Michael Johnsonعندما يتعين على تطبيق اختيار خطوة تالية واحدة من بين عدة خيارات، قد تضيف الإجابة التوليدية الكاملة زمن استجابة واستهلاكًا غير ضروريين. في 22 أكتوبر 2026، أعلنت OpenAI الإتاحة العامة لواجهة Decisions API، وهي واجهة لاتخاذ قرارات مقيّدة يحدد فيها المطور مسبقًا السؤال وخيارات الإجابة المسموح بها.
بحسب وصف الشركة، تستند الواجهة إلى GPT‑6 Luna وتقبل النصوص والصور والبيانات المنظّمة. وتقول OpenAI إنها تعمل في المهام المستهدفة بسرعة تصل إلى 10 مرات مقارنة باستخدام GPT‑6 Luna عبر Responses API. وتنطبق هذه المقارنة على مسار المعالجة المحدد؛ لذا يجدر اختبار النتائج في نظامك باستخدام مدخلات واقعية، بما يشمل أخطاء التصنيف ونسبة الطلبات التي تحتاج إلى مراجعة بشرية. نُشرت التفاصيل في إعلان Decisions API ودليل المطورين.
ثلاثة أشكال للإجابة بدلًا من النص الحر
يصف المطور القرار وسياقه، ثم تعيد الواجهة واحدة من ثلاثة أنواع للنتائج. يقدّر Predicate احتمال تحقق شرط ما، مثل وجود تلف ظاهر. ويختار Choice خيارًا واحدًا من قائمة محددة — كمتابعة الإجراء أو إعادة المحاولة أو طلب توضيح. أما Score فيقيّم المدخل وفق مقياس مرتب يحدده المطور.
يناسب هذا التنسيق تصنيف الطلبات، وتوجيه المستندات، واختيار الخطوة التالية للوكيل، والتقييم الأولي للمخاطر. وتتمثل ميزته العملية الأساسية في أن التطبيق يحدد نطاق الإجابة: إذ يمكن ربط النتيجة مباشرة بالتفرع في الشيفرة، وتحويل الحالات منخفضة الثقة إلى موظف لمراجعتها. وفي منشور OpenAI، ورد مثال Box: إذ أفادت الشركة بأن Decisions API اختارت مسارًا أسرع بنحو خمسة أضعاف من Responses API، مع الدقة نفسها، في تقييم داخلي أُجري على 30 شهادة تأمين. وهذه نتيجة اختبار محدد أجرته Box، وليست ضمانًا عامًا لمجموعات بيانات أخرى.
ما الذي ينبغي التحقق منه قبل التطبيق؟
تحدد OpenAI السعر عند 0.10 دولار لكل مليون رمز إدخال، و0.01 دولار لكل مليون رمز إدخال مخزّن مؤقتًا؛ ولا تُفرض رسوم على رموز الإخراج. وتدعم الواجهة ما يصل إلى 400 سؤال في الطلب الواحد. كما تذكر الشركة التخزين المؤقت للسياق القابل لإعادة الاستخدام، ومعالجة البيانات في الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي، وإتاحة خيار Zero Data Retention للعملاء المؤهلين.
لتقدير الأثر الاقتصادي، اختر حالة قرار متكررة وقارن الواجهة بالتنفيذ الحالي باستخدام أمثلة محفوظة. سجّل الدقة لكل فئة، وزمن الاستجابة عند المئينين 50 و95، ونسبة الحالات غير المحسومة، وتكلفة الطلب الكامل بما يتضمنه من سياق. وفي المهام ذات العواقب — مثل التنفيذ الآلي لأمر أو رفض عملية — أضف عتبة للثقة ومسارًا للمراجعة البشرية عند الإجابات الحدّية.
تحقق كذلك من جودة التعليمات وقائمة الخيارات المسموح بها: فإذا غابت حالة مهمة عن الإجابات، فستضطر الواجهة إلى اختيار نتيجة غير مناسبة. وبالنسبة إلى التطبيقات الصوتية، أعلنت OpenAI دمج Decisions API مباشرة مع GPT‑Live، وقدمت الشركة مثالًا على اختيار الخطوة التالية أثناء محادثة مباشرة. ومن المفيد في هذا السيناريو قياس زمن الاستجابة تحديدًا من لحظة ورود إشارة المستخدم حتى استجابة الواجهة.
أين يمكن أن تحقق الواجهة فائدة؟
صُممت Decisions API للقرارات الصغيرة التي تتكرر مرات كثيرة ضمن عملية كبيرة. وهذا يجعلها خيارًا محتملًا للفرز الأولي للطلبات، وتوزيع المهام على قوائم الانتظار، وتقييم المستندات الواردة، واختيار الخطوة التالية للوكيل. ومعيار التطبيق العملي بسيط: ينبغي أن تحسّن الواجهة زمن الاستجابة أو التكلفة في مهمتك، مع الحفاظ على دقة مقبولة ووجود طريقة واضحة للتعامل مع الحالات المشكوك فيها.
أما الفرق التي تستخدم Responses API بالفعل، فالخطوة الأولى المعقولة هي عدم إعادة كتابة العملية بأكملها، بل فصل حالة قرار محدودة واحدة ومقارنتها على أمثلة متطابقة. وبذلك يمكن التحقق مما إذا كانت الإجابة المنظّمة السريعة تبسّط النظام فعلًا وتبرر تخصيص مسار معالجة مستقل.