Decisions API: быстрые решения на GPT-6 Luna и цены

OpenAI перевела Decisions API в общедоступный режим: это API на базе GPT-6 Luna для небольших решений с ограниченным набором ответов — например, классификации документа или выбора следующего действия агента. По заявлению компании, в таких задачах он работает до 10 раз быстрее GPT-6 Luna через Responses API, а оплата взимается только за входные токены. Вместе с выходом из беты появились интеграция с GPT-Live, кэширование промптов и поддержка до 400 вопросов в одном запросе.

Что OpenAI объявила о Decisions API?

22 октября 2026 года OpenAI опубликовала анонс «Build more responsive apps with the Decisions API». Компания сообщила об общей доступности специализированного API, который принимает текст, изображения и структурированные данные и возвращает решение в заранее заданном формате.

Его задача — ускорить частые короткие операции внутри приложений и агентов. Например, системе нужно определить категорию обращения, выбрать маршрут документа или решить, пора ли передать разговор специалисту. Каждое такое действие невелико, но при большом числе вызовов задержки и расходы складываются.

Decisions API предназначен именно для вопросов с ограниченным набором ответов, а не для произвольной генерации текста. Разработчик заранее определяет, какое решение требуется и какие результаты допустимы.

Что изменилось после публичной беты?

В общедоступной версии OpenAI добавила несколько возможностей:

• Встроенную интеграцию с GPT-Live. Decisions API можно использовать для быстрых решений по ходу голосового разговора: задать уточнение, перенаправить запрос или эскалировать проблему.

• Кэширование промптов. Повторно используемый контекст можно кэшировать, чтобы сократить расходы на его обработку.

• Региональную обработку в США и ЕС. Это отдельная возможность для приложений, которым важно, где обрабатываются данные.

• Нативный JSON на входе. API принимает структурированные данные в формате JSON наряду с текстом и изображениями.

• Изображения в инструкциях к вопросам. Визуальные материалы можно использовать не только как анализируемые данные, но и как часть инструкции.

• До 400 вопросов в одном запросе. Это вдвое больше прежнего лимита.

• Дополнительные вычислительные мощности в нескольких регионах Азии. OpenAI связывает их с дальнейшим сокращением задержек. Это не то же самое, что заявленная региональная обработка данных в США и ЕС.

Практически изменения затрагивают три стороны работы: подготовку входных данных, стоимость повторяющегося контекста и скорость реакции приложения.

Как работает Decisions API?

Разработчик задаёт вопрос, определяет допустимые ответы и передаёт контекст, который помогает их различить. Контекстом могут быть текст, изображения или нативный JSON.

Например, вместо открытого запроса «Проанализируй документ и расскажи, что с ним делать» приложение может поставить узкую задачу: выбрать один из предусмотренных маршрутов обработки. Формат результата при этом известен заранее.

API поддерживает три типа ответов: predicate, choice и score.

Что возвращает predicate?

predicate оценивает вероятность истинности условия. Результат — число от 0 до 1.

Пример из анонса: определить, есть ли у товара видимые повреждения. Такой формат нужен, когда приложение проверяет конкретное условие, а не выбирает категорию из нескольких вариантов.

Само число не является командой к действию: разработчику ещё нужно определить, как приложение будет использовать полученную вероятность.

Когда нужен choice?

choice выбирает один из заранее переданных вариантов. В ответе также содержатся вероятности и уверенность.

Например, для агента можно задать варианты «продолжить», «повторить попытку» и «попросить уточнение». API выбирает среди них, а приложение выполняет соответствующее действие.

Такой формат подходит для маршрутизации, классификации и выбора следующего шага в рабочем процессе.

Чем score отличается от обычной категории?

score оценивает ввод по упорядоченным уровням шкалы. Пример — степень серьёзности повреждения.

Основной результат — средневзвешенное по вероятностям значение индексов уровней. То есть API учитывает распределение вероятностей по шкале, а не просто возвращает название одной категории.

Этот формат полезен, когда варианты имеют порядок: например, от менее серьёзного состояния к более серьёзному.

Как Decisions API связан с GPT-Live?

GPT-Live предназначен для голосовых приложений с естественным диалогом и обработкой перебиваний. Интеграция с Decisions API добавляет к разговору быстрый выбор конкретного действия.

В поддержке это может быть решение задать уточняющий вопрос, перенаправить обращение или передать проблему на следующий уровень. В интерфейсе с аватаром — выбор выражения лица в ответ на слова пользователя.

В демонстрационном фрагменте OpenAI настройка добавляется в session.triggers существующей сессии GPT-Live:

• событие session.input_transcript.delta запускает обработку поступающего текста расшифровки;

• Decisions API выбирает значение reaction из вариантов neutral, happy, sad и concerned;

• событие decision.event сообщает приложению выбранную реакцию;

• приложение анимирует персонажа.

Здесь важно разделение ролей: API выбирает реакцию, а отображение и анимацию выполняет приложение. Разработчику не нужно извлекать нужное действие из свободного текстового ответа.

На странице анонса есть и интерактивная голосовая демонстрация. Она запускается кнопкой Start session; до запуска микрофон выключен. Продолжительность демонстрации ограничена.

Сколько стоит Decisions API и где он доступен?

На странице анонса OpenAI указаны следующие тарифы:

• $0,10 за миллион входных токенов;

• $0,01 за миллион кэшированных входных токенов;

• выходные токены не оплачиваются.

Токены — единицы, в которых модель учитывает объём обрабатываемого ввода. Для оценки расходов здесь важны объём входного контекста, число вызовов и доля данных, которые обрабатываются как кэшированный ввод.

Стоимость не задана фиксированной суммой за одно решение. Поэтому сравнивать варианты интеграции стоит на собственном потоке запросов: короткий контекст и многократно повторяемая инструкция дают другую структуру расходов, чем большой уникальный ввод.

Для кэшированных записей на 30 минут и 12 часов анонс отсылает к отдельному руководству по ценам. Подробности этих условий на самой странице не приведены.

Какие условия обработки данных раскрыла OpenAI?

Decisions API общедоступен через специализированный endpoint Decisions на базе GPT-6 Luna. Региональная обработка данных предусмотрена в США и ЕС.

Также заявлена доступность Zero Data Retention — режима без хранения данных — для подходящих клиентов. Критерии соответствия на странице анонса не перечислены.

Полного списка стран доступа, квот и лимитов частоты запросов в анонсе нет. Из количественных ограничений прямо указан максимум 400 вопросов в одном запросе.

Какие задачи можно передать Decisions API?

Основная область применения — повторяющиеся решения, которые стоят на пути к следующему действию приложения. Наиболее понятные сценарии уже приведены в анонсе.

Как использовать API для документов и финансовых операций?

Box применяет Decisions API вместе с Box Extract для классификации бизнес-документов и выбора следующего этапа обработки. Обычные случаи можно автоматизировать, а случаи с более низкой уверенностью — отправлять на проверку.

Внутри OpenAI команда Personal Finance классифицирует описания транзакций. Ramp использует API для атрибуции расходов на ИИ к фактической работе — то есть связывает затраты с тем, на какие задачи они были потрачены.

Для подобных процессов ценность заключается в выборе категории или маршрута, а не в развёрнутом текстовом объяснении.

Как API помогает агентам и поддержке?

Datadog оценивает риск команд rshell, созданных агентом, до их выполнения при автоматическом устранении проблем. Это пример проверки, встроенной непосредственно перед действием агента.

Sierra использует API для выбора следующего действия при оркестрации живых разговоров с клиентами. В такой системе задержка отдельного решения влияет на темп общения.

Decisions API может быть частью управляющей логики агента, но сам по себе не заменяет весь рабочий процесс: приложение по-прежнему определяет варианты действий и выполняет выбранный шаг.

Что меняется для пользовательских интерфейсов?

Speak тестировала интеграцию с GPT-Live для более интерактивного изучения языка. Внутри OpenAI команда Dots использует API для сокращения времени ответа и повышения интерактивности.

Для пользователя результат таких изменений — более быстрая реакция приложения: следующий шаг в упражнении, уточнение в разговоре или изменение состояния интерфейса. При этом пользователь не обязательно взаимодействует с Decisions API напрямую.

Насколько Decisions API быстрее Responses API?

Общее заявление OpenAI — до 10 раз быстрее GPT-6 Luna через Responses API для задач, на которые рассчитан Decisions API. Это не означает одинакового ускорения для любого запроса: в клиентских примерах различаются задачи, базы сравнения и метрики.

В анонсе приведены такие результаты:

• Box: на оценке из 30 случаев с сертификатами страхования выбор маршрута был примерно в 5 раз быстрее, чем через Responses API, при той же точности.

• Datadog: компания заявила о 40-кратном улучшении задержки p95 по сравнению с доступными передовыми моделями при сопоставимой точности.

• Ramp: атрибуция расходов работала в 4 раза быстрее и была на 30% дешевле, чем при использовании GPT-6 Luna, без потери точности.

• Sierra: задержка составляла менее 280 мс p95; по сравнению с прежним подходом API был примерно в 3 раза быстрее, а стоимость вызова — на 90% ниже, без ухудшения результатов для клиентов.

• Speak: в тестировании время до следующего действия сократилось более чем на 90% — с 1,4 секунды до 0,13 секунды.

p95, или 95-й процентиль задержки, — значение, в которое укладываются 95% измерений. Эта метрика помогает оценить не только типичную скорость, но и более медленные ответы.

Приведённые результаты показывают эффект в конкретных внедрениях. Их не стоит объединять в один универсальный показатель или переносить на свою задачу без проверки.

С чего начать проверку на своей задаче?

OpenAI рекомендует выбрать одно часто повторяющееся решение и описать три составляющие:

1. Вопрос: что именно должно определить приложение.

2. Возможные ответы: условие для проверки, набор вариантов или упорядоченную шкалу.

3. Контекст: какие данные позволяют различить ответы.

Затем решение можно проверить в Decisions Playground на собственном тексте или изображениях либо отправить первый запрос по руководству разработчика, на которое ссылается анонс.

Для оценки полезности имеет смысл смотреть не только на скорость отдельного ответа, но и на качество выбора, стоимость обработки контекста и влияние на весь рабочий процесс. Особенно это важно там, где решение API запускает действие агента или определяет необходимость ручной проверки.

Частые вопросы

Decisions API — это отдельная модель?

Это специализированный API на базе GPT-6 Luna. Он предназначен для решений с ограниченным набором ответов и доступен через отдельный endpoint Decisions.

Можно ли передавать изображения и JSON?

Да. API принимает текст, изображения и нативный JSON. После публичной беты также появилась возможность добавлять изображения в инструкции к вопросам.

Нужно ли платить за выходные токены?

Нет, по тарифам на странице анонса выходные токены не оплачиваются. Обычный вход стоит $0,10 за миллион токенов, кэшированный — $0,01 за миллион.

Сколько вопросов можно отправить за один запрос?

До 400. OpenAI увеличила этот лимит вдвое по сравнению с публичной бетой.

Гарантировано ли ускорение в 10 раз?

Нет. OpenAI заявляет ускорение до 10 раз относительно GPT-6 Luna через Responses API; результаты зависят от задачи. В опубликованных примерах используются разные сценарии и базы сравнения.

Для других частей приложения — например, генерации текста — модели GPT, Claude, Gemini и других можно использовать через Evrona дешевле, чем напрямую у поставщиков.

Итог

Decisions API выделяет частые короткие решения в отдельный API: разработчик задаёт вопрос и допустимые результаты, а приложение получает вероятность, выбранный вариант или оценку по шкале. Основные изменения после беты — интеграция с GPT-Live, кэширование, нативный JSON и до 400 вопросов в запросе.

API стоит рассматривать для классификации, маршрутизации и выбора следующего действия, особенно когда задержка влияет на интерактивность. Проверять пользу лучше на собственном повторяющемся сценарии: опубликованные показатели скорости и стоимости относятся к конкретным внедрениям.

Источники

• OpenAI — Build more responsive apps with the Decisions API, 22 октября 2026 года