# OpenAI Decisions API 正式 GA，並原生整合即時語音

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> 原作者：pbbakkum (@pbbakkum) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥🔥 · 日期：2026-10-23

> 原始來源：https://x.com/pbbakkum/status/2113354380108062808

## 證據與延伸閱讀

- [# OpenAI Decisions API 正式 GA，並原生整合即時語音](https://openai.com/index/decisions-api/) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-23 · 支持主張：支持 GA 日期、API 的有界決策定位、輸入與答案類型、GPT-Live 原生整合、每請求 400 題、資料駐留與官方最高 10 倍效能描述。
- [Post by @pbbakkum on X](https://x.com/pbbakkum/status/2113354380108062808) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-23 · 支持主張：支持產品開發者對決策觸發條件及即時語音搭配的個人說明；其速度比較作為個人觀察呈現，不與官方比較基準混用。

## 證據透明度與公平評估

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## 中文摘要

# OpenAI Decisions API 正式 GA，並原生整合即時語音

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![Decisions API 決策流程示意圖：問題與情境經 predicate／choice／score，連到應用程式下一步。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected8-20261024/openai-decisions-api/v1/overview.png)
> Decisions API 的有界決策流程概念圖；不代表實際延遲或品質。
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OpenAI 於 2026 年 10 月 22 日宣布 Decisions API 正式開放使用，並加入與 GPT-Live 的原生整合。對開發者來說，這讓應用程式能在即時語音互動中，把明確的小決策交給 API 處理，例如判斷是否追問、分流請求，或替虛擬角色選擇表情。這項 API 的定位，是讓應用程式和代理更快完成有界的分類與選擇；它不是要替代所有開放式生成或複雜推理。

## 它適合處理哪一類決策？

一個應用程式常得在工作流程中做許多小判斷：這段輸入屬於哪一類、請求該送給哪個團隊，或下一步該採取哪個動作。Decisions API 讓開發者先定義問題和允許的答案，再提供文字、圖片或原生 JSON 作為情境，讓模型回傳可供程式使用的結果。

API 支援三種答案形式：`predicate` 估計條件成立的機率；`choice` 從預先列出的選項中挑一個；`score` 則依照排序過的評分級距評估輸入。比如客服系統可設定是否升級案件，或在「繼續、重試、請求澄清」中擇一。把答案範圍先限定好，應用程式就能接著依回傳結果安排下一步。

![流程示意圖：API 設定觸發條件，分類使用者輸入，再選擇 UI 動作；附 predicate／choice／score 標籤。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected8-20261024/openai-decisions-api/v1/inline-decision-flow.png)

> 示意流程；不表示實際延遲或品質數據。

OpenAI 表示，Decisions API 以 GPT-6 Luna 為基礎，處理這類有界答案的決策；官方稱其相較於透過 Responses API 呼叫 GPT-6 Luna，速度最高可快 10 倍。這是 OpenAI 對特定 API 路徑的效能描述，不能直接解讀成所有任務都會快 10 倍。X 上的產品開發者也分享，API 可設定決策觸發條件，例如分類輸入或判斷是否點擊介面元素，並稱這比 function call 快；這是他的使用觀察，和官方的比較基準不同。

## GPT-Live 如何接上決策？

這次 GA 更新新增 Decisions API 與 GPT-Live 的原生整合。開發者可在既有 GPT-Live session 設定 `session.triggers`，讓對話中的事件觸發一項有界決策。官方舉例，客服代理可判斷要不要追問、分流或升級問題；虛擬角色則可依使用者說的話選擇表情，讓語音回應旁邊也出現相應的視覺反應。

這種分工把即時對話和明確的小選擇接在同一流程裡：GPT-Live 負責語音互動，Decisions API 依設定的問題和答案選項回傳決策，應用程式再使用結果。官方文章的示範讓動畫角色依對話內容選擇表情；X 貼文附上的影片也展示即時語音互動。示範說明了整合方式，但不代表每種語音應用都會有相同延遲或效果。

## GA 版增加了什麼？

除 GPT-Live 原生整合外，OpenAI 列出的 GA 更新還包括：可傳入原生 JSON、在問題指示中加入圖片，以及每次請求最多提出 400 個問題，是先前上限的兩倍。官方也提到加入重複情境的 prompt caching、在美國與歐盟提供 inference residency，並擴增亞洲數個地區的容量以改善延遲。

這些更新擴大了可送入的資料形式和單次請求規模；資料駐留、容量與快取則是部署時需要一併考量的條件。若要評估實際效能，仍應以自己的輸入、答案設定與工作負載測試，而不是把「最高 10 倍」當作每個情境的保證。

## 開發者可以怎麼理解它？

Decisions API 適合把原本需要模型判斷、但答案範圍可以明確列出的步驟獨立出來，再讓應用程式依結果執行後續流程。它的價值在於有界決策可直接接進產品邏輯；若任務需要複雜的電腦或瀏覽器操作，OpenAI 的示範也指出仍可能需要更完整的代理能力。

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> OpenAI 以 Decisions API 示範從非結構化文字擷取表單欄位、分派銷售線索，並展示道路辨識、即時語音互動與機器人視覺控制。

## 媒體內容

**OpenAI 以 Decisions API 示範從非結構化文字擷取表單欄位、分派銷售線索，並展示道路辨識、即時語音互動與機器人視覺控制。**

**逐字稿**

- `00:00` 有時你的應用程式需要非常快速地做出智慧決策。（Sometimes your app needs to make a smart decision really, really fast.）
- `00:04` 例如撰寫請求、分類圖片，或判斷代理接下來該做什麼。（Writing a request, classifying an image, or deciding what a agent should do next.）
- `00:09` Decisions API 使用 GPT-6 Luna。（The Decisions API runs on GPT-6 Luna.）
- `00:12` 它非常簡單。（It's very simple.）
- `00:13` 你提供文字或圖片，設定問題，以及（You give it a text or an image, you define the question and）
- `00:16` 可選的答案，然後在應用程式中使用結果。（the possible answers, and you use the result in your app.）
- `00:19` 只讓模型在少數幾個選項中做選擇，（By focusing the model on just a few choices,）
- `00:22` 就能讓它快近十倍，同時保留圖片（we can make it nearly 10 times faster while keeping capabilities like image）
- `00:26` 理解能力、廣泛的語言支援與安全防護。（understanding, broad language support, and safety protection.）
- `00:30` 現在就請 Charlie 示範文字輸入的用法。（But let's see that in action with Charlie, starting with text input.）
- `00:33` 謝謝你，Romain。（Thanks, Romain.）
- `00:34` 我們已經發現各式各樣能從 Decisions API 受益的應用。（We're already finding a wide variety of applications that can benefit from the Decisions API.）
- `00:39` 假設你想處理一些非結構化文字。（Let's say you want to work with some unstructured text.）
- `00:42` 一個簡單的做法，是從一大段文字中自動擷取表單欄位，（A simple thing you could do would be to automatically extract form fields from a long paragraph,）
- `00:46` 但我們還可以進一步擴展。（but we can expand on that.）
- `00:48` 我們可以利用這些輸入，將支援票單或（We can take those inputs and use them to route support tickets or）
- `00:52` 進來的銷售需求分派給合適的團隊。（inbound sales requests to the right teams.）
- `00:53` 這裡可以看到多個例子：鬆散的使用者輸入迅速被分類成銷售線索。（Here, we can see multiple examples of loose user input being quickly classified into sales leads.）
- `01:00` 真不錯。（That's awesome.）
- `01:01` 順帶一提，這不是加速播放。（And this is not sped up, by the way.）
- `01:03` 這裡 Decisions API 在伺服器端的回應時間不到 100 毫秒。（On the server side, the Decisions API here responded in less than 100 milliseconds.）
- `01:07` 非常厲害。（Very impressive.）
- `01:08` 現在，我覺得 Decisions API 更令人興奮的一點，是你也能使用（Now, what I find even more exciting about the Decisions API is how you can also use）
- `01:13` 圖片輸入，根據視覺理解快速採取行動。（image inputs to take a fast action based on visual understanding.）
- `01:17` 來看看這個簡單的例子。（So check out this simple example here.）
- `01:19` 我做了一個小遊戲，Decisions API 會讀取道路與障礙物的畫面，（I have a quick game and the Decisions API is taking frames of the road and obstacles,）
- `01:26` 快速決定車子該留在原車道，還是往左或往右。（quickly choosing if the car should stay in its lane or go left or right.）
- `01:30` 現在，如果我們把速度調高，Decisions API 仍然能把車子導向（Now, if we turn up the speed right there, the Decisions API is still able to steer the car to the）
- `01:36` 正確的車道，所花的時間只占推理模型所需時間的一小部分。（correct lane at the fraction of the time a reasoning model would take.）
- `01:40` 太酷了。（That's so cool.）
- `01:41` 你可以想像把這個 API 用在一些基本的電腦操作任務上，（So you can really imagine pairing this API with some basic computer use tasks,）
- `01:47` 擷取螢幕畫面，再快速送回操作。（taking screenshots and quickly sending actions back.）
- `01:50` 當然，如果是非常複雜的電腦操作或瀏覽器操作情境，你仍會需要 Astra 的能力。（Of course, you'll still want Astra capabilities if you have a very sophisticated computer use or browser use scenario.）
- `01:56` Charlie，你也一直在把 Decisions API 和語音這種模態搭配使用。（But, Charlie, you've also been using Decisions API together with voice as a modality.）
- `02:01` 兩者搭配起來效果如何？（How does that pair together?）
- `02:02` 是的。我發現使用 Decisions API 能讓即時互動更加靈敏。（Yeah. I found that using the Decisions API can make live interactions feel even more responsive.）
- `02:08` 這裡我把 GPT Live 1 和一個動畫角色搭配使用。（Here, I've paired GPT Live 1 with an animated character.）
- `02:11` GPT Live 1 負責語音，Decisions API 則會選擇角色說話時（GPT Live 1 handles the voice while the Decisions API is choosing which expression the character should use）
- `02:17` 該使用哪種表情。我們來試試看。（as I talk. Let's try it out.）
- `02:19` 嗨，最近怎麼樣？（Hey, how's it going?）
- `02:22` 還不錯，我正在努力撐過去。（Pretty good. I'm hanging in there.）
- `02:23` 保持平靜、輕鬆的步調。你最近怎麼樣？（Keeping it calm and cozy. How are you doing?）
- `02:26` 這週過得很忙亂。（It has been a crazy week.）
- `02:29` 哇，聽起來很累人。想談談最近發生了什麼嗎？（Oh, wow. That sounds exhausting. Want to talk about what's been going on?）
- `02:33` 喔，不是那種忙亂，是好事帶來的忙碌。（Oh, no. It's been crazy in a good way.）
- `02:35` 我們今天要推出 Decisions API，很多人都很期待能用上它。（We're launching the Decisions API today, and a ton of people are so excited to have it.）
- `02:41` 真令人興奮。我知道許多開發者一直期待能用它來打造產品。（That's so exciting. I know a lot of developers have been looking forward to building with it.）
- `02:47` 當然。應用程式會從我們提供的一組表情中選擇，（Absolutely. The app is choosing from a set of expressions we've given it,）
- `02:51` 這些小小的反應也能加入對話，與 Assistant 實際說出的內容相輔相成。（and those little reactions can become part of the conversation alongside what the Assistant is actually saying.）
- `02:56` 不過，Rahman，你一直在打造一種結合機器人的互動體驗，對吧？（But, Rahman, you've been building an interactive experience that touches on robotics, right?）
- `03:01` 確實如此。你們可以看到，Hugging Face 的朋友很慷慨地提供了一台即將推出的（I have indeed. As you can see, our friends at Hugging Face kindly landed us a preview unit of the upcoming）
- `03:07` 可程式化機器人 MicroDoc 預覽機，這台的名字叫 Lavender。我也整合了 GPT Live，讓它具備（programmable robot MicroDoc, and this one's name is Lavender. So, I also integrated GPT Live to give it）
- `03:13` 語音智慧，並整合 Decisions API，讓機器人根據相機畫面決定要看向哪裡。（voice intelligence, as well as the Decisions API to help the robot choose where to look based on its camera.）
- `03:20` 這次示範的選項很簡單：讓機器人的頭往任一方向移動，去看（So, for this demo, the choices are simple. It's about moving the robot's head in either direction to look at the）
- `03:26` 正確的物件，方法是把指令送給機器人。Lavender，跟著蘋果走。（right object by sending the command to the robot. Lavender, follow the apple.）
- `03:36` 你現在看到的是，相機每隔幾幀就會把畫面送去分析，交給（Now, what you're noticing here is that every few frames from the camera is being analyzed by the）
- `03:44` Decisions API；接著由它決定機器人應該看向哪裡。（Decisions API, which in turn can take the decision as to where the robot should look.）
- `03:49` 由 Decisions API 判斷哪個是蘋果。（And it's the Decisions API that's deciding what's the apple.）
- `03:52` 沒錯。事實上，如果你想試試比較含糊的不同指令，儘管說。（Absolutely. In fact, if you want to try with a different request that's a bit more ambiguous, feel free.）
- `03:58` 好。（Sure.）
- `04:03` Lavender，你可以跟著水果走嗎？（Lavender, can you follow the fruit?）
- `04:11` 正是如此。（Exactly.）
- `04:11` 太棒了。（Amazing.）
- `04:12` 它現在會跟著這個概念所代表的東西。很酷吧？那如果我們再加入第二個（It will now follow what is behind the concept. It's pretty cool, right? Now, what if we bring a second）
- `04:18` 物件，並提出更含糊的問題呢？Lavender，哪個玩起來比較有趣？（object into the picture with a question that's even more ambiguous? Lavender, what's more fun to play with?）
- `04:31` 就是這樣。Lavender 現在會跟著遊戲手把，因為遊戲手把自然比較好玩。（There you go. Now, Lavender will follow the gamepad because naturally your gamepad is more fun to play）
- `04:35` 如果我把它們的位置交換呢？做得好，Lavender。（with. What if I flip them? Good job, Lavender.）
- `04:40` 而且 Lavender 顯然對我的遊戲手把更感興趣，肯定勝過我的蘋果，（And really, Lavender is definitely more interested about my gamepad than about my apple for sure,）
- `04:46` 對吧？我稍微往左移，它就會跟著，繼續追蹤遊戲手把（right? If I go to the left a little bit, it will follow and we'll just keep on tracking the gamepad）
- `04:53` 而不是蘋果。真不可思議。（instead. Incredible.）
- `04:55` 很酷吧？（Pretty cool, right?）
- `04:56` 以上只是 Decisions API 在文字與視覺輸入上的幾個快速示範，（These were just a few quick demos of the Decisions API across text and vision inputs,）
- `05:01` 互動方式可以是鍵盤，也可以像這樣用語音。我們認為 Decisions API 將（driven either by keyboard or voice interactions like this one. We think the Decisions API will）
- `05:07` 開啟全新的 AI 互動方式，迫不及待想看看大家會用它打造什麼。（unlock a brand new way to interact with AI and we can't wait to see what you all will build with it.）
- `05:12` 祝開發順利。（Happy building.）
- `05:17` Lavender，你對 Decisions API 感到興奮嗎？（Lavender, are you excited about the Decisions API?）

## 標籤

OpenAI