Michael JohnsonWanneer een app een keuze moet maken uit een beperkt aantal vervolgstappen, kan een volledig generatief antwoord onnodige vertraging en kosten veroorzaken. Op 22 oktober 2026 kondigde OpenAI de algemene beschikbaarheid aan van Decisions API, een interface voor zulke beperkte beslissingen waarbij de ontwikkelaar vooraf de vraag en toegestane antwoorden vastlegt.
Volgens de beschrijving van het bedrijf is de API gebaseerd op GPT‑6 Luna en accepteert hij tekst, afbeeldingen en gestructureerde gegevens. OpenAI stelt dat de API voor de beoogde taken tot 10 keer sneller werkt dan GPT‑6 Luna via de Responses API. Deze vergelijking geldt voor de beschreven verwerkingsroute; in je eigen systeem is het verstandig de prestaties met echte invoer te testen, inclusief classificatiefouten en het aandeel verzoeken dat handmatige controle nodig heeft. Meer informatie staat in de aankondiging van Decisions API en de ontwikkelaarsgids.
Drie antwoordvormen in plaats van vrije tekst
De ontwikkelaar beschrijft een beslissing en de context; de API geeft vervolgens een van drie soorten resultaten terug. Predicate schat de waarschijnlijkheid van een voorwaarde, bijvoorbeeld of er zichtbare schade is. Choice kiest één optie uit een opgegeven lijst, zoals doorgaan, opnieuw proberen of om verduidelijking vragen. Score beoordeelt de invoer op een door de ontwikkelaar bepaalde geordende schaal.
Dit formaat is geschikt voor het classificeren van verzoeken, het routeren van documenten, het kiezen van een volgende actie voor een agent en een eerste risicobeoordeling. Het belangrijkste praktische voordeel is dat de toepassing de grenzen van het antwoord bepaalt: het resultaat kan rechtstreeks worden gekoppeld aan vertakkingen in code, terwijl gevallen met lage zekerheid naar een medewerker kunnen worden doorgestuurd. In de publicatie van OpenAI wordt Box als voorbeeld genoemd: het bedrijf meldde dat Decisions API bij een eigen evaluatie met 30 verzekeringscertificaten ongeveer vijf keer sneller een route koos dan de Responses API, met dezelfde nauwkeurigheid. Dat resultaat komt uit een specifieke test van Box en is geen universele garantie voor andere datasets.
Wat je vóór de implementatie moet controleren
OpenAI noemt een prijs van $0,10 per miljoen invoertokens en $0,01 per miljoen gecachte invoertokens; voor uitvoertokens worden geen kosten gerekend. Eén verzoek kan maximaal 400 vragen bevatten. Het bedrijf noemt ook caching van herbruikbare context, gegevensverwerking in de VS en de EU en beschikbaarheid van Zero Data Retention voor in aanmerking komende klanten.
Om het economische effect te bepalen, kies je één veelvoorkomende beslissituatie en vergelijk je de API met de huidige implementatie aan de hand van opgeslagen voorbeelden. Leg de nauwkeurigheid per klasse vast, de vertraging op het 50e en 95e percentiel, het aandeel onzekere gevallen en de kosten van het volledige verzoek inclusief context. Voeg bij taken met gevolgen — zoals het automatisch uitvoeren van een opdracht of het weigeren van een transactie — een zekerheidsdrempel en een handmatige route toe voor grensgevallen.
Controleer ook afzonderlijk de kwaliteit van de instructies en de lijst met toegestane opties: als een belangrijk geval ontbreekt, moet het model een ongeschikte uitkomst kiezen. Voor spraaktoepassingen kondigde OpenAI een ingebouwde integratie aan tussen Decisions API en GPT‑Live; het bedrijf noemt als voorbeeld het kiezen van een volgende actie tijdens een livegesprek. In zo’n scenario is het nuttig de vertraging te meten vanaf het moment dat het gebruikerssignaal binnenkomt tot de reactie van de interface.
Waar de nieuwe API nuttig kan zijn
Decisions API is gericht op kleine beslissingen die vaak terugkeren binnen een groter proces. Daardoor kan de API geschikt zijn voor het eerste sorteren van aanvragen, het verdelen van taken over wachtrijen, het beoordelen van binnenkomende documenten en het kiezen van een volgende stap voor een agent. Een praktisch criterium voor implementatie is eenvoudig: de API moet de vertraging of kosten voor jouw taak verbeteren, met aanvaardbare nauwkeurigheid en een duidelijke manier om twijfelgevallen af te handelen.
Voor teams die de Responses API al gebruiken, is een verstandige eerste stap niet om het hele proces te herschrijven, maar om één afgebakende beslissituatie eruit te halen en die met identieke voorbeelden te vergelijken. Zo kun je testen of een snel, gestructureerd antwoord het systeem daadwerkelijk vereenvoudigt en een afzonderlijke verwerkingsroute rendabel maakt.