结论前置：OpenAI 于 2026 年 10 月 22 日宣布 Decisions API 从公开测试转为正式可用，面向答案范围明确的分类、请求路由和评分任务。官方称，相比通过 Responses API 调用 GPT-6 Luna，此接口最高可快 10 倍；这一表述是厂商性能说明，并非所有输入和业务场景的延迟保证。
如何把业务问题变成有界判断
开发者通过 POST /v1/decisions 提交输入与问题，目前支持的模型为 gpt-6-luna。接口提供 predicate、choice 和 score 三类结果，分别表达条件成立的估计概率、预设选项及按量表计算的评分。它适合回答“这条工单应进入哪个队列”等具体问题，复杂解释与长篇生成仍需结合其他能力设计。
正式版增加了哪些能力
据官方发布说明及开发文档，接口支持文本、图像和原生 JSON，单次最多可带 400 个问题，并加入重复上下文缓存和 GPT-Live 原生集成。文档建议把共享输入的独立问题放在同一请求；依赖前一个答案的问题应分开请求。单次多问题并不等于可以省略业务依赖关系。
价格与数据处理范围
发布时未缓存输入的基准价为每百万 Token 0.10 美元，不收输出 Token 费用。官方公告列出缓存读取价为每百万 Token 0.01 美元；开发文档同时说明缓存写入另行计费，区域处理附加费及长上下文价格倍率仍适用。区域推理处理支持美国和欧洲；零数据保留只面向符合条件的客户。采购应核对实时定价和账号适用条件。
中蓝科创观察：先验证再接入业务热路径
企业可先选高频、答案集合稳定的任务，例如客服分流、资料归类或内部质量标签。用人工标注样本检查各类别的误判，结合漏判与误报的代价设阈值，并为不确定结果保留复核路径。概率和置信度是模型结果，不等于已经证明满足业务要求；审批、付款和权限变化仍应由后端规则校验。
如何衡量试点价值
建议同时记录端到端延迟、准确率、转人工比例与每千次业务处理成本，并区分缓存命中和未命中的情况。如果接口更快却增加大量复核，整体收益仍可能不足。以上为中蓝科创实施建议，不能把官方最高加速倍数直接换算为某企业的效率提升。
资料来源：OpenAI 正式发布公告（2026 年 10 月 22 日）与Decisions API 开发指南。企业实施建议为中蓝科创分析。
