OpenAIのDecisions APIがパブリックベータに — その価格はローンチ報道が推測したものとは違う

ベンダーがDevDayでDecisions APIを披露してから8日後、それは招待されなければ使えないものではなくなった。このエンドポイントは2026年10月6日に公開ベータへ移行し、ドキュメントページ、Playgroundへのリンク、そしてこのサービス初の公表価格が同時に登場した。そのリリースで、ほかより重要な詳細が2つある。1つ目は、GPT-6 Lunaがこのエンドポイントが受け付ける唯一のモデルだということ——つまり、APIの能力とその上限は、今のところ同じものだ。2つ目は、私たちのものも含め、ほぼ誰もが行ったローンチ当日の計算が、訂正する価値のある形で間違っていたということだ。最初の報道群は、Lunaのトークン料金表を指して呼び出しごとのコストを推測したが、その推測は割引を5分の1に過小評価していることが判明した。

以下はすべて憶測ではない。今日、OpenAI自身の開発者ドキュメントで読むことができる——それこそが今回の変化だ。9月30日には、このエンドポイントについてのドキュメントページはOpenAIのドキュメントのどこにもなく、変更履歴の項目も、料金も、明記されたリクエスト形式もなかった。今ではその4つすべてが存在する。

正確には、何がリリースされましたか

ベータ版は専用のエンドポイントです — POST /v1/decisions — であり、比較対象となっている Responses API のモードではありません。リクエストには3つのフィールドが含まれます：

• モデル — 現在は gpt-6-luna のみで、他には何もありません
• 入力 — 共有されるエビデンス: テキスト文字列、またはテキストと画像を含むユーザーメッセージ
• 質問 — 1つ以上の質問で、それぞれにタイプ、指示、および許可されたオプション（存在する場合）が含まれます

レスポンスは回答配列です。質問ごとに1つのエントリがあり、キーは名前であり、それぞれに付けたものです。これが契約のすべてであり、興味深いエンジニアリングは配管ではなく3つの質問タイプにあります。

• predicate — 確率を0から1の範囲で返します。指定された条件が成立するかどうかを示す確率です。「この商品写真に目に見える損傷はありますか？」という例では、ドキュメントの例で0.92が返され、自分で選んだしきい値と比較するよう指示されています。
• choice — 自分で指定した集合から1つの値を返します。さらに、すべての選択肢にわたる確率分布と、独立したconfidenceフィールドも返します。ドキュメントの例では、請求に関する苦情をbillingに0.95で振り分けます。
• score — 順序付けられたレベルにわたる確率加重平均を返します。3つの重大度レベル — 外観のみ、回避策あり、完全にブロック — を渡し、確率0.1、0.7、0.2を与えると、スコア1.1が返ります。これは意図的に2つのレベルの間に位置し、どちらか一方にスナップすることはありません。

価格は当然の予想よりも低く、課金の形も異なっている。

これが訂正です。Decisions API が限定プレビュー中だったとき、正直な立場としては価格は存在せず、それを提示している人は推測していた、というものでした。自然な推測は Luna のトークン料金、つまり入力100万トークンあたり $0.10、出力100万トークンあたり $0.50 でした。しかし、エンドポイントの課金方法はそうではありません。

ドキュメントに記載されているレートは、/v1/decisionsとgpt-6-lunaを組み合わせた場合、入力トークン100万個あたり0.10ドルです。そのうえ、出力に対する課金は一切なく、キャッシュ読み取りやキャッシュ書き込みの課金もありません。支払うのは、送信する証拠に対してであり、返ってくる答えに対してではありません。モデル自身の料金表——出力は入力価格の5倍、キャッシュ読み取りはその10分の1——と照らし合わせると、これは実質的に異なるコストプロファイルであり、このエンドポイントが狙っているまさにそのワークロード、つまり入力が段落または画像で、出力が1トークン分の意思決定に相当するワークロードにとって、より優れたプロファイルです。

その数値には2つの注意点があり、いずれも推測ではなくOpenAIによって明示されている。地域別処理プレミアムと長コンテキスト入力の乗数は引き続き適用され、固定の$0.10は具体的には/v1/decisionsの料金である — 他のリクエストで使用するgpt-6-lunaは通常のモデルおよび処理ティアの料金に従う。

1回の意思決定が入力＋出力のコストを要するという前提で、これをLunaのレートカードに当てはめて見積もっていたなら、その数字を計算し直してほしい。長文コンテキストのティアを考慮に入れる前の時点で、それはそのモデルが示唆する値のおよそ5分の1だ。

レイテンシに関する主張の再掲

もう一つ変わったのは、中心となる性能上の主張の言い回しであり、この変更は、比較の対象を変えてしまうため、指摘する価値があるほど微妙だ。

OpenAIの発表資料には、Decisions APIが「Responses API経由のGPT-6 Lunaよりも最大10倍高速に」意思決定を行うと記されていた。現在のドキュメントでは冒頭で、同APIは「テキスト、画像、またはその両方を評価し、Responses APIよりも約10倍高速に型付きの回答を返す」と説明されている。

それらは同じ文ではありません。1つ目は、制約付き意思決定エンドポイントを完全な生成呼び出しと比較し、その差をエンドポイントに帰しています。2つ目は、そのエンドポイントを Responses API 全般と比較しています。いずれにしても、その数値はベンダーが述べたままで、再現されていません — 分布も、リージョンも、入力サイズも、同時実行レベルも、サービスレベル契約もなく — そして単一の中央値は、期限を決める根拠とするには依然として不適切な数値です。あなたの意思決定がクリックと支払いの間に位置するなら、自分の画像で自分の p95 と p99 を測定してください。

本当に改善されたのは、この問いにそもそも答えられるようになったことだ。プレビューでは、アクセスがなければこれをテストできなかった。パブリックベータではできる。

どこで使うのか、そしてそばに置いておくべき一つのもの

ドキュメントにある、見落としやすい運用上の注意点が2つあります。このエンドポイントは、対象となるお客様向けにZero Data RetentionとHIPAAの利用をサポートしており、データレジデンシーは米国と欧州、具体的にはEEAおよびスイスで提供されています。これらはデフォルトではなく利用資格による制限があるため、どちらかがご自身のアカウントに適用されると判断する前に、data-controlsページをお読みください。

Live API にエンドポイントを接続するためのコンパニオンガイドも用意されているので、音声リクエストを選択されたアクションに変換し、その結果を話者に報告して返すことができます。これがこのプリミティブの最も興味深い二次的な用法です。「このチケットを分類する」ではなく、「エージェントが次に何をすべきかを、会話の中で、声に出して決める」ということです。

このAPIはOpenAI自身が提供するパッケージであり、当社がルーティングを行うものではありません。この特定のエンドポイントが必要であれば、それはOpenAIの側にあります。その下にあるモデルはまた別の話です — GPT-6 LunaはOrcaRouter上のライブルートであり、OpenAIの定価で、マークアップは一切上乗せされずに提供されています。また、エンドポイント自体の制限はベータ期間中に変わり得るため、本番展開として妥当な形は、クリティカルパス上では制約を設けた判断とし、その背後にプロンプトベースのフォールバックをあらかじめ温めておくことです。そのフォールバックを他と同じキーに保っておけば、2つ目の契約も不要で、プレビューの制限が変わったときにフォールバック経路を書き換える必要もありません。

今週やるべきこと、そしてまだ足りないもの

率直に現状をまとめると、ローンチ時点の4つの空欄のうち2つは埋まり、2つは埋まっていない。価格は公開され、リクエストの形式も公開され、3つの質問タイプは具体例付きで文書化され、データの取り扱いについても少なくとも明言されている。依然として欠けているのは、1回のリクエストに含められる候補回答の数に関する公開された上限、独自のラベル付きデータでこれをチューニングできるかどうかについての記述、そして——OpenAI自身の説明どおりベータ版であるがゆえに——今日目にしている料金が一般提供まで存続するという確約である。

それは、その判断を劇的というより単純明快なものにする。大量の分類やルーティングが課題で、誤った分岐のコストが安く可逆的であれば、パブリックベータは今や本当に構築可能であり、入力のみの料金体系のおかげで採算は驚くほど寛容になる。もしあなたの判断が金銭を承認したり、顧客にメッセージを送ったりするのであれば、そのエンドポイントはもはや未知数ではなくなったが、まだベータであることをやめてはいない。そして、その二つの違いは、プロトタイプと、システムを支える依存関係との違いである。