OpenAI Decisions API 结构化决策接口

把“下一个动作是什么”做成一次低延迟、低成本的 API 调用，而不是让大模型写一段话

官方来源

本页整理自官方发布内容，具体可用范围与价格请以厂商官网为准。

功能特点

✓ 三种答案类型：predicate 返回 0-1 概率、choice 返回预设选项、score 返回加权评分
✓ 官方称在范围明确的问题上比走 Responses API 快最多 10 倍
✓ 定价 0.10 美元/百万输入 token，输出 token 不计费，缓存读取 0.01 美元/百万
✓ 单次请求最多 400 个问题（公测时为 200 个），支持图片、原生 JSON 与托管图片 URL
✓ 与 GPT-Live 原生集成，可在实时语音对话中触发决策，支持 ZDR 与 HIPAA

使用步骤

在 OpenAI 平台拿到 API Key，确认账号已开通 gpt-6-luna 权限
向 /v1/decisions 端点提交一个问题定义：类型（predicate/choice/score）、名字和指令
把上下文以文本、图片或 JSON 传进去，一次最多 400 个问题
读取返回的概率或选项后接到你的路由、分类或校验逻辑里，并用真实样本做对照测试

常见问题

Decisions API 是什么？

OpenAI 在 2026 年 10 月 22 日从公测转为正式可用的决策接口。它由 GPT-6 Luna 驱动，只回答范围明确的判断题、选择题或评分题，返回结构化答案而不是生成一段文字，官方称目标是把延迟从 1-3 秒压到 100-200 毫秒级。

怎么收费？

官方定价：输入 0.10 美元/百万 token，缓存读取 0.01 美元/百万 token，输出 token 完全不收费。区域处理会产生溢价，超过长上下文阈值还有倍率，具体见 OpenAI 定价与缓存文档。

三种答案类型分别用在哪？

predicate 适合“这张图里商品有没有破损”这类是/否判断；choice 适合“agent 该继续、重试还是问用户”这类多选一；score 适合按有序等级打分，比如破损严重程度，返回的是等级索引的概率加权平均。

官方给了哪些真实数据？

OpenAI 公布的客户反馈包括：Datadog 用它给 agent 生成的 shell 命令打分，p95 快 40 倍且准确率相当；Sierra 在实时客服编排中 p95 低于 280 毫秒，比原方案快约 3 倍、单次调用成本低 90%；Speak 把动作间隔从 1.4 秒降到 0.13 秒。这些都是厂商转述的客户说法，仍建议自己在业务样本上复测。

它和 TypeSafe 的 Jev 是一回事吗？

思路相同、实现不同。TechCrunch 报道 OpenAI 的做法不是训练一个专门的决策模型，而是把 GPT-6 Luna 重新配置来加快推理并压低成本；所以它继承的是通用模型的能力分布，而不是从零校准的决策网络。