OpenAI 新 API 只出选择题：agent 做决定，输出 token 免费

OpenAI 昨天（10 月 22 日）把 Decisions API 正式 GA 了。这是专门给 agent 工作流里“分类、路由、打分”这类确定性步骤准备的：不生成文本，只返回三类结构化答案——

1. 概率题：返回 0 到 1 的概率，比如“这张产品照片有没有可见破损”；
2. 选择题：从你给定的选项里选一个，附带每个选项的概率和置信度；
3. 打分题：按你定的 2 到 10 级标准打分，返回概率加权平均分（可以落在两级之间）。

调用端点是 POST /v1/decisions，模型是 gpt-6-luna。定价是这篇的重点：输入 0.10 美元/百万 token，缓存输入 0.01 美元，输出零收费。注意细则：缓存写入要收费，区域溢价和长上下文乘数照常。

官方称它比走 Responses API 快 10 倍（官方宣称，无独立基准）。OpenAI 还贴了几家早期客户的自报数字：Datadog 用它给 agent 生成的修复命令做风险评估，p95 快了 40 倍；Sierra 拿它做客服对话的下一步决策，280 毫秒内返回，成本降 90%；Ramp 说 AI 成本归因快了 4 倍、便宜 30%。这些都是客户自己报的数字，经 OpenAI 转述，精度打个折看。

为什么这事值得做 agent 的人关注：

agent 每一步“下一步干嘛”是个判断题，但以前的做法是让大模型写一段话、你再解析——又慢又贵，还经常解析失败。Decisions API 把“判断”变成一等公民：快、便宜、结构化。

实操建议：把你现有 workflow 里所有“分类/路由/打分”节点列出来，换成这个端点，是当下 ROI 最高的成本优化之一。记住输出免费不等于全免费，输入和缓存写入照收，prompt 前缀保持稳定多吃缓存。

另外提一句：gpt-6-luna 同步进了 Google Cloud Model Garden 的私测（官方口径，私测阶段），OpenAI 的模型开始往别家云上铺了。

（可信度：端点/模型/定价为官方口径；“快 10 倍”为官方宣称；客户数字为客户自报经官方转述）