OpenAI Decisions API: решения за доли секунды по $0,10 за миллион токенов

OpenAI Decisions API — новый эндпоинт, который вместо текста сразу отдаёт решение: «да» или «нет», выбор из вариантов или оценку по шкале. OpenAI открыла его в публичной бете вечером 6 октября 2026 года, а 7–8 октября разработчики уже успели прогнать первые тесты и сравнить его с конкурентами. Разбираем, как он устроен, сколько стоит и где тесты нашли слабые места.

Что запустила OpenAI

По анонсу на форуме разработчиков OpenAI, бета открылась 6 октября в 23:53 МСК. Модель отвечает не текстом, а структурированным решением одного из трёх типов:

1. Предикаты — ответ «да/нет» с вероятностью.
2. Выбор — один вариант из заданного списка.
3. Оценки — число по шкале.

По разбору StackOne от 7 октября, вызывается всё через POST /v1/decisions, пока доступна только модель gpt-6-luna, а картинки нужно передавать внутри запроса в base64. Впервые сервис показали на DevDay за неделю до беты. Писать аргументы для вызова инструментов он не умеет — это именно «решатель», а не агент.

Для корпоративных клиентов есть режим без хранения данных (ZDR), соответствие HIPAA и обработка в регионах США и ЕС. Общий релиз OpenAI ожидает «в ближайшие недели».

Decisions API продаёт не текст, а одно число или один вариант — и платишь ты только за то, что отправил.

Сколько стоит OpenAI Decisions API

Тариф — $0,10 за миллион входных токенов. Выходных токенов в привычном смысле нет, кэширования тоже: на форуме подтвердили, что кэша входных токенов в бете пока нет, так что каждый запрос с тем же длинным контекстом оплачивается полностью. Один из разработчиков сразу написал, что из-за этого переводить классификацию с обычного Responses API на новый эндпоинт пока экономически невыгодно. Для региональной обработки и длинного контекста действуют повышающие коэффициенты.

Для сравнения StackOne приводит Jev от TypeSafe AI — $0,042 за миллион, то есть примерно в 2,4 раза дешевле. Там же упомянут бенчмарк сервиса HiringCafe, о котором рассказал Хамед Нилфорошан: на их задачах с 2,5 млн пользователей вариант OpenAI оказался вдвое дороже и на 5–10% менее точным.

Что показали первые тесты

Самый подробный отзыв на форуме оставил разработчик @jefff, который сравнил Luna с Jev на своих задачах. В спорных случаях Luna давала примерно втрое больше уверенных, но неверных ответов, а в многошаговом сценарии медианное время хода было 1,6 секунды против 0,3 у Jev. По стоимости Luna выходила в 2–3 раза дороже. Сам автор оговаривается, что это несколько сотен вопросов из словесных игр и одной разговорной, то есть ранний сигнал, а не общий бенчмарк. На простых фактических вопросах в духе «это настоящее английское слово?» модели шли почти вровень.

У OpenAI при этом есть козырь: картинки. Jev изображения пока не принимает, и на форуме сразу предложили сценарии вроде «подходит ли картинка под правила сайта» или «есть ли на скриншоте исходный код». Пользователь @VeitB насчитал около 0,8 секунды на запрос с изображением при медленном соединении около 3 Мбит/с.

Самый наглядный тест провёл @platypus. Он описал модели монету, которая выпадает орлом в 70% случаев, и спросил, что выпадет:

• в формате предиката модель ответила «орёл» с вероятностью 70% — честно;
• в формате выбора из двух вариантов вероятность «орла» выросла до 98%;
• перестановка вариантов местами меняла вероятности.

Его совет коротко: «don't use choice questions» — не задавай вопросы в формате выбора, если тебе важна калиброванная вероятность. Это один эксперимент, а не систематическое исследование, но проверить его на своих данных стоит до того, как строить на сервисе продакшн.

Где OpenAI Decisions API пригодится в крипте

Сценарии, где быстрое «да/нет» полезнее длинного ответа:

1. Модерация чатов: «есть ли в сообщении фишинговая ссылка или просьба прислать сид-фразу?»
2. Разметка новостей для ботов: «это новость о взломе протокола?», «упоминается ли листинг?».
3. Сортировка тикетов поддержки по темам и срочности.

Решение о сделке такому сервису отдавать не стоит. Вероятность от модели — это не вероятность события на рынке, и тест с монетой хорошо это показывает. Как OpenAI и конкуренты меняют цены на модели, мы разбирали в материалах про цену GPT-6.1 Sol и Claude Haiku 5.5, а об агентах с доступом к бирже — в тексте про Binance Agent OS.

Что делать

1. Начни с предикатов: это самый простой и, по тестам, самый честный формат.
2. Если используешь выбор, перемешивай порядок вариантов и сравнивай результаты.
3. Посчитай бюджет без кэша: каждый запрос оплачивается полностью.
4. Прогони один и тот же набор на двух-трёх сервисах, прежде чем выбирать.

FAQ

Что такое OpenAI Decisions API? Эндпоинт OpenAI, который вместо текста возвращает решение: «да/нет», выбор из вариантов или оценку. Работает на GPT-6 Luna, сейчас в публичной бете.

Сколько он стоит? $0,10 за миллион входных токенов, вывод и кэш не тарифицируются. Кэширования при этом нет.

Можно ли отправлять картинки? Да, в base64 внутри запроса. Ответ на запрос с изображением у одного из тестеров занимал около 0,8 секунды.

Когда полный релиз? OpenAI говорит о ближайших неделях, точной даты нет.

Материал не является инвестиционной рекомендацией. Крипта — высокий риск, решения принимаешь сам.