ENPT

OpenAI Decisions API

Última atualização:

WrapperProprietary

⚠️ Por que não é um modelo

Sem pesos de decisão dedicados documentados. Roda sobre uma versão do GPT-6 Luna e devolve "a selection"; sem docs, schema ou preço públicos. Reavaliar no lançamento amplo.

Especificações técnicas

LLMs base
GPT-6 Luna (a version of)
Tipos de decisão
choice
Features
hosted-api, limited-preview, predefined-answers, text-input, image-input, no-public-docs, no-public-pricing
Licença
Proprietary

Links

A OpenAI Decisions API foi anunciada no OpenAI DevDay em 29 de setembro de 2026. O recap da OpenAI a descreve assim: ela “enables real-time decision-making by focusing Luna’s intelligence on a specific set of user-defined questions with finite pre-defined answers”. Em português: o desenvolvedor define perguntas com um conjunto finito de respostas, manda o contexto em texto ou imagem e recebe respostas para classificar conteúdo, rotear requisições ou escolher a próxima ação de um agente.

Está em preview limitado: o acesso é “limited to selected API customers for testing”, com lançamento amplo “planned in the coming days”.

Conflito de nome. O OpenRouter já tem outro produto chamado Decisions API (POST /api/alpha/decisions), que serve o Jev e outros modelos de decisão. Neste site, o produto da OpenAI é sempre “OpenAI Decisions API”.

O que a OpenAI disse

Publicado pela OpenAI (29/09/2026)
Anúncio Recap do DevDay 2026; @thsottiaux às 14:27 BRT; @OpenAIDevs às 15:34 BRT
Motor “Powered by GPT-6 Luna” (OpenAIDevs); “focusing Luna’s intelligence” (recap). O The Decoder fala em “uma versão do GPT-6 Luna”
Entrada Texto ou imagens como contexto
Saída “A selection your app can use” (segundo post da OpenAIDevs), entre respostas que você define
Usos citados Classificar conteúdo, rotear requisições, escolher a próxima ação de um agente
Acesso Preview limitado a clientes selecionados da API; lançamento amplo “nos próximos dias”
Docs / endpoint / schema Nada público em 29/09/2026. Sem entrada no changelog, sem guia, sem referência de API e sem endpoint de decisões na página do GPT-6 Luna
Preço Não publicado. Os preços por token do GPT-6 Luna ($0,10 / $0,50 por 1M) valem para o Luna no Responses e no Chat Completions; nada diz que a Decisions API usa esses valores

Um porta-voz da OpenAI disse ao The New Stack que a empresa vai contar mais “at broad rollout”.

O que ainda não se sabe

  • Caminho do endpoint, schema de requisição e resposta, suporte nos SDKs
  • Se a resposta traz probabilidade ou confiança, se isso é calibrado e se existe opção de abster
  • Se uma chamada responde várias perguntas e se há tipos sim/não ou ordinais (score) além de escolher uma resposta
  • Número máximo de respostas, limite de contexto, regiões e residência de dados
  • Distribuição de latência (p50 / p99), rate limits e preço
  • Se a OpenAI treinou ou ajustou pesos específicos para decisão, ou se serve o Luna normal com saída restrita

Por que está aqui (e não em Modelos)

O catálogo aceita modelos com pesos treinados para decisão e pelo menos um contrato mínimo de API público (critérios). Em 29 de setembro de 2026, a OpenAI Decisions API não tem nenhum dos dois registrado. A OpenAI a apresenta como um jeito de usar o GPT-6 Luna, que é um modelo geral de texto, e não publicou model card, pesos específicos para decisão nem documentação da API. Isso a coloca como interface de decisão hospedada sobre um LLM existente, que é o que esta seção cobre. Usamos wrapper porque é o kind mais próximo que o schema oferece.

Gatilho de reavaliação: o lançamento amplo. Se a OpenAI documentar pesos ajustados para decisão ou uma decision head, publicar um schema tipado com probabilidades e docs suficientes para pontuar, a entrada vai para o catálogo e para o quadrante. Até lá, fica fora do quadrante.

status: active é o valor mais próximo que o schema de runtimes permite. O produto é um preview em funcionamento, não disponibilidade geral.

Números do vendor (UnverifiedClaim)

  • 150 ms contra 1,6 s por requisição, “~10x faster decisions”. Vêm do vídeo de 29 segundos do lançamento: uma demo roteia “10,000 customer requests” de um customer_requests.csv para Billing / Technical / Sales, lado a lado com a Responses API. O vídeo avisa “Shown 15x realtime” e não mostra código, endpoint, nome de modelo nem probabilidades. The Decoder e The New Stack repetem os mesmos números.
  • “Less than a few hundreds of milliseconds end to end.” Thibault Sottiaux (OpenAI), que também diz que a API “supports visual inputs”.
  • “Confidence scores”. Termo da imprensa (The New Stack), não da OpenAI. Os posts da própria OpenAI só dizem que a API “returns a selection”.

Nenhum desses números vem com distribuição de latência, tamanho de entrada, região ou SLA. Não há benchmark publicado em typed-decisions, JevBench, S1Bench ou qualquer outro.

Relação com Sistema Um e com o Jev

A OpenAI não usa o nome “System One”, não expõe /v1/systemone e não publicou tipos Choice / Noul / Score. Nada público indica compatibilidade com a API da TypeSafe. A ligação com o Jev vem do momento (duas semanas depois do lançamento do Jev) e da imprensa: o The New Stack deu o título “OpenAI answers TypeSafe’s Jev”, e o The Decoder escreve que a OpenAI “is moving into the field of so-called System One models”.

O fundador da TypeSafe, Diogo Almeida (@CompleteSkeptic, 15:24 BRT), postou um meme de “clone war” e emendou: “jk, I love openai and think more competition and validation is great for developers! (assuming the model is good - plz make it good!) hopefully this is a sign for the future that building in a system one compatible way is the future.” No mesmo dia ele divulgou o system-one-adapter-python (MIT) da TypeSafe, um substituto do cliente TypeSafe que roda sobre APIs de LLM, OpenAI incluída, para comparar a TypeSafe com um LLM. Ele usa os endpoints normais de LLM, não a Decisions API.