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Inteligência Artificial

OpenAI lança Decisions API: IA pode tomar decisões específicas até 10 vezes mais rápido

A nova API devolve respostas tipadas — probabilidades, escolhas e notas — em vez de texto livre. Entenda o que foi anunciado, como funciona e quando faz sentido adotá-la.

Por Wagner Fernando
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Diagrama de fluxo de decisão: uma entrada passa por perguntas definidas e resulta em uma saída estruturada.
Ilustração criada para o Blog Wagner Fernando.

A OpenAI tornou a Decisions API disponível para todos os desenvolvedores em 22 de outubro de 2026. A proposta é atender um tipo específico de tarefa: quando a aplicação não precisa de um texto, e sim de uma decisão objetiva — classificar um conteúdo, encaminhar uma solicitação ou escolher a próxima ação de um agente. Segundo a documentação oficial, as respostas chegam cerca de 10 vezes mais rápido do que pela Responses API.

O que foi anunciado

Pelos registros públicos, a Decisions API passou por três etapas:

  • Anúncio: apresentada no DevDay da OpenAI, em 29 de setembro de 2026, inicialmente em prévia limitada.
  • Beta público: aberta a todos os desenvolvedores em 6 de outubro de 2026.
  • Disponibilidade geral: saiu do beta em 22 de outubro de 2026, com novos recursos.

A API funciona com o modelo gpt-6-luna, o único suportado no momento. De acordo com o comunicado de lançamento geral, ela permite que aplicações e agentes classifiquem textos e imagens, avaliem entradas e determinem o próximo passo sem gerar uma resposta completa do modelo.

Como funciona na prática

Segundo a documentação, as requisições são enviadas para POST /v1/decisions (nos SDKs de JavaScript e Python, pelo método client.decisions.create). Cada requisição tem três partes: o modelo, a entrada com as evidências compartilhadas e a lista de perguntas.

Entrada e perguntas

A entrada pode ser um texto ou uma sequência de mensagens, chamadas de ferramentas e resultados. A API aceita texto, imagens e, desde o lançamento geral, dados em JSON. Cada pergunta tem um tipo, um nome e instruções — e cada requisição pode conter de 1 a 400 perguntas.

Os três tipos de resposta

  • Predicado: devolve a probabilidade, de 0 a 1, de que uma condição seja verdadeira.
  • Escolha: devolve uma das opções fornecidas, acompanhada das probabilidades e de um grau de confiança. É indicada para categorias sem ordem.
  • Nota: devolve uma pontuação em uma escala de níveis ordenados (de 2 a 10 níveis).

A resposta traz uma lista de respostas identificadas pelo nome de cada pergunta, o que facilita o uso direto pelo sistema, sem interpretar texto livre.

Exemplo de uso

O trecho abaixo ilustra a estrutura descrita na documentação para encaminhar um chamado de atendimento. Ele é simplificado: confira a sintaxe exata e o formato das opções no guia oficial antes de usar em produção.

javascript
// Exemplo ilustrativo: estrutura baseada na documentação oficial
const decisao = await client.decisions.create({
  model: "gpt-6-luna",
  input: chamado.descricao,
  questions: [
    {
      type: "choice",
      name: "setor",
      instructions: "Qual setor deve atender este chamado?",
      choices: ["suporte", "financeiro", "comercial"],
    },
  ],
});

const setor = decisao.answers.find((a) => a.name === "setor");
encaminhar(chamado, setor.choice);

Desempenho e custo anunciados

Velocidade

A documentação descreve a API como cerca de 10 vezes mais rápida do que a Responses API. No anúncio do beta, a comparação foi feita com o próprio GPT-6 Luna usado pela Responses API. Em reportagem do TechCrunch, Nikunj Handa, da OpenAI, afirmou que não se trata de um modelo treinado do zero, e sim do Luna reconfigurado para acelerar a inferência e reduzir custos, com decisões caindo de um a três segundos para algo entre 100 e 180 milissegundos. A mesma reportagem cita a Speak, uma das empresas que testaram a API, relatando redução do tempo entre ações de 1,4 segundo para 0,13 segundo.

Esses números são declarações da empresa e de clientes. Até a publicação deste artigo, não encontramos medições independentes publicadas.

Preço

  • Entrada sem cache: US$ 0,10 por milhão de tokens.
  • Entrada em cache: US$ 0,01 por milhão de tokens.
  • Saída: não é cobrada.

A documentação também informa que gravações no cache são cobradas, que se aplicam adicionais de processamento regional e multiplicadores para contextos longos, e que o cache de prompt exige um prefixo compartilhado de pelo menos 1.024 tokens. Os valores completos estão na página de preços da OpenAI.

Novidades do lançamento geral

  • Integração nativa com o GPT-Live para aplicações de voz.
  • Cache de prompt para reaproveitar entradas compartilhadas.
  • Entradas nativas em JSON.
  • Imagens nas instruções de cada pergunta, para comparar várias imagens com uma referência.
  • Até 400 perguntas por requisição, o dobro do limite do beta.

Quando faz sentido usar

Esta seção e a seguinte trazem a análise do autor, com base nas capacidades documentadas.

A Decisions API parece mais indicada para fluxos com opções conhecidas e alto volume, em que a latência pesa na experiência ou no custo:

  • Triagem de chamados e solicitações de atendimento.
  • Encaminhamento de pedidos dentro de regras conhecidas.
  • Classificação de documentos, leads, mensagens ou imagens por categoria.
  • Escolha da próxima ação de um agente de IA entre ferramentas definidas.

Em tarefas que exigem explicação detalhada, argumentação ou texto original, a geração tradicional continua sendo a abordagem adequada. A própria API não aceita, por exemplo, arquivos e áudio como entrada.

Pontos de atenção

  • Valide com seus dados. O ganho de velocidade anunciado não garante a mesma qualidade de decisão no seu caso. Compare os resultados com o processo atual usando um conjunto de exemplos reais antes de ampliar o uso.
  • Observe a calibração. A API devolve probabilidades e grau de confiança. Relatos na comunidade de desenvolvedores divergem sobre o quanto esses valores refletem a incerteza real, então vale medir no seu contexto.
  • Calcule o custo completo. Além do preço por token de entrada, considere gravações em cache, adicionais regionais e o tamanho das entradas.
  • Mantenha supervisão humana. Defina quais casos passam por revisão, registre as decisões tomadas e acompanhe a qualidade ao longo do tempo.

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