Introduzione e contesto di lancio

Il 22 ottobre 2026 OpenAI ha annunciato la disponibilità generale della Decisions API, uscendo dalla fase beta pubblica. L’endpoint, basato sul modello GPT‑6 Luna, è offerto al prezzo di 0,10 $ per milione di token di input, consentendo alle applicazioni di ottenere risposte circoscritte e tipizzate per classificare contenuti, instradare richieste e stabilire priorità operative.

Secondo l’azienda, l’API concentra l’intelligenza di Luna su domande con risposte limitate, permettendo decisioni quasi in tempo reale su testo, immagini e input strutturati. OpenAI afferma che le risposte vengono generate fino a 10 volte più velocemente rispetto all’interrogazione di GPT‑6 Luna tramite la tradizionale Responses API.

Presentazione di GPT‑6 Luna e GPT‑6 Sol

Il 22 settembre 2026 OpenAI ha presentato la coppia di modelli GPT‑6 Luna e GPT‑6 Sol. Luna è stato introdotto con un costo di 0,10 $ per milione di token di input e 0,50 $ per milione di token di output, mentre Sol ha mantenuto gli stessi prezzi. Entrambi i modelli hanno visto una riduzione del 50 % rispetto ai prezzi promozionali di GPT‑5.6, rappresentando un significativo passo avanti in termini di efficienza dei costi.

OpenAI descrive GPT‑6 Astra come il suo modello più avanzato, ma per l’API Decisions i due modelli sono disponibili con i nomi tecnici gpt-6-sol e gpt-6-luna.

Come funziona Decisions API

Le richieste vengono inviate al percorso POST /v1/decisions. Al momento, la documentazione indica che gpt-6-luna è l’unico modello supportato. Ogni chiamata contiene un input condiviso – una stringa di testo o un array ordinato di messaggi, chiamate a strumenti e relativi output – e può includere da 1 a 400 domande.

La risposta restituisce un array answers con il nome assegnato dallo sviluppatore a ciascuna domanda. L’API supporta tre tipologie di domande:

    • Domanda predicativa: restituisce una probabilità compresa tra 0 e 1 che una condizione sia vera (es. presenza di danni visibili in una foto di prodotto).
    • Domanda a scelta: seleziona una delle opzioni predefinite dallo sviluppatore, fornendo la probabilità di ciascuna opzione e un valore di confidenza.
    • Domanda con punteggio: valuta un input rispetto a una scala ordinata di livelli da due a dieci, restituendo la media ponderata degli indici dei livelli; il punteggio finale può collocarsi tra due livelli.

Gestione di input strutturati e multimediali

Gli sviluppatori possono passare dati strutturati tramite la chiave input_json all’interno di un messaggio utente. Le immagini possono essere fornite in tre modi:

    • URL di dati base64 incorporati.
    • URL HTTP.
    • URL HTTPS pubblicamente accessibili.

Poiché è possibile includere la cronologia della conversazione, l’API può valutare una richiesta nel suo contesto, tenendo conto di chiamate a funzioni personalizzate e dei relativi output. Tuttavia, file, audio e riferimenti a elementi non sono supportati, né l’endpoint accetta input file_id.

Per decisioni dipendenti da risposte precedenti, la documentazione consiglia di inviare richieste separate. In alternativa, è possibile utilizzare Structured Outputs o le chiamate a funzioni della Responses API quando è necessario un oggetto JSON personalizzato o l’attivazione di uno strumento.

Novità introdotte dopo la beta pubblica

Dopo la fase beta, OpenAI ha aggiunto diverse funzionalità:

    • Integrazione nativa con GPT‑Live, che consente decisioni in tempo reale su flussi di trascrizione vocale.
    • Memorizzazione nella cache dei prompt per contesti riutilizzati, con sconti sul prezzo di lettura dalla cache.
    • Residenza dell’inferenza negli Stati Uniti, nell’UE e in più regioni asiatiche.
    • Supporto per input JSON nativi, immagini nelle istruzioni delle domande e fino a 400 domande per richiesta (doppio rispetto al limite precedente).

La documentazione elenca inoltre:

    • Input di immagini tramite HTTP/HTTPS.
    • Valutazione della cronologia delle conversazioni con chiamate a strumenti e relativi output.
    • Report sull’utilizzo dell’organizzazione.
    • Supporto a Private Link per connessioni di rete private.

L’endpoint per il monitoraggio è GET /v1/organization/usage/decisions, che richiede una chiave API amministrativa con il permesso api.usage.read. I dati restituiti includono token consumati, numero di richieste e filtri per progetto, chiave API o modello.

Cache dei prompt e ottimizzazioni di costo

Con la cache dei prompt, le richieste ripetute possono riutilizzare un prefisso condiviso di almeno 1.024 token, beneficiando di un prezzo ridotto per la lettura dalla cache. Il contenuto delle singole domande, comprese le immagini specifiche, rimane fuori dal prefisso riutilizzabile. Per impostazione predefinita, l’API inserisce un’interruzione implicita della cache alla fine dell’input condiviso; gli sviluppatori possono controllare il riutilizzo fornendo un promptcachekey o definendo punti di interruzione espliciti.

Integrazione GPT‑Live per applicazioni vocali

Grazie a GPT‑Live, un’applicazione vocale può effettuare decisioni non appena arrivano le trascrizioni dell’input o dell’output. Live genera un evento decisionale su cui l’applicazione può reagire. OpenAI fornisce una configurazione di esempio in session.triggers che seleziona l’espressione facciale di un avatar in base agli aggiornamenti della trascrizione. Un caso d’uso descritto è un agente del servizio clienti che decide, in tempo reale, se porre una domanda di chiarimento, instradare la richiesta o segnalare un problema a un livello superiore.

Utilizzi dichiarati e prime valutazioni

OpenAI indica che i propri team interni hanno già integrato la Decisions API nei flussi di lavoro di prodotto e aziendali:

    • Il team dots la usa per ridurre i tempi di risposta e migliorare l’interattività.
    • Il team Personal Finance la utilizza per categorizzare le descrizioni delle transazioni.
    • Il team Communications la impiega per classificare la copertura mediatica per tema e valutare se rafforza o mette in discussione narrazioni chiave, individuando contenuti da esaminare più approfonditamente.

I clienti citati nell’annuncio hanno riportato miglioramenti significativi in velocità e costi:

    • Biswaroop Palit, vicepresidente della gestione dei prodotti per piattaforme e integrazioni di Box, ha dichiarato che, abbinata a Box Extract, la Decisions API ha permesso di selezionare percorsi circa 5 volte più velocemente in 30 casi relativi a certificati assicurativi, mantenendo la stessa precisione della Responses API e inviando ai revisori solo i casi a bassa affidabilità.
    • AJ Stuyvenberg, ingegnere senior di Datadog, ha osservato una latenza p95 40 volte inferiore rispetto ai modelli di frontiera disponibili, con precisione comparabile, per valutare il rischio dei comandi rshell generati dagli agenti prima della loro esecuzione.
    • René Sultan, ingegnere di ricerca di Ramp, ha affermato che l’API ha consentito di attribuire i costi dell’IA alle attività sottostanti 4 volte più velocemente e con costi inferiori del 30 % rispetto a GPT‑6 Luna, senza sacrificare la precisione.
    • Ajeet Grewal, ingegnere di Sierra, ha segnalato che la Decisions API sceglie l’azione successiva in alcune fasi dell’orchestrazione di Sierra durante conversazioni in tempo reale con i clienti, con latenza p95 inferiore a 280 ms: circa 3 volte più veloce e con un costo per chiamata inferiore del 90 % rispetto al precedente approccio, senza peggiorare i risultati per i clienti.
    • Andrew Hsu, CTO di Speak, ha confermato che, nei test interni, l’integrazione della Decisions API in GPT‑Live ha ridotto di oltre il 90 % il tempo necessario per l’azione successiva, passando da 1,4 s a 0,13 s.

Prezzi, controlli sui dati e considerazioni finali

Il modello di pricing della Decisions API è semplice: 0,10 $ per milione di token di input, senza costi aggiuntivi per l’output, poiché l’endpoint restituisce risposte tipizzate di dimensioni ridotte. OpenAI offre anche sconti per l’utilizzo della cache dei prompt, riducendo ulteriormente il costo per le richieste con prefissi riutilizzabili.

Per quanto riguarda la privacy e la sicurezza, OpenAI garantisce che tutti i dati inviati all’endpoint siano trattati in conformità con le politiche di conservazione e crittografia standard dell’azienda. Gli sviluppatori possono monitorare l’utilizzo a livello di organizzazione tramite l’endpoint di report, impostare limiti di spesa e configurare Private Link per mantenere il traffico all’interno di reti private.

In conclusione, la Decisions API rappresenta una svolta per le applicazioni che richiedono decisioni rapide e a basso costo su input testuali, visivi e strutturati. Con la combinazione di velocità, tipizzazione delle risposte e nuove funzionalità come GPT‑Live e la cache dei prompt, OpenAI si posiziona come fornitore chiave per scenari di automazione decisionale in tempo reale, dal servizio clienti alla finanza, passando per il monitoraggio dei contenuti mediatici.