150 毫秒极速响应：OpenAI 推出 Decisions API，让 AI 从’聊天’走向’实时决策’

当 AI 还在和你”聊天”时，OpenAI 已经让它学会了”做决定”。在 DevDay 2026 上，OpenAI 推出了全新的 Decisions API——一个面向实时、低延迟分类与路由场景的 API，可以在约 150 毫秒内返回结果，比常规 API 快 10 倍。这不仅是速度的提升，更是 AI 应用场景的重大拓展。

一分钟速览

• OpenAI 推出 Decisions API，150 毫秒极速响应
• 比常规 API 使用 Luna 快约 10 倍
• 专为”快速单次决策”设计，返回结构化决策结果
• 适用于客服、内容审核、Agent 编排、实时业务规则等场景
• 当前基于 OpenAI 的小型模型 Luna

什么是 Decisions API？

Decisions API 是 OpenAI 推出的全新 API，专为需要快速、确定性决策的场景设计。它的核心特点是：

极速响应：约 150 毫秒返回结果，比常规 API 快 10 倍。这种速度足以满足实时应用的需求。

结构化输出：API 返回选中的答案及置信度等结构化信息，用于后续业务逻辑。这种输出格式便于程序处理，无需额外解析。

预定义决策：开发者提供上下文（文本或图片），并预先定义好”问题 + 可选答案”，API 返回选中的答案。这种设计确保了决策的确定性，避免了 AI 的”自由发挥”。

核心应用场景

Decisions API 适用于多种需要快速决策的场景：

1. 客服 / 工单系统

根据用户描述自动判定问题类型、优先级、应分配的团队。例如，用户提交一个技术支持请求，Decisions API 可以在 150 毫秒内判断这是”软件问题”还是”硬件问题”，应该分配给”技术支持”还是”售后服务”。

2. 内容审核与策略选择

在几个预定义策略（例如：允许 / 限流 / 人工复审）中快速选择。例如，用户发布一条评论，Decisions API 可以判断这是”正常内容”、”疑似违规”还是”明确违规”，并选择相应的处理策略。

3. Agent 编排中的”决策节点”

在多步工作流中，用 Decisions API 来决定下一步调用哪个工具 / 哪个子 agent，而不是让大模型自由发挥。这种设计确保了工作流的可控性和可预测性。

4. 实时业务规则辅助

在已有规则引擎之上，用 Decisions API 处理模糊地带，在有限选项内给出建议决策，再由规则引擎做最终裁定。这种”AI + 规则”的混合模式，既利用了 AI 的智能，又保证了决策的确定性。

与竞品的对比

在目前同类模型中，主要竞争模型来自 TypeSafe 的 Jev。不过 Decisions API 专注于将模型智能转化为快速决策，而非通用推理。这种专注使得 Decisions API 在特定场景下表现更优。

技术架构

Decisions API 当前基于 OpenAI 的小型模型 Luna。Luna 是 OpenAI 专门为低延迟场景优化的模型，在保持较高智能水平的同时，大幅降低了推理延迟。

API 的设计思路是”小而快”：将模型的”智能”聚焦到一组用户预定义的问题 + 有限答案集合上，用极低的延迟返回结构化决策结果。这种设计与传统的大模型 API 形成鲜明对比——后者追求通用性，但延迟较高；前者专注特定场景，但速度极快。

对开发者的意义

对于开发者来说，Decisions API 提供了：

更低的延迟：150 毫秒的响应时间，足以满足实时应用的需求。

更高的确定性：预定义的决策选项，避免了 AI 的”自由发挥”，确保结果可控。

更低的成本：小型模型的推理成本更低，适合大规模部署。

更易集成：结构化的输出格式，便于程序处理，无需额外解析。

结语

OpenAI Decisions API 的推出，标志着 AI 正在从”对话工具”向”决策引擎”演进。通过 150 毫秒的极速响应和结构化的决策输出，AI 可以嵌入到更多实时业务场景中，成为企业决策链路的重要一环。对于开发者来说，这是一个强大的新工具，值得深入探索。

来源：OpenAI DevDay 2026