# OpenAI libera Decisions API para classificar dados e encaminhar solicitações

Serviço baseado no GPT-6 Luna saiu do beta em 22 de outubro e passou a aceitar até 400 perguntas por requisição.

Autoria: Equipe Nextags
Publicado: 2026-10-23T09:17:11.865Z
Revisado: 2026-10-23T09:17:11.865Z
URL canônica: https://nextags.com.br/news/openai-decisions-api-classificar-dados-encaminhar-solicitacoes/

A OpenAI anunciou em 22 de outubro de 2026 a disponibilidade geral da Decisions API, serviço baseado no GPT-6 Luna para responder perguntas com alternativas delimitadas. A proposta é apoiar etapas como classificar uma entrada, encaminhar uma solicitação ou selecionar a próxima ação de uma aplicação. [Fonte: anúncio da OpenAI](https://openai.com/index/decisions-api/).

O limite passou de 200 perguntas no beta para 400 por requisição. Entre as novidades estão cache para reutilizar contexto, dados em JSON como entrada e imagens nas instruções de cada pergunta. A empresa também destacou integração nativa com o GPT-Live para experiências de voz.

Segundo a OpenAI, o serviço pode ser até dez vezes mais rápido que usar o GPT-6 Luna pela Responses API. O número é uma comparação divulgada pela fornecedora, não uma medição independente da Nextags. O changelog oficial registra a passagem à disponibilidade geral na mesma data. [Fonte: registro de atualização](https://developers.openai.com/api/docs/changelog).

## Respostas delimitadas e execução pela aplicação

A documentação apresenta três formatos de resposta. Um estima a probabilidade de uma condição ser verdadeira; outro escolhe uma alternativa previamente fornecida; e o terceiro atribui uma pontuação com base em níveis ordenados e critérios definidos pela equipe. [Fonte: documentação oficial](https://developers.openai.com/api/docs/guides/decisions).

O modelo retorna essas respostas, enquanto o software que integra a API executa as ações correspondentes. Chamadas de ferramentas presentes no contexto servem como evidência; a Decisions API não executa essas ferramentas por conta própria.

A orientação técnica é testar exemplos rotulados da aplicação e escolher limites de encaminhamento conforme o custo de falsos positivos e falsos negativos. Esse cuidado ajuda a definir quando um resultado segue automaticamente e quando precisa de revisão.

O preço informado para entrada sem cache é de US$ 0,10 por milhão de tokens, sem cobrança de tokens de saída. Leituras de cache têm desconto e gravações são cobradas. Processamento regional e contextos longos podem acrescentar custos, conforme a tabela aplicável.

## Onde isso entra nas rotinas de trabalho

Para equipes de atendimento e operações de marketing, uma classificação pode fazer parte de um processo maior que envolve pessoas, sistemas e regras de negócio. A avaliação de uma integração precisa considerar esse percurso completo: de onde vêm os dados, quem recebe a solicitação e como a equipe acompanha o resultado.

Registrar o motivo de um encaminhamento e manter critérios consistentes entre categorias pode facilitar a revisão de casos. Essas decisões de processo continuam relevantes ao comparar o custo da API com o custo operacional do fluxo.

## Fontes
- [OpenAI — anúncio da disponibilidade geral,22/10/2026](https://openai.com/index/decisions-api/)
- [OpenAI — guia oficial Decisions API](https://developers.openai.com/api/docs/guides/decisions)
- [OpenAI — changelog,22/10/2026](https://developers.openai.com/api/docs/changelog)
- [Fotografia — TechCrunch Disrupt NY2014-Day1,BrianAch/GettyImagesparaTechCrunch,©2014GettyImages](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:TechCrunch_Disrupt_NY_2014_-_Day_1_-_001_(13928729690).jpg)
- [Original da fotografia — 487908877AP00005_TechCrunch (TechCrunch/Flickr)](https://www.flickr.com/photos/techcrunch/13928729690/)
- [Licença da fotografia — CC BY2.0](https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/)