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OpenAI 的 Decisions API 进入公开测试阶段，由 GPT-6 Luna 驱动。这个接口的设计思路和常见的模型接口很不一样。
它返回什么 不是生成文本，而是结构化的概率、选项和分数。换句话说，你把决策问题丢进去，它给你一个带置信度的结构化答案，而不是一段论述。
性能与定价
- 官方称比通过 Responses API 调用 GPT-6 Luna 快最多 10 倍。
- 输入按每百万 token 0.10 美元计费。
- 输出不计费。
输出不计费这一点很关键。常规接口的成本大头往往在输出 token 上，尤其是模型「想一想再回答」的时候。Decisions API 直接砍掉这部分。
什么场景适合它
- 分类与路由：判断工单属于哪一类、走哪条处理流程。
- 打分与排序：给候选结果打分，用于检索重排。
- A/B 决策：在几个预定义选项里选一个，并且要知道置信度。
- 风控初筛：需要概率值而不是解释文字的环节。
什么场景不适合 需要向人解释「为什么」的场景。Decisions API 给你结果，不给你论证。合规审查、医疗建议、需要留痕的决策，仍然要用生成式接口拿到推理过程。
一个架构上的建议 把它放在流水线的「判断」环节，而不是「表达」环节。也就是：用 Decisions API 快速做大量结构化判断，把少数真正需要自然语言解释的 case 交给生成式模型。这样成本和延迟都能压下来。
和当天其他发布的关系 OpenAI 同一天还发布了 722 份由内部前沿模型产出的数学手稿。一个方向是把模型输出变成结构化决策，另一个方向是把模型推向科研产出。看起来分散，实际都是同一件事：让模型输出更可用的东西，而不只是更长的文字。
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