TL;DR
OpenAI Decisions API là một điểm cuối chuyên biệt biến văn bản và hình ảnh thành các quyết định có thể thực thi, máy đọc được thay vì văn bản giải thích. Nó sử dụng GPT-6 Luna và hỗ trợ các câu hỏi dạng predicate, choice và score. OpenAI báo cáo hiệu năng nhanh hơn khoảng 10× so với Responses API cho các tác vụ quyết định được hỗ trợ và mức giá đầu vào chuẩn là $0.10 trên mỗi triệu tokens.
Key Takeaways
- Decisions theo mục đích: câu hỏi được định nghĩa trước thay vì hội thoại tự do.
- Ba loại quyết định: predicate, choice và score.
- Tự động hóa nhận biết xác suất: chuyển các đầu vào mơ hồ hoặc hệ trọng sang đánh giá của con người.
- Tốc độ (theo nhà cung cấp) và giá đầu vào chuẩn $0.10/1M tokens khiến điểm cuối phù hợp với khối lượng quyết định lớn.
- Phù hợp nhất cho định tuyến, phân loại, kiểm tra thị giác và cổng quyết định cho tác nhân AI.
What Is the OpenAI Decisions API?
OpenAI Decisions API đánh giá thông tin và trả về các quyết định giới hạn, máy đọc được. OpenAI phát hành bản beta vào ngày 6 tháng 10, 2026. Hướng dẫn này dành cho nhà phát triển đã hiểu khóa API và JSON và muốn đánh giá các quy trình phân loại hoặc định tuyến. Chi tiết sản phẩm được kiểm tra vào ngày 12 tháng 10, 2026.
POST /v1/decisions request schema chấp nhận một model, đầu vào văn bản hoặc hình ảnh dùng chung, và các câu hỏi do nhà phát triển xác định. Điểm cuối chuyên dụng này trả về phán đoán có kiểu thay vì văn bản giải thích.
OpenAI Decisions API specifications
| Specification | Documented endpoint details |
|---|---|
| Product type | Điểm cuối API chuyên dụng, không phải mô hình nền tảng độc lập |
| Endpoint | POST /v1/decisions |
| Underlying model | gpt-6-luna |
| Inputs | Văn bản và hình ảnh |
| Decision types | predicate, choice, score |
| Outputs | Quyết định có kiểu và thông tin xác suất |
| Performance | Nhanh hơn khoảng 10× so với Responses API (theo nhà cung cấp) |
| Standard input price | $0.10 / 1M tokens |
| Output charge | Không tính phí cho Decisions API |
| Tool calling / streaming | Không được hỗ trợ trực tiếp bởi điểm cuối này |
Current availability and access
Tính đến ngày 15 tháng 10, 2026, hướng dẫn chính thức liệt kê quyền truy cập beta công khai, với gpt-6-luna là model duy nhất được hỗ trợ. Gửi yêu cầu đến POST /v1/decisions; trạng thái beta không đảm bảo ổn định sản xuất.
Sử dụng một dự án OpenAI API và kiểm tra quyền truy cập model, trạng thái thanh toán, và hạn mức trước khi triển khai. Hướng dẫn liệt kê Python SDK 3.26.0 trở lên; nên xác nhận quyền truy cập theo tài khoản bằng một yêu cầu thử nhỏ.
Khách hàng đủ điều kiện có thể sử dụng Zero Data Retention và thỏa thuận HIPAA. Hướng dẫn liệt kê xử lý theo khu vực tại Mỹ và Châu Âu; điều kiện đủ và yêu cầu hợp đồng vẫn áp dụng. Truy cập qua giao diện Luna của bên thứ ba không xác lập khả năng tương thích với điểm cuối chuyên dụng này.
How Does the OpenAI Decisions API Work?
Một yêu cầu kết hợp bằng chứng đầu vào dùng chung với các câu hỏi do nhà phát triển xác định. API đánh giá đầu vào bằng GPT-6 Luna và trả về câu trả lời để mã ứng dụng có thể tự động hóa, xem xét hoặc leo thang. Nhiều câu hỏi có thể chia sẻ cùng đầu vào, mặc dù các câu hỏi phụ thuộc nên được tuần tự hóa bởi ứng dụng.
Predicate evaluation
Predicate đánh giá liệu một điều kiện xác định có đúng hay không. Một nhà bán lẻ có thể hỏi liệu một bức ảnh có hiển thị hư hại sản phẩm thấy rõ hay không; phản hồi cung cấp xác suất giữa 0 và 1.
Trích đoạn câu trả lời predicate minh họa.
{
"type": "predicate",
"name": "visible_damage",
"probability": 0.92
}
Choice selection
Câu hỏi choice chọn giữa các danh mục được cung cấp rõ ràng, như Billing, Technical Support, hoặc Account Access. Các trường phân phối và độ tin cậy hỗ trợ chính sách định tuyến và leo thang ở hạ lưu.
Score evaluation
Câu hỏi score đánh giá đầu vào theo một rubric có thứ tự. Điểm kỳ vọng có thể phản ánh chỉ số theo xác suất của các mức đã định; điều này không tự động đại diện cho rủi ro thực tế đã được hiệu chuẩn.
| Index | Severity | Interpretation |
|---|---|---|
| 0 | Low | Không cần hành động ngay |
| 1 | Moderate | Theo dõi định kỳ |
| 2 | High | Ảnh hưởng đáng kể tới khách hàng |
| 3 | Critical | Leo thang ngay lập tức |
What Are the Main Features of the OpenAI Decisions API?
Fast, bounded execution
Đầu ra có kiểu loại bỏ phần lớn nhu cầu tạo văn bản, phân tích chuỗi, hoặc thử lại câu trả lời sai định dạng. OpenAI mô tả cải thiện tốc độ tương đối khoảng gấp mười lần trên các tác vụ quyết định được hỗ trợ; mức tăng thực tế sẽ phụ thuộc vào độ dài đầu vào, độ trễ mạng và đồng thời.
Multiple questions over shared context
Một vé hỗ trợ có thể được đánh giá cho bộ phận, mức khẩn cấp và đủ điều kiện xem xét trong một yêu cầu. Ứng dụng vẫn cần áp dụng các quy tắc kinh doanh xác định và kiểm tra ủy quyền.
Text and image understanding
Văn bản và hình ảnh hỗ trợ định tuyến vé, phân loại ảnh chụp màn hình, và kiểm tra trực quan. Tham khảo tài liệu chính thức về định dạng hình ảnh được hỗ trợ, giới hạn kích thước và cấu trúc payload hiện được chấp nhận.
OpenAI sử dụng chiếc cốc bị móp này trong ví dụ quyết định thị giác. Hình ảnh minh họa hư hại có thể quan sát; đây không phải là bằng chứng về tỷ lệ độ chính xác đo được. Điểm cuối này chấp nhận URL dữ liệu hình ảnh inline base64, không chấp nhận URL hình ảnh được lưu trữ hoặc file IDs.
Probability-aware automation
Độ tin cậy được báo cáo không đảm bảo độ chính xác. Các nhóm nên tinh chỉnh ngưỡng dựa trên dữ liệu giữ lại có gán nhãn, sử dụng ngưỡng riêng cho các trường hợp có hậu quả false-positive hoặc false-negative cao.
Security and data controls
Lưu trữ dữ liệu, xử lý theo khu vực và sử dụng trong môi trường được quản lý phụ thuộc vào cấu hình tài khoản và yêu cầu hợp đồng áp dụng. Xác nhận điều kiện đủ trước khi xử lý thông tin nhạy cảm hoặc được quản lý.
How Much Does the OpenAI Decisions API Cost?
Mức chuẩn được báo cáo là $0.10 cho mỗi triệu tokens đầu vào với không tính phí token đầu ra qua điểm cuối Decisions chuyên dụng. Phụ phí xử lý theo khu vực hoặc nhân tố ngữ cảnh dài có thể thay đổi hóa đơn cuối cùng.
| Component | Dedicated endpoint pricing |
|---|---|
| Standard input | $0.10 per 1M tokens |
| Output tokens | $0 |
| Cache reads / writes | $0 |
| Regional processing | Có thể áp dụng phí Premium |
| Long context | Có thể áp dụng hệ số |
| Billing unit | Input tokens |
How much can Decisions API save versus Responses API?
So sánh các tác vụ tương đương trên cùng một model. Hướng dẫn Decisions liệt kê $0.10 trên mỗi triệu tokens đầu vào và không tính phí đầu ra hoặc cache. Trang model Luna liệt kê giá văn bản chuẩn $0.10/M đầu vào không cache và $0.50/M đầu ra cho sử dụng model chung.
Tính toán minh họa, không phải benchmark: 1,000,000 yêu cầu văn bản, 500 tokens đầu vào tính phí không cache cho mỗi yêu cầu trên mỗi điểm cuối, một phân loại cho mỗi yêu cầu, và không có phụ phí theo khu vực hoặc ngữ cảnh dài. Với Responses, sử dụng tổng tokens đầu ra bị tính phí, bao gồm bất kỳ tokens reasoning bị tính phí nào, thay vì chỉ độ dài câu trả lời hiển thị.
Với các giả định này: Decisions cost = N × I × $0.10 / 1,000,000. Responses cost = N × (I × $0.10 + O × $0.50) / 1,000,000. Savings percentage = (Responses cost − Decisions cost) / Responses cost × 100%, trong đó N là số yêu cầu, I tokens đầu vào/mỗi yêu cầu, và O tokens đầu ra bị tính phí/mỗi yêu cầu.
| Billed Responses output / request | Decisions cost / 1M requests | Responses cost / 1M requests | Estimated savings |
|---|---|---|---|
| 5 tokens | $50.00 | $52.50 | $2.50 (4.8%) |
| 20 tokens | $50.00 | $60.00 | $10.00 (16.7%) |
| 100 tokens | $50.00 | $100.00 | $50.00 (50.0%) |
Khoản tiết kiệm trên đến từ giả định về đầu ra bị tính phí của Responses; đây không phải chiết khấu cố định của điểm cuối. Tính lại với mức sử dụng đầu vào đo được, cache hits, cache writes, tầng xử lý và số lần thử lại. Cache đầu vào hoặc mức giá Batch/Flex có thể thay đổi kết quả. Cộng thêm phí công cụ, đánh giá của con người và hạ tầng. So sánh chi phí cho mỗi quyết định đúng được chấp nhận sau khi kiểm tra chất lượng và độ trễ; một nhãn ngắn và một lời giải thích dài là các khối lượng công việc khác nhau.
OpenAI Decisions API vs Responses API vs Jev and Aplomb 1
Bảng tập trung vào các dịch vụ quyết định chuyên dụng. Đối với giải thích được sinh, schema trích xuất tùy chỉnh, hoặc quy trình công cụ, hãy sử dụng Responses API như mô tả trong OpenAI decision guide. Một quyết định có thể chọn nhánh quy trình, trong khi Responses tạo nội dung hoặc yêu cầu gọi công cụ, với mã ứng dụng xử lý việc thực thi công cụ tùy chỉnh.
Capabilities and pricing overview
| Dimension | OpenAI Decisions API | Jev 1.13 | Aplomb 1 |
|---|---|---|---|
| Inputs | Văn bản và hình ảnh | Văn bản; hình ảnh thử nghiệm với opt-in | Văn bản, JSON, hình ảnh, video và âm thanh |
| Standard input price / 1M tokens | $0.10 | $0.042 | $0.02 |
| Access | Hosted OpenAI API | Hosted TypeSafe API | Hosted API; có thể tải weights theo EmpirioLabs Model License |
| Evaluation fit | Định tuyến, lọc và chấm điểm trong quy trình OpenAI | Phân loại và định tuyến ý định | Quyết định đa phương tiện; triển khai yêu cầu weights |
Phạm vi lựa chọn: Jev và Aplomb được đưa vào vì khả năng quyết định đã công bố, không phải xếp hạng phổ biến. Thông số và giá đầu vào chuẩn được kiểm tra vào ngày 16 tháng 10, 2026. TypeSafe vẫn ánh xạ jev-latest tới 1.13 và jev-preview tới 1.14, nên so sánh này cố định 1.13. Hỗ trợ hình ảnh của Jev là thử nghiệm. Weights của Aplomb bị hạn chế theo giấy phép; kiểm tra điều khoản cho triển khai thương mại. Giá token đã công bố không phải là xếp hạng chất lượng hoặc ước tính chi phí quy trình tổng.
Workflow selection
Rút gọn danh sách theo đầu vào cần thiết và tùy chọn triển khai, rồi thử nghiệm trên cùng các trường hợp có gán nhãn. Khớp việc chuẩn bị đầu vào, rubric quyết định, đo độ trễ đầu-cuối, và chính sách đánh giá của con người. So sánh độ chính xác định tuyến, trường hợp bỏ sót, khối lượng xem xét và chi phí cho mỗi quyết định đúng được chấp nhận. Báo cáo cùng nhau để giá token thấp hơn hoặc câu trả lời nhanh hơn không che giấu lỗi bổ sung hoặc chi phí xem xét.
How Can You Use the OpenAI Decisions API?
Step 1: Configure credentials
Tạo một khóa API và cung cấp nó như biến môi trường OPENAI_API_KEY. Không bao giờ hard-code khóa bí mật trong kho mã hoặc ứng dụng front-end.
Step 2: Send a request with cURL
Yêu cầu sau tuân theo schema ví dụ choice chính thức. Đặt OPENAI_API_KEY trước khi chạy; phản hồi thành công chứa một mảng answers. Các lệnh shell sử dụng cú pháp Bash.
Định tuyến một yêu cầu hỗ trợ bằng cURL.
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
Cài đặt Python SDK yêu cầu.
pip install --upgrade "openai>=3.26.0"
Gửi yêu cầu và kiểm tra một quyết định choice.
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
Áp dụng một ngưỡng định tuyến minh họa.
if answer.type == "choice":
if answer.choice != "other" and answer.confidence >= 0.90:
print("Eligible for automatic routing")
else:
print("Send to human review")
Ngưỡng 0.90 chỉ mang tính minh họa, không phải đảm bảo của nhà cung cấp hoặc mặc định được khuyến nghị chính thức. Xác thực nó với ví dụ thực tế và rủi ro kinh doanh.
How Can You Access GPT-6 Luna Through CometAPI?
Nhà phát triển có thể sử dụng GPT-6 Luna API trong CometAPI cho các tác vụ model mục đích chung. Điều này không nên bị nhầm với hỗ trợ cho điểm cuối OpenAI Decisions chuyên dụng, vốn yêu cầu xác minh khả năng tương thích riêng.
Phân loại văn bản qua CometAPI Responses.
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)
Ví dụ này là phân loại mục đích chung qua giao diện model tương thích CometAPI; nó không trả về cấu trúc xác suất gốc của Decisions API hoặc kế thừa mức giá chỉ-đầu-vào của nó.
What Are the Best Use Cases for the OpenAI Decisions API?
Đây là các quy trình ứng dụng minh họa, không phải triển khai được báo cáo hoặc kết quả benchmark. Chúng sử dụng các loại câu hỏi predicate, choice và score trong hướng dẫn Decisions chính thức. Mã ứng dụng thực hiện các hành động hạ lưu.
Customer support classification
Cung cấp văn bản vé, lịch sử hội thoại liên quan, và danh sách nhóm hỗ trợ được xác định trước. Câu hỏi choice có thể chọn Billing, Technical Support hoặc Account Access; một câu hỏi score riêng có thể đánh giá mức khẩn cấp theo rubric bằng văn bản. Mã ứng dụng có thể gán hàng đợi được đề xuất và gửi các trường hợp không chắc chắn hoặc không đầy đủ đến người đánh giá.
Đánh giá quy trình trên các vé được gán nhãn bởi nhân viên hỗ trợ, đo độ chính xác định tuyến theo danh mục, các trường hợp khẩn cấp bị bỏ sót, tỷ lệ chuyển hàng đợi, và khối lượng đánh giá. So sánh những kết quả này với quy trình định tuyến hiện tại trước khi mở rộng triển khai.
Content moderation and review queues
Cung cấp văn bản hoặc hình ảnh đã gửi cùng với các danh mục đánh giá được xác định rõ ràng. Câu hỏi predicate có thể đánh giá liệu các điều kiện cụ thể xuất hiện trong nội dung hay không, trong khi câu hỏi score có thể ưu tiên xem xét theo một rubric mức độ nghiêm trọng được lập thành văn bản. Ứng dụng sau đó có thể đặt các mục được gắn cờ vào hàng đợi phù hợp và trình bày nội dung liên quan cho người đánh giá; điểm cuối tự thân không xóa nội dung hoặc áp dụng quy tắc nền tảng.
Đánh giá vi phạm bị bỏ sót, cờ không cần thiết, sự đồng thuận của người đánh giá, và độ trễ hàng đợi trên các ví dụ đại diện có gán nhãn. Điều chỉnh ngưỡng riêng cho các danh mục có hậu quả khác nhau.
E-commerce image inspection
Cung cấp ảnh sản phẩm và tiêu chí kiểm tra phù hợp với mặt hàng, như vết nứt, rách, hoặc bao bì bị hỏng có thể nhìn thấy. Câu hỏi predicate có thể đánh giá liệu mỗi điều kiện xuất hiện, và câu hỏi score có thể áp dụng một rubric mức độ nghiêm trọng được xác định khi hình ảnh chứa đủ bằng chứng. Mã ứng dụng có thể yêu cầu ảnh khác hoặc tạo tác vụ kiểm tra thủ công khi bằng chứng không rõ.
Đánh giá độ chính xác phát hiện so với các mặt hàng đã kiểm tra, bao gồm hư hại bị bỏ sót và báo động giả trên các danh mục sản phẩm và điều kiện hình ảnh. Giữ quyết định hoàn tiền hoặc thay thế trong quy trình phê duyệt hiện có của nhà bán lẻ.
AI-agent action gating
Cung cấp hành động đề xuất, đối số của nó, yêu cầu người dùng liên quan, và quy tắc thực thi bằng văn bản của ứng dụng. Câu hỏi predicate có thể đánh giá liệu đề xuất khớp với tác vụ yêu cầu hoặc cần xem xét. Mã ứng dụng có thể sử dụng kết quả để chọn một nhánh định nghĩa trước: tiếp tục, yêu cầu làm rõ, hoặc leo thang. Các kiểm tra quyền độc lập vẫn phải xác định liệu việc thực thi có được phép; phán đoán của model chỉ là một đầu vào.
Đánh giá cổng với các đề xuất hành động có gán nhãn, đo các hành động không được phép bị bỏ sót, leo thang không cần thiết, và độ nhạy với ngữ cảnh không đầy đủ hoặc mâu thuẫn trước khi kết nối với thực thi.
Document and email triage
Cung cấp văn bản tài liệu hoặc email, siêu dữ liệu liên quan, và bộ danh mục cố định như invoice, support request, meeting request, hoặc other. Câu hỏi choice có thể chọn danh mục, trong khi câu hỏi predicate có thể xác định các điều kiện như thiếu thông tin bắt buộc. Mã ứng dụng có thể gửi mục tới quy trình trích xuất, truy hồi, hoặc xem xét phù hợp mà không yêu cầu điểm cuối quyết định thực hiện các bước sau đó.
Đánh giá độ chính xác danh mục, định tuyến hạ lưu sai, khối lượng xem xét, và thời gian xử lý sử dụng bản ghi đại diện có gán nhãn, bao gồm các mục mơ hồ và định dạng lạ.
What Are the OpenAI Decisions API’s Limitations?
API không tạo nội dung giải thích tùy ý, không thực thi công cụ trực tiếp, và không loại bỏ nhu cầu kiểm thử dự đoán. Danh mục bị thiếu và rubric quyết định viết kém có thể tạo ra kết quả không phù hợp. Giá trị độ tin cậy có thể bị sai hiệu chuẩn; tự động hóa rủi ro cao vẫn cần biện pháp bảo vệ, đánh giá của con người và logic ủy quyền.
Conclusion
Decisions API hứa hẹn cho các phán đoán có giới hạn khối lượng lớn vì nó kết hợp đầu ra xác suất có kiểu với mô hình định giá token đơn giản hóa. Các nhóm nên so sánh nó với Structured Outputs và các model quyết định thay thế bằng cùng bộ trường hợp có gán nhãn, đo độ trễ, và chi phí quy trình đầy đủ. Cơ hội cốt lõi là xác định các bước trong ứng dụng AI cần một lựa chọn thay vì văn bản sinh.
FAQs
How should OpenAI Decisions API refusals be handled?
Xem từ chối như một kết quả quy trình riêng. Kiểm tra answer.type trước khi đọc các trường choice, score hoặc probability. Ghi lại tên câu hỏi và chuyển yêu cầu sang đường xem xét hoặc khôi phục; không bao giờ diễn giải từ chối như predicate âm hoặc điểm số bằng không.
How can Decisions API thresholds be maintained over time?
Chọn ngưỡng trên các ví dụ giữ lại có gán nhãn, sau đó theo dõi độ chính xác trong số các quyết định được chấp nhận và tỷ lệ gửi đi xem xét. Đánh giá lại sau khi thay đổi danh mục, hướng dẫn, nguồn đầu vào hoặc hành vi model. Giữ một rubric có phiên bản để các thay đổi trong định tuyến có thể truy vết về cấu hình đã tạo ra chúng.
How should OpenAI Decisions API latency tests be reported?
Ghi lại ngày, khu vực, định danh model, số câu hỏi, độ dài văn bản, kích thước hình ảnh, đồng thời, phiên bản client, chính sách thử lại, và cấu hình điểm cuối so sánh. Báo cáo p50 và p95 đầu-cuối với số lượng mẫu và kết quả chất lượng, để cải thiện tốc độ không chỉ đến từ việc chấp nhận nhiều lỗi hơn.
How should Decisions API categories evolve without breaking integrations?
Sử dụng giá trị ổn định máy đọc được và duy trì ánh xạ rõ ràng tới hàng đợi hạ lưu. Thêm một danh mục dự phòng và kiểm thử các trường hợp biên lịch sử trước khi triển khai mô tả mới. Nếu một danh mục được đổi tên, cập nhật bản đồ định tuyến và rubric cùng nhau thay vì để giá trị không xác định đi vào hành động sản xuất.
What should be logged for a Decisions API routing audit?
Ghi lại phiên bản rubric, danh mục đã chọn, xác suất hoặc độ tin cậy liên quan, ngưỡng, định danh model, dấu thời gian và hành động đã thực hiện. Giới hạn nội dung đầu vào được lưu trữ ở mức quy trình yêu cầu và áp dụng chính sách lưu trữ của tổ chức. Bản ghi audit nên cho thấy vì sao logic ứng dụng đã định tuyến hoặc leo thang trường hợp.