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OpenAI Decisions API: respostas tipadas para classificar e rotear

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Capa do conteúdo: OpenAI Decisions API: respostas tipadas para classificar e rotear

O acontecimento​

Em 6 de outubro de 2026 a OpenAI abriu para todos os desenvolvedores, em beta pública, a Decisions API, apresentada em preview limitado no DevDay de 29 de setembro. Endpoint POST /v1/decisions, hoje só com gpt-6-luna. A requisição tem model, input (texto ou mensagens com texto e imagem em base64) e questions. Três tipos de pergunta: predicate (probabilidade de 0 a 1), choice (uma opção entre valores fornecidos, com probabilities e confidence) e score (média ponderada de níveis ordenados).

A OpenAI diz que é cerca de 10x mais rápida que o Luna via Responses API. Preço: US$0,10 por milhão de tokens de entrada, sem cobrança de saída, cache read ou cache write. ZDR e HIPAA para elegíveis; residência de dados nos EUA e na Europa. SDKs mínimos: Python 3.26.0, JavaScript 7.30.0, Go 3.73.0, Ruby 0.101.0, Java 4.78.0. GA prevista para as próximas semanas.

Por que importa​

Classificar, rotear e priorizar são etapas frequentes em agents. Hoje isso costuma ser feito pedindo texto ou JSON ao modelo e interpretando a saída. Um endpoint com respostas tipadas e probabilidades explícitas simplifica thresholds e reduz o custo de saída a zero. Distinto do lançamento de GPT-6 Sol/Luna (edição 04): o evento é o primitivo de API.

Aplicabilidade prática​

  • Use predicate para checagens binárias com threshold calibrado em dados rotulados seus.
  • Inclua uma opção de fallback (como other) em perguntas choice.
  • Agrupe perguntas independentes na mesma requisição; separe as que dependem de respostas anteriores.
  • Para gerar objetos JSON próprios ou explicações, a documentação indica Structured Outputs na Responses API.
  • Imagens só em base64 inline; URLs hospedadas e file_id não são aceitos.

Limitações e incertezas​

Não executei o endpoint. Beta, só um modelo, sem cache de entrada por enquanto. Testes iniciais de usuários no fórum da OpenAI indicam que choice concentra probabilidade demais na opção mais provável, enquanto predicate ficou mais calibrado; são experimentos pequenos, não benchmark. A velocidade de 10x é número da OpenAI.

Fontes originais​