OpenAI открыла Decisions API: какие решения можно ограничить вариантами
OpenAI объявила общий доступ к Decisions API. Разбираем три типа ограниченных ответов и авторский пример для мастерской без API-теста и замеров скорости.
OpenAI 22 октября объявила об общем доступе к Decisions API. Этот API предназначен для вопросов с ограниченным набором ответов: проверить условие, выбрать вариант или оценить входные данные по заданной шкале. В объявлении названа модель GPT-6 Luna.
Это разбор анонса и документации на 23 октября 2026 года. Мы не вызывали API, не проверяли аккаунт и не измеряли скорость. Собственная часть материала — учебная схема распределения обращений с заранее заданными авторскими метками.
Что изменилось после беты
По сообщению OpenAI, теперь один запрос поддерживает до 400 вопросов вместо 200 в публичной бете. Компания также сообщает о передаче входных данных в JSON, изображениях в инструкциях к отдельным вопросам, кэшировании повторного контекста и встроенной интеграции с GPT-Live.
Заявленное ускорение до десяти раз относится к сравнению с GPT-6 Luna через Responses API. Это оценка поставщика, а не наш результат и не обещание такой задержки для любой задачи. Общий доступ не означает бесплатное использование; тарифы и условия конкретного аккаунта в этом разборе не проверялись.
Сначала определите форму ответа
В руководстве Decisions описаны три типа вопроса. Для predicate основной результат — оценка вероятности истинности условия. choice выбирает одно из переданных значений. score использует заданные упорядоченные уровни для оценки. Это разные способы поставить ограниченную задачу.
Практический смысл — заранее решить, какой ответ сможет обработать приложение. Например, если дальше нужно распределить обращения по трём направлениям, названия этих направлений стоит определить до запроса. Открытый вопрос «что делать с письмом?» оставляет больше неопределённости в постановке.
Авторский пример для маленькой мастерской
Возьмём три вымышленных обращения. Для учебной схемы зададим варианты «заказ», «доставка» и «нужно уточнение». Правая колонка — наши ожидаемые метки по смыслу примеров, не полученные ответы Decisions API.
| Условное обращение | Авторская метка |
|---|---|
| Хочу заказать две полки по моему эскизу. | заказ |
| Заказ оформлен. Как узнать день доставки? | доставка |
| Помогите с моей заявкой. | нужно уточнение |
Третий пример специально не сообщает, что случилось с заявкой. Вариант для уточнения помогает сформулировать правило работы с недостаточными данными. Он не доказывает, что модель выберет его правильно.
Мы сохранили этот набор в JSON и выполнили локальный скрипт: три записи различны, каждая метка входит в заданный список, поля реальных ответов пусты. Такой контроль проверяет состав авторского примера. Для оценки API потребуются отдельные реальные запросы, результаты и критерии ошибок.
Не смешивайте этот продукт OpenAI с одноимённым Decisions API Perplexity: у него другой поставщик и собственные имена моделей. Сегодняшнее событие — общий доступ к API OpenAI, а не изменение псевдонимов Perplexity.
Текст и учебная схема подготовлены средствами GPT. Оригинальная обложка создана GPT Image и служит метафорой выбора; это не интерфейс API и не изображение результата его работы.