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OpenAIの判断特化API、一般提供で何が変わった？
Decisions APIは2026年10月22日に一般提供となり、1回のリクエストで扱える質問数はベータ時の200問から400問に増えました。[2][4] 入力料金は100万トークンあたり0.10ドル。報道ではキャッシュ済み入力が0.01ドル、出力トークンは無料とされていますが、最新の料金表で確認するのが確実です。[1][9] 「最大10倍高速」はResponses API経由で同じGPT 6 Lunaを使う場合との比較です。競合モデルとの優位性を示す比較ベンチマークは、提示された情報からは確認できません。[4]
公開者GPT-6 Luna で編集GPT Image 2 で画像を生成
研究の答え
重要なポイント
- Decisions APIは2026年10月22日に一般提供となり、1回のリクエストで扱える質問数はベータ時の200問から400問に増えました。[2][4]
- 入力料金は100万トークンあたり0.10ドル。報道ではキャッシュ済み入力が0.01ドル、出力トークンは無料とされていますが、最新の料金表で確認するのが確実です。[1][9]
- 「最大10倍高速」はResponses API経由で同じGPT 6 Lunaを使う場合との比較です。競合モデルとの優位性を示す比較ベンチマークは、提示された情報からは確認できません。[4]
AI プロンプト
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What changed when OpenAI made its GPT-6 Luna–based Decisions API generally available to all customers on October 22, 2026, following its Oct. Article summary: OpenAI’s October 22, 2026 announcement made the GPT-6 Luna–based Decisions API generally available, extending its fast, bounded-answer approach rather than introducing a conventional text-generation endpoint. The availab. Topic tags: general, documentation, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
OpenAIは2026年10月22日、GPT-6 Lunaを基盤とする「Decisions API」を一般提供しました。10月6日のパブリックベータ開始から約2週間での正式公開です。2
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このAPIは、文章を自由に生成するのではなく、あらかじめ答えの範囲を決めた質問に応答する仕組みです。分類やリクエストの振り分け、AIエージェントの次の行動選びなど、アプリ内で繰り返し発生する判断を素早く処理する用途を想定しています。4
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自由回答ではなく、選択肢のある判断に特化
開発者は、質問と回答候補、それに判断材料となるコンテキストを渡します。APIは確率、選択肢、スコアといった型付きの結果を返し、アプリ側でそのまま利用できます。文章の回答を丸ごと生成するのではなく、限定された候補の中から答えるため、分類やルーティングなどの処理に向いています。4
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入力にはテキストや画像を使えます。一般提供にあわせて、構造化データを input_json で直接渡せるようになり、個々の質問の指示文にも画像を含められるようになりました。1リクエストあたりの質問上限は、ベータ時の200問から400問に引き上げられています。2
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一般提供で追加された機能
OpenAIの変更履歴で確認できる追加機能は、共通の入力を複数リクエストで再利用するプロンプトキャッシュ、質問の指示文への画像添付、ネイティブなJSON入力です。キャッシュの利用には割引が適用されます。2
OpenAI開発者コミュニティの告知では、音声アプリがユーザーの発話中に反応できるようにするGPT-Liveとのネイティブ連携も紹介されています。 また、米国とEUでの推論データのレジデンシー対応は、一般提供時の機能として報じられています。ただし、提示された変更履歴の抜粋には記載がないため、変更履歴で確認できる項目とは分けて受け止める必要があります。9
「最大10倍高速」はOpenAI製品内での比較
OpenAIは、Decisions APIがResponses API経由でGPT-6 Lunaを使う場合に比べ、回答を最大10倍速く返せると説明しています。4 これは同社の2つのAPIの比較であり、Jevなど他社の判断モデルより10倍速いことを示すものではありません。
提示された資料には、競合APIと条件をそろえて第三者が検証したベンチマークはありません。画像分類の較正精度で優位に立つという主張や、動画の各フレームを約60ミリ秒で判断できるという説明も、ここで確認できる実証済みの差別化要因とは言えません。
料金と導入企業について分かっていること
OpenAIのガイドに記載された通常の入力料金は、100万トークンあたり0.10ドルです。1 一般提供時の報道では、キャッシュ済み入力は100万トークンあたり0.01ドル、出力トークンは無料とされています。
9 ただし、変更履歴の抜粋はキャッシュ割引の存在を示すものの、具体的な単価までは記載していません。実運用の費用を見積もる際は、最新の料金ドキュメントを確認してください。
報道では、Box、Datadog、Ramp、SpeakなどがAPIを試し、一部のエンジニアが処理量を増やすために既存の大規模モデル呼び出しを置き換えたとされています。 一方、提示された情報には、Box、Datadog、Speakそれぞれの速度・精度・コスト改善を同じ条件で比較できる数値はありません。企業ごとの効果を断定できる材料は限られています。
Jevとの比較で言えること、言えないこと
Forbesの報道は、TypeSafeのJevを判断モデルのカテゴリーを切り開いた製品として紹介しています。同記事によると、Jevの入力料金は100万トークンあたり0.042ドルからで、出力トークンは無料です。 公表単価だけを比べると、Decisions APIの通常入力料金0.10ドルより低い水準です。ただし、実際の費用は入力トークン数やキャッシュの利用状況によって変わります。1
TechCrunchは、OpenAIが専用の判断モデルを一から作るのではなく、GPT-6 Lunaを再構成して推論を高速化し、コストを下げたと報じています。これは同社の開発についての報道であり、OpenAIによる詳細な技術開示ではありません。同じ記事が報じたTypeSafeの企業評価額76億ドルについても、ここで独立に確認できた数字ではなく、報道ベースの情報です。10
Jevがテキスト入力のみに限られるという主張や、OpenRouterでの正確な利用順位は、提示された資料からは確認できません。また、Decisions APIをLiquidのD1 UltraやBase LabのElephant-1と、AIM System OneやArtificial Analysis Decisionの各指数で順位づけできるだけの比較情報もありません。10
現時点で確実に言えるのは、Decisions APIが、テキスト・画像・構造化データを扱う、選択肢を限定した判断向けAPIとして一般提供されたことです。処理上限が拡大し、キャッシュなどの機能も加わりました。一方、「最大10倍」という速度はOpenAI自身の別APIとの比較であり、判断モデル市場全体での性能首位を裏づけるものではありません。2
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「OpenAIの判断特化API、一般提供で何が変わった？」の短い答えは何ですか?
Decisions APIは2026年10月22日に一般提供となり、1回のリクエストで扱える質問数はベータ時の200問から400問に増えました。[2][4]
最初に検証する重要なポイントは何ですか?
Decisions APIは2026年10月22日に一般提供となり、1回のリクエストで扱える質問数はベータ時の200問から400問に増えました。[2][4] 入力料金は100万トークンあたり0.10ドル。報道ではキャッシュ済み入力が0.01ドル、出力トークンは無料とされていますが、最新の料金表で確認するのが確実です。[1][9]
次の実践では何をすればいいでしょうか？
「最大10倍高速」はResponses API経由で同じGPT 6 Lunaを使う場合との比較です。競合モデルとの優位性を示す比較ベンチマークは、提示された情報からは確認できません。[4]