her koşulun görünüp görünmediğini değerlendirebilir ve görseller yeterli kanıt içerdiğinde bir score sorusu tanımlı bir şiddet rubriğini uygulayabilir. Kanıt belirsiz olduğunda, uygulama kodu başka bir fotoğraf isteyebilir veya bir insan denetimi görevi oluşturabilir.
Denetlenen öğelere karşı tespit doğruluğunu, ürün kategorileri ve görsel koşulları boyunca kaçırılan hasarları ve yanlış alarmları dâhil ederek değerlendirin. İade veya değişim kararlarını perakendecinin mevcut onay iş akışında tutun.
AI-agent action gating
Önerilen eylemi, argümanlarını, ilgili kullanıcı isteğini ve uygulamanın yazılı yürütme kurallarını sağlayın. Predicate soruları, önerinin istenen görevle eşleşip eşleşmediğini veya inceleme gerektirip gerektirmediğini değerlendirebilir. Uygulama kodu, sonucu kullanarak önceden tanımlı bir dal seçebilir: devam et, açıklama iste veya yükselt. Bağımsız izin kontrolleri, yürütmenin yetkilendirilip yetkilendirilmediğini hâlâ belirlemelidir; modelin yargısı yalnızca bir girdidir.
Yürütmeye bağlamadan önce, etiketli eylem önerileriyle kapıyı değerlendirin; kaçırılan yetkisiz eylemleri, gereksiz yükseltmeleri ve eksik veya çelişkili bağlama duyarlılığı ölçün.
Document and email triage
Belge veya e-posta metnini, ilgili meta verileri ve fatura, destek isteği, toplantı isteği veya diğer gibi sabit bir kategori setini sağlayın. Bir choice sorusu kategoriyi seçebilirken, predicate soruları eksik zorunlu bilgiler gibi koşulları belirleyebilir. Uygulama kodu, öğeyi karar uç noktasından bu sonraki adımları yapmasını istemeden uygun çıkarım, alma veya inceleme iş akışına gönderebilir.
Kategori doğruluğunu, yanlış aşağı akış yönlendirmesini, inceleme hacmini ve işlem süresini, belirsiz öğeler ve alışılmadık formatlar dâhil, temsilî etiketli kayıtlarla değerlendirin.
What Are the OpenAI Decisions API’s Limitations?
API, keyfi açıklayıcı içerik üretmez, araçları doğrudan yürütmez veya tahminleri test etme ihtiyacını ortadan kaldırmaz. Eksik kategoriler ve kötü yazılmış karar rubrikleri uygunsuz sonuçlar üretebilir. Güven değerleri kalibre edilmemiş olabilir; yüksek riskli otomasyon hâlâ korumalar, insan incelemesi ve yetkilendirme mantığı gerektirir.
Conclusion
Decisions API, tiplenmiş olasılık çıktılarıyla basitleştirilmiş bir token fiyatlandırma modelini birleştirdiği için yüksek hacimli sınırlandırılmış yargılar için umut vericidir. Ekipler, aynı etiketli vakalar, gecikme ölçümleri ve tam iş akışı maliyetleriyle Structured Outputs ve alternatif karar modelleriyle karşılaştırmalıdır. Temel fırsat, bir yapay zekâ uygulamasında, üretilmiş düzyazı yerine bir seçime ihtiyaç duyan adımları belirlemektir.
FAQs
How should OpenAI Decisions API refusals be handled?
Bir reddi ayrı bir iş akışı sonucu olarak ele alın. choice, score veya probability alanlarını okumadan önce answer.type’ı kontrol edin. Soru adını günlüğe kaydedin ve isteği bir inceleme veya kurtarma yoluna yönlendirin; bir reddi hiçbir zaman negatif bir predicate ya da sıfır skor olarak yorumlamayın.
How can Decisions API thresholds be maintained over time?
Eşikleri etiketli tutma örneklerinde seçin, ardından kabul edilen kararlar arasında doğruluğu ve incelemeye gönderilen payı izleyin. Kategorileri, talimatları, girdi kaynaklarını veya model davranışını değiştirdikten sonra yeniden değerlendirin. Yönlendirmedeki değişiklikler, onları üreten yapılandırmaya bağlanabilsin diye sürümlenmiş bir rubrik tutun.
How should OpenAI Decisions API latency tests be reported?
Tarih, bölge, model tanımlayıcısı, soru sayısı, metin uzunluğu, görsel boyutu, eşzamanlılık, istemci sürümü, yeniden deneme politikası ve karşılaştırma uç nokta yapılandırmasını kaydedin. Hata kabulünün yalnızca daha fazla hatayı kabul ederek elde edilmemesi için, örnek sayıları ve kalite sonuçlarıyla birlikte uçtan uca p50 ve p95’i raporlayın.
How should Decisions API categories evolve without breaking integrations?
Kararlı, makinece okunabilir değerler kullanın ve aşağı akış kuyruklarına açık bir eşleme sürdürün. Bir geri dönüş kategorisi ekleyin ve yeni açıklamaları dağıtmadan önce geçmişteki köşe vakalarını test edin. Bir kategori yeniden adlandırılırsa, bilinmeyen değerlerin üretim eylemlerine ulaşmasına izin vermek yerine yönlendirme haritasını ve rubriği birlikte güncelleyin.
What should be logged for a Decisions API routing audit?
Rubrik sürümü, seçilen kategori, ilgili olasılıklar veya güven, eşik, model tanımlayıcısı, zaman damgası ve yapılan eylemi kaydedin. Saklanan girdi içeriğini iş akışının gerektirdiğiyle sınırlayın ve kuruluşun saklama politikasını uygulayın. Bir denetim kaydı, uygulama mantığının neden yönlendirdiğini veya vakayı yükselttiğini göstermelidir.