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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.

Sam Altman durante o TechCrunch Disrupt NY 2014, em Nova York
Sam Altman no TechCrunch Disrupt NY 2014, em Nova York, em 5/5/2014. Foto: Brian Ach/Getty Images para TechCrunch, © 2014 Getty Images, CC BY 2.0. Recorte, redimensionamento e conversão para WebP.

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.

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.

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.

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 e referências

As informações foram verificadas nas fontes abaixo. Novos fatos podem atualizar esta notícia.

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