Decisions API
当答案是预先定义的分类、有序评分或聚焦的是非判断时，可以使用决策 API。
例如：把工单分到财务队列。
DecisionsApi · 面向应用的决策模型
Decisions API让应用完成分类、评分与路由。
把客户消息、Agent 上下文和来源证据转成代码可用的决策。在 Playground 用真实案例比较 GPT-6 Luna、Jev 等模型，再通过统一 API 接入你的工作流。
结构化答案一次问多个问题结果带概率
输出示意
不消耗积分客户消息
“我今天早上被重复扣款了，请尽快退回多扣的款项。”
一次输入 → 多个结构化决策
Choice
账单问题
路由到财务队列
是 / 否
96%
属于紧急请求的概率
Score
2.8 / 3
0–3 的紧急程度评分
这是输出格式的静态示意，不是实时模型结果，也不代表准确率。
01 / 工作台
用你的数据测试 Decisions API
选择 GPT-6 Luna 体验 OpenAI Decisions API，或切换到其他决策模型。修改输入、定义类型化问题、检查结果，再将同一套工作流接入后端。
运行实时请求需要登录，并使用账户中的可用积分。
工作台
先了解它能做什么
Decisions API 是什么？
决策 API 根据你定义的问题评估上下文，返回分类标签、评分或某个条件成立的概率。应用可以用这些结果分流请求、安排优先级，或选择 Agent 的下一步。
例如，收到一条重复扣款的客户消息后，可以同时判断应该交给哪个团队、紧急程度有多高，以及是否需要人工处理。同一条输入，为客服流程提供三个独立信号。
阅读 Decisions API 完整指南我的任务适合哪一种 API？
Structured Outputs
当你需要符合自定义 JSON Schema 的生成结果，例如提取字段或生成解释时，可以使用结构化输出。
例如：把发票信息提取成一个对象。
Function calling
当模型需要请求调用工具并提供参数时，可以使用函数调用。应用负责执行工具并返回结果。
例如：根据订单编号查询记录。
02 / 工作方式
Decisions API 如何工作？
提供相关上下文，定义问题，检查答案，再把结果映射到应用的下一步。同一套流程可以用于客服分流、模型路由和回复质量检查。
01
提供上下文
给出消息、政策、记录，或这次决策真正需要的应用状态。
state = ticket.text02
定义问题
写清判断目标，并定义允许的选项、评分尺度或是非标准。
questions = { intent, urgent }03
检查结果
同时查看类型化答案、概率信号、模型、用量和请求详情。
answer = result.answers.route04
决定下一步
根据你自己的规则完成路由、评分、拦截或人工复核。
if result.urgent: escalate()03 / 从真实任务开始
Decisions API 可以解决哪些实际问题？
从产品中已经存在的一项判断开始。先定义允许的结果，用真实输入测试，再把决策连接到后续操作。
01
如何自动分类客服工单？
用 Choice 选择财务、技术支持或账号处理；用 Score 判断紧急程度，再单独判断是否需要人工复核。一条客户消息就能为队列、优先级和升级处理提供依据。
查看客服工单分流方案02
如何让 Agent 选择下一步工具？
预先定义搜索、查询记录、调用模型和转交人工等选项，根据返回的路由派发请求。执行具体操作前，由应用检查所需权限。
查看模型与工具路由方案03
AI 回答是否得到来源支持？
同时提供主张和相关来源段落，把证据分为支持、反驳或不足。根据结果识别需要进一步核查的回答，并交给人工复核。
查看来源证据检查方案04 / 理解输出
分类、评分和是非判断，应该怎么选？
本站提供 Choice、Score 和 Noul 三类问题，请先确认所选模型支持的类型。OpenAI 直连接口中的是非判断类型名称为 predicate。
Choice · 选择分类
定义财务、技术支持和其他等互相区分的标签，将选中的标签映射到队列、过滤规则或 Agent 的下一步。
Score · 判断优先级
为常规、紧急和严重等有序等级写出明确标准，用返回的分数排列请求，或筛选需要复核的回复。
Noul · 检查一个条件
判断请求是否需要人工处理，或某段证据是否支持一个主张，再使用经过自身案例验证的概率阈值决定下一步。
为开发者而生
如何把 Decisions API 接入应用？
创建本站 API key，选择模型，在后端将 state 和 questions 发送到 /v1/systemone。示例通过本站调用 GPT-6 Luna，使用本站的接口、模型 ID 和请求格式；直接调用 OpenAI 时使用官方 /v1/decisions 接口。
查看 API 文档REST 就绪
结构化响应
可管理的 API key
POST /v1/systemone
本站 API · 服务端 JavaScript · GPT-6 Luna
const response = await fetch(
"https://decisionapi.net/v1/systemone",
{
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${DECISIONS_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
model: "openai/gpt-6-luna-decisions",
state: ticket,
questions: {
route: {
type: "choice",
instructions: "Choose the support queue for this ticket.",
criteria
}
}
})
}
);05 / 了解服务
如何开始测试，并估算调用费用？
赠送测试积分
创建账号后检查可用的赠送积分，用真实案例测试分类和评分，再决定需要多大的积分包。
所有实时调用共用一个钱包
Playground、API 与评估工作流共用同一积分余额，购买的积分长期有效。
用量清晰可查
查看请求历史与积分变动，并用请求 ID 将 API 调用和用量记录对应起来。
Decisions API 价格与积分包
先用代表性请求测量积分消耗，再选择一次性积分包。本站积分用于通过本站发起的 GPT-6 Luna、Jev 等模型调用，与直接调用 OpenAI 的账单分别计算。
一次性方案不自动续费、不绑定长期订阅；$10、$100、$1,000 三档积分到账后长期有效。
入门版
$10
适合验证一个真实工作流，从在线测试走到第一次 API 调用
- 100,000 积分，长期有效
- 1 个工作区
- 3 并发
- 正常速度
- choice、score、noul 三类问题
- 类型化决策输出
- 概率与置信度结果
- 在线测试台
- API key 管理
- 邮件支持
推荐
专业版
$100
适合将分类、路由和安全判断稳定接入线上产品
- 1,000,000 积分，长期有效
- 无限工作区
- 10 并发
- 快速通道
- choice、score、noul 三类问题
- 类型化决策输出
- 一次请求并行提问
- API 访问
- 用量与调用记录
- 优先支持
企业版
$1,000
适合多工作区、团队协作与定制化生产集成，额外赠送 10% 额度
- 11,000,000 积分（含额外赠送 10%）
- 包含专业版全部功能
- 并发不限制
- 独立快速通道
- 团队工作区与协作
- 定制集成支持
- 安全与权限配置建议
- 专属支持
- 生产级优先处理
- 产品路线反馈通道
上线前先比较
GPT-6 Luna、Jev 等决策模型，应该怎么选？
选用同一批有人工标签的案例，比较各模型的错误类型、人工复核比例、响应时间和积分消耗。把清晰、模糊和异常输入都放进评估，再选择符合业务要求的方案。
决策质量响应速度单次决策成本
查看模型对比Jev
类型化选择、评分与是非判断
Laya
英文与多语言决策工作流
Kev、Solar 与 Span
用于比较和评估的更多决策模型
OpenAI Decisions API
面向结构化决策工作流的 GPT-6 Luna
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接入 Decisions API 前，你可能想知道
直接了解应用场景、模型选择、开发接入、置信度与计费方式。
Decisions API 适合做什么？
决策 API 适合根据上下文完成分类、评分、路由和是非判断，例如为客服请求选择团队、排列工单优先级、选择 Agent 的下一步工具，以及判断主张是否有证据支持。应用负责把返回的信号映射到具体操作。
Decisions API 和直接让大模型返回 JSON 有什么区别？
在提示词中要求 JSON 是格式要求；Structured Outputs 则可以约束输出符合受支持的 JSON Schema。Decisions API 聚焦于分类、评分和条件概率等特定答案类型。如果需要提取字段或生成解释，结构化生成可能已经适合。更换方案前，应在相同输入上比较判断质量、延迟和成本。
Decisions API 可以和 function calling 一起使用吗？
可以。决策层可以先选择搜索、查询记录或人工复核等路径；function calling 用于让模型请求调用工具并提供参数。应用仍然负责验证请求、执行工具和处理结果。
一次请求能同时完成工单分类、紧急度评分和人工复核判断吗？
可以，前提是所选模型支持相应问题类型。为每个问题设置独立 ID，并在 state 中共享工单上下文。本站每次请求支持 1–8 个问题，完整 JSON 请求体上限为 32 KiB。应用按问题 ID 读取各项结果，再执行分流规则。
能用 Decisions API 检查 AI 回答是否符合来源吗？
可以把回答或主张与相关来源段落一起提供，并定义支持、反驳和证据不足三类标签。结果评估的是你提供的证据，不能据此保证来源本身真实或完整。请复核不确定的案例，并用人工标注结果验证分类标准。
除了 GPT-6 Luna，还可以比较哪些决策模型？
本站模型目录包含 GPT-6 Luna Decisions、Jev、Laya、Kev、Solar 和 Span 等模型。支持的问题类型和提供商可用性会有差异。建议用同一批标注案例测试兼容模型，比较错误类型、人工复核比例、延迟和用量，再选择适合业务的模型。
state 应该包含什么，需要完整聊天记录吗？
提供这些问题需要的消息或记录、业务规则与证据即可。工单分类可能需要客户消息和团队定义；证据检查需要主张和来源段落。省去无关对话，并保证完整请求符合本站大小限制。
confidence 能保证判断正确吗？
不能。概率和置信度是模型信号，不同模型和答案类型的定义可能不同。应通过标注案例检查分数与实际正确结果的关系，再根据误判成本设置阈值。为模糊案例保留人工复核路径，同时评估准确率和复核工作量。
如何用 Python 或 JavaScript 调用 Decisions API？
创建本站 API key 并保存在服务端，使用 Bearer Token 将 model、state 和 questions 发送到 /v1/systemone。调用 Luna 时，本站模型 ID 为 openai/gpt-6-luna-decisions。Playground 提供 Python 与 JavaScript 请求示例，API 文档说明响应封装、限制和错误处理。
购买积分包前，可以先测试吗？
可以先创建账号，使用账户实际获得的测试积分，在 Playground 运行有代表性的案例。实时 Playground 与 API 调用使用本站积分余额。进行大规模评估前，请检查账户余额和所选模型。
每天处理一万次决策，大概需要多少钱？
只知道请求数量还不够，上下文长度、问题和实际用量都会影响消耗。先运行一批代表性案例，用消耗积分除以完成的请求数，再乘以预计调用量，并预留重试用量。积分包价格请查看价格页；本站积分与直接调用 OpenAI 产生的账单分别计算。
这是 OpenAI 官方 Decisions API 网站吗？
本站是独立运营的决策模型接入与比较平台。通过本站调用时，使用本站 API key 和 /v1/systemone；直接接入 OpenAI 时，使用 OpenAI API key、/v1/decisions 和官方请求格式。OpenAI 文档已将 Decisions API 标为公开测试，生产使用前仍需确认提供商可用性与账户限制。
