OpenAI Kararlar API'si Nedir

OpenAI Kararlar API'si, GPT-6 Luna üzerinde çalışan bir `POST /v1/decisions` uç noktasıdır. Metin veya görseller ile bir soru listesi alır ve düz metin yerine yazılı cevaplar döndürür: bir `predicate` olasılığı, seçenek başına olasılıkları olan bir `choice` veya sıralı seviyeler üzerinde bir `score`. Giriş maliyeti, çıktı, önbellek okuma veya önbellek yazma ücreti olmadan 1M belirteç başına 0,10 ABD dolarıdır ve uç nokta 2026-10-06 tarihinden beri genel beta sürümündedir; OpenAI, genel kullanıma sunulmasının "önümüzdeki haftalarda" beklendiğini belirtmiştir.

Bu yazı, uç noktanın ne döndürdüğünü, maliyetini, Yapılandırılmış Çıktılar ve işlev çağrılarının yanında nerede konumlandığını ve nasıl test edileceğini kapsar. curl, Python ve JavaScript ile adım adım ilerlemek için, bir sonraki olarak OpenAI Kararlar API'si nasıl kullanılır yazısını okuyun; eğer zaten Yanıtlar API'sini kullanıyorsanız, Kararlar ile Yanıtlar karşılaştırması aynı işin her iki şekilde nasıl yapıldığını gösterir. Tüm bunlar boyunca, bir model davranışındaki değişikliğin bir bileti yanlış yönlendirmek yerine bir testi başarısız kılması için anahtarı depolamak, istekleri kaydetmek ve `answers` dizisi üzerinde iddia oluşturmak için Apidog kullanacağız.

Bir Kararlar isteği ve yanıtının anatomisi

Üç istek alanı, üç yanıt alanı. `id` yok, üretilmiş metin yok, ayrıştırılacak hiçbir şey yok.

Nelerin eksik olduğuna dikkat edin: `temperature`, `reasoning`, `stream`, `store`, `tools` veya `text.format` yok. Bunlar için Yanıtlar API'si'ni istersiniz. Ve OpenAI'nin kendi referans örneğinde `output_tokens` 0'dır, bu yüzden aşağıdaki fiyatlandırmada çıktı satırı yoktur.

Üç soru türü

Her soru kendi `type`'ını taşır ve tek bir girişte türleri karıştırabilirsiniz. Bağımsız soruları aynı isteğe koyun; önceki bir yanıta bağlı kararlar için OpenAI'nin rehberi ayrı istekler göndermenizi söyler.

predicate: evet/hayır olasılığı

Bir `predicate`, bir koşulun geçerli olup olmadığını sorar ve doğru olma olasılığını 0 ile 1 arasında döndürür.

curl https://api.openai.com/v1/decisions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "input": "The box arrived crushed and the screen is cracked.",
    "questions": [
      {"type": "predicate", "name": "damaged",
       "instructions": "Is the product described as damaged?"}
    ]
  }'

OpenAI'nin bu yapı için referans örneği şunları döndürür:

{
  "model": "gpt-6-luna",
  "answers": [
    {"type": "predicate", "name": "damaged", "probability": 0.95}
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 42,
    "input_tokens_details": {"cached_tokens":0,"cache_write_tokens":0},
    "output_tokens": 0,
    "output_tokens_details": {"reasoning_tokens":0},
    "total_tokens": 42
  }
}

choice: sırasız bir kümeden bir etiket

Bir `choice`, `{value, description}` nesnelerinden oluşan bir `choices` dizisi ekler: 2 ila 255 benzersiz seçenek, burada `value` bir dize veya bir boolean (`true` ve `"true"` farklıdır). OpenAI, kategorileriniz her girişi kapsamadığında `other` gibi bir yedekleme (fallback) önermektedir.

{
  "model": "gpt-6-luna",
  "input": "I was charged twice for my order.",
  "questions": [
    {"type": "choice", "name": "department",
     "instructions": "Which team should handle this ticket?",
     "choices": [
       {"value":"billing"}, {"value":"technical"},
       {"value":"shipping"}, {"value":"other"}
     ]}
  ]
}

Rehberin bu giriş için açıklayıcı yanıtı:

{"type": "choice", "name": "department", "choice": "billing",
 "probabilities": [
   {"value":"billing","probability":0.95},
   {"value":"technical","probability":0.02},
   {"value":"shipping","probability":0.01},
   {"value":"other","probability":0.02}
 ],
 "confidence": 0.93}

score: sıralı bir ölçekte bir konum

Bir `score`, en düşükten en yükseğe doğru sıralanmış `{label, description}` nesnelerinden oluşan bir `levels` dizisi ekler. Diziler 0'dan başlar ve döndürülen `score`, bu dizilerin olasılık ağırlıklı ortalamasıdır, bu nedenle seviyeler arasına düşebilir.

{
  "model": "gpt-6-luna",
  "input": "Export fails in Safari but works in Chrome.",
  "questions": [
    {"type": "score", "name": "severity",
     "instructions": "How badly does this bug block the user?",
     "levels": [
       {"label":"Cosmetic"},
       {"label":"Workaround available"},
       {"label":"Fully blocked"}
     ]}
  ]
}

Rehberin örneğinde, üç seviyede olasılıklar 0.1, 0.7 ve 0.2'dir; bu da 1.1'lik bir `score` ve 0.55'lik bir `confidence` verir. 1.1'i "seviye 1 ile seviye 2 arasında, 1'e yakın" olarak okuyun. Rehberin kuralı: departmanlar gibi sırasız kategoriler için `choice`; ciddiyet gibi sıralı seviyeler için `score`.

Dördüncü bir yanıt türü olan `refusal`, herhangi bir soru için `{"type":"refusal","name":...}` şeklinde görünebilir. Aynı istekteki diğer sorular yine de yanıt alabilir, bu nedenle bir alanı okumadan önce `type` üzerinde dallanma yapın.

OpenAI'nin açıkladığı gibi hız

OpenAI, Kararlar API'sinin Yanıtlar API'sinden yaklaşık 10 kat daha hızlı olduğunu belirtiyor; duyuru, bunu Yanıtlar aracılığıyla GPT-6 Luna'dan 10 kata kadar daha hızlı olarak ifade ediyor. OpenAI, mutlak bir gecikme süresi yayınlamıyor. OpenAI forumundaki bir geliştirici, yavaş bir bağlantıda görsel-giriş kararlarının yaklaşık 0.8 saniyede döndüğünü bildirdi: bu bir anekdot, bir ölçüt değil. Herhangi bir şey vaat etmeden önce kendi p95 değerinizi ölçün.

Fiyatlandırma: milyon giriş belirteci başına 0,10 ABD doları, başka bir şey yok

`gpt-6-luna` ile giriş, 1M belirteç başına 0,10 ABD dolarına mal olur. Yalnızca giriş belirteçleri için ödeme yaparsınız: önbellek okuma, önbellek yazma veya çıktı belirteci ücreti yoktur. `usage` nesnesi `cached_tokens` ve `cache_write_tokens` alanlarını taşır, ancak OpenAI'nin geliştirici forumundaki bir yanıta göre Kararlar'da henüz önbellekleme yoktur, bu nedenle 0 bekleyin.

İki çarpan uygulanır. 272K belirteç üzerindeki giriş 2 kat faturalandırılır, bu da 1M başına 0,20 ABD dolarına denk gelir (fiyatlandırma sayfasının uzun bağlam çarpanından türetilmiştir). ABD veya AB veri yerleşimi uç noktaları aracılığıyla bölgesel işleme %10 ekler. `/v1/decisions` için Batch, Flex veya Fast katmanı belgelenmemiştir, bu nedenle yalnızca Yanıtlarda bulunan bir indirimi planlamayın.

İşte bir destek yönlendirme iş yükü için aritmetik. Tek bir istekte üç soruyu içeren 500 belirteçlik bir biletin maliyeti 500 / 1.000.000 x 0,10 ABD doları = 0,00005 ABD dolarıdır. Bir milyon böyle biletin maliyeti 50 ABD dolarıdır. Aynı biletin Yanıtlar API'si aracılığıyla, 1M çıktı başına 0,50 ABD doları olan 40 belirteçlik bir JSON etiketiyle maliyeti, Luna'nın Yanıtlarda çıktı olarak faturalandırdığı ve Kararlar'ın hiç faturalandırmadığı akıl yürütme belirteçlerinden önce, girişin üzerine istek başına 40 / 1.000.000 x 0,50 ABD doları = 0,00002 ABD doları ekler. Dürüst ifade, "Kararlar çıktı belirteçlerini faturalandırmaz", bir yüzde değil. Tam Luna fiyat listesi ve istem önbelleklemenin Yanıtlarda ne işe yaradığı için GPT-6 Luna nedir bölümüne bakın.

Kararları, Yapılandırılmış Çıktıları veya işlev çağrısını ne zaman kullanmalı

OpenAI çizgiyi kendi çiziyor: kendi JSON şemanızı takip eden, çıkarılan alanlar veya yazılı bir açıklama gibi bir nesneye ihtiyacınız olduğunda Yanıtlar API'si ile Yapılandırılmış Çıktıları kullanın veya modelin argümanlarla bir araç çağrısı talep etmesine ihtiyacınız olduğunda işlev çağrısını kullanın. Kararlar, içeriği sınıflandırmak, istekleri yönlendirmek ve işleri önceliklendirmek içindir.

Bir Yapılandırılmış Çıktılar enum'u bir etiket döndürebilir. Bir olasılık dağılımı veya `confidence` alanı döndüremez, ancak modeli bir tane yazmasını isterseniz, o zaman ölçülmüş bir olasılık değil, üretilmiş metin olur. Kararlar size eşik değerleri belirleyebileceğiniz sayılar verir. OpenAI, hiçbir doğruluk veya kalibrasyon rakamı yayınlanmadığı için, kendi uygulamanızdaki etiketli örneklerden yanlış pozitiflerin maliyetini yanlış negatiflere karşı tartarak bu eşik değerlerini ayarlamanızı söyler. İkinci bir yazılı karar satıcısını mı düşünüyorsunuz? Kararlar ile Jev karşılaştırması fiyatı, girdileri ve çıktı şekillerini yan yana kapsar.

Görseller ve base64 uyarısı

`input`, içeriği `input_text` ve `input_image` parçalarını karıştıran kullanıcı mesajlarını kabul eder; isteğe bağlı olarak `low`, `high`, `auto` (varsayılan) veya `original` bir `detail` seviyesi de olabilir. Rehber, görsellerin satır içi base64 veri URL'leri olması gerektiğini belirtir; barındırılan URL'ler ve `file_id` desteklenmez. API referansı ayrıca istek başına 128 adede kadar, herkese açık HTTP(S) URL'lerini de listeler. Base64'ü belgelenmiş yol olarak kabul edin ve barındırılan bir URL'ye güvenmeden önce test edin.

Veri kontrolleri

Kararlar API'si, uygun müşteriler için Sıfır Veri Saklama ve HIPAA kullanımını destekler. Veri yerleşimi ve bölgesel işleme, `us.api.openai.com` ve `eu.api.openai.com` aracılığıyla Amerika Birleşik Devletleri ve Avrupa'da (AEA artı İsviçre) desteklenmektedir. Uç nokta desteklenen her API bölgesinden erişilebilir olsa da, bir bölgedeki kullanılabilirlik çıkarımın orada çalıştığı anlamına gelmez. Kötüye kullanım izleme günlükleri varsayılan olarak 30 güne kadar saklanır. Eğer hasta mesajlarını yönlendiriyorsanız, önce HIPAA API uyumluluk rehberimizi okuyun.

Kullanılabilirlik: şu anda beta, yakında genel kullanıma açık (GA)

Uç nokta, 2026-10-06 tarihinde tüm geliştiriciler için genel beta sürümüne geçti ve referansta "Beta API'leri" altında yer alıyor. OpenAI'nin rehberi, genel kullanıma sunulmasının (GA) "önümüzdeki haftalarda" beklendiğini belirtiyor; belirli bir tarih verilmedi. SDK örnekleri Python 3.26.0, JavaScript 7.30.0, Go 3.73.0, Ruby 0.101.0 veya Java 4.78.0 veya daha yenisini gerektirir; Python ve JavaScript'te çağrı `client.decisions.create(...)` şeklindedir. platform.openai.com/decisions adresindeki bir Playground, kod yazmadan önce soruları denemenizi sağlar. Kararlar'a özel hız limitleri yayınlanmamıştır; kuruluşunuzun limitler sayfasını kontrol edin. Ücretsiz Kararlar katmanı yoktur; maliyetsiz Luna erişimi için Luna ücretsiz yollar yazımıza bakın.

Apidog'da Kararlar çağrılarını test etme

Yazılı cevapları iddia etmek kolaydır, zaten mesele de bu. Üç adım çoğu ekibi kapsar.

Anahtarı bir kez depolayın. `OPENAI_API_KEY`'i bir Apidog ortam değişkenine koyun ve `Authorization: Bearer` başlığında `{{OPENAI_API_KEY}}` olarak referans verin, böylece gerçek anahtar asla paylaşılan bir isteğe düşmez.

Her soru türü için JSONPath iddiaları ile bir istek kaydedin: durum 200, `$.answers[0].type` eşit `choice`, `$.answers[0].choice` eşit `billing`, `$.answers[0].confidence` 0.8'den büyük, `$.answers[?(@.name=='damaged')].probability` 0.9'dan büyük ve `$.usage.output_tokens` eşit 0, bu da faturanız gelmeden önce bir faturalandırma sürprizini yakalar.

Etiketli bir kümeden eşik değerleri seçin. Apidog'da bilet metni ve beklenen departmanın bir CSV'si üzerinde aynı isteği çalıştıran bir test senaryosu oluşturun, ardından yanlış pozitif maliyetinin inceleme kuyruğu maliyetini aştığı yerde otomatik yönlendirme eşiğini ayarlayın. Bir model veya takma ad değişikliğinin bir müşteriyi değil, bir testi başarısız kılması için Apidog CLI ile sürekli entegrasyonda (CI) çalıştırın. Nasıl yapılır rehberi, yönlendirici kesinleşmeden önce ön ucun oluşturulabilmesi için `answers` dizisinin sahtesini oluşturma dahil her adımı kapsar.

SSS

Kararlar API'si yeni bir model mi? Hayır. GPT-6 Luna üzerinde çalışan bir uç nokta, `POST /v1/decisions`. Luna 2026-09-22'de piyasaya sürüldü; uç nokta 2026-10-06'da genel beta sürümüne geçti.

Kararlar API'sinin maliyeti nedir? Çıktı, önbellek okuma veya önbellek yazma ücreti olmadan 1M giriş belirteci başına 0,10 ABD doları. 272K belirteç üzerindeki giriş 2 katıdır ve bölgesel işleme %10 ekler.

Kendi JSON şemamı döndürüyor mu? Hayır. `probability`, `choice` veya `score` alanları içeren `answers` döndürür. Kendi şemanız için Yanıtlar API'sinde Yapılandırılmış Çıktılar'ı kullanın.

Ne kadar doğru? OpenAI doğruluk veya kalibrasyon rakamları yayınlamıyor. Eşik değerlerini kendi etiketli verilerinizden ayarlayın; veri odaklı bir LLM test senaryosu pratik bir yoldur.

Nereden başlamalı

Uygulamanızın bugün bir regex veya bir istem-ve-ayrıştırma döngüsü ile yaptığı bir yönlendirme kararını seçin, bunu `other` yedeklemesi olan tek bir `choice` sorusu olarak yazın ve 50 etiketli örnek üzerinde çalıştırın. Güven dağılımı net bir şekilde ayrılırsa, bir eşik ve bir testiniz var demektir. Ayrılmazsa, sorunun daha keskin kriterlere ihtiyacı vardır. Kaydedilmiş istekler ve iddialarla bu deneyi çalıştırmak için Apidog'u indirin ve yukarıdaki curl'ü içe aktarın.