OpenAI Decisions API 是什么?和 TypeSafe Jev 的区别:输入、输出、开放状态、价格与怎么选(2026)
DevDay 2026 上 OpenAI 发布了 Decisions API:对你定义好的问题,从有限的预定义答案里给出判断。TypeSafe 的 Jev 走的是同一类思路。两者的输入、输出、开放状态、价格各是什么,怎么选,国内开发者付款卡在哪。
1. 先回答:OpenAI Decisions API 是什么
Decisions API 是 OpenAI 在 2026 年 9 月 29 日 DevDay 2026 上宣布的新接口。官方回顾的原话是:Decisions API 将 Luna 的智能集中用于一组由用户定义的问题,每个问题都设有有限的预定义答案,从而实现实时决策;开发者通过文本或图像提供上下文,得到的答案可用于对内容分类、路由请求,或选择智能体的下一步操作。翻成工程语言:你先定义好一组问题,每个问题对应有限的预定义答案,再把一段文字或一张图作为上下文交给它,拿回的答案用来分类、路由,或决定智能体下一步做什么。响应里除了答案还带不带别的内容(比如解释文字、概率),官方回顾没写。回顾正文只写了「Luna」,没有写具体的模型版本号;OpenAI 9 月 22 日发布了 GPT-6 Sol 和 Luna,开发者文档把 GPT-6 Luna 描述为面向专注型、高频任务的最高效模型。至于 Decisions API 的价格、延迟数字、是否返回概率或置信度、支持哪些语言、单次能放多少上下文,官方回顾都没有写。截至 2026 年 10 月 4 日,OpenAI 开发者文档的索引、更新日志(changelog)和定价页里也还没有 Decisions API 的条目,细节等官方正式文档。它是 DevDay 2026 的发布之一,当天其它发布(dots、GPT-6.1 Sol、500 美元 Pro 档等)见 /hub/openai-devday-2026。
2. TypeSafe Jev 是什么:同一类思路的另一家
Jev 是 TypeSafe AI 在 2026 年 9 月 15 日发布的第一个公开 System One 模型。官方的说法是「为软件里的决策而做」:你在请求里给一段状态(state)和若干个问题,每个问题的答案类型事先定义好,Jev 并行地对所有问题给出答案和概率。它有三种问题:Choice 从选项里选一个,Score 按有序档位打分,Noul 判断一句陈述成立的概率。官网 FAQ 写得很直接:Jev 理解语言,但不生成自由文本,也不是聊天机器人。所以如果你问「Decisions API 和 Jev 是不是一回事」:解决的问题是同一类——代码里需要一个能直接拿来用的判断;但它们是两家公司的两个产品,公开的接口格式、能力边界、开放程度都不一样。Jev 的完整介绍、官方短板清单和价格算例我们单独写过一篇,见 /hub/jev-typesafe-ai,本文只讲两者的对比。
3. 输入:Decisions API 收图,Jev 只收文本
这是两者最硬的一条差别。OpenAI 官方回顾明确写了上下文可以「通过文本或图像」提供。Jev 的官方模型页写的是仅文本:字符串、JSON 对象或文本数组,不支持图片、音频、视频输入,非文本内容要先转成文本或结构化字段再作为 state 发送。这对选型的影响很直接:如果你的判断对象本身就是图片(比如商品图、截图、上传的凭证),官方说 Decisions API 可以直接用图像提供上下文,理论上能省掉「先把图转成文字」这一步,实际效果要等它对你开放后用自己的样本实测;用 Jev 就得在前面再加一步,先用别的模型或 OCR 把图转成文字描述,多一次调用、多一份延迟和成本,也多一个出错环节。反过来,如果你的数据本来就是工单、消息、表单、日志这类文本,这条差别就不重要了。
4. 输出:都从预定义答案里给判断,公开的细节差很多
两者的共同点是:答案来自事先定义好的有限答案集。差别在于官方公开了多少。Jev 官方 FAQ 写明它不生成自由文本,程序拿到的是类型化答案,不需要从一段文字里再解析;官方文档还写明:Choice 返回选中项、每个选项的概率和一个置信度;Score 返回分数、每档概率和置信度;Noul 返回一个 0 到 1 之间的概率,没有单独的置信度。官方 FAQ 的态度是「不确定性是一种功能」:你的代码可以按置信度设阈值,高就自动执行,低就转人工复核。同时官方也明说:Jev 保证的是答案的形状,不保证每个判断都对——它不会编出列表外的类别,但可能选错。Decisions API 这边,按官方回顾,答案来自你预先定义的有限答案集,官方列出的用途是分类、路由、选智能体下一步;响应里还带不带别的内容、会不会返回概率或置信度,官方回顾都没写。如果你的系统设计依赖「按置信度分流」,在 Decisions API 正式文档出来之前,不要先假设它有。
5. 开放状态:一个 9 月 29 日公布为限量预览,一个已经开放注册
按官方原文:Decisions API 9 月 29 日起限量开放预览版,计划在未来几天内广泛发布(这是 9 月 29 日当天的说法);截至 10 月 4 日,OpenAI 开发者文档里仍没有它的条目——它是否已经对你的账户开放、正式版的接口长什么样,以 OpenAI 官方最新公告和你账户里实际能看到的为准。Jev 9 月 15 日发布时是抢先体验,从候补名单陆续放人;TypeSafe 官网首页现在写的是 Jev 已向所有人开放,并给出了控制台 console.typesafe.ai 的注册入口,官网新闻栏里也有一条 9 月 27 日的「向所有人开放」。所以如果你下周就要上线一个分类或路由功能,Jev 现在就能注册、拿 Key、在 Playground 里试;Decisions API 更适合先排进评估计划,等它对你开放后再做对照测试。
6. 价格:Jev 有公开单价,Decisions API 以官方为准
Jev 的官方单价是输入 $0.042 / 百万 token(即 $42 / 十亿 token),输出不计费。官方快速入门的示例请求(一条客服消息加三个问题)返回的用量是 392 个输入 token,按这个量级粗算:同样大小的请求跑 100 万次,输入约 3.92 亿 token,费用约 $16.5。真实成本取决于你的状态有多长、问题写得多细,上线前看自己请求返回的 usage 字段。官网首页 FAQ 对「价格是不是临时补贴」的回答是:按现价可以盈利地提供 Jev,目标是随着技术改进让智能更便宜。Decisions API 的价格,OpenAI 的 DevDay 回顾里没有给出。我们不建议拿 Luna 模型页上的单价去套算 Decisions API——回顾没有说两者按同一套标准计费,套出来的数可能完全不对。预算以 OpenAI 官方定价页正式列出的为准。
7. 怎么选:按你的场景对号入座
① 判断对象是图片,或图文混合——优先评估 Decisions API,Jev 需要先把图转成文本。② 已经深度用 OpenAI(同一个开发者账户、同一套数据政策和账单),希望少接一家供应商——等 Decisions API 广泛发布后优先评估。③ 现在就要上线,或者需要公开单价才能做预算——Jev 目前资料更完整:有公开价格、限流、上下文长度、已知短板清单和多份 cookbook。④ 系统要按置信度决定自动执行还是转人工——Jev 的文档写明返回概率和置信度;Decisions API 在文档出来前不要假设。⑤ 中文数据为主——Jev 官方写明英文是主要训练语言,中文能处理但效果不完全一样;Decisions API 的语言支持官方回顾没提。两边都要用你自己的中文样本实测。⑥ 你需要的其实是一段回复、一段摘要、一份改写——Jev 官方写明不生成自由文本;Decisions API 官方列出的用途只有分类、路由、选智能体下一步。这类活交给生成式模型。
8. 两个都想试:一套最小的对照评测
最省事的做法是同一组问题、同一批样本、两边各跑一遍。准备 200 条左右你自己的真实数据(工单、评论、请求日志都行),人工标好正确答案;把问题拆成最小粒度,每个问题的可选答案在两边写成一样的含义;然后比三样东西:准确率(尤其是你最在意的那一类错误)、从你服务器所在地区实测的延迟、按各自官方计费算出的单条成本。Jev 那边记得额外看置信度分布:高置信度里的错误比例是不是明显更低,决定了你能放心自动化多大比例。有几点要提前知道:Jev 发布文章给出的端到端响应时间是 70ms–500ms,同时说明其公开评测一般在美国西海岸跑,服务目前也部署在那里,从国内或亚洲调用要自己实测、算上跨境往返;Jev 官方短板页写明不擅长算术、计数和日期比较,这类判断放在代码里做;Decisions API 在预览期,接口和能力都可能变,评测结论要标上日期。
9. 国内开发者:两边都要海外付款
无论选哪个,第一道坎常常是付款。OpenAI API 的费用在 OpenAI 开发者平台的账单页支付,TypeSafe 在官方控制台付款,两边都是海外商户。收单方会按卡号前几位判断发卡地区,国内发行的卡即使印着 Visa 或 Mastercard,跨境扣款也可能被风控拒掉。常见做法是用一张美国卡段的 Visa 或 Mastercard 虚拟卡:注册 cocodot,支付宝充值到钱包,在控制台开一张卡,再把钱从钱包转进卡——钱包余额和卡内余额是两回事,没转进卡的钱扣不走;在付款页填卡号、有效期、CVV,账单地址填你本人真实使用的完整地址,同一个商户账号始终用同一个。cocodot 的美国卡段虚拟卡在 OpenAI 的 API 充值和 TypeSafe 这两个商户都有过成功扣款;但发卡侧和商户侧的风控都会变化,任何卡都不能保证每一笔都通过。连续失败两次就先停下,检查余额、地址和卡状态,别在短时间里反复重试。开卡入口见 /card。
10. 说清楚:cocodot 在这件事上能做什么、不能做什么
第一,cocodot 的 API 中转目前没有 Decisions API,也没有 GPT-6 系列(Astra、Sol、6.1 Sol、Luna),也没有 Jev。想用这两个决策接口,请在 OpenAI 和 TypeSafe 官方平台注册调用,cocodot 在这里提供的是付款用的美国卡段虚拟卡。第二,一个真实的业务流程里,「判断」之外通常还有「生成」:判断完是退款请求,接下来要写一封回复;判断完是高风险内容,接下来要写一段审核说明。这部分需要生成式模型。cocodot 的 API 中转是 OpenAI 兼容接口,在售 GPT-5.6 Sol / Terra / Luna、GPT-5.5、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi 等模型,支付宝充值、按量计费,一个 Key 切换型号,实时价格见 /pricing,GPT-5.6 三档的区别见 /hub/gpt-56-sol-terra-luna-api。本文关于 Decisions API 的事实来自 OpenAI DevDay 2026 官方回顾和 OpenAI 开发者文档,关于 Jev 的事实来自 typesafe.ai 官网与 docs.typesafe.ai,写于 2026 年 10 月初;两者都在快速变化,以官方最新页面为准。
Decisions API 和 Jev 对照(全部来自 OpenAI 与 TypeSafe 官方页面;「未公开」指官方页面没写,不代表没有)
| OpenAI Decisions API | TypeSafe Jev | |
|---|---|---|
| 发布 | 2026-09-29,DevDay 2026 | 2026-09-15,TypeSafe 发布文章 |
| 官方定位 | 把 Luna 的智能集中用于用户定义的问题,实现实时决策 | System One 模型:为软件里的决策而做,不生成自由文本 |
| 输入 | 文本或图像 | 仅文本(字符串 / JSON / 文本数组),图片、音频、视频需先转成文本 |
| 输出 | 每个问题在有限的预定义答案里给出答案 | 类型化答案 + 概率;Choice、Score 另带置信度 |
| 是否返回概率 | 官方回顾未提及 | 返回 |
| 典型用途 | 内容分类、请求路由、选择智能体下一步 | 分类、路由、打分、抽取、是非判断、护栏 |
| 开放状态 | 9 月 29 日起限量预览,计划几天内广泛发布 | 官网首页:已向所有人开放,在控制台注册 |
| 价格 | 官方回顾未给出,以官方为准 | 输入 $0.042 / 百万 token,输出不计费 |
| 延迟 | 官方回顾只写「实时决策」,未给数字 | 发布文章:端到端 70ms–500ms;官方称公开评测一般在美国西海岸跑,服务目前也部署在那里 |
| 单次上下文 | 未公开 | 64k token;状态加最长一个问题 ≤32k |
| 语言 | 未公开 | 英文为主要训练语言,中日韩可处理但效果不完全一样 |
| 付款 | OpenAI 开发者平台账单页付款 | TypeSafe 控制台付款 |