OpenAI met fin à la bêta de son API Decisions, un service conçu pour répondre par choix, score ou probabilité plutôt que générer du texte. Basée sur GPT-6 Luna et présentée comme jusqu’à 10 fois plus rapide que Luna via l’API Responses, l’offre adopte un modèle de facturation à l’entrée uniquement et gagne des options comme le JSON, le cache et une intégration avec GPT-Live. Malgré cette sortie, des classements indépendants placent encore Jev, le modèle de TypeSafe AI, devant l’implémentation d’OpenAI.
Des classements dominés par d’autres et un prix au-dessus de Jev
Dans l’AIM System One Index et l’Artificial Analysis Decision Index, le modèle Decisions d’OpenAI se classe derrière Jev, tandis que D1 Ultra de Liquid et Elephant-1 de Base Lab occupent les premières places. Côté tarification, Decisions coûte 0,10 dollar par million de tokens en entrée et 0,01 dollar par million de tokens en cache, sans frais sur les tokens en sortie. L’écriture en cache est facturée séparément pour des durées de 30 minutes ou 12 heures, et le traitement régional peut entraîner un surcoût. Ce positionnement tarifaire place l’offre d’OpenAI à plus du double du prix de Jev, qui était annoncé à 0,042 dollar par million de tokens en entrée lors de son lancement.
Trois réponses typées pour piloter des workflows
L’utilisation de Decisions requiert la formulation d’une question, la définition des réponses possibles et la fourniture d’un contexte, que ce soit par du texte ou des images. L’API ne produit pas de texte mais fournit une réponse structurée, ce qui permet à l’application de continuer son workflow. Trois formats de réponse sont proposés : Predicate, qui donne une probabilité entre 0 et 1 qu’une condition soit vraie ; Choice, qui sélectionne une option dans une liste avec probabilités et indice de confiance ; et Score, qui attribue une note sur une échelle ordonnée. Une requête peut regrouper jusqu’à 400 questions, soit deux fois plus qu’en bêta, toutes portant sur le même contenu et évaluées séparément. Si une question dépend d’une autre, il faut envoyer une requête distincte.
Vous voulez les meilleurs outils IA avant les autres ?
On teste et on décrypte les nouveaux outils IA chaque soir, en 5 min. Gratuit.
Inclus dès l'inscription : notre sélection des meilleurs guides & comparatifs IA.
Choisissez votre rythme
Gratuit · Pas de spam · Désabonnement en 1 clic
Un modèle Luna réorienté et des performances revendiquées
OpenAI n’a pas entraîné de modèle spécifique pour Decisions. L’API repose sur GPT-6 Luna, modifié pour accélérer l’inférence. Selon OpenAI, concentrer Luna sur des réponses délimitées permettrait de rendre des décisions jusqu’à dix fois plus rapidement que Luna utilisé via l’API Responses.
JSON natif, cache, régions US/UE et intégration avec GPT-Live
La version finale de Decisions accepte les entrées en JSON natif et permet d’intégrer des images directement dans les instructions. Un système de prompt caching réutilise la partie commune d’une requête, comme un document de référence. L’inférence peut être traitée aux États-Unis ou dans l’Union européenne, en plus d’une option Zero Data Retention pour les clients éligibles. Decisions s’intègre aussi nativement avec GPT-Live, le modèle vocal d’OpenAI, ce qui permet à un agent de support de décider en conversation s’il doit clarifier une demande ou la transmettre à un humain.
Un positionnement face à Jev, mais sans avantage image
Decisions reprend la structure de Jev, avec les trois mêmes types de questions et une facturation limitée aux tokens en entrée ; le Predicate d’OpenAI correspond au Noul de Jev. La différence principale réside dans l’architecture : TypeSafe AI a conçu un modèle et un entraînement dédiés, alors qu’OpenAI adapte un modèle de langage existant. La prise en charge des images n’est pas un élément distinctif, Jev l’ayant également ajoutée dans sa dernière version. OpenAI explique que l’API vise à réduire la latence et les coûts liés à la multiplication de petites décisions dans les workflows, un segment popularisé récemment par Jev. Decisions est désormais disponible, après une présentation le 29 septembre et la sortie de bêta, et peut être testée via le Decisions Playground, avec documentation accessible pour les développeurs.
