OpenAI 于 2026 年 10 月 22 日正式推出 Decisions API，为开发者提供专用工具，用于在应用和自动化工作流中快速做出范围明确的选择。该服务基于 GPT-6 Luna 构建，面向文档分类、请求路由和选择代理下一步操作等任务，费用仅按输入 token 计算。
要点
- OpenAI 表示，通过 Responses API，该服务对范围明确的决策而言，速度最高可比 GPT-6 Luna 快 10 倍。
- Box 和 Datadog 报告称，在特定评估中性能有所提升；这并非适用于所有应用的通用基准。
- 此次上线新增原生 GPT-Live 集成、提示缓存，以及在美国和欧盟进行区域处理的功能。
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Decisions API 面向大型工作流中的小型决策
OpenAI 的正式发布公告将这款产品定位为处理重复性决策的工具，这类决策的可选答案预先设定。开发者提供问题、允许的答案和上下文；上下文可包含文本、图像或原生 JSON。
该服务返回概率、选项或评分，而非开放式回答。因此，它适用于选择工作流分支、判断某个条件是否成立，或依据预先定义的评分标准对输入进行评级。
实际区别在于：生成宽泛的答案，与做出受约束、可供其他应用采取后续操作的选择并不相同。OpenAI 表示，如果应用大规模重复执行这些单独看来规模较小的决策，其延迟和成本可能会不断累积。
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 标准输入价格 | 每百万个输入 token 收费 0.10 美元。 |
| 缓存输入价格 | 每百万个缓存输入 token 收费 0.01 美元。 |
| 输出 token 费用 | 不收取。 |
| 每次请求的问题数 | 最多 400 个，是此前上限的两倍。 |
客户测试显示性能提升，但比较基准各不相同
Box 在 30 个保险凭证案例中评估了文档路由。Box 平台与集成产品管理副总裁 Biswaroop Palit 表示，与 Responses API 相比，路由选择速度约快 5 倍，准确率相同。置信度较低的案例则转交审核人员处理。
Datadog 正使用该服务，在执行代理生成的 rshell 命令之前评估其风险。员工工程师 AJ Stuyvenberg 表示，与可用的前沿模型相比，该服务的 p95 延迟快 40 倍，且准确率相当。p95 指 95% 的请求能够在其所描述的响应时间内完成。
这些结果涉及不同任务和对比系统，展示了客户的具体应用案例，但并不能证明每种部署都能取得相同的提速效果或准确率。
定价和部署选项影响实施方式
OpenAI 按输入 token 收费，不另收输出 token 费用。提示缓存对重复使用的上下文采用更低费率，因此，对于反复应用相同指令的应用而言，这一定价结构具有现实意义。
自公开测试版发布以来，OpenAI 还新增原生 GPT-Live 集成，可在实时对话过程中进行决策。潜在用途包括判断支持代理是否应提出澄清问题、转接请求或升级处理问题。
美国和欧盟均提供区域处理；符合资格的客户还可使用零数据保留（Zero Data Retention）服务。这些是部署选项，并不意味着每位客户都会自动获得相同的数据控制措施。
结论
Decisions API 现已通过专用端点开放使用。开发者下一步可以在 Decisions Playground 中，使用具有代表性的示例测试一项重复性决策，评估其速度、准确率和成本是否适合自身工作流。
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