Скорость и специализация: что такое Decisions API
OpenAI представила Decisions API — специализированный интерфейс для задач, требующих бинарных или категориальных ответов, а не генерации текста. Ключевое преимущество: скорость обработки данных в 10 раз выше, чем у стандартного Responses API. Это делает инструмент идеальным для маршрутизации запросов, классификации контента и приоритизации задач в реальном времени.
На данный момент API работает в публичной бете, а релиз (GA) ожидается в ближайшие недели. Единственная доступная модель — gpt-6-luna, оптимизированная именно для этих целей.
Три типа вопросов и метрики
API принимает на вход текст или изображения и возвращает структурированные ответы через три типа вопросов. В отличие от генеративных моделей, здесь вы получаете не текст, а числовые или категориальные данные:
| Тип вопроса | Назначение | Возвращаемый результат |
|---|---|---|
| predicate | Проверка условия (например, наличие повреждения или релевантность) | Вероятность (от 0 до 1), что условие истинно |
| choice | Выбор из фиксированного набора (категории, отделы) | Одно из предоставленных значений |
| score | Оценка по упорядоченному уровню (например, серьезность проблемы) | Вероятностно-взвешенное среднее индексов уровней |
Практическое применение: проверка изображений
Один из ключевых сценариев использования — автоматический аудит контента. Например, система может проверить фото товара на наличие видимых повреждений (трещин, вмятин), игнорируя тени или упаковку. В тестовом примере модель gpt-6-luna присвоила вероятности 1.00 (100%) наличию вмятины на изображении и 0.90 (90%) релевантности ответа на вопрос о возврате товара.
Технические требования и SDK
Для работы с Decisions API требуется использовать выделенный эндпоинт POST /v1/decisions. Разработчикам необходимо обновить SDK до следующих версий или новее:
- Python: 3.26.0
- JavaScript: 7.30.0
- Go: 3.73.0
- Ruby: 0.101.0
- Java: 4.78.0
Инструмент уже доступен в Playground для экспериментов. Это позволяет быстро протестировать логику вопросов до интеграции в продакшн-код.
Источник: Openai ↗