OpenAI 22-oktabr kuni Decisions APIʻni barcha mijozlar uchun umumiy foydalanishga (GA) ochdi. Kompaniya bu qadam bilan «qaror modellari» deb ataluvchi bozorga toʻgʻridan-toʻgʻri kirdi — bu yoʻnalishni TypeSafeʻning Jev modeli boshlab bergan va unda katta til modellari ish jarayonlaridagi kichik, ammo koʻp takrorlanadigan tanlovlarni soniyalar emas, millisekundlarda hal qiladi.
Decisions API GPT-6 Luna asosida qurilgan va kompaniya taʻkidlashicha, Responses API orqali ishlaydigan GPT-6 Lunaga qaraganda 10 baravargacha tezroq. Ommaviy versiyaga ovoz va vizual rejimlar qoʻshilgan, inferens esa geografik jihatdan nishonlangan resurslar orqali amalga oshiriladi.
Decisions API qanday ishlaydi
API ishlab chiquvchilarga savol va unga ruxsat etilgan javoblar toʻplamini belgilashni taklif qiladi; kontekst matn, tasvir yoki mahalliy JSON koʻrinishida beriladi. Xizmat uch turdagi javob qaytaradi: belgilangan mezonning bajarilish ehtimoli (probability), oldindan belgilangan variantlardan tanlov (choice) va rubrika boʻyicha baho (score).
Bitta soʻrovda 400 tagacha savol berish mumkin — bu avvalgi chegaradan ikki baravar koʻp. Savol koʻrsatmalariga tasvirlarni kiritish, takrorlanuvchi kontekst uchun prompt caching ishlatish qoʻllab-quvvatlanadi; inferens rezidentligi AQSh va Yevropa Ittifoqi hududlarida mavjud. Tafsilotlar OpenAIʻning rasmiy eʻlonida keltirilgan.
Narx siyosati qatʻiy soddalashtirilgan: 1 million input token uchun $0,10, keshlangan input uchun $0,01; output token uchun umuman toʻlov olinmaydi. Bunday narx yuqori chastotali chaqiruvlar xarajatini keskin kamaytiradi — aynan shu jihat qaror modellarini anʻanaviy LLMʻlarga muqobil qilgan.
Tezlik va narx: qanday erishildi
TechCrunchʻga koʻra, OpenAI maxsus oʻrgatilgan alohida qaror modelini yaratish oʻrniga ChatGPT Lunaʻni tezlik va arzonlik uchun qayta sozlagan. API mahsuloti rahbari Nikunj Handaʻning aytishicha, kechikish bir–uch soniyadan 100–180 millisekundgacha qisqargan.
«Decisions APIʻdagi asosiy yutuq — bu tezlik: bir–uch soniyadan 100, 120, 180 millisekundgacha qisqartirish», — dedi Handa. «Kelajakda modellarimizni shu yoʻnalishda yanada yaxshilash uchun maxsus oʻrgatishimiz mumkin. Ammo hozircha ishni shunchaki oddiy Luna bajarmoqda».
Handaʻning soʻzlariga koʻra, uning jamoasi Jevʻni koʻrib, «buning uchun bizda millionlab qoʻllanish holatlari bor» degan fikrga kelgan va oʻz versiyasini tez surʻatda ishlab chiqqan. Ommaviy versiyada ovoz va vizual rejimlar qoʻshildi; Osiyoning bir necha mintaqasida qoʻshimcha quvvat ishga tushirildi.
Shuningdek, Decisions API endi GPT-Live bilan mahalliy integratsiyaga ega: ovozli ilovalarda suhbat jarayonida tezkor qarorlar qabul qilish mumkin — masalan, mijozlarni qoʻllab-quvvatlash agenti aniqlashtiruvchi savol berish, soʻrovni yoʻnaltirish yoki muammoni yuqori darajaga koʻtarish oʻrtasida tanlov qiladi.
Xizmat 29-sentabr kuni kompaniyaning dasturchilar kunida eʻlon qilingan va shundan beri beta rejimida sinab koʻrilgan. Ommaviy versiyaga chiqqach, Handa yanada yuqori tezlikka erishish maqsadini ham ochiqladi: «Buni taxminan 60 millisekundgacha tushira olamizmi — shunda har bir video kadri uchun bitta API chaqiruvini tasavvur qilish mumkin», — dedi u TechCrunchʻga. Tasvirlarni tasniflashda esa, uning taʻkidlashicha, «Luna juda kuchli va yaxshiroq kalibrlashni koʻrsatmoqda», mijozlar esa Decisions API tasvirlarni chiqish sifatida ham moslashuvchanroq ishlatishini istamoqda.
Birinchi foydalanuvchilar va raqobat muhiti
Dastlabki sinovlarda Box, Datadog, Ramp va Speak kabi mijozlarning muhandislari OpenAIʻning LLMʻlarini yuqori oʻtkazuvchanlikka ega qaror chaqiruvlari bilan almashtirgan. Til oʻrgatuvchi ilovalar ishlab chiquvchi Speakʻning texnik direktori Andrew Hsuʻning aytishicha, API harakatlar orasidagi vaqtni 1,4 soniyadan 0,13 soniyaga qisqartirgan. OpenAI oʻzi ham mahsulotdan Dots ovozli yordamchisining tezkorligini oshirishda foydalangan.
Kompaniya ichida ham qoʻllanish keng: Personal Finance jamoasi tranzaksiya tavsiflarini turkumlashda, Communications jamoasi esa ommaviy axborot vositalaridagi yoritilishlarni mavzu va asosiy hikoyalarni mustahkamlashi yoki zaiflashtirishi boʻyicha tasniflashda Decisions APIʻdan foydalanmoqda.
Raqobat muhiti esa qizgʻin. Ommaviy reytinglar — AIM System One Index va Artificial Analysis Decision Index — hozircha Liquidʻning D1 Ultra va Base Labʻning Elephant-1 modellarini yuqori baholamoqda; soʻnggi Jev modeli bu ikki indeksda mos ravishda yettinchi va uchinchi oʻrinlarda, OpenAIʻning qaror modeli esa sakkizinchi va oʻn toʻrtinchi oʻrinlarda. Shu bilan birga, OpenRouter maʻlumotlariga koʻra, Jev oilasi hozircha eng koʻp soʻraladigan qaror modellari boʻlib qolmoqda.
TypeSafe oʻtgan hafta Jevʻning soʻnggi versiyasini chiqardi — unga tasvirlarni qoʻllab-quvvatlash va smart-if iboralari qoʻshilgan. Kompaniya haqidagi avvalgi materiallar bilan sayt arxivida tanishish mumkin.
Qaror modellarining eng qiziqarli sinovlaridan biri esa TechCrunch taʻkidlagan JevMan reytingi: Opper AI kompaniyasi tuzgan bu testda modellar PacMan oʻyinini oʻynaydi. Opper AIʻning oʻsish boʻyicha direktori Felix Wunderlichʻning aytishicha, bu oʻyin «toʻxtovsiz, tezkor va muhim qarorlar oqimi» boʻlgani uchun qiziqarli sinov — har bir burilishda model bir necha yuz millisekundda qayoqqa borishni bir necha yuz millisekund ichida tanlaydi. Ushbu reytingda Jevʻning soʻnggi modeli hozircha birinchi oʻrinda turibdi.
