OpenAI Decisions API ya está disponible: admite hasta 400 preguntas

OpenAI puso a disposición general Decisions API el 22 de octubre de 2026. Desarrollado para tareas que requieren opciones de respuesta limitadas, el servicio, impulsado por GPT-6 Luna, permite obtener resultados de probabilidad, selección o puntuación a partir de texto, imágenes y datos estructurados. La API está disponible a través de un endpoint específico de Decisions.

¿Qué tipos de decisiones puede tomar la API?

En Decisions API, el desarrollador define primero la pregunta y las respuestas aceptadas, y luego proporciona el contexto necesario para tomar la decisión. OpenAI afirma que esta estructura está pensada para aplicaciones que buscan un resultado concreto, en lugar de generar una respuesta extensa y abierta en cada etapa.

La API ofrece tres tipos de respuesta:

• Predicate: Estima entre 0 y 1 la probabilidad de que una condición sea verdadera.

• Choice: Selecciona una de las opciones predefinidas y devuelve también probabilidades e información sobre el nivel de confianza.

• Score: Evalúa la entrada según niveles de criterios ordenados.

Según OpenAI, en determinadas tareas Decisions API puede ofrecer resultados hasta 10 veces más rápido que GPT-6 Luna a través de Responses API. Se trata de una afirmación de rendimiento de la propia empresa; la velocidad real puede variar según la carga de trabajo y el uso que se haga de la aplicación.

Límites de entrada y precios

La versión disponible para el público admite entradas JSON nativas, el uso de imágenes en las instrucciones de las preguntas y hasta 400 preguntas por solicitud. La empresa afirma que esta cifra duplica el límite anterior. También ofrece almacenamiento en caché de prompts para contextos repetidos e integración nativa con GPT-Live.

El precio anunciado por OpenAI es de 0,10 dólares por millón de tokens de entrada. Los tokens de entrada almacenados en caché cuestan 0,01 dólares por millón; no se cobra por los tokens de salida. Los detalles sobre las escrituras almacenadas en caché durante 30 minutos y 12 horas se encuentran en una guía de precios aparte.

El procesamiento regional está disponible en Estados Unidos y la Unión Europea. La opción de retención cero de datos, por su parte, solo está disponible para clientes que cumplan los requisitos. Por ello, la ubicación del procesamiento de los datos y el tiempo que se conservan son aspectos que los equipos deben revisar al evaluar el servicio.

Aplicaciones de voz y ejemplos de uso real

La integración con GPT-Live permite tomar decisiones entre un conjunto limitado de opciones durante una conversación de voz. En el ejemplo de OpenAI, se elige la expresión facial de un avatar según las últimas palabras de la transcripción. Una aplicación puede usar ese resultado para determinar el siguiente paso.

Entre los ejemplos de clientes compartidos por la empresa se encuentran Box, que clasifica documentos de trabajo y los dirige al siguiente paso correspondiente; Datadog, que evalúa el riesgo de comandos de agentes; y Ramp, que atribuye los costos de IA a distintos trabajos. En sus propias pruebas, Speak informa que, con la integración de GPT-Live, redujo el tiempo entre acciones de 1,4 segundos a 0,13 segundos. Estas cifras corresponden a las mediciones de los propios clientes y no garantizan los mismos resultados en todas las aplicaciones.

Qué implica para los flujos de trabajo de arquitectura y visualización

Para los estudios de arquitectura y los equipos de visualización, la API puede evaluarse como una opción para automatizar pasos repetitivos cuyas respuestas se puedan definir de antemano. Entre los posibles usos están clasificar imágenes o entradas de texto según determinados criterios en los sistemas propios de cada equipo, o dirigir una solicitud a la opción adecuada entre varias preestablecidas. No son funciones de arquitectura listas para usar, sino aplicaciones posibles a partir de los tipos de entrada y respuesta que admite la API.

A la hora de evaluarla, es importante considerar la integración con el software existente, la región en la que se procesarán las imágenes y la información de los proyectos, las condiciones de retención de datos y el volumen de entradas. Aunque el precio se expresa únicamente en función de los tokens de entrada, el costo total dependerá del volumen de uso y de si se aprovecha el almacenamiento en caché. OpenAI recomienda empezar con pruebas en Decisions Playground usando texto o imágenes propios.