Decisions APIとは？GPT-6 Lunaの選択式判断と、まだ確認できない料金

質問と選択肢を先に決める

通常の会話では、答えを文章で受け取ります。Decisions APIでは、質問と答えの候補を先に決め、AIには候補の中から選んでもらいます。例えば、問い合わせの本文を読んで、担当部署の候補から選ぶ使い方です。

公式の画像には、「Take action in near real-time（ほぼリアルタイムで行動する）」と添えられています。答えが候補のどれかに決まっていれば、アプリ側は、その答えを見てすぐに次の処理へ進めます。文章の解釈を、コードで書き直す手間が減るわけです。

• 出典：OpenAI「DevDay 2026 の振り返り」（新しいタブ）

何に使える？ 公式が挙げる3つ

公式は、答えの使い道として、3つを挙げています。

コンテンツの分類：文章や画像が、どの種類に当てはまるかを決める

リクエストの振り分け：来た依頼を、どこに回すかを決める

エージェントの次のアクションの選択：AIエージェントが、次に何をするかを決める

図の具体例は、仕組みを説明するための架空の例です。公式の例ではありません。

なぜLunaなのか

Decisions APIが使うのは、GPT-6 Lunaです。Lunaは、公式のモデルページで「焦点を絞った、大量の処理のための、もっとも効率的なモデル」と説明されています。

料金は、100万トークンあたり入力0.10ドル・出力0.50ドル（GPT-6 Astraの100分の1）

一度に読める量は約105万トークン、最大出力は12万8,000トークン

入力はテキストと画像、出力はテキスト

「選択式の質問に絞れば、軽いモデルで足りる。だから、速く、安く回せる」という設計だと考えられます。ここは用途を考えるための推測で、公式が理由を説明しているわけではありません。

いまのうちに準備できること

一般公開の前に、自分の仕事のなかで「選択式にできるもの」を見つけておくのがよいと思います。たとえば、次のような仕事です。

届くメールや問い合わせを、種類ごとに分けている

作業の途中で、「次にどれをやるか」を毎回決めている

人が見て、A・B・Cのどれかに振り分けている

そして、選択肢を「重ならず、抜けがない」形で書き出しておきます。候補の作り方で、結果は大きく変わるはずです。公開されたら、少ないサンプルで試して、人が決めた答えとどれくらい合うかを確かめてから、本番に近づけるのが安全です。

エージェントの次の行動を選ばせる使い方は、Agents APIのような仕組みと組み合わせると、相性がよさそうです。

問い合わせの振り分けを例にする

選択式の判断は、返してほしい答えが決まっている作業で考えると分かりやすくなります。問い合わせを「請求」「技術相談」「契約変更」「その他」の4つに振り分けるなら、まず各分類の基準を文章にします。「請求書の住所を変更したい」という問い合わせをどこへ入れるかなど、境界の例も決めます。

次に、すでに人が分類した例を使って、AIの判断と見比べます。正解率の平均だけでは、請求だけが苦手なことや、どれも「その他」に入れていることを見落とします。分類ごとの正解と誤り、1回の待ち時間、費用を並べると用途に合うかが分かります。

本稿では、正式な専用料金と要求形式が確認できないため、動作するコードを想像で載せていません。通常のLunaのトークン料金とDecisions APIの料金を同じものとして扱わず、専用の案内が出た時点で照合してください。

正解した件数と、間違えた分類を数える

例えば、過去の問い合わせ20件を人が分類した一覧を用意します。AIが18件で同じ分類を選んだなら、この20件での一致率は18÷20＝90％です。これは説明用の計算で、本稿が実行した評価ではありません。件数が少ないので、日常のすべての問い合わせで90％正解すると判断することもできません。

2件の誤りの内容を見ると、分類の定義を直すべきか、入力に追加情報が必要かが分かります。「請求書の住所変更」を契約変更へ入れたなら、請求業務に含める例として定義へ足します。どの部署も扱わない相談なら、担当者の確認へ回す候補が必要です。

分類の依頼を決めることと、その答えに従って送信することは別の工程です。最初は分類結果だけを保存して人が比較し、誤りの影響を確認してから自動処理を検討します。

複数の選択肢に当てはまる依頼は、優先する基準を決める

「ログインできず、請求書も見られない」という問い合わせは、技術相談と請求の両方に関係します。単に分類名を並べるだけでは、AIの選択がぶれる原因になります。この場合は「まずログインの復旧が必要なら技術相談」といった、優先する基準を決めます。

逆に「料金を教えて」という短い入力では、新規契約の相談なのか、既存の請求額の確認なのか分からない場合があります。無理に選ばせるより、追加の質問や担当者の確認へ回す候補を用意できます。選択式のAPIでも、選択肢の設計と正解例の準備は人が行う仕事として残ります。