外部精选
Build more responsive apps with the Decisions API
本文来自外部来源,不是黄奕彬的原创文章。本站提供原文入口,并在采集端生成 AI 结构化摘要、解读与中文翻译(如有),一切以原文为准。
阅读原文(openai.com)结构化摘要 AI 生成
背景与问题
背景与问题:应用与 agent 在工作流中要做大量小决策——输入如何分类、请求路由到哪、下一步采取什么动作。单个决策很简单,但规模上去之后,延迟与成本会累积。文章面向 OpenAI 平台的开发者,回答如何让这类「有界答案」的决策做到近实时且低成本。
方法或内容
方法或内容:宣布 Decisions API 正式 GA(generally available),由 GPT‑6 Luna 构建,聚焦有界答案问题,支持文本、图像与结构化输入。
文章包含:公测以来的更新清单、OpenAI 内部团队与客户用例、三种答案类型的用法说明、与 GPT-Live 的原生集成(含示例配置)、定价与数据驻留信息,以及通过 Decisions Playground 与开发者指南上手的建议。
关键发现 / 结果
关键发现或结果:
- 相比通过
Responses API调用GPT‑6 Luna,速度最快可达 10 倍(原文口径为 up to 10x faster)。 - 公测以来新增:
GPT-Live原生集成、提示缓存(prompt caching)、美国与欧盟的推理驻留。 - 支持原生
JSON输入、在问题指令中包含图像;每请求最多 400 个问题,为此前上限的两倍。 - 三种答案类型:
predicate返回 0 到 1 的概率;choice返回预设值之一并附概率与置信度;score返回等级索引的概率加权平均。 - 定价:每百万输入
token$0.10,缓存输入 $0.01,不收输出token费用;另有 30 分钟与 12 小时缓存写入选项。 - 美国与欧盟提供区域处理,Zero Data Retention 面向合格客户;亚洲多个区域增加了算力。
结论与意义
结论与意义:作者认为快速、结构化的决策能把流入的信息直接转化为行动,适用于从交易分类、舆情分析到 AI 成本归因、语言学习等广泛场景。适用边界:问题必须是可归入三种答案类型之一的有界答案任务;延迟与费率细节以官方定价与可用性指南为准,原文自身即指向该指南获取当前信息。
AI 解读 AI 生成
方法:按「时空变量」分析(时间 / 空间 / 变量,严格区分包含、相关与因果),对象包括原文作者、署名人员与关键技术及其实际原理;结论用「元反空」(元思考、反思考、空思考、综合)整理。
时间:何时发生,现在是否仍成立
时间:来源日期为 2026-10-22T19:00:00Z,即北京时间 2026年10月23日 03:00。文中「today」指该日 Decisions API GA。定价、每请求 400 个问题的限额、区域算力等可能随时间变化,原文自身即建议查阅定价指南获取「current rates」;这些数字现在是否仍成立,原文未说明。
空间:谁的环境 / 场景
空间:适用对象是 OpenAI 平台开发者,通过专用 Decisions 端点调用 GPT‑6 Luna。场景为应用与 agent 中的分类、路由、评分等有界决策,输入可为文本、图像或原生 JSON。语音场景经 GPT-Live 集成实现:将配置加入现有会话的 session.triggers,Live 发出 decision.event,应用据此动作。
区域处理限美国与欧盟;Zero Data Retention 仅面向合格客户;文中示例演示(demo)为限时体验。
变量:实际改变了什么
变量:相对公测版的实际变化——
- 新增
GPT-Live原生集成与提示缓存。 - 新增美国/欧盟推理驻留;亚洲多个区域增加算力,延迟进一步改善。
- 输入侧支持原生
JSON,并允许在问题指令中携带图像。 - 每请求问题上限翻倍至 400 个(即此前为 200)。
- 计费结构:仅收输入
token费用($0.10/百万),缓存输入 $0.01/百万,无输出token费用。
区分:包含 ≠ 相关 ≠ 因果
区分:有明确对比表述的是速度主张——Decisions API 比经 Responses API 调用 GPT‑6 Luna 快最多 10 倍,但这是上界口径,测量条件原文未说明,因果机制(为何更快)原文也未展开。
仅属举例或相关的:dots 团队、Personal Finance 团队、Communications 团队及外部客户的用例均为采用示例,未附量化数据,其效果与该 API 之间的因果关系原文未验证。
包含关系:三种答案类型是 Decisions API 功能的组成部分;提示缓存与成本降低、亚洲算力与延迟改善之间,原文仅作陈述,未提供因果数据。
对象:作者/署名与关键技术原理
对象:结构化作者字段为空,原文未标注署名。关键技术按原文描述如下:
Decisions API:开发者定义一个问题及其允许答案,提供文本、图像或原生JSON作为上下文,API 返回三种结果之一,应用据此决定下一步。predicate:估计某条件为真的概率(如商品是否有可见损伤),返回 0 到 1 的概率。choice:从预设选项中选一个(如 continue / retry / ask for clarification),返回所供值之一,并附概率与置信度。score:按有序等级量表为输入评级,返回等级索引的概率加权平均。GPT-Live集成:基于 transcript 更新触发决策,配置写入session.triggers,Live发出decision.event供应用读取执行(如驱动虚拟形象表情)。
元反空综合结论
元反空综合:
- 元:本质在解决「大量简单小决策在规模下累积延迟与成本」的问题,办法是把
GPT‑6 Luna的能力约束在有界答案问题上,用通用性换速度与成本。 - 反:最可能失效或有边界的主张——「up to 10x faster」是上界对比,测量口径未披露;内外部用例无量化指标,属宣传性举例;定价、400 问题/请求的限额、区域能力均可能变动;收益前提是任务能归入三种答案类型,开放式生成需求不适用;
GPT-Live演示为限时体验。 - 空:去掉叙事后剩下的必要事实——
Decisions APIGA、基于GPT‑6 Luna;三种答案类型及其返回形式;支持文本/图像/原生JSON输入;GPT-Live集成(session.triggers、decision.event);输入 $0.10/百万token、缓存 $0.01/百万、无输出费用;美/欧驻留,Zero Data Retention 限合格客户。 - 综合:这是一项以牺牲通用性换取近实时与低输入成本的生产级决策接口,适合分类、路由、评分类任务;实际性能与成本收益需按自身任务实测,并以官方定价与数据控制文档为准。
中文译文 AI 生成
应用和智能体在整个工作流中会做出许多小决策:如何对输入进行分类、把请求路由到哪里,或者下一步采取什么行动。单独来看,它们都很简单。但在规模化之后,它们的延迟和成本会不断累积。
今天,我们正式发布 Decisions API。Decisions API 基于 GPT‑6 Luna 构建,将 Luna 的智能聚焦于答案范围有限的问题,帮助应用和智能体基于文本、图像和结构化输入做出近乎实时的决策,速度最高可达通过 Responses API 使用 GPT‑6 Luna 的 10 倍。
自公开测试版以来,我们新增了原生 GPT‑Live 集成、面向复用上下文的 prompt caching,以及美国和欧盟的推理驻留。开发者现在还可以传入原生 JSON 输入、在问题指令中包含图像,并且每个请求最多可提出 400 个问题,是此前上限的两倍。我们还持续改进了延迟,包括在亚洲多个区域增加了额外容量。
各团队如何使用 Decisions API
Decisions 的早期采用已表明它在多种用例中的适用性。
在 OpenAI 内部,各团队正在产品和业务工作流中应用 Decisions API。dots 团队正在用它缩短响应时间、提升交互性。
我们的 Personal Finance 团队在用它对交易描述进行分类,而 Communications 团队则在用 Decisions 按主题对报道进行分类,并评估报道是强化还是挑战了关键叙事——帮助识别哪些内容值得更仔细的审查。
这些早期示例展示了快速、结构化的决策如何在广泛的用例中将接收到的信息转化为有用的行动。客户对 Decisions API 的应用同样广泛,从准确归因 AI 成本,到让语言学习体验更具交互性。
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选择你的应用所需的决策类型
使用 Decisions API 很简单:开发者定义一个问题及其允许的答案,然后以文本、图像或原生 JSON 的形式提供上下文。该 API 会返回三种受支持的答案类型之一——probability(概率)、choice(选择)或 score(评分)——应用可据此决定接下来发生什么。
答案类型的多样性使 Decisions 能够适用于各种各样的用例。Decisions API 支持三种答案类型:
predicate:估计某个条件为真的概率,例如产品是否存在可见损伤。主要结果:probability——一个 0 到 1 之间的估计值,表示该条件为真的概率。choice:从你的预定义选项中选择一个,例如智能体应当继续、重试还是请求澄清。主要结果:choice——你提供的值之一;响应中还会包含probabilities和confidence。score:按照评分量表中的有序等级对输入进行评定,例如损伤的严重程度。主要结果:score——各等级索引的概率加权平均值。
用 Decisions API 和 GPT‑Live 构建实时语音体验
借助 GPT‑Live,你可以为语音应用带来自然、富有表现力的对话,并通过流畅的打断处理让对话持续进行。Decisions API 现已与 GPT‑Live 原生集成(在新窗口中打开),帮助应用在实时对话中做出快速、聚焦的决策。
客服智能体可以决定是提出澄清问题、路由请求,还是将问题升级上报。虚拟形象可以在用户对其说话时调整自己的面部表情,并根据用户所说的话,以眨眼或微笑作出回应,从而打造更具交互性的体验。
下面的示例使用 transcript 更新来选择虚拟形象的表情。请将这份配置添加到现有 GPT‑Live 会话的 session.triggers 中。
GPT‑Live 会发出 decision.event;应用读取被选中的反应,并据此为角色播放动画。了解更多关于将语音接入 Decisions API 的内容(在新窗口中打开)。
亲自试用 Decisions 与 GPT‑Live
表情面板:轻点一个表情即可预览。
实时决策:观看 Decisions API 如何根据你们各自所说的话来选择面部表情。
你的话语:你说话时观看反应。
助手的话语:助手回复时观看表情。
试着说:我对着我的猫排练了我的试镜。她中途就走掉了。
本演示有时间限制。使用即表示你同意 OpenAI 的 Terms,并确认你已知悉我们的 Privacy Policy。
构建并评估你的第一个决策
Decisions API 今日正式发布,可通过专用的 Decisions 端点配合 GPT‑6 Luna 使用。请参阅定价与可用性指南(在新窗口中打开),了解当前费率与缓存详情。
从你的应用经常做出的一项高频决策开始。定义问题、可能的答案,以及区分它们所需的上下文。在 Decisions Playground(在新窗口中打开)中用你自己的文本或图像,在能反映真实使用情况的示例上进行测试,或者按照开发者指南(在新窗口中打开)发出你的第一个请求。
Decisions API 的价格为每百万输入 token $0.10。缓存输入的价格为每百万 token $0.01。关于 30 分钟和 12 小时的缓存写入,请阅读我们的定价指南(在新窗口中打开)。
你只需为输入 token 付费:没有输出 token 费用。美国和欧盟提供区域处理,符合条件的客户可以使用 Zero Data Retention(在新窗口中打开)。详情请参阅定价与缓存(在新窗口中打开)以及数据控制(在新窗口中打开)。
展开原文提取正文(采集端自动提取,可能有缺失)
Applications and agents make many small decisions throughout a workflow: how to classify an input, where to route a request, or which action to take next. Individually, they are simple. At scale, their latency and cost add up.Today, we’re making the Decisions API generally available. Built with GPT‑6 Luna, the Decisions API focuses Luna’s intelligence on questions with bounded answers, helping applications and agents make near real-time decisions from text, images, and structured inputs up to 10x faster than GPT‑6 Luna through the Responses API.Since public beta, we’ve added a native GPT‑Live integration, prompt caching for reused context, and inference residency in the US and EU. Developers can also pass native JSON inputs, include images in question instructions, and ask up to 400 questions per request, twice the previous limit. We’ve also continued to improve latency, including additional capacity in several regions in Asia.How teams are using the Decisions APIEarly adoption of Decisions has shown its applicability across a variety of use cases.Across OpenAI, teams are applying the Decisions API across product and business workflows. The dots team is using it to reduce response times and improve interactivity. Our Personal Finance team is using it to categorize transaction descriptions, while our Communications team is using Decisions to classify coverage by the themes and scores whether it reinforces or challenges key narratives—helping identify what warrants closer review.These early examples show how fast, structured decision-making can turn incoming information into useful action across a wide range of use cases. Customers are applying the Decisions API just as broadly, from accurately attributing AI costs to making language-learning experiences more interactive.1 of 5Select the type of decision your application needsUsing the Decisions API is simple: developers define a question and its allowed answers, then provide context as text, images, or native JSON. The API returns one of three supported answer types—a probability, choice, or score—that applications can use to determine what happens next. The variety of answer types allows Decisions to be applicable across a wide variety of use cases. Decisions API supports three answer types:TypeUse it toMain resultpredicateEstimate the probability that a condition is true, such as whether a product has visible damage.probability: an estimate from 0 to 1 that the condition is true.choiceSelect one of your predefined options, such as whether an agent should continue, retry, or ask for clarification.choice: one of your supplied values. The response also includes probabilities and confidence.scoreRate an input against ordered levels in a rubric, such as the severity of damage.score: the probability-weighted average of the level indices.Build real-time voice experiences with the Decisions API and GPT‑LiveWith GPT‑Live, you can bring natural, expressive conversation to your voice applications, with smooth interruption handling that keeps conversations flowing. Decisions API now integrates natively with GPT‑Live(opens in a new window), helping applications make fast, focused decisions during live conversations. A customer support agent can decide whether to ask a clarifying question, route a request, or escalate an issue. An avatar can adjust its facial expressions as a user speaks to it, and based on the user’s words, respond with a wink or a smile to create a more interactive experience.The example below uses transcript updates to select an avatar’s expression. Add this configuration to session.triggers in an existing GPT‑Live session.Live emits a decision.event; the application reads the selected reaction and animates the character accordingly. Learn more about connecting voice to Decisions API. (opens in a new window)Try Decisions with GPT‑Live for yourselfExpression paletteTap a face to preview it.Live decisionsWatch as the Decisions API chooses a facial expression based on what each of you says.Your wordsWatch the reaction as you speak.Assistant’s wordsWatch the face as the assistant replies.Try sayingI rehearsed my audition for my cat. She walked out halfway through.This demo is time-limited. By using it, you agree to OpenAI's Terms and acknowledge our Privacy Policy.Build and evaluate your first decisionDecisions API is generally available today with GPT‑6 Luna through the dedicated Decisions endpoint. See the pricing and availability guide(opens in a new window) for current rates and caching details.Start with one recurring decision your application makes often. Define the question, the possible answers, and the context needed to distinguish them. Test it on examples that reflect real usage, in the Decisions Playground(opens in a new window) with your own text or images, or follow the developer guide(opens in a new window) to make your first request.Decisions API costs $0.10 per million input tokens. Cached input costs $0.01 per million tokens. For 30-minute and 12-hour cached writes, read our pricing guide.(opens in a new window) You only pay for input tokens: there are no output-token charges. Regional processing is available in the US and EU, and Zero Data Retention(opens in a new window) is available to eligible customers. See pricing and caching(opens in a new window) and data controls (opens in a new window)for details.
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