OpenAI đã đưa Decisions API lên trạng thái chính thức (GA) vào ngày 22/10/2026, sau beta công khai từ 6/10. Đây là endpoint chuyên trả lời dạng “quyết định”: xác suất một điều kiện đúng, một lựa chọn trong danh sách cố định, hoặc một điểm số theo thang đánh giá — thay vì bắt model chat trả JSON rồi tự parse. API chạy trên model gpt-6-luna, nhanh gấp khoảng 10 lần Responses API theo OpenAI.

Nếu từng ép chatbot phân loại ticket hay chấm độ nghiêm trọng của bug, bạn sẽ hiểu nỗi khổ: JSON sai định dạng, lời giải thích thừa, lựa chọn “sáng tạo” ngoài danh sách.

Ba kiểu câu hỏi, ba kiểu đáp án có kiểu rõ ràng

  • predicate — kiểm tra một điều kiện, trả probability từ 0 đến 1. Ví dụ: ảnh sản phẩm có vết nứt, rách hay móp không, để bạn gắn cờ kiểm tra lại theo ngưỡng mình chọn.
  • choice — chọn một giá trị trong danh sách bạn đưa kèm mô tả. Đáp án gồm choice đã chọn, probabilities từng lựa chọn và confidence. Ví dụ: định tuyến khiếu nại về billing, technical, shipping hoặc other.
  • score — chấm điểm theo 2 đến 10 mức có thứ tự, ví dụ mức độ nghiêm trọng của bug. Điểm trả về là trung bình có trọng số theo xác suất.

Một request, tối đa 400 câu hỏi

Beta công khai chỉ cho 200 câu hỏi mỗi request; bản GA nâng lên 400. Mọi câu hỏi dùng chung một input nên một ảnh sản phẩm có thể vừa được kiểm tra hư hỏng vừa được phân loại danh mục trong cùng một lần gọi.

Bản GA thêm prompt caching, ảnh gắn trong instructions của từng câu hỏi, đầu vào JSON trực tiếp qua input_json, lịch sử hội thoại kèm tool call và tích hợp GPT-Live.

Giá và giới hạn cần biết

Hiện chỉ có model gpt-6-luna được hỗ trợ. Giá input chưa qua cache là 0,10 USD cho mỗi triệu token; lượt cache hit được giảm giá, output token không tính phí.

Lưu ý cho người dùng Python SDK

Trong openai-python 3.37.0, instructions của câu hỏi có thể là chuỗi hoặc danh sách các phần text, ảnh hoặc JSON có cấu trúc. Code cũ gọi phương thức chuỗi trên instructions cần kiểm tra isinstance() trước, kẻo gặp lỗi khi instructions là danh sách.

Điều này có ý nghĩa gì với bạn

Nếu đang xây tính năng phân loại, kiểm duyệt hay định tuyến trong app Python, Decisions API đáng thử ngay ở những chỗ trước đây bạn phải tự validate JSON và retry khi model “lạc đề”. Xác suất kèm mỗi đáp án cho phép bạn đặt ngưỡng: tự động xử lý khi tin chắc, đẩy vào hàng đợi rà soát khi chưa chắc. Nó không thay Structured Outputs hay function calling.

Bài viết liên quan

Câu hỏi thường gặp

Decisions API khác Structured Outputs ở điểm nào?

Structured Outputs bắt model sinh object theo đúng JSON schema của bạn — hợp trích xuất dữ liệu hay lời giải thích. Decisions API thì ngược lại: bạn hỏi, model trả đáp án có kiểu kèm độ tin cậy.

Đáp án có kèm độ tin cậy không? Đặt ngưỡng thế nào?

Có. Predicate trả probability từ 0 đến 1; choice và score trả thêm probabilities và confidence. Hiệu chỉnh ngưỡng trên dữ liệu đã gắn nhãn của chính bạn.

Dùng Decisions API từ Python như thế nào?

Cài openai-python 3.37.0 trở lên rồi gọi client.decisions.create() với model gpt-6-luna, kèm input và danh sách questions. Nhớ kiểm tra kiểu của instructions trước khi xử lý.

from openai import OpenAI
client = OpenAI()
decision = client.decisions.create(
    model="gpt-6-luna",
    input="Tôi bị trừ tiền hai lần cho cùng một đơn hàng.",
    questions=[{
        "type": "choice",
        "name": "department",
        "instructions": "Phòng ban nào nên xử lý khiếu nại này?",
        "choices": [
            {"value": "billing", "description": "Thanh toán, hóa đơn và hoàn tiền."},
            {"value": "technical", "description": "Sự cố khi dùng sản phẩm."},
            {"value": "shipping", "description": "Giao hàng và theo dõi đơn."},
        ],
    }],
)
print(decision.answers[0].choice)  # billing

💬 Tin này ảnh hưởng tới dự án của bạn thế nào? Chia sẻ góc nhìn của bạn trong phần bình luận — mình đọc hết và sẽ tổng hợp những ý hay nhất.

Nguồn tham khảo