OpenAI 公測 Decisions API：GPT-6 Luna 驅動，決策速度快 10 倍

很多做 AI Agent 的開發者都有過一個頭疼的體驗：為了讓系統判斷接下來該呼叫哪個工具，或者這一步操作有沒有風險，你不得不讓一個大模型吐出一長串 JSON。

這不僅拖慢了整體響應速度，還得為模型吐出來的那些冗長字元老老實實掏錢。

OpenAI 針對這個痛點，向所有開發者公測上線了全新的 Decisions API。這個專門用來做快速決策的新介面，由 GPT-6 Luna 提供支援。

把判斷速度拉高十倍

按 OpenAI 的說法，Decisions API 的速度比直接通過 Responses API 呼叫 GPT-6 Luna 快了整整 10 倍，能做到近乎即時的判斷。

它的輸入支援文本和影像，輸出則專門收窄成了三種清晰的型別。

第一種是判斷題（Predicates），用來評估某個陳述為真的機率大小。

第二種是選擇題（Choices），從預設的幾個選項裡選出一個，並附帶置信度分數。

第三種是打分（Scores），直接在一個數值區間內給輸入內容評估打分。

既然不做複雜的文本生成，它的應用場景也非常對口：比如請求路由、資料集分類、圖片快速分析、表單導航，以及在智慧體執行高危操作前標記風險工具呼叫。

只收輸入費，輸出完全免費

更有意思的是它的計費邏輯。在搭載 GPT-6 Luna 的情況下，每 100 萬輸入 token 的價格只要 0.10 美元。

而且 OpenAI 這次只按輸入 token 計費。沒有快取讀取費，沒有快取寫入費，更沒有任何輸出 token 費用。

這意味著你哪怕在業務流裡瘋狂呼叫它來做路徑分流，賬單也不會因為模型生成了結構化資料而暴增。

為什麼重要

在目前的 Agent 架構裡，路由和守衛一直是個卡脖子的環節。要準確，就得用大模型，但延遲受不了；用輕量開源小模型，又得自己搭一套推理服務，維護成本不低。

Decisions API 相當於把這個分類路由的需求做成了極其便宜的系統原生能力。對開發者來說，0.10 美元的價格加上只按輸入收錢的規則，門檻幾乎降到了零，任何想做高頻即時工具分流的團隊都值得立刻去測一下。

從行業角度看，OpenAI 這一步走得相當精明。它不僅是在賣 token，而是在切斷第三方專用路由模型和輕量分類中介軟體的生存空間。

不過在我們看來，它也帶有一個顯而易見的鎖定義務。一旦你的路由邏輯、高危攔截和狀態機全盤基於這套專屬介面構建，後續想要平替遷移到其他廠商的模型，工程成本可就完全不一樣了。