OpenAI bringt sein Decision Model in breite Verfügbarkeit
OpenAI stellt sein Decision Model einem breiteren Publikum zur Verfügung. Der Markt für Entscheidungsmodelle wächst damit spürbar, der Wettkampf mit dem Pionier Jev nimmt Fahrt auf.
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OpenAI macht seinen Jev-Konkurrenten breit verfügbar, während der Wettbewerb um Entscheidungsmodelle zunimmt Tim Fernholz 12:00 Uhr PDT · 22. Oktober 2026 OpenAI hat sein Decisions API Modell erstmals allgemein für Nutzer verfügbar gemacht und tritt damit in den Markt für schnelle, günstige Intelligenz ein, der kürzlich TypeSafe, ein Startup eines ehemaligen Forschers des Frontier-Labors, zu einem Unternehmen mit 7,6 Milliarden Dollar Wert gemacht hat.
TypeSafes Jev Modell begründete eine Kategorie von Deep-Learning-Modellen, die als Super-Klassifikatoren agieren: Bei einer gegebenen Menge von Optionen können sie schnell Entscheidungen treffen und ein Konfidenzniveau für ihre Entscheidung angeben. Softwareentwickler fanden schnell heraus, dass diese Entscheidungs- oder System-One-Modelle LLMs in einer Vielzahl von Workflows ersetzen können, und zwar schneller und zu dramatisch niedrigeren Kosten.
Nikunj Handa, Produktverantwortlicher für OpenAI APIs, erzählte TechCrunch, dass seine Kollegen Jev gesehen und gesagt hätten: „Wow, wir haben wie eine Million Anwendungsfälle dafür.“ Handas Team machte sich sprintartig daran, eine eigene Version anzubieten: Statt ein eigens kalibriertes Entscheidungsmodell zu entwickeln, nahm das Team ChatGPT Luna und konfigurierte es um, um die Inferenz zu beschleunigen und die Kosten zu senken.
„Der große Durchbruch beim Decisions API war die Geschwindigkeit, die Dinge wurden von ein bis drei Sekunden auf 100, 120, 180 Millisekunden verkürzt“, sagte Handa. „In Zukunft könnten wir spezifisches Training durchführen, um unsere Modelle in diesen Bereichen noch besser zu machen. Aber im Moment ist es einfach das gute alte Luna, das die Arbeit erledigt.“
Angekündigt am Entwicklertag des Unternehmens am 29. September, wurde das Decisions API am Donnerstag für alle Kunden verfügbar. OpenAI fügte der öffentlichen Version neue Sprach- und Bildmodalitäten hinzu und sorgte durch eine geografische Verteilung seiner Inferenz-Ressourcen für geringere Latenz in Regionen rund um die Welt.
In ersten Tests mit Kunden wie Box, Datadog, Ramp und Speak ersetzten Ingenieure OpenAI LLMs durch die API mit höherem Durchsatz. Andrew Hsu, CTO bei Speak, das KI-Sprachtutoren entwickelt, sagte, das Decisions API habe es dem Unternehmen ermöglicht, die Zeit zwischen Aktionen von 1,4 Sekunden auf 0,13 Sekunden zu verkürzen. OpenAI nutzte das Produkt auch, um die Reaktionsfähigkeit seines Sprachassistenten Dots zu verbessern.
Dennoch ist unklar, was genau ein gutes Entscheidungsmodell ausmacht, abgesehen davon, dass „es für einen funktioniert“. Die Optimierung von Intelligenz, Kosten, Kalibrierung und Geschwindigkeit scheint je nach Workload unterschiedlich auszufallen. TypeSafe CEO Diogo Almeida misst Benchmarks kein Vertrauen bei und fordert die Leute auf, die Modelle in ihrer eigenen Arbeit zu testen, doch selbst TypeSafe hat letzte Woche eigene Ranglisten zusammen mit der Veröffentlichung seines neuesten Jev Modells veröffentlicht, das neue Funktionen wie Bildunterstützung und Smart-If-Anweisungen umfasst.
Öffentliche Benchmarks wie der AIM System One Index und der Artificial Analysis Decision Index bevorzugen tendenziell D1 Ultra, ein neues Entscheidungsmodell, das Liquid letzte Woche veröffentlicht hat, sowie Elephant-1 von Base Lab. Das neueste Jev Modell bleibt auf beiden Indizes wettbewerbsfähig, auf Platz sieben und drei, während OpenAI Decision Model auf Platz acht respektive vierzehn fällt. Allerdings sind TypeSafes Angebote vorerst die am häufigsten abgefragten auf OpenRouter.
Der unterhaltsamste Jev Benchmark ist jedoch JevMan, ein Benchmark, bei dem Entscheidungsmodelle PacMan spielen; das neueste Jev Modell führt diese Rangliste an. Felix Wunderlich, Chief Growth Officer bei Opper AI, das den Benchmark entwickelt hat, sagte, das klassische Spiel „sei ein interessanter Test wegen seines ununterbrochenen Stroms schneller, folgenschwerer Entscheidungen. An jeder Verzweigung muss das Modell innerhalb weniger hundert Millisekunden entscheiden, wohin es geht.“
Wo OpenAI womöglich fähigeres Modell einen Vorteil haben könnte, ist bei Multimodalität. Bei der Bildklassifikation „ist Luna extrem leistungsstark und zeigt bessere Kalibrierungen“, sagte Handa gegenüber TechCrunch, und fügte hinzu, dass OpenAI Kunden sich wünschen, dass das Decisions API auch flexibler beim Einsatz von Bildern als Ausgaben wird.
Handa sah auch durch weitere Geschwindigkeitssteigerungen neue Anwendungsfälle entstehen: „Können wir das auf etwa 60 Millisekunden bringen? Dann könnte man sich vorstellen, einen API Aufruf für jede einzelne Frame in einem Video zu machen.“
Da diese Angebote schneller und günstiger werden, können wir erwarten, dass sie ihrem Namensgeber Jev gerecht werden, einem Ökonomen, der erklärte, wie die effizientere Nutzung einer Ressource diese noch allgegenwärtiger macht. Oder, wie Handa es sieht, wird es eine wachsende „verrückte Menge von Anwendungsfällen“ geben, die sich bislang versteckt in aller Öffentlichkeit befanden, bis die Entscheidungsmodelle sie offenlegten.
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OpenAI makes its Jev competitor widely available as decision model competition heats up Tim Fernholz 12:00 PM PDT · October 22, 2026 OpenAI made its Decisions API model widely available to users for the first time, entering the market for fast, cheap intelligence that recently made TypeSafe, a startup founded by a former researcher at the frontier lab, a $7.6 billion company.
TypeSafe’s Jev model created a category for deep learning models that act as super classifiers: Given a set of options, they can quickly make choices and offer a confidence rating in their decision. Software developers quickly found that these decision or System One models could replace LLMs in a variety of workflows, operating more quickly and a at dramatically lower cost.
Nikunj Handa, the product lead for OpenAI’s APIs, told TechCrunch that his colleagues saw Jev and said “wow, we we have like a million use cases for this.” Handa’s team sprinted to offer their own version: Rather than building a specifically calibrated decision model, the team took ChatGPT Luna and reconfigured it to speed up the inference and lower the cost.
“The big unlock with Decisions API has been the speed, shrinking things from one to three seconds to 100, 120, 180 milliseconds,” Handa said. “In the future, we may sort of like have specific training to make our models like even better in these ways. But right now, it’s just plain old Luna that gets the job done.”
Announced at the company’s developer day on September 29, the Decisions API became available to all customers on Thursday. OpenAI added new voice and visual modalities to the public version, and worked to ensure lower latency in regions around the world by targeting its inference resources geographically.
In initial trials with customers like Box, Datadog, Ramp, and Speak, engineers used the API to replace OpenAI’s LLMs with higher throughput. Andrew Hsu, the CTO at Speak, which builds AI language tutors, said the Decisions API allowed the company to cut the time between actions from 1.4 seconds to.13 seconds. OpenAI also used the product to improve their Dots voice assistant’s responsiveness.
Still, it’s not clear exactly what makes a good decision model, other than “it works for you” — optimization across intelligence, cost, calibration, and speed seems to differ by workload. TypeSafe CEO Diogo Almeida distrusts benchmarks and urges people to trial the models in their own work, but even TypeSafe released its own rankings last week alongside the release of its latest Jev model, which includes new features including support for images and smart-if statements.
Public benchmarks like the AIM System One Index and the Artificial Analysis Decision Index tend to favor D1 Ultra, a new decision model that Liquid released last week, and Base Lab’s Elephant-1. The latest Jev model remains competitive on both indices, in seventh and third, with OpenAI’s Decision Model falling eighth and fourteenth, respectively. However, TypeSafe’s offerings are, for now, the most widely-queried on OpenRouter.
The most fun Jev benchmark, however, is JevMan, a benchmark where decision models play PacMan; the latest Jev model tops that ranking. Felix Wunderlich, the chief growth officer at Opper AI, which built the benchmark, said the classic game “is an interesting test because of its nonstop stream of quick, high-stakes decisions. At every junction the model must decide where to go in a few hundred milliseconds.”
Where OpenAI’s arguably more capable model may have an advantage is in multi-modality—for image classification, “Luna is extremely powerful and has been showing better calibrations,” Handa told TechCrunch, adding that OpenAI customers want the Decisions API to be more flexible about using images as outputs as well.
Handa also saw further increases in speed enabling new use cases: “Can we get this to something like you know 60 milliseconds, and then you could imagine like an API like call like for every single frame in like a video?”
As these offerings get faster and cheaper, we can expect them to live up to Jev’s namesake, an economist who explained how using a resource more efficiently makes it more ubiquitous. Or, as Handa sees it, there will be an expanding “crazy set of use cases” that were hiding in plain sight until the decision models revealed them.
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