OpenAIの「Decisions API」とは？最大10倍高速な判断特化API

OpenAI Decisions APIとは？何ができるAPIなのか

室谷代表取締役

Decisions APIは、OpenAIが2026年10月22日に正式提供（GA）を開始したAPIで、アプリやAIエージェントがワークフロー中に頻発する「小さな判断」を、自由記述の長文を生成せず有限の選択肢で高速・低コストに下せるようにするものです。まずは公式発表を確認しましょう。

テキトー教師DotAI 認定講師

公式ブログの書き出しが分かりやすいんですよ。「アプリケーションとエージェントはワークフローの中で多くの小さな判断を下す。

入力の分類、リクエストの振り分け、次に取るべきアクションの選択。個々では単純だが、規模が積み重なるとレイテンシとコストが膨らむ」と。

単に新しいAPIが出たという話じゃなくて、汎用モデルに何でも自由回答させていた設計の無駄を削る話なんですよね。

室谷代表取締役

ここが実務で効くポイントなんですよね。これまで「この入力はクレームか質問か」みたいな判断も、GPT-6 Lunaに文章で答えさせていた。

でも実際に必要なのは「クレーム」という1語と確率だけ。その差分を削ったのがDecisions APIなんです。

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返る回答は3種類に整理されています。

• predicate:条件が真である確率（0〜1）。例は「商品に目立つ損傷があるか」
• choice:事前定義した選択肢から1つ選ぶ。確率と信頼度付き。例は「エージェントは続行・再試行・確認質問のどれをすべきか」
• score:評価基準に沿った段階評価。確率加重平均で返る。例は「損傷の深刻度」

室谷代表取締役

この3類型に落とし込めるかどうかが、導入判断の最初のチェックポイントになりますね。MYUUUでも「これはpredicateで済むな」と思う場面は多いです。

なぜ最大10倍速い？GPT-6 LunaとResponses APIの関係

テキトー教師DotAI 認定講師

速度の主張は明確です。公式ブログに「GPT-6 Lunaを基盤に、答えが限定された問い（bounded answers）にLunaの知能を集中させることで、Responses API経由のGPT-6 Lunaより最大10倍高速にテキスト・画像・構造化入力からほぼリアルタイムの判断を下せる」とあります。

室谷代表取締役

つまりモデルを乗り換える話ではなくて、同じGPT-6 Lunaの使い方を変えているんですよね。自由回答を生成させないから出力トークンが要らない。

だから速いし安い。この構造は理解しておくべきです。

テキトー教師DotAI 認定講師

ベータ開始が2026年10月6日、正式提供が10月22日ですから、約2週間でGAにこぎ着けたことになります。公式ページには「ベータ以降もレイテンシ改善を続け、アジアの複数リージョンで容量を増強した」と書かれています。

日本から使う立場としては見逃せない記述です。

室谷代表取締役

あとResponses APIとの使い分けですけど、公式は「専用のDecisionsエンドポイント」と書いていて、既存のResponses APIを置き換えるという表現はしていないんですよ。自由記述の生成が必要な処理はResponses API、判断だけならDecisions、という住み分けで読むのが自然ですね。

Decisions APIの使い方・始め方——質問と選択肢を定義して呼び出すまで

テキトー教師DotAI 認定講師

使い方は公式に「開発者が質問と許容される回答を定義し、テキスト・画像・ネイティブJSONで文脈を渡す」とあります。手順としては、まずアプリが頻繁に下している判断を1つ選ぶ。

次に質問・選択肢・判断に必要な文脈を定義する。そして実際の利用に近い例でテストする、という流れが公式に示されています。

室谷代表取締役

テストはDecisions Playgroundで自前のテキストや画像を使って試せる、と。開発者ガイドに沿って最初のリクエストを出す、と書かれていますね。

テキトー教師DotAI 認定講師

GPT-Liveとの連携例が公式ページにJSONで載っているので、構造を整理しておきます。

• typeにdecisions、event_typeにsession.input_transcript.deltaを指定
• questions配列に質問を並べる
• 各質問はtype（choiceなど）、name、instructions、choicesで構成
• choicesにはvalueとして選択肢を列挙する

室谷代表取締役

この例だとアバターの表情をneutral『happy』sad『concerned』から選ばせて、Liveがdecision.eventを発行、アプリがそれを受けてキャラクターを動かす、という流れです。音声アプリに判断を差し込む実装イメージがそのまま掴めます。

APIキーの扱いなど基本的なところはChatGPT PlusとAPIの違いとは？料金・キー取得・使い分けを徹底解説も参考になります。

料金はどれくらい？提供範囲と日本から使えるか

テキトー教師DotAI 認定講師

料金は公式ページに明記されています。入力トークン100万あたり$0.10、キャッシュ入力は100万あたり$0.01。

そして出力トークン課金はありません。30分と12時間のキャッシュ書き込みが用意されています。

室谷代表取締役

出力課金ゼロというのは、コスト設計が読みやすいんですよね。判断の回数が増えても、かかるのは入力側だけ。

プロンプトを短く保つほど効いてくる構造です。

テキトー教師DotAI 認定講師

提供範囲は、推論レジデンシーが米国とEUで選択可能。アジアでは複数リージョンの容量が増強されたと公式ブログにあります。

Zero Data Retentionは対象顧客に提供されます。日本からの利用可否について、公式ページに日本固有の記述は現時点では明らかにされていませんが、アジアの容量増強には触れられています。

室谷代表取締役

レイテンシが売りのAPIですから、リージョンは実測で確認したいところですね。料金の考え方はOpenAI、GPT-5.6 Lunaを80%値下げ＆高速モード追加のような値下げの流れとも重なります。

ベータ版から追加された機能——GPT-Live連携・プロンプトキャッシュ・最大400問

テキトー教師DotAI 認定講師

ベータ以降の追加は公式スレッドとブログの両方に書かれています。箇条書きで整理するとこうです。

• GPT-Liveとのネイティブ統合。音声アプリが会話中に判断を実行できる
• プロンプトキャッシュ。同じ文脈の再利用でコストを下げる
• ネイティブJSON入力。構造化されたアプリデータを直接渡せる
• 各質問の指示に画像を含められる。複数画像を共通の参照と比較できる
• 1リクエストあたり最大400問。従来の2倍
• 米国・EUでの推論レジデンシー、アジア複数リージョンの容量増強

室谷代表取締役

400問が1回で投げられるのは、バッチ的な分類処理に向きますよね。画像を各質問に含められるのも面白くて、たとえば基準画像と検査画像を並べて比較するような使い方が素直に書けます。

テキトー教師DotAI 認定講師

GPT-Live側の前提も押さえておきたいです。GPT-Live-1は聞くことと話すことを同時に行う全二重の音声モデルで、バックエンドに推論やツール呼び出しを委譲できます。

詳細はGPT-Live-1.1とは？13の新音声と日本語アクセント改善やGPT-Liveとは？ChatGPTの音声AIでできること・料金・使い方で解説しています。

導入企業はどう使っている？Box・Datadog・Ramp・Sierra・Speakの事例

テキトー教師DotAI 認定講師

公式ページには5社の声が載っています。数字はすべて各社の評価時点のものです。

• Box:保険証明書30件でルーティングが約5倍高速、精度はResponses APIと同等。低信頼のケースは人に回す
• Datadog:エージェントが生成したシェルコマンドのリスク評価でp95が40倍高速、精度は同等。修復アクションのホットパスに置ける
• Ramp:AIコストの按分がGPT-6 Luna比で4倍高速・30%安価、精度は落とさない
• Sierra:ライブ会話のオーケストレーションで次のアクション選択に使用。p95 280ms未満、約3倍高速、1コールあたりコスト90%減
• Speak:GPT-Live統合で次のアクションまでの時間が1.4秒から0.13秒へ、90%超削減

室谷代表取締役

OpenAI社内でも使われていて、dotsチームが応答時間の短縮とインタラクティブ性の改善、Personal Financeチームが取引説明の分類、Communicationsチームが報道のテーマ分類とスコア付けに使っていると。

テキトー教師DotAI 認定講師

Boxの「低信頼ケースはレビュアーに回す」という設計は参考になりますよね。choiceには確率と信頼度が付くので、しきい値で人にエスカレーションする流れが作りやすい。

室谷代表取締役

Datadogの「ホットパスに置ける」という表現が本質ですよ。判断が速いと、これまで事後にまとめてやっていた検査を、実行前の同期処理に組み込める。

設計の自由度が変わるんです。

Decisions APIはどんな業務に向く？向かないケースと競合の初期評価

テキトー教師DotAI 認定講師

向くのは、判断の答えが有限で、入力をテキスト・画像・JSONで渡せて、しかも頻度が高い業務です。分類、ルーティング、次アクションの選択、リスク評価、段階評価。

逆に向かないのは、長い文章を生成する必要がある処理や、答えを事前に列挙できない探索的な問いですね。

室谷代表取締役

そこは公式も「自由記述の長文回答を生成せず」と明言しているので、無理に使うと持ち味が消えます。あと判断が微妙なケースの精度は要注意で、OpenAIコミュニティには競合「Jev」と比較した小規模テストの報告があり、ニュアンスのある判断ではLunaの方が確信を持って誤答する回数が約3倍だった、コストは同条件で2〜3倍だったという所見が共有されています。

ただしこれは数百問規模の初期シグナルで、一般ベンチマークではないと本人が断っています。

テキトー教師DotAI 認定講師

公式の導入企業の数字と、コミュニティの限定的な所見はレイヤーが違うので混ぜない方がいいですね。自社の実データでPlaygroundを使って確かめる。

それが公式の推奨手順でもあります。分類タスクの実装はCursorとChatGPT（OpenAI API）連携完全ガイド【2026年最新】：APIキー設定・料金・Slack連携まで徹底解説も参考になります。

室谷代表取締役

音声で語学学習のようにタイミングが重要な領域は、Speakの事例が示す通り効果が出やすい。逆に「なんでも判断させよう」と範囲を広げると、choiceに落とせない問いが混ざって破綻します。

最初の1判断を絞るのが成功パターンですね。

よくある質問

室谷代表取締役

ここまでの内容をFAQ形式で整理しておきますね。

テキトー教師DotAI 認定講師

まず基本情報から。

• Q. Decisions APIとは何ですか？ A. OpenAIが2026年10月22日に正式提供したAPIで、GPT-6 Lunaを基盤に、テキスト・画像・JSONを評価し、predicate（確率）・choice（選択肢）・score（段階評価）の3種類の型付き回答を返します。
• Q. どれくらい速いですか？ A. 公式はResponses API経由のGPT-6 Lunaより最大10倍高速としています。
• Q. 料金は？ A. 入力100万トークンあたり$0.10、キャッシュ入力は$0.01。出力トークン課金はありません。
• Q. 日本から使えますか？ A. 推論レジデンシーは米国とEUで選択可能、アジアでは複数リージョンの容量が増強されたと公式ブログにあります。日本固有の提供条件は現時点では明らかにされていません。
• Q. 1回に何問まで聞けますか？ A. 1リクエストあたり最大400問です。ベータ時の2倍です。
• Q. 音声アプリでも使えますか？ A. GPT-Liveとのネイティブ統合があり、会話中に判断を実行できます。
• Q. データ保持の扱いは？ A. 対象顧客にはZero Data Retentionが提供されます。
• Q. どう始めればいいですか？ A. アプリが頻繁に下す判断を1つ選び、質問・選択肢・文脈を定義し、Decisions Playgroundか開発者ガイドで最初のリクエストを出します。

室谷代表取締役

判断を「生成」から「選択」に切り替えるだけで、速度もコストも設計も変わる。小さく1つ試すところから始めるのがいいですよ。