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本文要点
- 输入可以是文字、图像或两者结合，结果分为 predicate、choice、score 三种类型。
- 接入时分别准备 model、input、questions；响应通过 answers 数组返回，并保留问题的 name。
- 多个独立问题可以共享一次输入；依赖前一步答案的问题应分次请求。
- OpenAI 公布的约 10 倍速度比较属于厂商口径，个人任务的延迟和分类质量需要用自己的样本确认。
- 当前为 public beta；费用、区域处理附加费和项目额度应分别核对，公测不等于免费或无限调用。
Decisions API 能做什么，什么时候适合用
客服系统常需要先判断一条消息属于支付、物流还是技术问题，Agent 也需要选择下一步交给哪个处理流程。Decisions API 将这类任务写成明确的问题，返回程序可以读取的答案。OpenAI 官方指南支持文字、图像或两者结合；输入可以是一段字符串，也可以是包含文字和图像的用户消息。
它适合分类、请求路由和优先级判断。若目标是提取一组自定义字段或生成解释，官方指南建议使用 Responses API 的 Structured Outputs；若要让模型提出带参数的工具调用，则使用 function calling。先确定需要哪种结果，再选择接口。
三种答案类型：条件概率、类别和有序评分
predicate 回答一个条件是否成立，返回 0 到 1 的 probability，例如商品照片是否可见破损。choice 从你提供的 choices 中选择一个 value，适合没有先后顺序的类别，例如客服队列或商品类型。每个选项应写清 description，减少相邻标签含义重叠。
score 使用你定义的有序 levels。级别索引从 0 开始，结果是各级别索引按概率加权后的平均值，因此可以落在两个级别之间。choice 和 score 都返回选项概率分布及单独的 confidence。若只需要唯一类别，应选 choice，避免把连续评分误当成类别编号。
开始接入：先确认模型、地址与 SDK
先在官方 Decisions Playground 整理问题和样本，再配置服务端调用。当前专用地址是 https://api.openai.com/v1/decisions，HTTP 方法为 POST，使用 Authorization: Bearer 携带 API Key，并设置 Content-Type: application/json。模型字段填写 gpt-6-luna；截至本次核验，官方指南没有列出其他可用模型。
请求主体包含 model、input、questions。每个问题要有唯一 name、type 和 instructions；choice 另外提供 choices，score 另外提供 levels。官方样例要求 OpenAI Python SDK 3.26.0、JavaScript SDK 7.30.0 或更高版本。旧 SDK 找不到 decisions 方法时，先核对 SDK 版本和专用端点，而不是只更换模型名。
客服分流的最小请求怎样组织
可以先用一条脱敏消息建立最小请求。下面是按官方字段组织的示意请求，尚未执行：{"model":"gpt-6-luna","input":"订单已经付款，但我找不到物流记录。","questions":[{"type":"choice","name":"support_queue","instructions":"选择最适合处理这条消息的客服队列。","choices":[{"value":"payment","description":"付款失败、重复扣款或账单问题。"},{"value":"shipping","description":"发货、配送或物流查询。"},{"value":"other","description":"信息不足或不属于上述类别。"}]}]}。
先接收结果并交由客服检查，不必立即自动转单。为每个队列准备明确的正例、反例和信息不足样本，再看系统是否能按你的业务定义区分付款问题与物流问题。这些队列及例子是接入示意，并非 OpenAI 提供的电商分类标准或本站调用结果。
商品图与多个问题怎样放进请求
官方图片示例在 user 消息的 content 中同时使用 input_text 和 input_image，图像通过 image_url 传入 Base64 data URL。准备商品图片时，应按官方当前输入格式检查内容，避免把图像路径字符串当成已经上传的图片。需要判断的对象和排除条件也要写清，例如区分商品本身的破损与包装阴影。
检查破损和判断商品类别属于两个独立问题时，可以放在同一个 questions 数组，共享输入并使用不同的答案类型。如果只有确认破损后才决定询问哪种维修类别，则应先取得第一步答案，再发送下一次请求。一次请求里的多个问题不能当成顺序执行的工作流。
读取 answers，并为不确定结果保留出口
响应包含 answers 数组，并将问题 name 原样带回。应用应按 name 和答案 type 找到对应结果，再读取 probability、choice 或 score。官方 SDK 示例单独处理 type 为 refusal 的答案；遇到拒绝、缺少预期答案或请求失败时，应转人工或回到既有流程，不要把空结果默认解释成通过。
概率和 confidence 都不是你的业务准确率。官方指南建议用已标注的业务样本确定阈值，并根据误判与漏判的代价调整。可以先对照人工分类，统计各类别错误、转人工比例和延迟，再决定哪些结果允许自动路由；退款、处罚等动作还需要独立业务规则和权限。
费用与公测条件：哪些已确认，哪些另查
截至 2026 年 10 月 7 日，官方 Decisions 指南列出 gpt-6-luna 在 /v1/decisions 的输入价格为每百万 token 0.10 美元，仅收输入 token 费用，不收缓存读取、缓存写入或输出 token 费用。区域处理附加费和长上下文输入倍率仍适用；不能把这个端点的费率直接套到同一模型的其他接口。
服务目前是 public beta。官方写明预计未来几周正式可用，但没有给出确定日期。符合条件的客户可使用 ZDR 与 HIPAA 支持；数据驻留和区域处理支持美国及欧洲 EEA 与瑞士，具体资格与协议另查。本文未确认个人项目的速率限制、余额或套餐权益，也没有执行付费调用，实际预算以项目控制台和适用费率为准。
速度与网络排查要看自己的记录
OpenAI 官方指南将 Decisions API 描述为比 Responses API 约快 10 倍，官方开发者公告的对比对象是通过 Responses API 调用 GPT-6 Luna。这是厂商比较口径，不能保证每条客服消息、每张商品图或每个地区都获得相同比例的改善。接入时记录相同样本下的响应时间、结果质量与输入用量，本文没有提供独立性能实测或节省保证。
没有收到 HTTP 响应时，再检查 DNS、TLS、超时和客户端网络路径；已收到响应时，先看具体错误内容以及认证、模型和额度配置。固定出口可以帮助团队复现网络条件，但更换 IP 不会增加 Decisions API 权益，也不能改变模型输出的可信程度。问题定义、接口资格与网络连通性应分别核对。
资料来源
常见问题
Decisions API 现在已经正式可用了吗？
截至 2026 年 10 月 7 日仍为 public beta。官方更新日志标注 10 月 6 日发布公测，指南预计未来几周正式可用，但没有公布确定日期。
可以换成 GPT-6 Astra 或其他模型吗？
当前官方指南只列出 gpt-6-luna。其他模型是否支持要等待该接口的官方更新，不能把普通聊天接口的模型列表直接搬过来。
商品分类、破损判断和客服评分分别用什么类型？
无序商品类别使用 choice，是否可见破损使用 predicate，有明确先后等级的客服问题评分使用 score。分类标签和判断标准需要按自己的业务定义。
一个请求可以先判断破损再选择维修类别吗？
共享输入的独立问题可以同时发送；依赖前一步答案的问题应分次请求，由应用根据第一步结果决定下一次问题。
返回高 confidence 就能直接执行退款吗？
confidence 不是业务准确率或操作授权。先用已标注样本确定阈值与人工回退，退款等动作还需独立的业务规则和权限。
公测免费吗，约 10 倍速度是实测保证吗？
官方指南已列出输入 token 计费及附加费条件，不能理解成免费或无限使用。约 10 倍是 OpenAI 的速度口径；本文未执行调用、费用测量或独立性能测试。