OpenAI 把决策 API 全面开放，输入价 0.1 美元

不是所有问题都需要一段话。有些只需要一个选项，越快越好。

一、发生了什么

据 IT 之家 10 月 23 日报道，OpenAI 在当地时间 10 月 22 日宣布全面开放决策 API（Decisions API）。这个接口基于 GPT-6 Luna 构建，把模型的能力收窄到"有确定边界的答案"上，用来让应用和智能体根据文本、图像、结构化输入做出准实时判断。官方称，它的响应速度比通过 Responses API 调用同一个模型快最多 10 倍。

价格按输入计费：一百万 token 的输入叫价 0.1 美元；同一段内容如果命中缓存，只要 0.01 美元；输出那一侧不计费。公测以来新增了三样东西：与 GPT-Live 的原生集成、面向复用上下文的提示缓存、在美国和欧盟的推理数据驻留。开发者现在可以直接传 JSON，可以在提问指令里带图片，单次请求最多提交 400 个问题，是此前上限的两倍。官方还提到在亚洲多个地区扩充了服务容量，并表示 OpenAI 内部已经在把决策 API 接进自己的产品和业务流。以上均为 OpenAI 官方口径，实际延迟要按自己的场景测。

二、跟你有什么关系

如果你在做 agent：把"要不要继续、走哪个分支、这条内容该不该拦"这类判断从主模型里拆出来，交给便宜且快的接口，主模型只负责需要长文本推理的部分。这是能立刻省钱的改法。

如果你在做内容或客服系统：分类、路由、抽取、合规预判都属于有边界的问题，适合迁过去。写方案、写回复、做总结不适合。

如果你只是用产品：短期感知不到，除非你用的工具开始变快、变便宜。

三、怎么用

1. 先把现有调用拆成两类。凡是答案能枚举的（是/否、五个标签之一、一个分数、一个字段），归到决策类；凡是需要解释、需要多段文字的，留在原接口。
2. 按输入做预算。0.1 美元每百万 token，意味着一次典型的短文本判断成本可以忽略，真正要算的是上下文有多大，以及缓存命中率有多高。把固定不变的规则和示例放在前面，命中缓存的 0.01 美元档才有意义。
3. 用批量提交替代循环。一次最多 400 个问题，把逐条请求改成批处理，网络往返的次数会掉一个量级。
4. 先测一致性再上线。同一个问题问十遍，看答案是否稳定。决策类接口最怕的不是慢，是同一输入给不同标签。

四、三个别信的说法

"它就是更便宜的 GPT-6。" 不是。它把能力限制在有边界的问题上，超出范围的开放式任务会明显退化。拿它写长文，省下的钱会在返工里赔回去。

"10 倍加速是普遍情况。" 这是官方给出的对比口径，前提是同一个模型换接口。你自己的链路里还有检索、数据库、网络这些环节，端到端不会快 10 倍。

"输出免费就等于零成本。" 计费只算输入，但输入里塞的上下文、图片、示例都要钱。真正贵的是你为了让它判断准确而堆进去的那几千 token。

五、一句话结论

能枚举答案的活，别再用会写文章的方式去问。

信息来源

• IT 之家：OpenAI 全面开放决策 API，2026 年 10 月 23 日。

功能与价格以官方公告为准。本文写于 2026 年 10 月 23 日。