OpenAI ने 22 अक्टूबर, 2026 को अपने Decisions API को आम तौर पर उपलब्ध कराया। यह डेवलपरों को एप्लिकेशन और स्वचालित वर्कफ़्लो के भीतर तेज़, स्पष्ट रूप से सीमित विकल्पों के लिए एक विशेष टूल प्रदान करता है। GPT-6 Luna के साथ निर्मित यह सेवा दस्तावेज़ों का वर्गीकरण करने, अनुरोधों को रूट करने और किसी एजेंट की अगली कार्रवाई चुनने जैसे कामों के लिए है। शुल्क केवल इनपुट टोकन के आधार पर लिया जाता है।

मुख्य बातें

  • OpenAI के अनुसार, Responses API के ज़रिए GPT-6 Luna की तुलना में यह सेवा सीमित दायरे वाले निर्णय 10 गुना तक तेज़ी से ले सकती है।
  • Box और Datadog ने विशिष्ट मूल्यांकनों में बेहतर गति की जानकारी दी, न कि हर एप्लिकेशन के लिए लागू होने वाले किसी सार्वभौमिक बेंचमार्क की।
  • इस लॉन्च में नेटिव GPT-Live इंटीग्रेशन, प्रॉम्प्ट कैशिंग और अमेरिका तथा यूरोपीय संघ में क्षेत्रीय प्रोसेसिंग शामिल हैं।

विषय-सूची

Decisions API बड़े वर्कफ़्लो के भीतर छोटे विकल्पों को लक्षित करता है

OpenAI की सामान्य उपलब्धता की घोषणा इस उत्पाद को ऐसे बार-बार लिए जाने वाले निर्णयों पर केंद्रित करती है, जिनके संभावित उत्तर पहले से तय होते हैं। डेवलपर प्रश्न, स्वीकार्य उत्तर और संदर्भ देते हैं; इस संदर्भ में टेक्स्ट, इमेज या नेटिव JSON शामिल हो सकता है।

यह सेवा खुले स्वरूप वाला उत्तर देने के बजाय एक प्रायिकता, विकल्प या स्कोर लौटाती है। इसलिए यह वर्कफ़्लो की किसी शाखा को चुनने, यह आकलन करने कि कोई शर्त सही है या नहीं, अथवा तय मानदंड के आधार पर किसी इनपुट को रेट करने के लिए उपयुक्त है।

व्यावहारिक अंतर व्यापक उत्तर तैयार करने और ऐसा सीमित विकल्प चुनने के बीच है, जिस पर कोई दूसरा एप्लिकेशन कार्रवाई कर सके। OpenAI का कहना है कि जब एप्लिकेशन बड़े पैमाने पर इन छोटे-छोटे निर्णयों को बार-बार लेते हैं, तो उनकी विलंबता और लागत बढ़ सकती है।

मदविवरण
मानक इनपुट मूल्यप्रति 10 लाख इनपुट टोकन $0.10।
कैश किए गए इनपुट का मूल्यप्रति 10 लाख कैश किए गए इनपुट टोकन $0.01।
आउटपुट टोकन शुल्ककोई शुल्क नहीं।
प्रति अनुरोध प्रश्न400 तक, जो पिछली सीमा से दोगुने हैं।

ग्राहक परीक्षणों में सुधार दिखा, लेकिन तुलनाएँ अलग-अलग थीं

Box ने बीमा प्रमाणपत्रों के 30 मामलों में दस्तावेज़ रूटिंग का मूल्यांकन किया। प्लेटफ़ॉर्म और इंटीग्रेशन के लिए उसके उत्पाद प्रबंधन उपाध्यक्ष, बिस्वरूप पलित ने कहा कि रूट चुनना Responses API की तुलना में लगभग पाँच गुना तेज़ था और सटीकता समान रही। कम विश्वास-स्तर वाले मामलों को समीक्षकों के पास भेजा गया।

Datadog इस सेवा का इस्तेमाल एजेंट द्वारा तैयार किए गए rshell कमांड को चलाने से पहले उनके जोखिम का आकलन करने के लिए कर रहा है। स्टाफ इंजीनियर AJ Stuyvenberg ने कहा कि उपलब्ध फ्रंटियर मॉडलों की तुलना में इसने p95 विलंबता 40 गुना तेज़ दी, जबकि सटीकता तुलनीय रही। p95 माप बताता है कि 95% अनुरोध किस समय-सीमा के भीतर पूरे होते हैं।

ये नतीजे अलग-अलग कामों और तुलना प्रणालियों से जुड़े हैं। वे ग्राहकों के विशिष्ट उपयोगों को दर्शाते हैं, लेकिन यह साबित नहीं करते कि हर तैनाती में गति या सटीकता में उतना ही सुधार होगा।

मूल्य निर्धारण और तैनाती के विकल्प कार्यान्वयन को प्रभावित करते हैं

OpenAI इनपुट टोकन के लिए शुल्क लेता है और आउटपुट टोकन के लिए अलग शुल्क नहीं है। प्रॉम्प्ट कैशिंग से दोबारा इस्तेमाल किए गए संदर्भ पर कम दर लागू होती है, इसलिए यह मूल्य निर्धारण संरचना उन एप्लिकेशन के लिए अहम है जो बार-बार उन्हीं निर्देशों को लागू करते हैं।

सार्वजनिक बीटा के बाद से OpenAI ने लाइव बातचीत के दौरान निर्णय लेने के लिए नेटिव GPT-Live इंटीग्रेशन भी जोड़ा है। इसके संभावित उपयोगों में यह तय करना शामिल है कि सहायता एजेंट को स्पष्टीकरण के लिए प्रश्न पूछना चाहिए, अनुरोध को रूट करना चाहिए या समस्या को आगे बढ़ाना चाहिए।

अमेरिका और यूरोपीय संघ में क्षेत्रीय प्रोसेसिंग उपलब्ध है, जबकि पात्र ग्राहकों को Zero Data Retention की सुविधा मिलती है। ये तैनाती के विकल्प हैं; इसका अर्थ यह नहीं कि हर ग्राहक को अपने-आप समान डेटा नियंत्रण मिलते हैं।

निष्कर्ष

Decisions API अब एक समर्पित एंडपॉइंट के ज़रिए उपलब्ध है। डेवलपरों के लिए अगला व्यावहारिक कदम Decisions Playground में प्रतिनिधि उदाहरणों के आधार पर किसी बार-बार लिए जाने वाले निर्णय का परीक्षण करना और यह जाँचना है कि गति, सटीकता तथा लागत उनके अपने वर्कफ़्लो के अनुकूल हैं या नहीं।

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