La Decisions API es un endpoint de OpenAI que no escribe texto: le das un texto, o texto e imágenes, y preguntas con tipo, y devuelve decisiones con probabilidades. Puede decir si se cumple una condición, elegir entre opciones que tú das o puntuar contra niveles.
Una pregunta de la app. Elige una respuesta.
Jev es un modelo de IA que no escribe: elige una opción o puntúa, con probabilidades.
Del mismo ticket quieres área, urgencia y frustración. ¿Cómo, con menos llamadas?
Miran el mismo texto y no dependen entre sí: van juntas. Si una necesitara la respuesta de otra para armarse, ahí serían dos llamadas.
Funciona, pero mandas el mismo ticket tres veces. Juntas dan lo mismo: cada pregunta se responde por separado.
En una llamada las respuestas no se pasan entre sí. Si de verdad necesitas el área para armar otra pregunta, son dos llamadas.
Es una API: mandas un pedido a POST /v1/decisions con model, input y questions. Puedes darle un name a cada pregunta para identificarla en la respuesta. Hay tres tipos, y un mail de soporte sirve de ejemplo.
¿Pide un reembolso? Es un predicate: devuelve una probability de 0 a 1 de que se cumpla.
¿A qué área va? Es un choice: elige uno de los valores que le das y devuelve choice, las probabilities de cada opción y una confidence.
¿Qué tan urgente es? Es un score: niveles ordenados desde 0, y devuelve score, el promedio de los niveles ponderado por sus probabilidades (puede caer entre dos), más probabilities por nivel y confidence.
Las tres van en el mismo pedido porque no dependen entre sí. Si una necesita la respuesta de otra, son pedidos separados. Las imágenes van dentro del pedido, como data URL en base64: no sirve un link http ni un file_id. Cómo leer los números está en probabilidad calibrada. Una pregunta también puede devolver refusal, sin decisión ni probabilidades.
Según OpenAI, la Decisions API es para sacar probabilidades, elegir entre opciones fijas o puntuar con una rúbrica. Si necesitas tu propio esquema JSON, por ejemplo para extraer campos o escribir una explicación, OpenAI indica Structured Outputs en la Responses API. Y si el modelo tiene que pedir una herramienta, function calling.
La diferencia de fondo: un LLM escribe, token a token. Acá no hay texto que leer, sólo valores que tu código usa para decidir qué hacer.
Al 8 de octubre de 2026, está en beta pública y sólo admite gpt-6-luna. Cuesta 0,10 USD por millón de tokens de entrada. No cobra los tokens de salida ni las lecturas o escrituras de caché, aunque hay recargos por región y por contexto largo. Para hacer la cuenta, mira el costo de la IA.
OpenAI dice que es unas 10 veces más rápida que la Responses API. La guía no detalla cómo midió esa comparación. Para clientes elegibles ofrece ZDR (cero retención de datos) y HIPAA, con residencia de datos en EE. UU. y Europa.
Su salida se parece a la de Jev, de TypeSafe AI: decisiones con probabilidades. TypeSafe llama System One a los modelos como Jev, que deciden en vez de escribir. Los nombres cambian: la pregunta de sí o no se llama Noul en Jev y predicate acá. Si pasas de uno al otro, vuelve a probar tus umbrales con tus datos.