OpenAI正式开放Decisions API

OpenAI 宣布正式向所有客户开放 Decisions API。该接口基于 GPT-6 Luna 构建，专注于回答有明确选项的边界问题。据官方介绍，其运行速度比常规 Responses API 下的 GPT-6 Luna 快达 10 倍。这一举措标志着 OpenAI 正面迎战估值 76 亿美元的独角兽 TypeSafe——后者凭借 Jev 模型开创了低成本、超高速“决策”模型的品类。

告别全文生成，专注结构化决策

Decisions API 彻底跳过了冗长的全文生成过程。开发者只需输入问题、限定可选答案，并附带文本、图像或 JSON 格式的上下文信息。API 随后直接返回概率值、选项选择或打分结果，便于应用系统直接执行后续逻辑。

自测试版上线以来，OpenAI 增加了原生 GPT-Live 语音集成、提示词缓存（Prompt Caching），并在美欧两地支持推理数据本地化存储。同时，单次请求的问题上限提升至 400 个。价格方面，输入每百万 Token 收费 0.10 美元，缓存 Token 每百万 0.01 美元，输出 Token 则完全免费。

早期企业客户的实测数据显示出显著的性能提升：

• Box：路由决策速度提升约 5 倍；
• Datadog：在评估智能体（Agent）生成指令的风险时，P95 延迟比前沿基础模型快了 40 倍；
• Speak：这款语言学习应用的下一次操作响应时间从 1.4 秒锐减至 0.13 秒。

与 TypeSafe Jev 的正面较量

OpenAI 的 API 产品负责人 Nikunj Handa 表示，团队在看到 Jev 之后意识到此类低延迟决策场景潜力巨大。不过，OpenAI 并没有从头训练专属的决策模型，而是重新配置优化了 Luna 的运行架构以压低成本并拉升速度。“目前来看，就是成熟的 Luna 在胜任这项工作。”

在基准表现上，OpenAI 尚不具备绝对优势。第三方评测显示，AIM System One 指标与 Artificial Analysis 决策榜单目前更青睐 Liquid 的 D1 Ultra 以及 Base Lab 的 Elephant-1。Jev 在两项榜单中分列第七和第三，而 OpenAI 对应模型排在第八与第十四位。此外，Jev 在 OpenRouter 上仍是调用量最大的模型，输入价格为每百万 Token 0.042 美元，但仅支持纯文本输入。

押注多模态与超低延迟

图像处理能力可能是 OpenAI 的破局关键。Handa 指出，Luna 在图像分类与评估校准方面具备极高水准。未来如果能将延迟压缩至 60 毫秒左右，开发者甚至可以为视频流的每一帧画面发起一次实时 API 调用，从而解锁全新应用场景。