OpenAI 发布 Decisions API，或对 Jev 构成威胁

9月15日，TypeSafe AI正式发布Jev。仅仅15天后，OpenAI在DevDay上公布了新的Decisions API。它基于OpenAI当前体量最小、价格最低的GPT-6 Luna，可以在一组预设答案中作出选择，并返回相应的置信度分数。

开发者只需要向API提供问题、候选答案和上下文。模型不会像ChatGPT那样生成一段文字，而会给出一个可直接交给程序使用的决定：内容应该分到哪一类，请求应该交给哪个模型，Agent下一步应该采取什么行动。这与Jev过去半个月里最受关注的能力几乎重合。

消息发布几小时后，Reddit的AI_Agents版块出现了一个标题简单粗暴的帖子：“Jev Is Dead”。发帖人写道，随着OpenAI推出Decisions API，Jev想要继续生存恐怕会非常困难，它目前还能依靠的优势只剩下“速度极快、价格极低”。评论区里还有人加了一个判断：“Jev从来就没有过任何护城河”。

在DevDay主题演讲中，Sam Altman介绍Decisions API时只用了寥寥几句：它可以让模型在几分之一秒内作出响应，工作方式是向Luna模型提供一组预设选项，通过让模型专注于这次选择，把响应速度提高到极致。

这段话含有两个关键信息。第一，Decisions API将开放式生成收窄为“从明确选项中作出选择”，这与Jev的Choice原语在设计思路上高度一致。第二，它选择以Luna为底层模型——OpenAI当前模型阵容中体量最小、价格最低的一款。用最小、成本最低的模型承担决策任务，而没有调用更大的模型，显示出这项能力明显面向高频、低成本、可大规模嵌入Agent工作流的基础组件场景。

但这款新API目前仅提供限量预览，定价、单次请求支持的候选答案数量、以及开发者能否用自己的数据调优，统统没有公布。一位OpenAI发言人对外媒表示，公司计划在“全面推出时”公布更多信息。因此可以判断，OpenAI很可能是为了赶在DevDay前公布消息，才仓促推进了这次发布。

从产品定位看，这类能力填补的是普通聊天模型与传统分类器之间的空白。过去开发者若希望模型从几个答案中作出选择，通常调用普通聊天模型再用提示词约束输出，或者读取token概率；另一条路线是训练专用小型分类器，速度快、价格低，却需要带标签数据，标签一变往往还要重新训练。Decisions API介于两者之间：开发者可以像使用大语言模型一样通过提示词提供新的问题和标签，同时得到类似分类器的结构化结果和置信度。