OpenAIs Decisions API liefert urteile statt Textwüsten
Die seit dem 6. Oktober 2026 in öffentlicher Beta verfügbare Decisions API erzeugt keinen Text. Stattdessen gibt sie ein typisiertes Urteil zurück, etwa eine Wahrscheinlichkeit, sodass Entwickler keine Antworten mehr per Regex aus generierten Absätzen herausparsen müssen.
Veröffentlicht am 16. Oktober • Zuerst erschienen auf neuraitool.com
Die meisten KI-APIs antworten in Worten. Man stellt eine Frage, das Modell schreibt einen Absatz, und der Code extrahiert die eigentliche Antwort mit einem Regex und einem Gebet.
Die Decisions API von OpenAI, seit dem 6. Oktober 2026 in der öffentlichen Beta, überspringt diesen Schritt vollständig. Sie erzeugt keinen Text. Sie liefert ein typisiertes Urteil: eine Wahrscheinlichkeit, eine Auswahl aus einer selbst definierten Liste oder einen Score anhand einer selbst definierten Rubrik.
Predicate: eine Bedingung, eine Wahrscheinlichkeit von 0 bis 1. OpenAIs Beispiel prüft ein Produktfoto auf Schäden und liefert 0.92 zurück, der eigene Code vergleicht diesen Wert mit einem Schwellenwert.
Choice: eine Auswahl aus einer festen Liste. Die Beschwerde "Mir wurde doppelt berechnet" wird mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.95 und einer Konfidenz von 0.93 an die Abrechnungsabteilung weitergeleitet. Ein "other"-Fallback sollte ergänzt werden, damit nicht abgedeckte Fälle in einer Prüfwarteschlange landen.
Score: eine Bewertung anhand geordneter Stufen. Der Schweregrad eines Bugs über Cosmetic (0), Workaround available (1), Fully blocked (2) mit den Wahrscheinlichkeiten 0.1, 0.7 und 0.2 ergibt einen Score von 1.1, also einen Wert zwischen den Stufen.
Eine Wahrscheinlichkeit unterstützt eine Richtlinie: automatisch freigeben oberhalb von 0.9, eskalieren zwischen 0.6 und 0.9, an einen Menschen übergeben unterhalb von 0.6. Ein bloßes Label erlaubt das nicht. Structured Outputs garantiert die Form einer Antwort; Decisions verrät, wie sicher sich das Modell ist.
0.10 Dollar pro 1 Million Eingabe-Tokens mit gpt-6-luna und keine Ausgabegebühren, da es keine Ausgabe-Tokens gibt. Die Klassifizierung einer Support-Nachricht mit 500 Tokens kostet etwa 0.00005 Dollar.
Nur in der Beta verfügbar, nur ein Modell, kein veröffentlichter Benchmark für die behauptete zehnfache Geschwindigkeit, die Wahrscheinlichkeiten sind Schätzungen (Schwellenwerte sollten anhand eigener gelabelter Daten kalibriert werden), Bilder müssen als Inline-Base64 übergeben werden, und keine Verkettung möglich, da abhängige Entscheidungen separate Anfragen erfordern.
Wer heute in seiner Anwendung Ja-oder-Nein-Fragen an ein Sprachmodell richtet, sollte noch diese Woche einen Prototypen bauen. Wer Erklärungen oder individuelle JSON-Formate benötigt, bleibt beim Responses API.
Die vollständige Analyse mit einem Ticket-Routing-Beispiel, einem Vergleich von Decisions, Structured Outputs und function calling sowie den Vor- und Nachteilen gibt es auf NeurAITool zu lesen: https://www.neuraitool.com/2026/10/openai-decisions-api-answers-in.html
Automatisch übersetzt. Das Original auf Englisch ist unten aufklappbar.
Original (Englisch) anzeigen
Posted on Oct 16 • Originally published at neuraitool.com
Most AI APIs answer in words. You ask a question, the model writes a paragraph, and your code extracts the actual answer with a regex and a prayer.
OpenAI's Decisions API, in public beta since October 6, 2026, skips that step entirely. It generates no text. It returns a typed verdict: a probability, a choice from a list you define, or a score against a rubric you define.
Predicate: one condition, one probability from 0 to 1. OpenAI's example inspects a product photo for damage and returns 0.92 — your code compares it against a threshold.
Choice: pick one from a fixed list. The complaint "I was charged twice" routes to billing with 0.95 probability and 0.93 confidence. Include an "other" fallback so uncovered cases land in a review queue.
Score: rate against ordered levels. Bug severity across Cosmetic (0), Workaround available (1), Fully blocked (2) with probabilities 0.1, 0.7, 0.2 returns a score of 1.1 — between levels.
A probability supports a policy: auto-approve above 0.9, escalate between 0.6 and 0.9, hand to a human below 0.6. A bare label does not. Structured Outputs guarantees the shape of an answer; Decisions tells you how sure the model is.
$0.10 per 1 million input tokens with gpt-6-luna, and zero output charges — there are no output tokens. Classifying a 500-token support message costs about $0.00005.
Beta-only, one model, no published benchmark for the claimed 10x speed, probabilities are estimates (calibrate thresholds on your own labeled data), images must be inline base64, and no chaining — dependent decisions need separate requests.
If your app asks a language model yes-or-no questions today, prototype this week. If it needs explanations or custom JSON shapes, the Responses API stays home.
Read the full breakdown — ticket-routing example, Decisions vs Structured Outputs vs function calling, pros and cons — on NeurAITool: https://www.neuraitool.com/2026/10/openai-decisions-api-answers-in.html