AIプロダクトの操作画面とモジュールを表す抽象ビジュアル
NAW / PRODUCTS 03

IMAGE: AI生成ビジュアル

PRODUCTS / PRODUCTS

OpenAIのDecisions APIがパブリックベータに — テキスト・画像を判定しResponses APIの約10倍速で型付き回答

OpenAIの開発者向けドキュメントにDecisions APIのガイドが公開され、パブリックベータとして利用できる。テキスト・画像を評価して条件の確率・固定選択肢・ルーブリックスコアの型付き回答を返し、コンテンツ分類やルーティングに使う設計で、対応モデルは現時点でgpt-6-lunaのみ、専用エンドポイントはPOST /v1/decisions。

OpenAIの開発者向けドキュメントに Decisions API のガイドが掲載され、パブリックベータとして提供されていることが確認できる。生成ではなく「判定」に特化したAPIで、テキスト・画像を評価して型付きの回答を返す。本稿は公式ドキュメントで確認できる範囲に限定して整理する。

概要 — 判定特化、Responses APIの約10倍速

  • 機能: テキスト・画像またはその両方を評価し、型付きの回答を返す。返すのは 条件が真である確率、固定の選択肢からの選択、ルーブリックに対するスコア のいずれかだとしている
  • 速度: Responses APIと比べて 約10倍速い としている(ベンダー公称値)
  • 用途: 回答を使ってアプリケーション内で コンテンツの分類、リクエストのルーティング、作業の優先度付け を行う設計だとしている
  • 連鎖する判定: 以前の回答に依存する判定では、リクエストを分けて送ることが推奨されている。例として、先に損傷の有無を確認してから修繕カテゴリの判定に進む使い方が挙げられている

使い方 — 質問設計と閾値の指針

  • 質問の書き方: 観測可能な基準に基づく質問を書き、異なる関心事は別々の質問に分け、選択肢に明確に異なる意味を持たせ、スコアの各段階は隣接段階と区別できる基準で定義することが推奨されている
  • 閾値の設定: アプリケーション由来のラベル付き例を使ってルーティング・フィルタリング・レビュー用の閾値を設定し、偽陽性と偽陰性のコストに基づいて閾値を選ぶことが推奨されている

提供形態 — パブリックベータ、gpt-6-lunaのみ

  • 段階: 現在 パブリックベータ で、今後数週間以内のGA(一般提供)を見込むとしている
  • 対応モデル: 現時点で利用可能なモデルは gpt-6-luna のみとしている
  • エンドポイント: 専用の POST /v1/decisions エンドポイントを使用する。gpt-6-lunaを使う他のリクエストにはモデル別・処理階層別の料金が適用されるとしている
  • 注意点: 本稿の速度・機能の説明はすべて公式ドキュメントの記載であり、独立した計測ではない。GA時期は見込みであり変更されうる

出典