Decisions API от OpenAI: принятие решений в реальном времени на базе Luna

Decisions API — это новый интерфейс OpenAI, который принимает решения в реальном времени: он направляет возможности модели Luna на заданный набор вопросов с ограниченным числом заранее определённых ответов. Разработчик передаёт контекст в виде текста или изображений и получает готовый ответ, пригодный для классификации контента, маршрутизации запросов или выбора следующего действия агента. Познакомиться с инструментом удобно через chat gpt, а официальная сводка анонсов опубликована в итогах DevDay 2026.

API решений представлен 29 сентября 2026 года на DevDay 2026 — самом масштабном мероприятии OpenAI для разработчиков с более чем 20 крупными анонсами о ChatGPT, Codex, моделях и новых способах работы с ИИ. Предварительная версия с ограниченным доступом уже доступна, а широкий запуск запланирован на ближайшие дни.

В этой статье разберём, что такое Decisions API, на какой модели он работает, чем отличается от обычного вызова модели через API, для каких задач подходит и как получить к нему доступ.

Что такое Decisions API

Decisions API — интерфейс OpenAI, который принимает решения в реальном времени, направляя возможности модели Luna на заданный набор вопросов с ограниченным числом заранее определённых ответов. В отличие от классического вызова языковой модели, где ответ формируется свободно, API решений OpenAI работает как специализированный инструмент выбора: на выходе всегда один из вариантов, которые разработчик указал заранее. Это делает вывод предсказуемым, типизированным и пригодным для прямой обработки в коде без дополнительного парсинга.

Определение и суть

Decisions API принимает от разработчика один или несколько вопросов, к каждому из которых прилагается закрытый список допустимых ответов. Модель GPT-6 Luna оценивает переданный контекст и возвращает наиболее подходящий вариант из этого списка — без генерации произвольного текста. Именно это отличает интерфейс от общего чата или Completions API: пространство ответов ограничено на уровне самого запроса, а не на этапе постобработки.

Такая архитектура решает конкретную инженерную проблему: когда в продакшен-системе нужно получить не «умный ответ», а машиночитаемое решение — категорию, маршрут, флаг или следующий шаг — регулярные выражения и парсинг свободного текста ненадёжны. API принятия решений устраняет эту ненадёжность структурно. Ниже — ключевые характеристики интерфейса:

• Вопросы и варианты ответов задаёт разработчик
• Контекст передаётся текстом или изображениями
• Модель Luna выбирает из заранее определённого набора
• Ответ пригоден для прямого использования в бизнес-логике
• Поддерживается мультиворпрос: несколько вопросов в одном запросе

Decisions API — специализированный инструмент выбора, а не генерации, что принципиально меняет его место в архитектуре приложения.

Когда и где представлен

Конференция DevDay 2026 прошла 29 сентября 2026 года и включила более 20 крупных анонсов: новые модели, инструменты Codex, агенты dots и целый блок новинок для разработчиков API. Decisions API вошёл именно в этот блок — вместе с GPT-6 Luna и обновлениями Agents API.

Анонс подчёркивает, что Luna специально направлена на задачу ограниченного выбора, а не на открытую генерацию. OpenAI компания, основанная в 2015 году, позиционирует Decisions API как готовый к продакшену примитив для агентных систем и классических бэкенд-пайплайнов одновременно. Вот как новинка соотносится с другими анонсами блока:

Инструмент	Назначение	Статус на DevDay 2026
Decisions API	Выбор из предопределённых вариантов	Предварительная версия с ограниченным доступом
GPT-6 Luna	Базовая модель для Decisions API	Анонсирована вместе с API
Agents API	Управление компьютером и агентами	Обновлён на DevDay 2026
GPT-6.1 Sol	Агентное программирование и сложные задачи	Доступна всем пользователям API

Такое сочетание инструментов показывает, что OpenAI выстраивает слоистую экосистему: одни модели оптимизированы для скорости и сложных рассуждений, другие — для точного, программируемого выбора в реальном времени.

На какой модели работает: GPT-6 Luna

Decisions API работает на базе модели GPT-6 Luna, чьи возможности он направляет на набор заранее определённых ответов. На DevDay 2026 оба продукта были представлены вместе в блоке новых инструментов для разработчиков — это не случайное соседство: GPT-6 Luna оптимизирована именно под задачу структурированного выбора, а не под открытую генерацию длинных ответов.

Ключевое свойство Luna в контексте Decisions API — способность быстро оценивать контекст и сопоставлять его с закрытым пространством вариантов. Это отличает её от моделей, настроенных на развёрнутые рассуждения вроде GPT-6 Astra: там приоритет — глубина и точность сложных выводов, здесь — скорость и детерминированность выбора. Именно поэтому API принятия решений строится на Luna, а не на флагманской модели семейства.

Среди моделей OpenAI Luna занимает нишу между быстрыми Ultrafast-режимами и рассуждающими моделями Sol/Astra. Её архитектурные особенности позволяют принимать решения в реальном времени — на уровне задержек, пригодных для продакшен-систем с синхронными запросами. Это делает её основой Decisions API Луна не как вспомогательную, а как профильную модель для задач выбора.

Что Luna привносит в Decisions API:

• Низкая латентность при оценке контекста
• Оптимизация под закрытое пространство ответов
• Поддержка мультимодального ввода (текст и изображения)
• Предсказуемый вывод без «ухода» в свободную генерацию

Как работает Decisions API

Decisions API работает так: разработчик задаёт набор вопросов и ограниченный список ответов, передаёт контекст текстом или изображениями и получает выбранный вариант. Каждый ответ берётся строго из предопределённого пространства — модель Luna не генерирует ничего, чего нет в списке. Это делает интеграцию простой: вывод API сразу пригоден для использования в коде без нормализации или парсинга.

Вопросы и ограниченный набор ответов

Разработчик формулирует вопрос и перечисляет допустимые ответы — например, ["positive", "negative", "neutral"] для задачи тональности или ["billing", "technical", "general"] для маршрутизации. Модель Luna оценивает переданный контекст и возвращает один из этих вариантов. Пространство ответов ограничено именно на уровне запроса, а не в постпроцессинге — это убирает целый класс ошибок, когда модель отвечает «не тем форматом».

В одном запросе можно задать несколько вопросов одновременно. Это полезно, когда нужно принять несколько независимых решений по одному контексту: например, одновременно определить тему, приоритет и тип действия для входящего сообщения. Все ответы возвращаются за один вызов, что снижает количество запросов к API и сокращает задержку.

Что подаётся на вход

Разработчики передают в Decisions API контекст в виде текста или изображений. Текстовый ввод покрывает большинство классических сценариев: анализ сообщений, документов, логов, описаний задач. Мультимодальный ввод с изображениями расширяет применение до визуальной классификации — например, определить тип загруженного файла по его превью или принять решение о модерации по изображению без предварительного описания.

Мультимодальность важна для агентных пайплайнов, где данные поступают из разных источников — скриншотов интерфейса, сканов документов, снимков с камеры. API принятия решений позволяет принимать структурированное решение по такому смешанному контексту за один вызов. Вот пошаговый порядок работы с Decisions API:

1. Сформулировать вопрос и перечислить допустимые варианты ответа.
2. Подготовить контекст — текст, изображение или их комбинацию.
3. Отправить запрос через OpenAI API с указанием модели Luna.
4. Получить ответ — один из заранее заданных вариантов.
5. Использовать полученный вариант напрямую в бизнес-логике приложения или агента.

Для каких задач нужен Decisions API

Decisions API нужен для классификации контента, маршрутизации запросов и выбора следующего действия агента. Все три задачи объединяет одно: на входе — произвольный контекст, на выходе — конкретное, машиночитаемое решение из закрытого набора вариантов. Именно здесь OpenAI API решений показывает преимущество перед вызовом общей модели с просьбой «ответить одним словом».

Классификация контента

Классификация — самый очевидный сценарий для API принятия решений. Разработчик описывает категории, передаёт текст или изображение и получает метку: тема, тональность, тип контента, флаг модерации. Задачи такого рода встречаются повсеместно — от разметки входящих заявок в саппорте до автоматического тегирования публикаций.

Решения на базе Luna предсказуемы: одинаковый контекст при одинаковых вариантах всегда возвращает вариант из заданного списка. Это позволяет выстраивать воронки классификации с чёткими SLA по формату ответа — что критично в системах, где результат классификации сразу уходит в базу данных или триггерит следующий шаг пайплайна.

Маршрутизация запросов

Маршрутизация — направить запрос нужному обработчику, отделу или модели на основе принятого решения. API принятия решений подходит для этого лучше, чем эвристики или регулярные выражения: Luna понимает контекст и намерение, а не только ключевые слова. Например, входящий тикет можно за один вызов направить в billing, technical или general — с учётом не только слов, но и смысла сообщения.

В многоагентных архитектурах маршрутизация — это ключевое звено. Decisions API позволяет сделать её управляемой: варианты маршрутов определяет разработчик, а Luna выбирает из них на основе контекста. Ниже — типичные сценарии маршрутизации:

• Направление тикета в профильный отдел по теме обращения
• Выбор специализированной модели для обработки запроса
• Распределение задач между агентами в мультиагентной системе
• Приоритизация очереди на основе типа и срочности запроса

Выбор следующего действия агента

Для ИИ-агентов OpenAI Decisions API решает задачу управляемого планирования: агент не генерирует произвольный следующий шаг, а выбирает его из набора допустимых действий. Разработчик задаёт список возможных действий — ["search", "summarize", "ask_user", "complete"] — и агент получает структурированное решение, которое напрямую управляет его поведением.

Такой подход делает агента предсказуемым и аудируемым: все возможные действия известны заранее, вывод никогда не выходит за их пределы. Это особенно важно в продакшен-системах, где неожиданное действие агента может иметь реальные последствия — от отправки неверного письма до запуска не того процесса.

Мы верим, что ИИ может помочь начать новую эпоху расцвета творчества и открытий.OpenAI

OpenAI видит Decisions API частью более широкой картины: инструмент помогает реализовать то, о чём компания говорит открыто — дать людям больше времени на важное, а агентам — чёткие, управляемые рамки для действий.

Чем Decisions API отличается от обычного вызова модели

Decisions API отличается тем, что возвращает выбор из ограниченного списка заранее определённых ответов, а не свободный текст. Обычный вызов модели через OpenAI API — будь то Chat Completions или Responses API — даёт модели полную свободу: она сама решает, что и как сформулировать. Decisions API работает по заданному пользователем набору вопросов, где пространство ответов закрыто на уровне самого запроса.

Ограниченный ответ вместо свободного текста

При стандартном вызове модели разработчик вынужден дополнительно парсить ответ: извлекать нужную метку из текста, обрабатывать вариации формулировок, страховаться от случаев, когда модель ответила «не по инструкции». Это типичный источник хрупкости в пайплайнах. Decisions API убирает проблему структурно: ответ всегда один из вариантов, которые разработчик перечислил заранее, — без нормализации и защитных проверок.

Предсказуемость вывода позволяет напрямую использовать ответ в условиях if/switch, передавать его как ключ в словаре действий или писать в базу данных без промежуточной обработки. Это сокращает объём кода вокруг вызова модели и снижает вероятность ошибок на этапе интеграции.

Как встроить в приложение

Интеграция Decisions API в приложение следует той же логике, что и работа с остальными эндпоинтами OpenAI API: авторизация по ключу, HTTP-запрос с параметрами, обработка ответа. Разница — в структуре запроса: вместо свободного промпта разработчик передаёт вопросы и допустимые варианты ответов для каждого из них, а также контекст в виде текста или изображений.

В бизнес-логике приложения полученный ответ используется напрямую: как ключ для маршрутизации, флаг для условия или метка для записи. Сравнение подходов:

Параметр	Обычный вызов модели	Decisions API
Формат ответа	Произвольный текст	Один из заданных вариантов
Постобработка	Парсинг, нормализация	Не нужна
Предсказуемость	Зависит от промпта	Гарантирована структурой
Мультимодальный ввод	Зависит от модели	Поддерживается
Несколько вопросов	Отдельные запросы	В одном запросе
Применение в агентах	Требует дополнительной логики	Прямой выбор действия

Доступ, статус запуска и связь с Agents API

Предварительная версия с ограниченным доступом доступна начиная с 29 сентября 2026 года — в день анонса на DevDay 2026. Широкий запуск Decisions API запланирован на ближайшие дни после этой даты. Доступ к интерфейсу идёт через платформу OpenAI API — тот же путь, что и для остальных эндпоинтов: регистрация на platform.openai.com, получение API-ключа и подключение к соответствующему эндпоинту.

Decisions API — часть единого набора инструментов для разработчиков, представленного на DevDay 2026 вместе с Agents API и обновлением управления компьютером. Agents API позволяет строить агентов, поддерживающих управление компьютером; Decisions API даёт этим агентам механизм структурированного выбора следующего шага. Вместе они образуют слой управления агентным поведением: один отвечает за исполнение, другой — за принятие решений.

Чтобы начать работу с API принятия решений, нужно:

• Подать заявку на ранний доступ через платформу OpenAI API (пока действует ограниченный доступ)
• Получить API-ключ с доступом к эндпоинту Decisions API
• Ознакомиться с документацией на developers.openai.com
• Сформировать первые запросы: вопросы, варианты ответов и контекст
• Интегрировать ответы API напрямую в бизнес-логику приложения или агента

По мере расширения доступа OpenAI планирует сделать Decisions API доступным для всей аудитории API-разработчиков — тех же, кто уже использует GPT-6.1 Sol, Agents API и другие инструменты платформы.

FAQ

Когда был анонсирован Decisions API?

Decisions API был анонсирован 29 сентября 2026 года на DevDay 2026 в рамках блока новых инструментов для разработчиков.

Можно ли передавать изображения в Decisions API?

Да, разработчики могут передавать контекст как в виде текста, так и в виде изображений.

Как агент выбирает следующее действие через Decisions API?

Decisions API получает контекст и возвращает один из заранее определённых ответов, который агент использует для выбора следующего шага.

Когда будет широкий запуск Decisions API?

Предварительная версия с ограниченным доступом доступна с 29 сентября 2026 года, широкий запуск запланирован на ближайшие дни.

Что значит «заданный пользователем набор вопросов» в Decisions API?

Разработчик сам формулирует перечень вопросов и для каждого задаёт ограниченный список допустимых ответов. Модель Luna выбирает из них наиболее подходящий для переданного контекста.

Как использовать Decisions API для классификации контента?

Нужно передать текст или изображение и задать вопрос с возможными метками-ответами. API вернёт подходящую метку, которую приложение использует для классификации.

Связан ли Decisions API с DevDay 2026?

Да, Decisions API был представлен именно на DevDay 2026 — крупнейшем мероприятии OpenAI для разработчиков, включившем более 20 анонсов.