Decisions API ของ OpenAI เปิดเป็น Public Beta แล้ว — และราคาของมันไม่ใช่สิ่งที่ข่าวตอนเปิดตัวคาดเดาไว้
- Orcaใหม่OrcaCyber: GLM 5.3 Flash Abliterated2026-10-27170 tok/s
- Orcaใหม่OrcaCyber: Qwen3.8 Flash Next Abliterated2026-10-26$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 588 tok/s
- Orcaใหม่OrcaCyber: MiMo V2.6 Flash Abliterated2026-10-26$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 101 tok/s
- Moonshotใหม่MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro2026-10-2455ความฉลาด
- Orcaใหม่OrcaCyber: DeepSeek V4.1 Flash Abliterated2026-10-23$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 138 tok/s
- minimaxใหม่MiniMax: M3.1 Flash2026-10-1943ความฉลาด
- Orcaใหม่Orca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 44 tok/s
- deepseekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1745ความฉลาด
- DeepSeekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 111 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952ความฉลาด
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856ความฉลาด
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 700 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238ความฉลาด
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248ความฉลาด
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258ความฉลาด
- xiaomiXiaomi: MiMo-V2.6-Flash2026-09-2138ความฉลาด
- xiaomiXiaomi: MiMo-V2.6-Pro2026-09-2146ความฉลาด
- xAIGrok 4.72026-09-2146ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 160 tok/s
แปดวันหลังจากที่ผู้ให้บริการเปิดตัว Decisions API ในงาน DevDay มันก็ไม่ใช่สิ่งที่ต้องได้รับคำเชิญอีกต่อไป เอนด์พอยต์นี้เปิดให้ใช้แบบพับลิกเบตาเมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2026 พร้อมกับหน้าเอกสาร ลิงก์ Playground และราคาที่เผยแพร่ครั้งแรกสำหรับบริการนี้ รายละเอียดสองอย่างในการเปิดตัวครั้งนั้นสำคัญกว่าส่วนที่เหลือ อย่างแรกคือ GPT-6 Lunaเป็นโมเดลเดียวที่เอนด์พอยต์จะยอมรับ ดังนั้นความสามารถของ API และเพดานของมัน ในตอนนี้ จึงเป็นสิ่งเดียวกัน อย่างที่สองคือ การคำนวณในวันเปิดตัวที่แทบทุกคนทำ รวมถึงของเรา ผิดพลาดในแบบที่ควรค่าแก่การแก้ไข: การรายงานข่าวระลอกแรกอนุมานต้นทุนต่อการเรียกโดยชี้ไปที่ตารางราคาโทเคนของ Luna และปรากฏว่าการอนุมานนั้นประเมินส่วนลดต่ำเกินไปถึงห้าเท่า
ไม่มีสิ่งใดในสิ่งที่ตามมาข้างล่างนี้เป็นการคาดเดา ทั้งหมดนี้สามารถอ่านได้ในวันนี้จากเอกสารสำหรับนักพัฒนาของ OpenAI เอง ซึ่งนั่นคือความเปลี่ยนแปลง: เมื่อวันที่ 30 กันยายน ไม่มีหน้าเอกสารสำหรับเอนด์พอยต์นี้ที่ใดในเอกสารของ OpenAI ไม่มีรายการบันทึกการเปลี่ยนแปลง ไม่มีอัตรา และไม่มีรูปแบบคำขอที่ระบุไว้ ตอนนี้มีครบทั้งสี่อย่างแล้ว
ปล่อยอะไรออกไปกันแน่
เบต้านี้เป็น endpoint เฉพาะ — POST /v1/decisions — และไม่ใช่โหมดหนึ่งของ Responses API ซึ่งเป็นสิ่งที่มันถูกวัดเทียบด้วย คำขอหนึ่งรายการมีสามฟิลด์:
• โมเดล — ปัจจุบันgpt-6-luna และไม่มีอย่างอื่น
• อินพุต — หลักฐานที่ใช้ร่วมกัน: สตริงข้อความ หรือข้อความจากผู้ใช้ที่มีข้อความและรูปภาพ
• คำถาม — คำถามหนึ่งข้อหรือมากกว่า โดยแต่ละข้อมีประเภท คำแนะนำ และตัวเลือกใด ๆ ที่อนุญาต
การตอบกลับคืออาร์เรย์คำตอบ โดยมีหนึ่งรายการต่อคำถาม โดยใช้คีย์เป็นชื่อใดก็ตามที่คุณตั้งให้แต่ละข้อ นั่นคือสัญญาทั้งหมด และงานวิศวกรรมที่น่าสนใจอยู่ที่คำถามสามประเภทมากกว่าในระบบพื้นฐาน
• predicate — คืนค่าความน่าจะเป็นตั้งแต่ 0 ถึง 1 ว่าเงื่อนไขที่ระบุไว้เป็นจริง "ภาพผลิตภัณฑ์นี้แสดงความเสียหายที่มองเห็นได้หรือไม่?" ตัวอย่างในเอกสารคืนค่า 0.92 และบอกให้คุณนำไปเทียบกับเกณฑ์ที่คุณเลือกไว้เอง
• choice — คืนค่าหนึ่งค่าจากชุดที่คุณกำหนด พร้อมการแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวเลือกทั้งหมด และฟิลด์ confidence แยกต่างหาก ตัวอย่างในเอกสารจัดเส้นทางการร้องเรียนเรื่องการเรียกเก็บเงินไปที่ billing ด้วยค่า 0.95
• score — คืนค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักด้วยความน่าจะเป็นจากระดับต่าง ๆ ที่เรียงลำดับไว้ ป้อนระดับความรุนแรงสามระดับ — ผิวเผิน, มีวิธีเลี่ยงได้, ถูกบล็อกทั้งหมด — แล้วความน่าจะเป็น 0.1, 0.7 และ 0.2 จะคืนค่ากลับมาเป็นคะแนน 1.1 ซึ่งจงใจอยู่ระหว่างสองระดับ แทนที่จะปัดไปที่ระดับใดระดับหนึ่ง
ราคาต่ำกว่าที่ใครๆ ก็คงเดากัน และรูปแบบการคิดค่าบริการก็แตกต่างออกไป
นี่คือคำแก้ไข เมื่อ Decisions API อยู่ในช่วงพรีวิวแบบจำกัด จุดยืนที่ตรงไปตรงมาคือยังไม่มีราคาใด ๆ และใครก็ตามที่อ้างราคาหนึ่งก็เป็นการอนุมานขึ้นมาเอง การอนุมานตามธรรมชาติคืออัตราค่าโทเคนของ Luna: 0.10 ดอลลาร์ต่อโทเคนอินพุตหนึ่งล้านโทเคน และ 0.50 ดอลลาร์ต่อโทเคนเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเคน แต่เอนด์พอยต์ไม่ได้คิดค่าบริการแบบนั้น
อัตราที่ระบุไว้สำหรับ /v1/decisions กับ gpt-6-luna คือ $0.10 ต่อล้านโทเคนอินพุต และไม่มีค่าใช้จ่ายเอาต์พุตเลย อีกทั้งไม่มีค่าอ่านแคชหรือค่าเขียนแคชเช่นกัน คุณจ่ายสำหรับหลักฐานที่คุณส่งไป ไม่ใช่สำหรับคำตอบที่ส่งกลับมา เมื่อเทียบกับตารางอัตราค่าบริการของโมเดลเอง — ซึ่งราคาเอาต์พุตเป็นห้าเท่าของราคาอินพุต และการอ่านแคชเป็นหนึ่งในสิบของราคานั้น — นั่นคือโครงสร้างต้นทุนที่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ และเป็นโครงสร้างที่ดีกว่าสำหรับปริมาณงานที่ปลายทางนี้มุ่งเป้าไปพอดี ซึ่งอินพุตเป็นย่อหน้าหนึ่งย่อหน้าหรือรูปภาพหนึ่งรูป และเอาต์พุตมีค่าเท่ากับการตัดสินใจหนึ่งโทเคน
ข้อแม้สองประการวางทับอยู่บนตัวเลขนั้น และทั้งสองประการเป็นสิ่งที่ OpenAI ระบุไว้เอง มิใช่การอนุมานเอา: ค่าธรรมเนียมพิเศษสำหรับการประมวลผลระดับภูมิภาคและตัวคูณอินพุตสำหรับบริบทยาวยังคงมีผลใช้บังคับ และราคาคงที่ $0.10 นั้นเจาะจงเป็นอัตราของ/v1/decisions โดยเฉพาะ — คำขออื่น ๆ ที่ใช้gpt-6-lunaจะเป็นไปตามราคาปกติของโมเดลและราคาตามระดับการประมวลผล
หากคุณกำลังคิดขนาดค่าใช้จ่ายนี้เทียบกับเรตการ์ดของ Luna โดยตั้งสมมติฐานว่าหนึ่งการตัดสินใจมีต้นทุนเป็นอินพุตหนึ่งรายการบวกเอาต์พุตหนึ่งรายการ ให้รันตัวเลขนั้นใหม่อีกครั้ง มันอยู่ที่ประมาณหนึ่งในห้าของสิ่งที่โมเดลนั้นบ่งชี้ ก่อนที่จะพิจารณาระดับ long-context
ข้อกล่าวอ้างเรื่องความหน่วง ที่กล่าวซ้ำอีกครั้ง
อีกสิ่งหนึ่งที่เปลี่ยนไปคือถ้อยคำของข้ออ้างเรื่องประสิทธิภาพที่เป็นแกนกลาง และการเปลี่ยนแปลงนี้ละเอียดอ่อนพอที่จะน่าตั้งข้อสังเกต เพราะมันเปลี่ยนสิ่งที่กำลังถูกนำมาเปรียบเทียบกัน
ข้อความเปิดตัวของ OpenAI ระบุว่า Decisions API ตัดสินใจได้ "เร็วขึ้นสูงสุด 10 เท่าเมื่อเทียบกับ GPT-6 Luna ผ่าน Responses API" ตอนนี้เอกสารประกอบขึ้นต้นด้วยข้อความว่า API นี้ "ประเมินข้อความ รูปภาพ หรือทั้งสองอย่าง และส่งคืนคำตอบที่ระบุชนิด เร็วกว่า Responses API ประมาณ 10 เท่า"
นั่นไม่ใช่ประโยคเดียวกัน ประโยคแรกเปรียบเทียบ endpoint ที่ใช้ตัดสินใจแบบจำกัดขอบเขตกับการเรียกแบบ generative เต็มรูปแบบ และยกความแตกต่างนั้นให้กับ endpoint ประโยคที่สองเปรียบเทียบ endpoint กับ Responses API โดยทั่วไป ไม่ว่าจะทางไหน ตัวเลขนั้นก็ยังคงเป็นตัวเลขที่ผู้ขายระบุและไม่ได้ถูกทำซ้ำ — ไม่มีการแจกแจง ไม่มีภูมิภาค ไม่มีขนาดอินพุต ไม่มีระดับการทำงานพร้อมกัน ไม่มีข้อตกลงระดับบริการ — และค่ามัธยฐานค่าเดียวยังคงเป็นตัวเลขที่ผิดที่จะใช้กำหนดเส้นตาย หากการตัดสินใจของคุณอยู่ระหว่างการคลิกและการชำระเงิน จงวัด p95 และ p99 ของคุณเองด้วยภาพของคุณเอง
สิ่งที่ปรับปรุงขึ้นจริง ๆ ก็คือตอนนี้คำถามนี้ตอบได้แล้ว ในพรีวิว คุณไม่สามารถทดสอบเรื่องนี้ได้หากไม่มีสิทธิ์เข้าถึง แต่ในพับลิกเบต้า คุณทำได้
รันที่ไหน และสิ่งเดียวที่ควรวางไว้ข้างๆ
บันทึกเชิงปฏิบัติการ 2 ข้อจากเอกสารที่มักถูกมองข้ามได้ง่าย เอนด์พอยต์นี้รองรับ Zero Data Retention และการใช้งานภายใต้ HIPAA สำหรับลูกค้าที่เข้าเกณฑ์ และมีการเสนอที่ตั้งข้อมูล (data residency) ในสหรัฐอเมริกาและยุโรป — โดยเฉพาะ EEA รวมสวิตเซอร์แลนด์ สิ่งเหล่านี้มีเงื่อนไขด้านคุณสมบัติ ไม่ใช่ค่าเริ่มต้น ดังนั้นโปรดอ่านหน้า data-controls ก่อนที่คุณจะถือว่าข้อใดข้อหนึ่งมีผลกับบัญชีของคุณ
นอกจากนี้ยังมีคู่มือประกอบสำหรับการเชื่อมต่อ endpoint เข้ากับ Live API เพื่อให้คำขอเสียงสามารถเปลี่ยนเป็นแอ็กชันที่เลือกได้ ซึ่งผลลัพธ์จะถูกรายงานกลับไปยังผู้พูด นั่นคือการใช้ขั้นที่สองที่น่าสนใจที่สุดของ primitive: ไม่ใช่ "จำแนกตั๋วนี้" แต่เป็น "ตัดสินใจว่าตัวแทนควรทำอะไรต่อไป พูดออกเสียง ในบทสนทนา"
API นี้เป็นแพ็กเกจจิงของ OpenAI เอง และเราไม่ได้เป็นผู้จัดเส้นทางให้ หากคุณต้องการปลายทางนี้โดยเฉพาะ OpenAI คือที่ที่มันอยู่ ส่วนโมเดลที่อยู่เบื้องหลังนั้นเป็นอีกเรื่องหนึ่ง — GPT-6 Luna เป็นเส้นทางที่ใช้งานได้จริงบน OrcaRouterในราคาตามที่ OpenAI ประกาศไว้ โดยมีการบวกราคาเพิ่มเป็นศูนย์ที่ส่งต่อให้คุณและเนื่องจากข้อจำกัดของปลายทางเองอาจเปลี่ยนแปลงได้ในช่วงเบต้า รูปแบบที่สมเหตุสมผลสำหรับการนำไปใช้ในโปรดักชันคือการตัดสินใจแบบจำกัดขอบเขตบนเส้นทางวิกฤต โดยมี fallback ที่อ้างอิงพรอมป์ต์เตรียมพร้อมรออยู่ข้างหลังแล้ว การเก็บ fallback นั้นไว้บนคีย์เดียวกับทุกอย่างหมายความว่าไม่ต้องมีสัญญาฉบับที่สอง และไม่ต้องเขียนเส้นทาง fallback ใหม่เมื่อพรีวิวเปลี่ยนข้อจำกัดของมัน
สัปดาห์นี้ต้องทำอะไร และยังขาดอะไรอยู่
สรุปตามจริงของสถานการณ์ตอนนี้: สองในสี่ช่องว่างตั้งแต่เปิดตัวได้รับการเติมเต็มแล้ว และอีกสองช่องยังไม่ได้รับการเติมเต็ม ราคาได้รับการเผยแพร่แล้ว รูปแบบคำขอได้รับการเผยแพร่แล้ว ประเภทคำถามทั้งสามประเภทมีเอกสารประกอบพร้อมตัวอย่างที่แสดงวิธีทำ และเรื่องการจัดการข้อมูลอย่างน้อยก็มีการระบุไว้ สิ่งที่ยังขาดอยู่คือขีดจำกัดที่เผยแพร่เกี่ยวกับจำนวนคำตอบที่เป็นไปได้ที่คำขอเดียวสามารถบรรจุได้ คำแถลงใด ๆ เกี่ยวกับว่าคุณสามารถปรับแต่งระบบด้วยข้อมูลที่มีป้ายกำกับของคุณเองได้หรือไม่ และ — เนื่องจากมันเป็นเบต้าตามคำอธิบายของ OpenAI เอง — คำมั่นสัญญาใด ๆ ว่าอัตราที่คุณอ่านอยู่ในวันนี้จะคงอยู่จนถึงการเปิดให้ใช้ทั่วไป
นั่นทำให้การคำนวณตัดสินใจตรงไปตรงมาแทนที่จะดูดราม่า หากปัญหาของคุณคือการจำแนกประเภทหรือการจัดเส้นทางในปริมาณมาก ซึ่งการแตกสาขาผิดมีต้นทุนต่ำและย้อนกลับได้ ตอนนี้ public beta ก็สร้างได้จริงแล้ว และการคิดราคาแบบรับข้อมูลเข้าเท่านั้นทำให้ตัวเลขคำนวณออกมาผ่อนปรนอย่างผิดปกติ หากการตัดสินใจของคุณอนุมัติเงินหรือส่งข้อความถึงลูกค้า ปลายทางก็เลิกเป็นสิ่งที่ไม่อาจหยั่งรู้ได้แล้ว แต่ก็ยังไม่ได้เลิกเป็นเบตา และความต่างระหว่างสองสิ่งนั้นคือความต่างระหว่างต้นแบบกับ dependency ที่รับน้ำหนักจริง
