Decisions API 开启公开测试

# Decisions | OpenAI API 来源：https://developers.openai.com/api/docs/guides/decisions Decisions API 会对文本、图片或二者进行评估，并返回有类型的答案，速度比 Responses API 快约 10 倍。获取某个条件为真的概率、从固定选项集合中做出选择，或根据评分标准进行打分。利用这些答案，在你的应用中实现内容分类、请求路由和任务优先级排序。 在 Playground（https://platform.openai.com/decisions）中体验 Decisions API，在编写代码之前先试验问题和输入。 Decisions API 目前处于公开测试阶段，预计将在未来几周内正式发布（GA）。目前唯一可用的模型是 `gpt-6-luna`。请使用专用的 `POST /v1/decisions` 端点。 一个请求包含三个部分： 字段 | 用途 --- | --- `model` | 用于评估请求的模型。目前仅支持 `gpt-6-luna`。 `input` | 所有问题的共享证据：一个文本字符串，或包含文本和图片的用户消息。 `questions` | 要评估的内容，包括每个问题的类型、指令，以及允许的选项或评分等级。 响应中包含一个 `answers` 数组。为每个问题指定一个唯一的 `name`，用于识别其答案；API 会在响应中回显该名称。 ### 选择问题类型 类型 | 用途 | 主要结果 --- | --- | --- `predicate` | 检查某个条件，例如是否存在可见损坏或某段内容是否相关。 | `probability`：该条件为真的估计值，范围从 0 到 1。 `choice` | 从选项中选择一个，例如某个部门或内容类别。 | `choice`：你提供的某个值。 `score` | 根据有序的等级对输入进行评分，例如问题严重程度。 | `score`：各等级索引的概率加权平均值。 `choice` 和 `score` 都会返回离散选项上的概率分布。对于没有顺序的类别（例如部门），请使用 `choice`。对于有序的等级（例如严重程度），请使用 `score`；它会对各等级的数字索引求概率加权平均，从而产生一个可能落在等级之间的分数。 当你的应用需要上述某类答案时，请使用 Decisions。当你需要使用 Responses API 生成符合你自己 JSON schema 的对象（例如提取出的字段或书面解释）时，请使用 Structured Outputs（https://developers.openai.com/api/docs/guides/structured-outputs）；当需要模型以带参数的方式发起工具调用时，请使用 function calling（https://developers.openai.com/api/docs/guides/function-calling）。 使用 `predicate` 问题来检查产品照片中是否存在可见损坏。此请求将图片与"检查裂纹、撕裂或凹痕"的指令结合在一起。 ``` IMAGE_BASE64="$(base64 < product.png | tr -d '\r\n')" curl https://api.openai.com/v1/decisions \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data-binary @- <<JSON { "model": "gpt-6-luna", "input": [{ "role": "user", "content": [ {"type": "input_text", "text": "Inspect the product in this photo."}, {"type": "input_image", "image_url": "data:image/png;base64,$IMAGE_BASE64"} ] }], "questions": [{ "type": "predicate", "name": "visible_damage", "instructions": "Does the product have visible damage, such as a crack, tear, or dent? Ignore shadows and damage to the packaging." }] } JSON ``` 响应示例节选： ``` { "answers": [ { "type": "predicate", "name": "visible_damage", "probability": 0.92 } ] } ``` `probability` 是模型对该条件为真的估计值。你可以基于自己设定的阈值，用它来标记需要审核的照片。 图片必须以内联 base64 数据 URL 的形式提供。此端点不支持托管的 HTTP 或 HTTPS 图片 URL，也不支持 `file_id` 输入。请在用户消息中组合 `input_text` 和 `input_image` 部分，以便将图片与指令或其他上下文一起评估。 `choice` 问题会从你提供的选项中选择一个值。请使用互不重复的值，并为每个选项提供说明其适用场景的描述。 此请求用于路由客户投诉： ``` curl https://api.openai.com/v1/decisions \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-6-luna", "input": "I was charged twice for my order.", "questions": [{ "type": "choice", "name": "department", "instructions": "Which department should handle this complaint?", "choices": [ {"value": "billing", "description": "Payments, invoices, and refunds."}, {"value": "technical", "description": "Problems using the product."}, {"value": "shipping", "description": "Delivery and tracking."}, {"value": "other", "description": "Requests outside these categories."} ] }] }' ``` 响应示例节选： ``` { "answers": [ { "type": "choice", "name": "department", "choice": "billing", "probabilities": [ { "value": "billing", "probability": 0.95 }, { "value": "technical", "probability": 0.02 }, { "value": "shipping", "probability": 0.01 }, { "value": "other", "probability": 0.02 } ], "confidence": 0.93 } ] } ``` 答案的 `choice` 字段包含你提供的某个值，这里即 `"billing"`。响应中还包含各选项的 `probabilities` 数组以及 `confidence` 字段。关于如何设置阈值，请参阅解读答案（https://developers.openai.com/api/docs/guides/decisions#interpret-the-answers）。 当你的类别无法覆盖所有可能的输入时，请包含一个回退选项，例如 `"other"`。你的应用可以将该结果发送到通用审核队列。 `score` 问题会根据有序的 `levels` 对输入进行评估。请为每个等级定义标准，并按从低到高的顺序排列。 ``` curl https://api.openai.com/v1/decisions \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-6-luna", "input": "Export fails in Safari but works in Chrome.", "questions": [{ "type": "score", "name": "severity", "instructions": "How severe is this issue?", "levels": [ {"label": "Cosmetic", "description": "Appearance only; no lost functionality."}, {"label": "Workaround available", "description": "A task fails, but another way works."}, {"label": "Fully blocked", "description": "A task fails with no workaround."} ] }] }' ``` 响应示例节选： ``` { "answers": [ { "type": "score", "name": "severity", "score": 1.1, "probabilities": [ { "value": 0, "label": "Cosmetic", "probability": 0.1 }, { "value": 1, "label": "Workaround available", "probability": 0.7 }, { "value": 2, "label": "Fully blocked", "probability": 0.2 } ], "confidence": 0.55 } ] } ``` 等级索引从 0 开始。这里，0 表示外观层面的问题，1 表示存在可用的替代方案，2 表示完全受阻。返回的 `score` 是概率加权平均值，因此可能落在等级之间。在本示例中，0.1、0.7 和 0.2 的概率产生了 1.1 的分数。 答案中还包含 `confidence` 以及各等级的 `probabilities`。该分数概括了各等级上的概率分布。如需选择单一类别，请使用 `choice`。 将相互独立的问题放在同一个 `questions` 数组中，即可对共享的输入进行评估。对于一张产品照片，你可以在一个请求中同时检查损坏情况并对产品进行分类。每个问题可以使用不同的类型。 对于依赖前一个答案的决策，请发送单独的请求。例如，先检查是否存在损坏，再根据结果决定是否请求一个维修类别。 请围绕可观察的标准来编写问题。将不同的关注点拆分为不同的问题，为各个选项赋予不同的含义，并确保相邻的评分等级具有明确的标准。 Predicate 返回条件为真的估计概率。Choice 和 score 答案返回概率分布以及单独的 `confidence` 字段。 使用应用中标注好的示例来为路由、过滤或审核设置阈值。请根据假阳性和假阴性的代价来选择阈值。 使用 `gpt-6-luna` 时，输入成本为 **每 100 万 token $0.10**。你只需为输入 token 付费：不收取缓存读取、缓存写入或输出 token 的费用。 区域处理附加费和长上下文输入定价倍数同样适用。这些费率适用于 `/v1/decisions`；其他使用 `gpt-6-luna` 的请求则遵循相应的模型和处理层级定价（https://developers.openai.com/api/docs/pricing）。 Decisions API 支持零数据保留（ZDR）和 HIPAA 用例（面向符合条件的客户）。在美国和欧洲（欧洲经济区 + 瑞士）支持数据驻留和区域处理。有关资格要求、所需协议和限制，请参阅数据控制（https://developers.openai.com/api/docs/guides/your-data）。 使用与 Live API 的客户端委派（https://developers.openai.com/api/docs/guides/decisions-voice），从语音请求中选择操作并向用户报告其结果。