# OpenAI Decisions API : logique structurée sans coût de jeton en sortie

> OpenAI lance la Decisions API avec gpt-6-luna. Elle exécute des évaluations structurées jusqu'à 10 fois plus vite sans frais sur les jetons générés.

- URL: https://roobrief.com/fr/posts/openai-decisions-api
- Language: fr
- Published: 2026-10-23T01:50:00.000Z
- Tags: ai, dev
- Source: https://developers.openai.com/api/docs/guides/decisions

**La Decisions API est un point d'accès dédié qui renvoie des évaluations et des classifications typées sans générer de texte libre. Propulsée par gpt-6-luna, elle fonctionne jusqu'à dix fois plus vite sans facturation sur les jetons en sortie.**

OpenAI a annoncé le 22 oct. 2026 la disponibilité générale de sa **Decisions API** (`POST /v1/decisions`), une interface conçue pour le routage déterministe et la classification rapide. Plutôt que de solliciter un grand modèle de conversation pour produire du texte brut avant de l'analyser à l'aide d'expressions régulières ou de schémas JSON, l'API évalue directement des probabilités et des choix structurés à partir des données transmises.

## Différences avec l'API de discussion et tarification

Alors que la Responses API classique est pensée pour la génération ouverte de texte et de code, la Decisions API se concentre exclusivement sur l'évaluation de conditions pour guider l'exécution applicative.

| Caractéristique | Responses API standard | Decisions API |
| --- | --- | --- |
| Rôle principal | Rédaction libre, discussion, code | Prédicats, classification, notation |
| Modèles supportés | Multiples (GPT-4o, série o, etc.) | Dédié à gpt-6-luna uniquement |
| Vitesse de réponse | Vitesse habituelle de génération | Jusqu'à 10 fois plus rapide (latence p95 réduite) |
| Coût en sortie | Facturé au jeton | 0 dollar (0 euro) |
| Coût en entrée | Variable selon le modèle | 0,10 dollar (environ 0,09 euro) par million de jetons |

Le changement économique majeur réside dans la gratuité totale des jetons de sortie. L'API ne transmettant pas de flux textuel continu mais uniquement des tableaux JSON calculés en interne, seule s'applique la tarification d'entrée de 0,10 dollar (environ 0,09 euro) par million de jetons. Les instructions récurrentes profitent par ailleurs des remises liées à la mise en cache des requêtes (prompt caching).

## Trois formats d'évaluation et intégration système

Une requête unique peut associer une charge utile partagée (texte, images via URL ou base64, données `input_json`) à une liste comprenant jusqu'à 400 questions simultanées. Les questions se répartissent en trois types d'analyse :

- **Prédicat (predicate) :** évalue la véracité d'une assertion et renvoie une probabilité comprise entre 0 et 1 (par exemple pour déterminer si une photo montre un article endommagé).
- **Choix multiple (choice) :** sélectionne la catégorie la plus adaptée parmi une liste définie par l'équipe de développement, assortie d'un score de confiance (comme le tri automatique d'un ticket d'assistance).
- **Barème (score) :** attribue une note en fonction d'une grille préétablie comptant de deux à dix niveaux ordonnés.

Cette interface s'intègre nativement à GPT-Live pour les interactions vocales en temps réel. Une application peut ainsi qualifier l'intention de l'utilisateur ou modifier l'expression d'un avatar virtuel au fil de la conversation sans introduire de latence perceptible.

## Usages recommandés et contraintes techniques

L'intérêt premier de la Decisions API s'exprime dans les flux d'exécution critiques (hot-paths) où chaque milliseconde compte.

Elle est particulièrement indiquée comme barrière de validation avant qu'un agent autonome n'exécute une action engageante, pour le pré-tri de flux massifs de courriels ou pour la modération de contenus en direct.

En revanche, le système est techniquement inadapté aux tâches exigeant des explications détaillées ou des réponses dialoguées, son schéma de sortie étant strictement borné. De plus, elle ne fonctionne à ce jour qu'avec le modèle compact gpt-6-luna ; les raisonnements mathématiques poussés et la programmation complexe restent du ressort des modèles de réflexion spécialisés.

## Comparaison avec les alternatives existantes

Pour résoudre les problématiques de routage et de tri, les équipes d'ingénierie disposaient déjà de solutions distinctes présentant des compromis variés :

- **Routeurs sémantiques basés sur des plongements (embeddings) :** les bibliothèques libres comme semantic-router comparent des vecteurs en mémoire locale. Elles s'exécutent en quelques microsecondes sans aucun coût réseau, mais se cantonnent à une proximité textuelle élémentaire sans pouvoir évaluer des barèmes complexes ni analyser d'images.
- **Classifieurs de texte spécialisés (comme Cohere Classify) :** très performants pour classer du texte à partir de quelques exemples d'apprentissage, ils demeurent limités au texte et ne permettent pas de poser 400 questions hétérogènes sur des données multimodales en un seul appel.
- **Modèles de décision purs (comme Jev) :** ces modèles non génératifs ont initié l'évaluation probabiliste sans sortie de texte, mais OpenAI se démarque par la prise en charge native des images, le cache de requêtes et l'articulation directe avec la voix de GPT-Live.

> La conversion en euros s'appuie sur le taux de change du 23 oct. 2026 (1 dollar ≈ 0,89 euro). Les montants « environ » sont arrondis.

## Sources

- [OpenAI Developers Guide — Decisions](https://developers.openai.com/api/docs/guides/decisions)
- [OpenAI News — Build more responsive apps with the Decisions API](https://openai.com/index/decisions-api/)