OpenAI 22 октября открыла Decisions API для всех разработчиков. Это API, в котором GPT-6 Luna не пишет текст, а отвечает на вопрос выбором: «да» или «нет», один из ваших вариантов или оценка по шкале - и сразу говорит, насколько в этом уверена. До этого API был в бете, его пробовали Box, Datadog, Ramp и Speak.
Как это работает
Обычный запрос к языковой модели выглядит так: вы спрашиваете, модель пишет ответ, вы его разбираете. В Decisions API текста нет вообще. Запрос уходит на отдельный адрес /v1/decisions к модели gpt-6-luna, и в ответ приходит готовое значение одного из трёх типов:
- Да или нет - вероятность от 0 до 1, что условие выполняется. Например, «это письмо - жалоба?».
- Выбор - один из вариантов, которые вы сами перечислили, плюс вероятности для каждого и общая уверенность. «В какой отдел отправить заявку: продажи, поддержка или бухгалтерия?»
- Оценка - уровень по шкале от 2 до 10 делений, тоже с уверенностью. «Насколько срочное обращение?»
В одном запросе можно задать до 400 таких вопросов. На вход принимаются текст, картинки и JSON, а файлы и аудио - нет.
Главное здесь скорость. Продакт-лид API в OpenAI Никундж Ханда рассказал TechCrunch, что ответ, на который раньше уходило 1-3 секунды, теперь приходит за 100-180 миллисекунд. В документации OpenAI пишет, что Decisions API отдаёт ответ примерно в 10 раз быстрее, чем обычный Responses API. Сама OpenAI уже ускорила так своего голосового ассистента Dots.
Зачем модели, которые только выбирают
Большая часть «рутинных» задач для нейросетей - это не сочинение, а выбор. Разложить заявки по отделам, отсеять спам, проверить, есть ли на фото товар, решить, какой модели отдать запрос. Писать для этого текст и потом вытаскивать из него ответ - долго и дорого. Такие модели называют decision-моделями, или моделями «Системы 1»: по аналогии с быстрым интуитивным мышлением у человека.
OpenAI в этой категории не первая. Её придумала Jev от стартапа TypeSafe, который оценивают в 7,6 млрд долларов. По баллам на 23 октября OpenAI пока догоняет. В Artificial Analysis Decision Index у лидеров - d1-ultra от Liquid и Elephant от Base Lab - по 65 баллов, у Jev 57, у GPT-6 Luna 48. В AIM System One Index разрыв меньше: у первой четвёрки во главе с d1-ultra по 60, у Jev 58, у GPT-6 Luna 56. Глава TypeSafe Диогу Алмейда при этом советует не верить рейтингам и проверять модели на своей задаче.
Индекс Artificial Analysis - средневзвешенное четырёх тестов: AA-Omniscience-Decision, HLE-MultiChoice, When2Call и WildGuardTest. На графике 13 из 16 моделей рейтинга, GPT-6 Luna в Decisions API - предпоследняя.
Мой взгляд
OpenAI пришла на этот рынок не первой и по рейтингам не лучшей. Но у неё есть аргумент, которого нет у стартапов: Decisions API живёт в том же кабинете, с теми же ключами и тем же договором, что и всё остальное. Для компании, которая уже работает с OpenAI, это часто весит больше, чем пара позиций в рейтинге. А вероятность в ответе - полезная мелочь: по ней видно, где модель сомневается и где лучше позвать человека.
Что это значит для вас
Если вы не разработчик, напрямую вы с Decisions API не столкнётесь. Но сервисы вокруг станут быстрее там, где сейчас «думают» по секунде-две: сортировка писем, модерация, голосовые помощники.
Если разработчик - присмотритесь, когда в задаче один и тот же выбор повторяется тысячи раз. Для текстов, кода и рассуждений по-прежнему нужна обычная модель.
Где попробовать
Отдельного Decisions API в каталоге GPTunneL пока нет. Зато GPT-6 Luna, на которой он работает, уже есть - в обычном чате и через API, от 0,04 ₽ за 1000 входных токенов. С ней можно проверить, как модель справляется с вашей классификацией, прежде чем строить что-то на OpenAI. Чем Luna отличается от старшей GPT-6 Sol, мы разбирали в сравнении GPT-6 Sol и Luna, а все текстовые модели собраны в каталоге.
Источники
- Decisions API - документация OpenAI: модель, типы ответов, лимиты
- OpenAI makes its Jev competitor widely available - TechCrunch о запуске и конкурентах, 22 октября 2026