A OpenAI tornou a Decisions API disponível para todos os clientes na quinta (22), segundo o anúncio da empresa. A API usa o GPT-6 Luna para responder perguntas de resposta fechada a partir de texto, imagens e dados estruturados, até 10 vezes mais rápido que o mesmo Luna pela API Responses, de acordo com a OpenAI.

Para que serve

Aplicativos e agentes tomam muitas decisões pequenas: classificar uma entrada, escolher para onde enviar um pedido, definir a próxima ação. Cada uma é simples, mas atraso e custo se somam. A Decisions API foca nesse tipo de pergunta. O desenvolvedor define a pergunta e as respostas permitidas, e a API devolve um de três tipos de resposta:

  • predicate: a probabilidade, de 0 a 1, de uma condição ser verdadeira, como um produto estar danificado.
  • choice: uma opção entre as que o desenvolvedor informou, com probabilidades e confiança.
  • score: uma nota numa escala de níveis, como a gravidade de um dano.

Cada pedido pode ter até 400 perguntas, o dobro do limite da versão beta, conforme a OpenAI. A Unite.AI descreve a documentação técnica: o endpoint é POST /v1/decisions e hoje só aceita o gpt-6-luna.

O que mudou desde o beta

A versão aberta ganhou integração nativa com o GPT-Live, cache de prompt para contexto repetido e opção de processar os dados dentro dos EUA ou da Europa (residência de inferência). Também aceita entrada em JSON e imagens dentro das perguntas, e a empresa melhorou a latência com mais capacidade em regiões da Ásia.

A OpenAI cita testes de clientes. A Datadog diz ter obtido resposta 40 vezes mais rápida (p95) que modelos de ponta, com precisão parecida, ao avaliar o risco de comandos gerados por agentes. A Ramp relata resposta 4 vezes mais rápida e 30% mais barata que o Luna comum. A Sierra fala em menos de 280 ms (p95) e custo 90% menor por chamada. São números das próprias empresas, não de medição independente.

Concorrência

O TechCrunch conta que a OpenAI não treinou um modelo novo: reconfigurou o Luna para ganhar velocidade e baixar o custo. O produto responde ao Jev, da startup TypeSafe, que criou a categoria de "modelos de decisão". Segundo a reportagem, o modelo da OpenAI aparece em oitavo e em décimo quarto em dois rankings públicos, e o Jev segue como o mais consultado no OpenRouter. O próprio TechCrunch ressalta que não está claro o que faz um bom modelo de decisão além de "funcionar para você".

O que isso significa no Brasil

A notícia é para quem desenvolve: a API serve para classificar mensagens, triar chamados ou rotear pedidos sem pagar o tempo de um modelo grande. A OpenAI não citou preço para o Brasil nem hospedagem local, e as regiões de residência de inferência citadas são só EUA e Europa. Quem não programa não precisa fazer nada, mas vai notar a ideia por trás: usar o modelo menor onde ele basta. O guia Modelo menor ou Pro: quando o barato resolve mostra como decidir isso no uso diário.