OpenAI Decisions API 是什么？分类、评分与 API 计费说明
了解 Decisions API 的三种结果类型、反馈分类的试用方法，以及与 ChatGPT Plus、Pro 和 Codex 点数的计费区别；说明基础输入价格与使用边界。
OpenAI Decisions API 用于让应用快速回答范围明确的问题，例如把一条反馈分到哪个类别、判断图片是否符合条件，或给问题的严重程度评分。它基于 GPT-6 Luna，接收文字、图片或结构化输入，再返回程序可以继续处理的结果。
OpenAI 在 2026 年 10 月 22 日宣布它正式开放（GA）；此前已有公开测试版，因此这次是从测试走向正式可用，并非首次推出。官方公告
适合处理什么问题
可以先问自己：这个任务的答案，能否提前限定为真假概率、几个选项或一组评分等级？ 能，才适合考虑 Decisions API。
| 结果类型 | 解决的问题 | 本文设计的场景示例 |
|---|---|---|
predicate | 估计某个条件成立的概率，范围为 0–1 | 一张活动海报是否包含活动日期 |
choice | 从你提供的选项中选择一个 | 将反馈归为功能建议、使用故障或其他 |
score | 按预设的有序等级评分 | 按影响范围评估一个界面问题的严重程度 |
这些例子是需求设计示例，未在本次实际调用。尤其要注意，score 是等级索引的概率加权平均值，可能落在两个等级之间；如果必须返回一个明确类别，应使用 choice。结果类型说明
从一项反馈分类开始试用
可以通过官方公告中的 Decisions Playground入口试用，或按开发指南在自己的程序中接入。先确认 API 账户与账单状态，再进行调用。
以一个产品反馈收件箱为例，建议先做四件事：
- 写清要决定的事情。 例如“这条反馈应进入哪个处理队列”，不要同时要求分类、写回复和执行修改。
- 划清选项边界。
feature_request表示用户提出尚未提供的能力；bug_report表示已有功能发生故障；other收纳信息不足或不属于前两类的内容。 - 准备能检查对错的样本。 除了明确案例，也放入“希望增加导出功能”和“原来能导出，现在失败”等容易混淆的反馈，事先标好预期结果。
- 比较结果，再决定如何接入。 先让它建议分类，由人检查；记录误分类、拒绝回答和无法判断的情况，再决定哪些结果可以自动进入处理队列。
choice 会返回选项、概率信息和 confidence。这些数值适合辅助设定复核规则，但不能直接当作你自己数据上的准确率。官方建议用带标签的实际样本确定阈值；没有做过评估，就不应承诺“超过某个数值一定正确”。
与普通模型调用有什么区别
Decisions 适合回答已经定义好范围的判断题。需要生成一段说明、提取多个字段并遵循自定义 JSON 结构时，可以查看 Responses API 的 Structured Outputs；需要模型提出带参数的工具调用时，则查看 function calling。官方选择建议
例如，“这条反馈属于哪一类”可以交给 Decisions；“根据反馈修改应用并测试”还需要执行工具和完整工作流程。得到一个分类结果，不代表相关任务已经执行完成。
怎样收费，Plus 或 Pro 包含吗
截至 2026 年 10 月 23 日，官方开发指南列出的基础价格为：使用 gpt-6-luna 调用 /v1/decisions，未缓存输入每百万 token 0.10 美元，不收输出 token 费用。这不是每百万次请求的价格，也不能套用到所有 GPT-6 Luna 调用。
缓存读取与写入、长上下文和区域处理可能改变实际费用，预算应按当前Decisions 定价说明及 API 价格表核对。只看基础输入单价，无法算出一套应用的完整成本。
ChatGPT Plus、Pro 订阅与 API 使用分开计费。 OpenAI 的账单说明要求在 API 平台单独管理付款和用量。因此，已有 ChatGPT 会员并不表示上述调用已包含在会员费中；也不要把 Codex 点数当作 API 余额。相关区别可阅读ChatGPT 订阅、Codex Credits 与 API Key。
接入前，先确认自己的目标
如果只是个人偶尔整理几条反馈，先用现有工具完成任务，再判断是否值得开发接口。需要反复处理相同类型的数据时，可以拿一小批代表性样本评估 Decisions，关注分类是否有用、边界案例如何处理，以及实际延迟和花费。
本文于 2026 年 10 月 23 日依据 OpenAI 官方公告、开发指南及账单文档整理，未进行付费 API 调用、速度对比或准确率实测。文中的分类方案属于使用建议，实际可用性与费用以 API 账户及当前官方文档为准。