OpenAI Decisions API стала общедоступной: до 400 вопросов за запрос

22 октября 2026 года OpenAI открыла общий доступ к Decisions API, разработанной для задач с ограниченным набором вариантов ответа. Сервис на базе GPT-6 Luna позволяет разработчикам получать вероятностные оценки, выбирать варианты или выставлять баллы на основе текста, изображений и структурированных данных. API доступна через специальную конечную точку Decisions.

Какие решения может принимать API?

Сначала разработчик задаёт вопрос и допустимые варианты ответа, а затем передаёт контекст, необходимый для принятия решения. По словам OpenAI, такой формат предназначен для приложений, которым нужен конкретный результат, а не длинный ответ в свободной форме на каждом этапе.

API предлагает три типа ответов:

• Predicate: оценивает вероятность истинности условия по шкале от 0 до 1.

• Choice: выбирает один из заранее заданных вариантов и возвращает вероятности и данные об уверенности в ответе.

• Score: оценивает входные данные по упорядоченным уровням критериев.

По заявлению OpenAI, в отдельных задачах Decisions API может работать до 10 раз быстрее GPT-6 Luna через Responses API. Это заявление компании о производительности собственного продукта; фактическая скорость может зависеть от нагрузки и способа использования приложения.

Ограничения на ввод данных и цены

В общедоступной версии поддерживаются нативные JSON-данные, использование изображений в инструкциях к вопросам и до 400 вопросов на запрос. Компания утверждает, что это вдвое больше прежнего лимита. Также доступны кэширование промптов для повторяющегося контекста и нативная интеграция с GPT-Live.

Объявленная OpenAI цена — 0,10 доллара за миллион входных токенов. Миллион кэшированных входных токенов стоит 0,01 доллара; за выходные токены отдельная плата не взимается. Подробности о кэшированной записи на 30 минут и 12 часов приведены в отдельном руководстве по ценам.

Региональная обработка данных доступна в США и Европейском союзе. Опция Zero Data Retention открыта только подходящим клиентам. Поэтому место обработки данных и срок их хранения — отдельные вопросы, которые следует изучить командам, оценивающим сервис.

Голосовые приложения и примеры реального использования

Интеграция с GPT-Live позволяет выбирать из ограниченного набора вариантов во время голосового разговора. В примере OpenAI по последней фразе в расшифровке разговора выбирается выражение лица аватара. Приложение может использовать этот результат, чтобы определить следующий шаг.

Среди примеров клиентов, приведённых компанией, — классификация рабочих документов в Box и их передача на следующий этап, оценка рисков команд агента в Datadog и распределение затрат на ИИ по задачам в Ramp. Speak сообщает, что в собственном тесте интеграция с GPT-Live сократила время между действиями с 1,4 секунды до 0,13 секунды. Это результаты измерений самих клиентов и не гарантия таких же показателей для каждого приложения.

Что это значит для архитектурных и визуализационных процессов

Архитектурные бюро и команды визуализации могут рассмотреть API для автоматизации повторяющихся этапов, где набор допустимых ответов можно задать заранее. Например, в собственных системах команды могут классифицировать изображения или текст по определённым критериям либо направлять запрос к подходящему варианту из заданного списка. Это возможные сценарии, вытекающие из поддерживаемых API типов входных данных и ответов, а не готовые архитектурные функции продукта.

При оценке важны интеграция с существующим программным обеспечением, регион обработки изображений и проектной информации, условия хранения данных и объём входных данных. Хотя цены указаны только для входных токенов, итоговая стоимость зависит от объёма использования и того, насколько эффективно применяется кэширование. Для первых тестов OpenAI рекомендует использовать собственные тексты или изображения в Decisions Playground.