A OpenAI Decisions API entrou em beta público em 6 de outubro de 2026. O novo endpoint recebe texto e imagens, responde a perguntas definidas pelo desenvolvedor e devolve dados estruturados que o código consegue usar na hora, sem interpretar parágrafos escritos por IA. A disponibilidade geral está prevista para as próximas semanas.
Respostas em formato fixo no lugar de texto livre
Até aqui, quem queria usar um modelo de linguagem para decidir algo dentro de um sistema precisava pedir a resposta em texto e depois tratar o resultado. Nesse sentido, funciona, mas dá trabalho e abre espaço para erro. A proposta da nova ferramenta é eliminar essa etapa: o retorno já chega em um formato previsível, como um formulário preenchido em vez de uma carta. Segundo a OpenAI, isso deixa as respostas cerca de 10 vezes mais rápidas do que pela Responses API, a interface de geração de texto geral da empresa, embora a documentação não detalhe métricas de tempo.
Cada pedido, feito pelo endereço POST /v1/decisions, tem três partes: o modelo (por enquanto, só o gpt-6-luna, versão menor e mais barata da família GPT-6), o conteúdo a ser avaliado e uma lista de perguntas. Cada pergunta traz tipo, nome, instruções e parâmetros próprios. Dá para enviar várias perguntas independentes de uma vez; quando uma depende da resposta de outra, elas precisam ir em pedidos separados. As respostas seguem três formatos: predicate, choice e score.
- Predicate verifica uma condição de sim ou não e devolve uma probabilidade de 0 a 1. Exemplo da documentação: perguntar se a foto de um produto mostra dano visível, com resposta como 0,92.
- Choice escolhe uma opção dentro de uma lista fixa e informa a probabilidade de cada uma e um valor de confiança. Uma reclamação sobre cobrança dupla, por exemplo, vai para o setor de cobrança com 95% de probabilidade e confiança de 0,93; a OpenAI recomenda sempre incluir uma opção “outro”.
- Score avalia o conteúdo em níveis ordenados e devolve uma nota. Um bug que falha no Safari mas funciona no Chrome recebeu nota 1,1, indicando como mais provável o nível “existe solução alternativa” (70%).
- As imagens só podem ser enviadas codificadas em base64, ou seja, convertidas em texto dentro do próprio pedido; links de imagem e identificadores de arquivo ainda não são aceitos.
Como a OpenAI Decisions API se posiciona no mercado
O preço é de US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada, os pedaços de texto que o modelo lê. Tokens de saída e de cache, uma memória que reaproveita trechos repetidos, não são cobrados. A estrutura lembra a do Jev, modelo lançado em 15 de setembro de 2026 pela TypeSafe AI, startup do ex-pesquisador da OpenAI Diogo Almeida. O Jev também devolve decisões tipadas, em três formatos parecidos. O site The New Stack avalia que a OpenAI Decisions API provavelmente foi uma reação ao Jev; essa leitura é do site, não da empresa. Pelos dados públicos, o Jev cobra US$ 0,042 por milhão de tokens de entrada, o que deixa o preço de entrada da OpenAI cerca de 2,4 vezes maior. Já a diferença de arquitetura é que o Jev é um modelo construído só para decidir, enquanto a OpenAI aplica o raciocínio de um modelo geral a perguntas fechadas.
Para quem desenvolve no Brasil, os usos citados pela documentação são bem práticos: inspecionar fotos de produtos, mandar reclamações para o setor certo, classificar conteúdo, priorizar tarefas e definir a próxima ação de um agente de IA. Um e-commerce pode, por exemplo, triar milhares de mensagens de clientes por dia sem pagar pelo texto gerado. A OpenAI orienta usar exemplos rotulados da própria aplicação para definir a partir de qual probabilidade agir. Também é preciso atualizar as bibliotecas oficiais: Python 3.26.0, JavaScript 7.30.0, Go 3.73.0, Ruby 0.101.0 e Java 4.78.0 são as versões mínimas.
Perguntas frequentes
Quanto custa usar a OpenAI Decisions API?
A OpenAI Decisions API cobra US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada. Além disso, tokens de saída, leitura e escrita de cache não são cobrados. Continuam valendo eventuais acréscimos por processamento regional e multiplicadores de contexto longo.
A Decisions API atende exigências de privacidade?
Sim, para clientes elegíveis. O beta tem suporte a retenção zero de dados e à HIPAA, lei americana de privacidade de dados de saúde, com residência de dados nos Estados Unidos e na Europa (Espaço Econômico Europeu e Suíça). Esses recursos exigem acordos específicos com a OpenAI.
Fonte: OpenAI
Análise Crítica
A Decisions API mostra a OpenAI levando para dentro da própria plataforma uma categoria que startups como a TypeSafe AI abriram há poucas semanas: modelos que devolvem decisões tipadas, e não texto livre. Classificação é trabalho de volume altíssimo e margem baixa, mas é ele que mantém um cliente ancorado numa infraestrutura. Quem já roteia milhões de tickets por um fornecedor dificilmente troca por causa de centavos, e com HIPAA, retenção zero de dados e residência de dados na mesa, o preço deixa de ser o único critério em compras corporativas. Isso coloca pressão sobre quem compete só por preço, como o Jev, que cobra menos da metade na entrada, mas precisa convencer empresas que já têm contrato e conformidade resolvidos com a OpenAI.
Pense numa startup brasileira de SaaS de atendimento que usa um modelo especializado para triar mensagens: agora ela precisa decidir se mantém o fornecedor menor e mais barato ou se consolida tudo na OpenAI para simplificar auditoria e suporte. Algumas tendem a consolidar, mesmo pagando mais. O padrão é conhecido: a plataforma incorpora a inovação do satélite, oferece um preço aceitável e a concorrência passa a depender de diferencial técnico. Para o mercado, a notícia boa é ter mais de uma opção; o risco é a concentração crescer a cada categoria absorvida. A pergunta que a OpenAI preferiria não responder: quando a Decisions API chegar à disponibilidade geral, os US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada vão se manter?
A visão do canal Invente com IA
Se você tem qualquer fluxo de triagem rodando hoje com prompt pedindo pra IA responder “sim” ou “não” e depois tratando o texto, vale muito testar essa abordagem. Pegue uma amostra de umas 200 mensagens reais do seu atendimento, já classificadas por uma pessoa, monte as perguntas do tipo choice com uma opção “outro” e roda no beta. Com isso você descobre a partir de qual probabilidade dá pra confiar na resposta e manda o resto pra revisão humana. Como a saída não é cobrada, o custo da triagem fica fácil de prever, e o código fica bem mais simples de manter. Aproveite e compare com outras alternativas do mercado, como o Jev, da TypeSafe, pra decidir com número na mão.
