Decisions APIとは？OpenAIの新API、使い方・料金・向く用途

Decisions APIは、OpenAIが2026年10月6日にベータ公開した開発者向けのAPIです。「ChatGPTの新機能？」と思いがちですが、ChatGPTアプリの機能ではありません。

アプリから POST /v1/decisions を呼んで使う仕組みで、ChatGPTのPlusやProの料金にAPIの利用は含まれず、別課金です。OpenAIのヘルプ記事も、APIはChatGPTとは別に請求されると説明しています。

ニュースで名前を見て気になった方や、問い合わせの振り分け・画像チェックを自分のアプリに組み込めるか知りたい方に向けて、できること・導入・使い方・料金・向く用途を公式情報で順に整理します。

Decisions APIとは？OpenAIの開発者向けAPIでChatGPTの機能ではない

Decisions APIとは、テキストや画像を評価して、型の決まった答えを返すOpenAIのAPIです。エンドポイントは POST /v1/decisions、モデルはGPT-6 Lunaだけで、2026年10月7日時点では公開ベータです。

通常の生成AIのように自由な文章を書くのではなく、答えは確率・選択肢・段階のどれかの形で返ります。

公式ガイドは、Responses APIより約10倍速く、GA（一般提供）は数週間以内の予定と説明しています。用途は分類・振り分け・優先順位付けです。

ChatGPTの画面では使えず、PCのGPUも不要

ChatGPTの画面には出てきません。計算はOpenAIのサーバー側で行われ、PCにGPUは要りません。

発表から公開までの流れ

日付	できごと
9月29日（米国時間）	DevDay 2026で限定プレビューとして発表
10月6日	ベータ公開。利用枠がBuild・Launch・Growの3段階に
10月6日（米国時間）	Python SDK（openai 3.26.0）とNode.js SDK（openai 7.30.0）が対応
未定	GAは「数週間以内」の予定

出典はChangelogとOpenAIの発表記事、SDKの対応はPython版とNode.js版の更新履歴です。DevDay全体はDevDay 2026発表まとめで紹介しています。

decisions.com・DecisionRulesとは別物

ローコード業務自動化のDecisionsや、ルールエンジンのDecisionRulesは別会社のサービスで、OpenAIのDecisions APIとは無関係です。

Decisions APIでできること｜3つの質問型と返ってくる答え

リクエストは3つのパーツ

リクエストはmodel・input（判定の材料）・questions（評価する内容）の3つです。質問ごとに一意のnameを付けると、返り値のanswersにも同じnameが入ります。

predicate・choice・scoreの違い

型	使い道	返ってくる値
predicate（条件判定）	条件を満たすか	確率（0〜1）
choice（選択）	選択肢から1つ選ぶ	選んだ値・確率・confidence
score（段階評価）	段階で評価する	スコア（段階番号の加重平均）・確率・confidence

scoreは、0から始まる段階の番号を確率で重み付けした平均です。公式例の0.1・0.7・0.2なら、0×0.1＋1×0.7＋2×0.2＝1.1。段階の間の値も返ります。

choiceには、どれにも当てはまらない入力の受け皿「other」を用意するのが公式のおすすめです。otherになった入力は、アプリ側で人の確認待ちに回せます。

Decisions APIの導入方法｜アカウント作成からPython SDKまで

公式のクイックスタートとDecisionsのガイドをもとに、Decisions APIを使い始めるまでの流れを6ステップにまとめました。

Windowsで試すときの注意

Windows PowerShell 5.1の「curl」はInvoke-WebRequestの別名なので、本物は curl.exe と打ちます（Microsoft Learn）。

curl.exeに替えるだけでは公式例は動きません。PowerShellでは行末の \ で行がつながらず、キーは $env:OPENAI_API_KEY と書く必要があり、5.1ではJSONの " も消えます。公式例はbash向けなので、Git Bash・WSLかPythonが確実です。

setxで設定した環境変数は、ターミナルを開き直してから有効になります。WSLにはWindows側の環境変数が基本的に引き継がれないため、WSLで試すときはWSLの中で export を実行します（Microsoft Learn）。

Python SDKとNode.js SDK

Python SDKでは client.decisions.create で呼び出します（更新履歴）。Node.js向けSDKもopenai 7.30.0（米国時間10月6日公開）で対応し、同じ名前のメソッドがあります。

Pythonで試すなら、次のコードを decision_test.py などの名前で保存し、python decision_test.py で実行します。APIキーは環境変数から自動で読み込まれます。

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

decision = client.decisions.create(
    model="gpt-6-luna",
    input="The package arrived with a broken screen.",
    questions=[{
        "type": "predicate",
        "name": "damaged",
        "instructions": "Does the customer report a damaged item?",
    }],
)
print(decision.answers)

公式APIリファレンスのPython例の書き方に、後で紹介するcurl例（破損の報告かを聞くpredicate）と同じ値を当てはめたものです（当サイトで組み合わせ）。

Decisions APIの使い方｜テキスト・画像・複数の質問と結果の読み方

テキストを判定する（predicate）

公式のAPIリファレンスの例は、「画面が割れた荷物が届いた」という文が破損の報告かを聞くものです。

curl https://api.openai.com/v1/decisions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "input": "The package arrived with a broken screen.",
    "questions": [
      {
        "type": "predicate",
        "name": "damaged",
        "instructions": "Does the customer report a damaged item?"
      }
    ]
  }'

{
  "model": "gpt-6-luna",
  "answers": [
    {"type": "predicate", "name": "damaged", "probability": 0.95}
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 42,
    "input_tokens_details": {"cached_tokens": 0, "cache_write_tokens": 0},
    "output_tokens": 0,
    "output_tokens_details": {"reasoning_tokens": 0},
    "total_tokens": 42
  }
}

破損の報告である確率は0.95。入力は42トークンで、出力は0トークンです。

選択肢から選ぶ（choice）

公式ガイドの例は、二重請求の苦情をどの部署に回すかを選ばせます。

curl https://api.openai.com/v1/decisions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "input": "I was charged twice for my order.",
    "questions": [{
      "type": "choice",
      "name": "department",
      "instructions": "Which department should handle this complaint?",
      "choices": [
        {"value": "billing", "description": "Payments, invoices, and refunds."},
        {"value": "technical", "description": "Problems using the product."},
        {"value": "shipping", "description": "Delivery and tracking."},
        {"value": "other", "description": "Requests outside these categories."}
      ]
    }]
  }'

返り値の抜粋では、billingが確率0.95で選ばれ、confidence（確信度の目安の数値）は0.93でした。

画像と複数の質問

画像はuserメッセージのinput_imageで、base64のdata URL（画像を文字列に変換して直接書き込む形式）として渡します。外部URLの画像は使えません。1回で最大128枚です。

独立した質問は1回のリクエストにまとめ、前の答えに依存する判断はリクエストを分けます。

結果の読み方としきい値

しきい値は、自分のラベル付きの例で、誤検知と見逃しのコストを比べて決めるのが公式の考え方です。答えの代わりにrefusal（回答拒否）が返ることもあります。

音声は直接入れられません。音声の会話はLive APIに任せ、聞き取った指示からDecisions APIで実行する操作を選ぶ方法が公式ガイドにあります。

Decisions APIの料金｜入力トークンだけの課金と早見表

料金のしくみ

2026年10月7日に公式ガイドとモデルページで確認した料金です。最新は公式で確認してください。

項目	Decisions APIの料金
入力	100万トークンあたり0.10ドル
出力・キャッシュ	課金なし
地域処理	10%の割増
272Kトークン超の入力	リクエスト全体の入力単価が2倍

出力に課金がないのが特徴です。通常のGPT-6 Lunaは出力に100万トークンあたり0.50ドルかかります（Lunaの料金比較）。

件数別の料金早見表

1件の入力	1,000件	1万件	10万件
42トークン	約0.0042ドル	約0.042ドル	約0.42ドル
500トークン	0.05ドル	0.50ドル	5.00ドル
1,000トークン	0.10ドル	1.00ドル	10.00ドル

割増なしの計算上の目安です。質問文や画像も入力に含まれます。トークン（＝AIが文章を数える単位）はAIのトークンとは？で解説しています。

利用枠はBuild段階が目安

2026年10月7日時点のモデルページの利用枠の表で、gpt-6-lunaはFree段階が非対応なので、試すなら累計5ドル購入のBuild段階が目安です（段階の条件は利用枠の公式解説）。5ドルは計算上、入力5,000万トークン分です。

Decisions APIが向く用途・向かない用途と使う前の注意点

向いているプロジェクト

• 問い合わせ窓口：「二重に請求された」などの苦情を、請求・技術・配送・その他の担当へ振り分ける（choice）
• 商品写真の検品：ひび・破れ・へこみなど目に見える破損がある確率を出し、しきい値を超えた写真を人の確認に回す（predicate）
• 不具合報告の受付：「見た目だけ」「回避策あり」「回避策なし」の3段階で深刻度を付け、対応の優先順位を決める（score）
• 音声操作・AIエージェント：「このページを再読み込みして」という音声の文字起こしと画面の状態から、戻る・再読み込み・何もしないのうち実行する操作を選ぶ（choice）

向かないものと他のAPIとの違い

答えは確率・選択肢・段階の3つに限られるため、文章を書かせる、書類から値を抜き出す、ツールに渡す値まで作らせるといった用途には向きません。候補から行動を1つ選ぶだけなら、Decisions APIで足ります。

やりたいこと（例）	使うもの
判定・分類・段階評価（問い合わせの振り分け、商品写真の破損チェック、不具合の深刻度）	Decisions API
説明文を書かせる、請求書から金額や日付を抜き出す（決めたJSONの形で受け取る）	Structured Outputs（Responses API）
日付や個数などの引数（＝機能に渡す値）をAIに決めさせ、予約や在庫確認の機能を呼び出す	function calling

表は公式ガイドの使い分けをもとにしています。同じように分類や評価を確率付きで返す他社のモデルには、TypeSafe AIのJevもあります（Jevとは？料金・使い方と登録制限）。

使う前の注意点

• 公開ベータなので仕様が変わり得る
• 送ったデータはオプトインしない限り学習に使われない
• 不正利用の監視ログは最大30日保持。送信内容をこのログに残さないZDR（Zero Data Retention）や、米国の医療情報の法律HIPAAに沿った利用は、条件を満たす顧客だけが対象
• データを保存・処理する地域の指定は対象顧客のみ。米国以外は審査と追加契約も必要で、地域内の処理は米国と欧州のみ
• 日本語の精度は公式データがなく、自分の例で確かめる

返る確率はモデルの推定なので、判定が外れることもあります。判定結果をそのまま実行せず、人が確認する流れも用意しましょう。

まとめ：Decisions APIは判定と振り分けのための部品

最後に、Decisions APIのポイントを整理します。

判定や振り分けが目的なら、まずPlayground（要ログイン）で自分の例を数件試し、公式ガイドで最新の仕様を確かめてから組み込みましょう。項目の抽出や説明文の生成が目的なら、Responses APIのStructured Outputsが向いています。

Decisions APIはChatGPTのPlusで使えますか？

ChatGPTアプリの機能ではないため使えません。APIの請求設定で支払い方法を登録して使います。

Decisions APIは無料で試せますか？

gpt-6-lunaはFree段階が非対応の表示で、累計5ドル購入のBuild段階が目安です。最新の条件は公式で確認してください。

日本語の文章も判定できますか？

日本語の精度を示す公式データは見当たりません。自分の例で試してから使いましょう。

高性能なPCやGPUは必要ですか？

不要です。処理はOpenAIのサーバー側で行われます。WindowsならGit BashのcurlかPythonで試せます（PowerShellでは、公式のcurl例はそのままでは動きません）。

Decisions APIの選択肢の数に上限はありますか？

2026年10月7日時点のAPIリファレンスに、選択肢の数の上限は書かれていません。選択肢は意味が重ならないように分け、受け皿のotherを用意しましょう。