编码API

OpenAI Decisions API 助开发者构建更快响应App

Fast, focused, low-cost decisions for any application.

ガイド一覧 · 本文は主に簡体字中国語です。国際向けの要点は English summary をご利用ください。

OpenAI Decisions API 助开发者构建更快响应App

分类： 编码API

摘要： Fast, focused, low-cost decisions for any application.

slug： ch-openai-decisions-api-for-responsive-apps

模式： feed

OpenAI Decisions API 提供一种专为文本、图片或结构化输入设计的 API。它通过返回概率、预定义选项或结构化评分，帮助应用和代理在工作流中做出快速、聚焦的判断。开发者适用于需要频繁小决策的场景，如内容分类、请求路由或工作优先级处理。此 API 适合那些追求低延迟和高性价比的开发者使用，尤其是在生产环境中对响应速度敏感的应用中。

OpenAI 于 2026 年 10 月 22 日使 Decisions API 正式可用（此前为公共 beta）。它基于 GPT-6 Luna 模型，与 Responses API 相比可实现约 10 倍更快的结果，同时成本更低。开发者只需定义问题及其允许的答案类型和上下文，API 就会返回可直接用于逻辑分支的结构化答案。这让应用无需生成完整响应，就能实时做出决策。

为什么开发者选择 Decisions API 构建响应式应用

在大型应用中，应用和代理会处理大量小型决策：分类输入、路由请求、确定下一步动作。这些决策在规模化时会累积延迟和成本。Decisions API 针对这些场景优化，专注于限定答案的判断问题，从而降低整体工作流延迟。

它特别适合以下情况：

需要实时交互的应用，如语言学习工具或客户支持代理。
对成本敏感的场景，如 AI 使用量统计或文档自动化。
希望避免完整响应的复杂性的应用，只需概率或选项来分支逻辑。

官方文档强调，API 专注于 GPT-6 Luna 的智能在“有界答案”问题上的应用，帮助应用和代理在文本、图片或结构化输入上做出近实时决策。相比 Responses API，它在延迟和成本上都有显著优势。

API 核心功能与答题类型

Decisions API 的请求包含三个部分：模型（目前仅支持 gpt-6-luna）、共享输入（文本或含图片的用户消息）和问题数组。每个问题定义类型、指令和可选参数。

支持三种答题类型，开发者可据此决定如何处理结果：

答题类型	使用场景示例	返回结果
predicate	检查条件是否成立（如产品可见损伤）	probability（0-1 的概率）
choice	从预定义选项中选择（如部门分类）	choice + 概率和置信度
score	对输入按有序等级评分（如问题严重性）	score（概率加权平均值）

使用时，给每个问题分配唯一名称，响应会回显该名称。概率和置信度可用于阈值判断或分支逻辑。开发者无需处理输出标记，直接根据结果执行代码路径。

实用代码示例：从零开始集成

以下是 Python 示例，用于检查图片中的可见损伤（基于官方文档调整为可直接执行的格式）。先准备图片为 Base64 格式：


from openai import OpenAI

import base64



client = OpenAI

image_base64 = base64.b64encode(open("product.png", "rb").read).decode("ascii")



decision = client.decisions.create(

 model="gpt-6-luna",

 input=[

 {

 "role": "user",

 "content": [

 {"type": "input_text", "text": "Inspect the product in this photo."},

 {"type": "input_image", "image_url": f"data:image/png;base64,{image_base64}"}

 ]

 }

 ],

 questions=[

 {

 "type": "predicate",

 "name": "visible_damage",

 "instructions": "Does the product have visible damage, such as a crack, tear, or dent? Ignore shadows and damage to the packaging."

 }

 ]

)



answer = decision.answers[0]

if answer.type == "refusal":

 print(f"Refused: {answer.name}")

elif answer.type == "predicate":

 print(f"Visible damage probability: {answer.probability}")

类似地，可实现选择题（路由投诉）和评分题（评估严重性）。完整示例和 SDK 安装指南见 [OpenAI 官方文档]。

在 Cursor 中高效使用 Decisions API

在 Cursor 环境中，集成 Decisions API 非常顺畅。您可以直接在项目中添加 OpenAI 客户端库（Python SDK 版本需 3.26.0 或以上），然后调用 client.decisions.create。结合 Cursor 的聊天会话和代码补全功能，您可以快速测试不同答题类型、调整指令并验证输出。

对于复杂应用，建议使用 Cursor 的多文件编辑器同时管理上下文和模型参数。这样开发者无需切换环境，就能将 Decisions API 嵌入到 Cursor 构建的应用中，保持开发流畅。

成本与性能对比

Decisions API 仅收取输入 Token 费用，无输出 Token 费用。当前定价为每百万输入 Token $0.10（缓存输入 $0.01）。相比 Responses API，它在延迟上提升显著，适合高频调用场景。

开发者可以通过以下检查清单验证成本效益：

每百万调用成本对比：Decisions API 通常低至 Responses API 的 10%-30%。
延迟测试：实时语音或路由场景下，p95 延迟可降至 280ms 以下。
缓存利用：在重复上下文时，成本进一步降低。

风险与边界

使用 Decisions API 时，请注意以下边界：它目前仅支持 gpt-6-luna 模型，仅适用于定义清晰边界答案的问题；过大的问题列表（超过 400 个）或模糊指令可能导致输出不稳定。输入必须为文本或图片 URL，不支持文件 ID。

本内容基于 2026 年 10 月 22 日 OpenAI 官方公告整理，仅供参考，实际使用以 OpenAI 官方定价和可用性为准。非法律意见，请咨询专业律师。

English summary

OpenAI's Decisions API delivers fast, focused, low-cost decisions for applications and agents. It evaluates text, images, or structured inputs and returns typed answers—probabilities, choices, or scores—about 10x faster than the Responses API. Ideal for developers building responsive apps that handle frequent small decisions like content classification, request routing, or work prioritization.

Built on GPT-6 Luna, the API uses a dedicated endpoint and supports up to 400 questions per request. Pricing is $0.10 per million input tokens with optional caching. Integrate it into Cursor for seamless development and testing. Early adopters report significant reductions in latency and costs across voice experiences, AI cost attribution, and document routing.