Le 22 octobre 2026, OpenAI a mis son API Decisions en disponibilité générale. Accessible par la requête POST /v1/decisions, elle lit un texte, une image ou des données JSON, puis répond à des questions fermées par une probabilité, un choix dans une liste ou une note, sans rédiger de prose. Le journal des modifications de l’API l’annonce ainsi : « The Decisions API is now generally available with gpt-6-luna ». Ce modèle, le plus économique de la gamme GPT-6, est le seul accepté.
Selon le guide qu’OpenAI consacre à Decisions, l’entrée non mise en cache coûte 0,10 dollar par million de tokens, soit environ 0,09 euro au taux de référence de la BCE du 22 octobre 2026 (1 € = 1,1205 $). « Output tokens are not charged », précise la même page : les tokens de sortie ne sont pas facturés. Une requête peut désormais contenir jusqu’à 400 questions, contre 200 pendant la bêta publique ouverte le 6 octobre. Le traitement régional est proposé aux États-Unis et en Europe (Espace économique européen et Suisse).
Le modèle gpt-6-luna est sorti le 22 septembre, en même temps que GPT-6 Sol. OpenAI le présente comme son modèle le plus efficient pour les tâches ciblées en grand volume. Notre guide des modèles GPT d’OpenAI détaille sa place dans la gamme et ses prix. Decisions s’adresse aux développeurs qui appellent l’API d’OpenAI : rien ne change pour les utilisateurs de ChatGPT.
Trois types de questions, des réponses chiffrées
Le guide décrit des requêtes en trois parties : le modèle, une entrée commune (un texte, ou une suite de messages, d’appels d’outils et de leurs résultats) et une liste de questions nommées. L’API renvoie une réponse par question, dans un format fixé à l’avance.
Une question « predicate » vérifie une condition, par exemple un dommage visible sur un produit, et renvoie la probabilité, entre 0 et 1, qu’elle soit remplie. Une question « choice » retient une valeur parmi celles que le développeur fournit, avec une probabilité pour chaque option et un indice de confiance.
Une question « score » situe l’entrée sur une échelle de 2 à 10 niveaux ordonnés. Le résultat est la moyenne des numéros de niveau (comptés à partir de 0), pondérée par leurs probabilités, et peut tomber entre deux niveaux. Dans l’exemple du guide, des probabilités de 0,1, 0,7 et 0,2 sur trois niveaux de gravité donnent une note de 1,1.
Les exemples détaillés du guide relèvent surtout du service client et du commerce en ligne : repérer une fissure, une déchirure ou une bosse sur la photo d’un produit, orienter une réclamation vers la facturation, l’assistance technique ou la livraison, noter la gravité d’un bug. D’autres vérifient, dans les données d’une commande, qu’un ticket signale bien un double prélèvement, ou comparent des images candidates à une image de référence.
Pour extraire des champs ou obtenir une explication rédigée, OpenAI renvoie vers les sorties structurées de l’API Responses ; pour qu’un modèle demande l’appel d’un outil, vers l’appel de fonctions. Decisions s’en tient aux réponses : l’application exécute elle-même les actions qu’elles désignent. Les fichiers, l’audio et les références à des éléments stockés ne sont pas acceptés, et une question qui dépend de la réponse d’une autre exige une seconde requête.
Les ajouts depuis la bêta du 6 octobre
D’après le journal des modifications, seize jours séparent la bêta de la disponibilité générale. La bêta publique, ouverte le 6 octobre, promettait de transformer textes et images en réponses typées « 10x faster than the Responses API ». Le 15 octobre, OpenAI a relié Decisions à GPT-Live, son API de voix en direct : une application peut agir pendant que l’utilisateur parle, ou réagir à ce que dit l’assistant vocal.
Le guide liste neuf nouveautés depuis la bêta, dont le plafond de 400 questions. La mise en cache permet de réutiliser d’une requête à l’autre le début commun de l’entrée, s’il compte au moins 1 024 tokens ; le contenu des questions reste hors du cache. Chaque question peut porter ses propres images, à comparer avec l’entrée commune.
Les données structurées passent directement en JSON, et les images peuvent venir d’une adresse web publique. Pendant la bêta, elles devaient être intégrées à la requête en base64, selon le site d’information Mixed.
L’API évalue désormais un historique de conversation qui comprend des appels de fonctions et d’outils. Un rapport d’usage par organisation compte chaque requête pour une, quel que soit son nombre de questions. S’y ajoutent l’intégration native à GPT-Live et Private Link, une connexion privée pour envoyer les requêtes.
Un tarif calculé sur la lecture
Selon le guide, les lectures en cache bénéficient d’une remise et les écritures en cache sont facturées, aux tarifs de mise en cache habituels de gpt-6-luna.
La page des tarifs d’OpenAI, consultée le 23 octobre, ne comporte pas de ligne propre à Decisions. Pour gpt-6-luna, elle affiche 0,01 dollar par million de tokens lus en cache et 0,125 dollar par million de tokens écrits dans le cache de 30 minutes. Le même modèle, interrogé par l’API Responses, coûte 0,10 dollar par million de tokens en entrée et 0,50 dollar (environ 0,45 euro) par million de tokens produits. Le prix de l’entrée est donc le même par les deux voies ; l’écart tient à la sortie, que Decisions ne facture pas.
Deux suppléments restent possibles, selon le guide : la prime de traitement régional et les multiplicateurs appliqués aux contextes longs. D’après la fiche de gpt-6-luna, les requêtes de plus de 272 000 tokens en entrée sont facturées au double pour l’entrée et le cache. La même fiche chiffre la prime régionale à 10 %, conformément à la règle de la page des tarifs pour les modèles sortis depuis le 5 mars 2026. Le guide Decisions ne donne pas de chiffre propre à cette API.
Ces derniers jours, d’autres éditeurs ont annoncé leurs prix : MiniMax a lancé M3.1 Flash à 0,15 dollar le million de tokens en entrée, et DeepSeek a fixé le prix de sa recherche web à 0,75 dollar les 1 000 appels.
Données conservées et traitement en Europe
D’après la page d’OpenAI sur le contrôle des données, les journaux de surveillance des abus sont conservés par défaut jusqu’à 30 jours. Pour les clients éligibles, le guide prévoit la conservation zéro des données (Zero Data Retention) et un usage soumis à HIPAA, la loi américaine sur les données de santé. Les images envoyées sont analysées pour détecter les contenus pédocriminels.
La résidence des données est proposée dans toutes les régions de l’API, et le traitement régional aux États-Unis et en Europe (adresse eu.api.openai.com). Elle n’est pas ouverte d’office : la page sur le contrôle des données renvoie vers l’équipe commerciale d’OpenAI pour vérifier l’éligibilité. Toute région autre que les États-Unis exige en outre une approbation d’OpenAI pour les contrôles de surveillance des abus et la signature d’un avenant sur la conservation (Modified Retention amendment). Le traitement régional fixe le lieu où tournent les calculs ; la page ne mentionne ni la France ni le RGPD.
Dix fois plus rapide, selon OpenAI
Le guide décrit une API qui répond « about 10x faster than the Responses API », environ dix fois plus vite que l’API Responses. Ni le guide ni le journal des modifications ne publient de banc d’essai, de temps de réponse en millisecondes ou de taux d’exactitude comparé à un appel complet du modèle. Le 7 octobre, au lendemain de l’ouverture de la bêta, Mixed relevait déjà que ce chiffre était publié sans mesure à l’appui.
Dans le même article, Mixed notait que la fiche du modèle gpt-6-luna omettait v1/decisions dans le tableau des interfaces qu’elle recense. Le 23 octobre, cette ligne manque toujours. Le guide ne dit rien des langues traitées, et tous ses exemples sont en anglais : la qualité des réponses sur des textes en français n’est pas documentée. OpenAI conseille de fixer les seuils de décision à partir d’exemples étiquetés, selon le coût des faux positifs et des faux négatifs.
Notre analyse
OpenAI réserve une API à part aux questions fermées, du type trier un courriel, signaler un avis, vérifier la photo d’un produit, orienter un ticket. Beaucoup d’automatisations d’entreprise posent ce genre de question à un modèle, par exemple celles que des outils comme n8n enchaînent dans un agent IA construit sans coder. Avec Decisions, la facture porte sur ce que le modèle lit, et la réponse tient en un chiffre ou une étiquette. Chez Anthropic, les modèles Claude facturent le texte envoyé comme le texte produit, aux prix détaillés dans notre guide des modèles Claude.
La disponibilité générale ne s’accompagne d’aucune mesure indépendante. La documentation annonce un gain de vitesse sans banc d’essai, et ne publie ni taux d’exactitude ni résultat sur des textes en français. Pour un client européen qui choisit le traitement en Europe, la facture prend 10 % de plus selon la fiche de gpt-6-luna, et l’accès passe par une validation d’OpenAI.
Restent à suivre l’arrivée d’une ligne Decisions sur la page des tarifs, des mesures indépendantes de vitesse et d’exactitude, l’ouverture de l’API à d’autres modèles que gpt-6-luna et des résultats publiés sur des textes en français.
Sources
- Changelog, OpenAI (documentation de l’API), entrées des 22 septembre, 6, 15 et 22 octobre 2026
- Decisions, OpenAI (documentation de l’API), consulté le 23 octobre 2026
- Pricing, OpenAI (documentation de l’API), consulté le 23 octobre 2026
- GPT-6 Luna Model, OpenAI (documentation de l’API), consulté le 23 octobre 2026
- Data controls in the OpenAI platform, OpenAI (documentation de l’API), consulté le 23 octobre 2026
- OpenAI’s Decisions API runs on gpt-6-luna alone, and the model’s own endpoint table omits it, Mixed (Shane S. Ellison), 7 octobre 2026
Image d’en-tête : graphique MACCUS, d’après le journal des modifications, le guide Decisions et la page des tarifs de l’API OpenAI, consultés le 23 octobre 2026
