L’API Decisions d’OpenAI est disponible : jusqu’à 400 questions

OpenAI a rendu l’API Decisions accessible au grand public le 22 octobre 2026. Conçu pour les tâches nécessitant un nombre limité de réponses possibles, ce service propulsé par GPT-6 Luna permet aux développeurs d’obtenir des réponses sous forme de probabilités, de choix ou de scores à partir de textes, d’images et de données structurées. L’API est accessible via un point de terminaison Decisions dédié.

Quels types de décisions l’API peut-elle prendre ?

Avec l’API Decisions, le développeur définit d’abord la question et les réponses acceptées, puis fournit le contexte nécessaire à la décision. OpenAI indique que cette structure est conçue pour les applications qui visent un résultat précis, plutôt que pour générer à chaque étape une réponse longue et libre.

L’API propose trois types de réponses :

• Predicate : estime la probabilité qu’une condition soit vraie, sur une échelle de 0 à 1.

• Choice : sélectionne une option parmi celles prédéfinies ; la réponse s’accompagne également de probabilités et d’informations sur le niveau de confiance.

• Score : évalue l’entrée selon des niveaux de critères ordonnés.

Selon OpenAI, l’API Decisions peut fournir des résultats jusqu’à 10 fois plus rapidement que GPT-6 Luna via l’API Responses pour certaines tâches. Il s’agit d’une affirmation de performance de l’entreprise concernant son propre produit ; la vitesse réelle peut varier selon la charge de travail et le mode d’utilisation de l’application.

Limites des entrées et tarification

La version désormais accessible au grand public prend en charge les entrées JSON natives, l’utilisation d’images dans les instructions des questions et jusqu’à 400 questions par requête. L’entreprise précise que ce nombre est deux fois supérieur à la limite précédente. Elle propose également la mise en cache des prompts pour les contextes répétés et une intégration native avec GPT-Live.

Le tarif annoncé par OpenAI est de 0,10 dollar par million de tokens d’entrée. Les tokens d’entrée mis en cache coûtent 0,01 dollar par million ; aucun frais supplémentaire n’est appliqué aux tokens de sortie. Les modalités détaillées de mise en cache pour 30 minutes et 12 heures figurent dans un guide tarifaire distinct.

Le traitement régional est disponible aux États-Unis et dans l’Union européenne. L’option de conservation zéro des données est réservée aux clients éligibles. Le lieu de traitement des données et la durée de leur conservation font donc partie des éléments que les équipes doivent examiner séparément lorsqu’elles évaluent le service.

Applications vocales et exemples d’utilisation

L’intégration GPT-Live permet de prendre une décision parmi un nombre limité d’options pendant une conversation vocale. Dans l’exemple d’OpenAI, une expression récente de la transcription sert à choisir la réaction faciale d’un avatar. Une application peut utiliser ce résultat pour déterminer l’étape suivante.

Parmi les exemples de clients cités par l’entreprise, Box classe des documents professionnels et les oriente vers l’étape suivante appropriée, Datadog évalue les risques liés aux commandes d’agents et Ramp associe les coûts de l’IA aux différents travaux. Lors de ses propres tests, Speak indique avoir réduit le délai entre les actions de 1,4 seconde à 0,13 seconde grâce à l’intégration GPT-Live. Il s’agit de mesures communiquées par les clients ; cela ne signifie pas que chaque application obtiendra les mêmes résultats.

Ce que cela implique pour les workflows d’architecture et de visualisation

Pour les agences d’architecture et les équipes de visualisation, l’API peut être envisagée pour automatiser des étapes récurrentes dont les réponses possibles peuvent être définies à l’avance. Il peut s’agir, par exemple, de classer des entrées textuelles ou visuelles selon des critères propres aux systèmes des équipes, ou d’orienter une demande vers l’option appropriée parmi une liste prédéfinie. Il ne s’agit pas de fonctionnalités d’architecture prêtes à l’emploi, mais de cas d’usage envisageables à partir des types d’entrées et de réponses pris en charge par l’API.

L’évaluation doit tenir compte de l’intégration aux logiciels existants, de la région où les images et les informations des projets seront traitées, des conditions de conservation des données et du volume d’entrées. Même si la tarification est présentée uniquement en fonction des tokens d’entrée, le coût total dépend du volume d’utilisation et du recours au cache. OpenAI recommande de commencer par tester ses propres textes ou images dans Decisions Playground.