A Decisions API é um endpoint da OpenAI que não escreve texto: você dá um texto, ou texto e imagens, e perguntas com tipo, e ela devolve decisões com probabilidades. Pode dizer se uma condição se cumpre, escolher entre opções que você dá ou pontuar contra níveis.
Uma pergunta do app. Escolha uma resposta.
O Jev é um modelo de IA que não escreve: escolhe uma opção ou dá uma nota, com probabilidades.
Do mesmo ticket você quer área, urgência e frustração. Como, com menos chamadas?
Olham o mesmo texto e não dependem uma da outra: vão juntas. Se uma precisasse da resposta de outra para ser montada, aí seriam duas chamadas.
Funciona, mas você manda o mesmo ticket três vezes. Juntas dão o mesmo resultado: cada pergunta é respondida separadamente.
Numa chamada, as respostas não passam de uma pergunta para outra. Se você precisa mesmo da área para montar outra pergunta, são duas chamadas.
É uma API: você manda um pedido para POST /v1/decisions com model, input e questions. Você pode dar um name a cada pergunta para identificá-la na resposta. São três tipos, e um e-mail de suporte serve de exemplo.
Pede reembolso? É um predicate: devolve uma probability de 0 a 1 de que se cumpra.
Para qual área vai? É um choice: escolhe um dos valores que você dá e devolve choice, as probabilities de cada opção e uma confidence.
Quão urgente é? É um score: níveis ordenados desde 0, e devolve score, a média dos níveis ponderada pelas probabilidades (pode cair entre dois), mais probabilities por nível e confidence.
As três vão no mesmo pedido porque não dependem uma da outra. Se uma precisa da resposta de outra, são pedidos separados. As imagens vão dentro do pedido, como data URL em base64: não serve um link http nem um file_id. Como ler os números está em probabilidade calibrada. Uma pergunta também pode retornar refusal, sem decisão nem probabilidades.
Segundo a OpenAI, a Decisions API é para obter probabilidades, escolher entre opções fixas ou pontuar com uma rubrica. Se você precisa do seu próprio esquema JSON, por exemplo para extrair campos ou escrever uma explicação, a OpenAI indica Structured Outputs na Responses API. E se o modelo precisa pedir uma ferramenta, function calling.
A diferença de fundo: um LLM escreve, token a token. Aqui não há texto para ler, só valores que seu código usa para decidir o que fazer.
Em 8 de outubro de 2026, está em beta pública e só aceita gpt-6-luna. Custa USD 0,10 por milhão de tokens de entrada. Não cobra os tokens de saída nem as leituras ou escritas de cache, embora haja acréscimos por região e por contexto longo. Para fazer a conta, veja o custo da IA.
A OpenAI diz que é umas 10 vezes mais rápida que a Responses API. O guia não explica como essa comparação foi medida. Para clientes elegíveis oferece ZDR (retenção zero de dados) e HIPAA, com residência de dados nos EUA e na Europa.
Sua saída se parece com a do Jev, da TypeSafe AI: decisões com probabilidades. A TypeSafe chama de System One os modelos como o Jev, que decidem em vez de escrever. Os nomes mudam: a pergunta de sim ou não se chama Noul no Jev e predicate aqui. Se você trocar de um para o outro, teste de novo seus limites com seus dados.