Decisions API: anunciada y sin manual

Una pregunta, una lista cerrada y el modelo elige

El ejemplo que puso OpenAI es un ticket de soporte: se manda su contenido junto con la lista de equipos que podrían atenderlo y el modelo devuelve el equipo elegido. Por debajo es una clasificación de toda la vida, con la diferencia de que la hace un modelo capaz de mirar también imágenes.

Lo que OpenAI vendió en el escenario fue la velocidad. Allí dijo que el modelo responde «en una fracción de segundo», tanto que interactuar con él «se siente casi instantáneo», y mostró al modelo manejar un ordenador y avanzar por los pasos de una tarea, con el aviso de que la demostración no estaba acelerada.

La explicación que da la compañía es que el truco no está en un modelo nuevo, sino en estrecharle el campo: al darle un conjunto de opciones fijado de antemano y concentrarlo en esa única elección, se le puede sacar mucha velocidad conservando la comprensión de imágenes, el manejo de muchos idiomas y las protecciones de seguridad.

Detrás está Luna, el modelo barato de la casa

La cifra que resume el producto es una comparación del modelo consigo mismo. Según OpenAI, decidir por la Decisions API es diez veces más rápido que pedirle lo mismo a Luna por la API normal; el dato lo recoge The Decoder, un medio alemán de inteligencia artificial que vive de lo que pagan sus lectores. Es una medición de la propia compañía, no de un tercero.

El reparto de papeles que propone OpenAI es el de un modelo grande que planifica y uno pequeño que decide: Astra o Sol piensan la tarea y escriben la respuesta, y Luna elige el paso siguiente, la herramienta o la etiqueta entre las que se le han permitido. Son dos trabajos distintos y se pagan a precios distintos.

Como acepta imágenes, OpenAI apuntó en el DevDay a un uso que no es el de un chat: dijo que podrá servir para que un robot actúe deprisa a partir de lo que ve, casi en tiempo real. Es una intención declarada en el escenario, sin producto detrás ni nada publicado que permita comprobarla.

Lo que ahorra es el andamiaje, no el modelo

Un modelo de conversación cualquiera ya sabe clasificar un correo. El problema es todo lo que hay que montarle alrededor para que sirva en producción: instrucciones que le prohíban añadir texto, un esquema que encorsete la respuesta, un programa que extraiga la etiqueta de lo que devuelva y reintentos para cuando se invente una categoría que no existe. La Decisions API mete la lista de respuestas permitidas dentro del propio contrato de la llamada, así que ese andamiaje sobra.

Los usos que se le ven son los de siempre en una empresa: repartir tickets, correos y oportunidades de venta entre equipos o colas; poner etiquetas de moderación de un catálogo cerrado; elegir la siguiente herramienta o el siguiente paso de un agente entre los permitidos; clasificar fotos de productos, formularios o recibos; y tomar decisiones de bifurcación a mucho volumen dentro de un proceso con varios modelos.

Hay una trampa que conviene ver antes de montarlo. Que la respuesta sea una de las permitidas no significa que sea la correcta: si la entrada es ambigua, hostil o simplemente no encaja en ninguna de las categorías que se enviaron, el modelo devolverá una igualmente. Para eso, AlphaSignal —publicación especializada en inteligencia artificial dirigida a desarrolladores— recomienda incluir siempre una opción de escape explícita —un `needs_review` o un `unknown`— y mandar esos casos a otro circuito, en vez de dejar que el sistema elija la etiqueta menos mala.

Leer más: AlphaSignal — OpenAI's Decisions API Gives Developers a Constrained GPT-6 Luna Router (29-09-2026) ↗

Anunciada el martes y sin documentación el jueves

Aquí está lo que distingue a este anuncio de casi todo lo demás que OpenAI contó ese día: no hay manual. El 1 de octubre, la Decisions API no aparecía en el índice de la documentación para desarrolladores de OpenAI, y el registro de cambios de la API, que para el 29 de septiembre sí recoge computer use, GPT-6.1 Sol y el modo Ultrafast, no la menciona. Lo que hay es su ficha en el resumen del DevDay y lo que se contó en el escenario.

Esa ficha es, de hecho, la fuente del estado: OpenAI dice ahí que está «en vista previa limitada hoy, con una apertura amplia prevista en los próximos días». Y no nombra ni un plan, cuando en veinte de las fichas de ese mismo resumen sí dice en qué planes entra cada anuncio. Para saber quién puede probarlo hay que irse a AlphaSignal, que habla de clientes seleccionados de la API.

Ese mismo medio enumera lo que falta: OpenAI no ha publicado la tarifa, ni los límites de peticiones, ni mediciones de latencia más allá del gráfico que enseñó en el escenario, ni en qué regiones funciona, ni cuántas respuestas como máximo admite una lista. Son exactamente los cinco datos que alguien necesita para decidir si lo mete en un sistema que va a tomar millones de decisiones.

Y la latencia media, que es la cifra que OpenAI sí destacó, no es la que decide. Un sistema que llama a este servicio en cada bifurcación sufre por la cola de las peticiones lentas, no por el promedio. La propia AlphaSignal sugiere a quien pruebe la vista previa que la haga correr en paralelo con los clasificadores que ya tenga, anote en qué se equivoca con cada taxonomía y compare coste y latencia a volúmenes reales antes de sustituir nada.

Sin tarifa propia: solo se sabe lo que cuesta Luna

OpenAI no ha publicado tarifa para la Decisions API. Lo único que se conoce es lo que cuesta el modelo que la mueve por la vía normal: GPT-6 Luna se cobra a 0,10 dólares por millón de tokens de entrada, 0,01 por millón de tokens leídos de la caché y 0,50 por millón de salida. No se ha dicho si este servicio se factura con esos mismos precios, con un recargo por la velocidad o de otra manera.

El hueco no es menor, porque es el dato que decide. Un servicio pensado para contestar en cada bifurcación de un proceso se llama muchísimas veces, y a ese volumen la diferencia entre una tarifa y otra se nota más que cualquier promesa de velocidad. Hasta que OpenAI publique un precio, cualquier cuenta sobre lo que costaría usarlo es una suposición.