OpenAI 官方公告配图：Build more responsive apps with the Decisions API。图源：OpenAI
北京时间对应 2026 年 10 月 22 日，OpenAI 宣布 Decisions API 正式一般可用（GA）。它不写长文，只处理有界答案：判断（predicate）、选择（choice）、打分（score）；官方称基于 GPT-6 Luna，比同模型走 Responses API 最高约 10 倍更快，适合路由、分类、打分这类热路径。
公测稿里写过「能用了」；本稿只补 转正 + 增量能力——产品主线没变，变的是生产可用的配套：语音热路径、缓存、驻留、更大批量，以及更完整的多模态输入。
• OpenAI 公告：Build more responsive apps with the Decisions API
https://openai.com/index/decisions-api
• 开发者文档：Decisions 指南
https://developers.openai.com/api/docs/guides/decisions
公测时是什么，转正补了什么
简短回顾：公测阶段（约 10 月初面向全量开发者）已经能用独立端点 POST /v1/decisions，模型只有 gpt-6-luna，一次请求里塞共享证据 + 若干问题，返回概率、选项或加权分数；定价侧只收输入、不收输出 Token。
相对公测，官方列出的正式版增量主要包括：
• 原生 GPT-Live 接入：实时语音会话里可直接触发决策（如选表情、选下一步动作）。
• Prompt Caching：复用共享上下文，命中缓存有折扣；默认在共享 input 末尾放隐式断点。
• 美 / 欧 inference residency：区域处理支持美国与欧洲（EEA + 瑞士）。
• 原生 JSON 输入：用 input_json 直接传结构化证据，不必先拼成字符串。
• 问题指令可带图：每道题的 instructions 可含独立图片，便于「共享参考图 + 多候选对比」。
• 单请求最多 400 题（公测 200）；亚洲多区继续加容量，压延迟。
官方社交图（公告 OG）。图源：OpenAI
客户侧数字（官方引用）
公告里放了几组生产侧对比，口径来自客户评价，不是机智流实测：
• Box：约 5× 更快完成路由选择（30 份保险证明用例评测，准确率与 Responses 相当）。
• Datadog：对 agent 生成命令做风险打分，p95 约 40× 更快，准确率可比。
• Ramp：归因 AI 成本约 4× 更快、成本低约 30%（相对 GPT-6 Luna）。
• Sierra：编排里选下一步动作，p95 <280 ms，约 3× 更快、单次成本约低 90%。
• Speak：GPT-Live 集成后，到下一步动作从 1.4s → 0.13s（降幅超 90%）。
定价与接口要点
• 输入：$0.10 / 百万 Token；缓存命中输入：$0.01 / 百万。
• 无 output Token 费用；缓存写入按标准 Luna 缓存价计。
• 答案类型仍是三种：predicate（0–1 概率）/ choice（含各选项概率与 confidence）/ score（档位概率加权平均）。
• 符合条件客户可用 Zero Data Retention；区域处理见美/欧说明。
产品负责人 Nikunj Handa 对 TechCrunch 的说法很直白：核心解锁是速度——从 1–3 秒压到大约 100–180 毫秒；眼下仍是「把 Luna 配成更快更便宜的决策形态」，未必另训专用决策模型。
对标 Jev：赛道热了，基准还没赢
TechCrunch 配图（OpenAI / OpenAI）。图源：TechCrunch
TypeSafe 的 Jev 把「超级分类器 / System One」做成独立品类：给定选项快速抉择并给置信度，用更低延迟与成本替换一部分 LLM 热路径。OpenAI 的叙事是：自家有大量用例，于是把 Luna 改造成 Decisions，正式全量开放。
公开基准（如 AIM System One Index、Artificial Analysis Decision Index）上，新近的 Liquid D1 Ultra、Base Lab Elephant-1 等更靠前；最新 Jev 仍有竞争力，OpenAI 决策模型名次偏后。Handa 强调多模态校准是卖点：图像分类上 Luna「校准更好」；客户也希望 Decisions 未来更灵活地「用图像当输出」。
• TechCrunch：OpenAI 把 Jev 竞品正式推开
https://techcrunch.com/2026/10/22/openai-makes-its-jev-competitor-widely-available-as-decision-model-competition-heats-up/
对中国读者意味着什么
• 别和写长文的接口混用：工单分流、审核打标、智能体选工具/下一步——这类「选项有限、要毫秒级」的步骤，才是 Decisions 的主场。
• 先看延迟与批价：单请求可到 400 题 + 缓存，适合同一参考材料反复问；亚洲加容对跨境调用延迟有帮助，但仍要自己压测到业务阈值。
• 基准别当采购单：公开榜上它未必第一；多模态与 Live 热路径、以及和现有 OpenAI 栈一体，是差异化。TypeSafe 也劝人用自己的工作负载试，别只看榜。
注：事实以 OpenAI 2026-10-22 公告与开发者文档为准；客户数字摘自公告引用。TechCrunch 基准名次与竞品表述来自同日报道。配图为官方 / TechCrunch 原图，非 AI 生成。
相关链接
• OpenAI 公告：Decisions API GA
https://openai.com/index/decisions-api
• 开发者文档：Decisions 指南
https://developers.openai.com/api/docs/guides/decisions
• TechCrunch：决策模型赛道升温
https://techcrunch.com/2026/10/22/openai-makes-its-jev-competitor-widely-available-as-decision-model-competition-heats-up/
