İçeriğe geç

OpenAI Decisions API maliyet modeli: yalnızca girdi fiyatlandırması ve hızlı tipli çıktılar

Güncellendi October 7, 2026 · ilk yayın October 7, 2026

Kısa yanıt: OpenAI’nin Decisions API’si, paylaşılan metin veya görsel kanıtları tipli sınıflandırmalara, seçimlere ya da puanlara dönüştüren bir beta uç noktasıdır. GPT-6 Luna ile milyon girdi token’ı başına...

OpenAI’nin Decisions API’si, paylaşılan metin veya görsel kanıtları tipli sınıflandırmalara, seçimlere ya da puanlara dönüştüren bir beta uç noktasıdır. GPT-6 Luna ile milyon girdi token’ı başına $0.10 ücretlendirir; cache veya çıktı token’ları için ücret almaz. “10x daha hızlı” iddiasını bir gecikme sinyali olarak okuyun, ardından kalitenizi ve görev başına toplam maliyeti kendi iş yükünüzde test edin.

OpenAI 6 Ekim 2026’da neyi yayımladı?

OpenAI, Decisions API’yi 6 Ekim 2026’da herkese açık beta olarak ekledi. Özel Decisions rehberi, tipli yanıtları Responses API’ye göre yaklaşık 10 kat daha hızlı döndürdüğünü belirtiyor. Lansmanda GPT-6 Luna tek desteklenen model ve istekler POST /v1/decisions kullanıyor. Hız karşılaştırması OpenAI’nin yayımladığı bir iddia; her uygulamada aynı uçtan uca iyileşmeyi göreceğinizi garanti etmez.

Bir istek tek bir paylaşılan girdi ile bir veya daha fazla soru taşır. Her soru bir predicate (bir koşulun doğru olma olasılığı), verilen kümeden bir seçim veya sıralı seviyelere karşı bir puan isteyebilir. Uç nokta bu yanıtları olasılık veya güven bilgileriyle birlikte tipli biçimde döndürür. Bu da bir destek biletini yönlendirmek, bir ürün fotoğrafındaki olası hasarı işaretlemek ya da olay ciddiyetini puanlamak gibi sınırlı kararlar için uygun hale getirir.

Decisions API faturalandırması nasıl çalışır?

Decisions uç noktası için OpenAI, GPT-6 Luna ile milyon girdi token’ı başına $0.10 listeliyor. Rehbere göre yalnızca girdi token’ları ücretlendirilir: cache okuma, cache yazma ve çıktı token’ları için ücret uygulanmaz. Bu, sıradan bir GPT-6 Luna Responses isteğinden farklıdır; orada standart kısa bağlam fiyatları milyon önbelleğe alınmamış girdi token’ı için $0.10, önbellekli girdi için $0.01, cache yazmaları için $0.125 ve çıktı token’ları için $0.50’dir. Bu uç nokta için tam model fiyat tablosu yerine Decisions’a özel fiyat koşullarını kullanın.

Uygulanabilir bölgesel veya uzun bağlam ayarlamalarından önce, varsayımsal bir tahmin: ortalama bir istek 1,200 girdi token’ı kullanıyorsa token ücreti 1,200 ÷ 1,000,000 × $0.10 = $0.00012 olur. Bu tür bir milyon istek 1.2 milyar girdi token’ı kullanır ve yaklaşık $120 tutar. Bu bir planlama örneğidir, teklif değildir; bütçe belirlemeden önce gerçek token kullanımını ölçün ve güncel fiyatı doğrulayın.

Çıktı token’ları burada faturalanan bir kategori olmadığı için tüm girdiyi dikkatle sayın: kanıtı, istekteki sistem bağlamını ve her sorunun talimatlarını ve seçeneklerini. Mantıklı olduğunda aynı girdi hakkındaki bağımsız soruları tek bir istekte sorun. OpenAI, bağımsız soruların kanıtı paylaşabileceğini belgeliyor; önceki yanıtlara bağlı sorular ayrı çağrılarda gönderilmelidir. Soruları kısa ve gözlemlenebilir tutun ki istek belirsiz değerlendirme ölçütlerine token harcamasın.

Ekipler ne zaman Responses yerine Decisions kullanmalı?

Sonuç doğası gereği sınırlı olduğunda Decisions kullanın: “Bu görsel görünür biçimde hasarlı mı?”, “Bu üç kuyruktan hangisi bu bileti sahiplenir?” veya “Bu olay, açıkça belirtilen bu seviyelere göre ne kadar ciddi?” gibi. Genel amaçlı bir modelin paragraf yazıp ardından o düzyazıyı ayrıştırmasını istemeden, uygulamanın yönlendirebileceği veya sayabileceği bir yanıt döndürür.

Açıklama, rastgele JSON şemaları, üretilmiş metin, araç çağrıları veya modelle diyalog gerektiren kararlar için Responses’ı kullanmaya devam edin. OpenAI’nin rehberi, özel bir JSON nesnesine ihtiyaç duyan geliştiricileri Structured Outputs’a, modelin bir araç çağrısı talep etmesi gerektiğinde ise function calling’e yönlendirir. Tipli bir seçim, gerekçeli bir açıklamanın ya da çalıştırılabilir bir eylemin yerini tutmaz.

Doğru karşılaştırma, token veya gecikmeyi tek başına değil, doğru iş sonucu başına maliyettir. Maliyetli yanlış pozitifler üreten hızlı bir sınıflandırıcı inceleme emeğini artırabilir. Ekipler tekrar eden prompt’lar, manuel inceleme veya sonradan düzeltmelerle telafi ederse düşük fiyatlı bir uç nokta yine de kaybedebilir. Decisions yanıtındaki kullanım ve cevap alanlarını izleyin, sonuç örneklerini etiketli örneklerle karşılaştırın ve insan incelemesini ile sonraki işlemeyi başarıyla yönlendirilen vaka başına maliyete dahil edin.

FinOps tasarruf iddiasını nasıl doğrulayabilir?

  1. Sınırlı bir iş yükü seçin. Net bir cevap kümesi ve ölçülebilir bir hata maliyeti olan yüksek hacimli bir sınıflandırma ya da puanlama adımı seçin.
  2. Etiketli bir test seti oluşturun. Doğruluğu kategoriye göre ölçün ve güven veya olasılık kalibrasyonunu inceleyin. OpenAI’nin önerdiği gibi, insan inceleme eşiklerini yanlış pozitif ve yanlış negatiflerin maliyetinden belirleyin.
  3. Karşılaştırılabilir bir pilot yürütün. Mevcut üretim yolunu ve Decisions’ı eşdeğer girdilerle karşılaştırın. Uç nokta gecikmesini, token’ları, yeniden denemeleri, inceleme oranını ve düzeltilen hataların maliyetini kaydedin.
  4. Tüm yolu bütçeleyin. Depolama, uygulama compute’u, inceleyici zamanı ve sonradan yapılan Responses veya araç çağrılarını ekleyin. Decisions token fiyatlandırması iş akışının geri kalanını ücretsiz yapmaz.
  5. Bir çıkış yolu tutun. Uç nokta herkese açık beta aşamasında. Uç noktayı ve modeli yapılandırmada sabitleyin, değişiklik günlüğünü takip edin ve davranış veya erişilebilirlik değiştiğinde geniş devreye almadan önce yeniden test edin.

OpenAI, uygun müşteriler için Zero Data Retention ve HIPAA kullanımını, ayrıca uygunluk ve sözleşme gereksinimleriyle birlikte ABD ve Avrupa (EEA ve İsviçre) veri konumu seçeneklerini belgeliyor. Düzenlemeye tabi verileri bir pilota koymadan önce bu kontrolleri kuruluşunuzun gerçek yapılandırmasıyla doğrulayın.

Bir alıcı Decisions API fiyatlandırması hakkında neyi akılda tutmalı?

Decisions API, kompakt ve tipli kararlar için yeni bir fiyat ve gecikme profili sunar: yayımlanmış GPT-6 Luna tarifesinde girdi milyon token başına $0.10 olur ve üretilen çıktı token’ları ücretlendirilmez. En iyi aday iş yükleri yeniden kullanılabilir kanıta, net yanıt türlerine ve belirsiz sonuçları yakalamanın düşük maliyetli yollarına sahiptir. Üretim hacmini kaydırmadan önce görev kalitesini ve toplam işletme maliyetini ölçün.

Ekiplerin hangi ilgili araştırmaları okuması gerekir?

İlgili

Bunu kendi altyapınıza uygulamak mı istiyorsunuz? Sağlayıcı faturalarını, ağ geçidi kayıtlarını ve ana iş akışlarını getirin; maliyet etkenlerini ve tasarruf yolunu çıkaralım. Ücretsiz denetim planlayın →

finopsllm.com'a dön