Decisions API salió de beta: la IA que clasifica tickets en milisegundos

La Decisions API salió de beta el 22 de octubre de 2026 y pasó a disponibilidad general: es un endpoint de OpenAI que no escribe respuestas, sino que contesta preguntas cerradas sobre un texto, una imagen o un JSON y devuelve probabilidades. Sirve para clasificar tickets de soporte, auditar llamadas o decidir sobre fotos, y según el ejemplo del video clasificar mil tickets cuesta unos quince centavos de dólar.

Qué cambió cuando la Decisions API salió de beta

Casi todos lo van a contar como «OpenAI lanzó otro modelo», pero la noticia es un endpoint nuevo. Se llama con un POST a /v1/decisions y el único modelo que acepta hoy es gpt-6-luna.

Los cambios frente a la beta del 6 de octubre:

• Pasó de 200 a 400 preguntas por solicitud.
• Ahora puedes meter imágenes dentro de las preguntas.
• El material compartido entre preguntas se guarda en caché, lo que abarata el resto.

Según OpenAI, una decisión que antes tardaba de uno a tres segundos ahora tarda unos 100 a 180 milisegundos. Esa cifra la publica OpenAI y, hasta donde sabemos, no existe un benchmark independiente de latencia. El problema que ataca es viejo: un proveedor de helpdesk calcula que casi uno de cada cuatro tickets llega a la cola equivocada. Es cifra de vendedor, tómala solo como orden de magnitud.

Cómo funciona: predicate, choice y score

Tú entregas el material y una lista de preguntas, y cada pregunta es de uno de tres tipos:

• Predicate: una afirmación verdadera o falsa; devuelve una probabilidad de cero a uno.
• Choice: elige una opción de las que tú definiste, con la probabilidad de cada una y un nivel de confianza.
• Score: una escala de dos a diez niveles, como urgencia baja, media y alta; devuelve un número que puede caer entre dos niveles.

La pieza que casi nadie menciona: las preguntas no dependen unas de otras. Todas se contestan sobre el mismo material, por eso caben 400 en una llamada y por eso el caché funciona.

Un ticket de principio a fin

El ejemplo del video es una tienda en línea: el cliente escribe «me cobraron dos veces, favor de reembolsar» y se adjunta el JSON del pedido con dos cargos de 49 dólares. Abres el Playground, pegas ambos y escribes tres preguntas: un predicate (¿hay un cargo duplicado que respalda el pedido?), un choice (facturación, envíos, técnico u otro) y un score de urgencia.

En el ejemplo de la documentación, facturación sale con 95 % de probabilidad y 93 de confianza. Dos detalles prácticos: si olvidas la opción «otro», la API te obliga a elegir una categoría, y el resultado trae solo respuestas, no ejecuta nada. Tu código decide qué hacer con ellas.

La cuenta: tickets, tokens y dólares

La Decisions API cobra 10 centavos de dólar por millón de tokens de entrada y la salida no se cobra. Con el supuesto del video, un ticket con sus quince preguntas ronda los 1,500 tokens:

• Mil tickets: unos 15 centavos de dólar.
• Diez mil tickets al mes: cerca de 1.50 dólares.
• Triage manual a 45 segundos por ticket y 15 dólares la hora: 125 horas, 1,875 dólares. Es un ejemplo hipotético, no un dato publicado.

Ojo con la comparación justa: contra el mismo Luna por la API de Responses, que sí cobra la salida, el ahorro de precio es de apenas una cuarta parte. Lo grande no es el precio, es la velocidad.

Tres usos para tu negocio

Son análisis de WAiBOT, no casos publicados por OpenAI.

1. Triage de tickets: entra el mensaje y el JSON del pedido, y en menos de un segundo el ticket queda en la cola correcta, con prioridad.
2. Auditoría de llamadas: una clínica con una lista de 40 preguntas sobre la transcripción hace una sola solicitud en lugar de 40, y puede revisar todas las llamadas, no una muestra. Conviene usar score para la calidad, porque da matiz.

3. Decisiones sobre fotos: un cliente manda la imagen de un paquete dañado y la pregunta lleva la imagen adentro. La respuesta es una probabilidad y el umbral lo pones tú: arriba de 95 autorizas el reembolso, entre 50 y 95 lo revisa una persona.

Si quieres ver cómo se conecta este endpoint con voz en vivo, lee el análisis completo de GPT-Live y Decisions. Y para el detalle de precio y límites de la beta, está el resumen de la OpenAI Decisions API.

A quién no le sirve y qué se rompe

No te sirve si necesitas que explique por qué o que redacte una respuesta: devuelve respuestas, no texto. Tampoco si tu entrada son archivos o audio, porque solo acepta texto, imágenes y JSON. Y si tienes pocos casos y a nadie le importa esperar tres segundos, no necesitas velocidad.

Si ya tienes millones de tickets con etiquetas estables, un clasificador propio corre local, casi gratis y sin depender de nadie: en ese caso no migres. Si tus categorías cambian cada mes o no tienes datos etiquetados, esta API te ahorra el entrenamiento.

Lo que se rompe en la práctica:

• Choice reparte probabilidad entre tus opciones: si el ticket no encaja y no pusiste «otro», igual te da una categoría con cara de seguridad.
• La confianza no es certeza: en la documentación, un score de 1.1 viene con 55 % de confianza.
• Las decisiones dependientes necesitan dos solicitudes, porque las preguntas no ven las respuestas de las otras.
• La guía no publica límites de tasa, así que prueba con tu volumen antes de prometerlo.

¿Cómo aplicarlo en tu empresa?

La plantilla de cinco pasos del video:

1. Escribe tus decisiones como preguntas cerradas: sí o no es predicate, una etiqueta es choice, una escala es score.
2. A cada choice agrégale la opción «otro».
3. Junta entre 200 y 500 casos etiquetados de tu operación.
4. Corre la API sobre ellos y fija umbrales según lo que cuesta cada error: un reembolso falso no cuesta lo mismo que un reclamo ignorado.
5. Mide la latencia desde tu región y deja una zona gris para una persona.

La advertencia que evita el error más caro: la API solo contesta, tu aplicación es la que actúa. Nunca conectes un reembolso automático a una probabilidad sin umbral.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la Decisions API de OpenAI?

Es un endpoint que contesta preguntas cerradas sobre un texto, una imagen o un JSON y devuelve probabilidades, no texto redactado. Hoy solo acepta el modelo gpt-6-luna.

¿Cuánto cuesta la Decisions API?

Cobra 10 centavos de dólar por millón de tokens de entrada y la salida no se cobra. Con el supuesto del video, mil tickets salen en unos 15 centavos de dólar.

¿Qué tipos de pregunta acepta?

Tres: predicate (verdadero o falso con probabilidad), choice (una opción entre las tuyas, con confianza) y score (una escala de dos a diez niveles).

¿Es de verdad diez veces más rápida?

Es lo que afirma OpenAI: de uno a tres segundos a unos 100 a 180 milisegundos. No hay un benchmark independiente de latencia, así que mídela con tus propios tickets.

Conclusión

Que la Decisions API salió de beta no es una noticia de modelos, es una noticia de operación: la pregunta real no es si la IA clasifica bien, sino cuánto de tu trabajo ya es una decisión cerrada, con pocas opciones, que alguien hace a mano cada día. Prueba con 200 a 500 tickets etiquetados antes de migrar y cuéntanos en los comentarios cuál es la decisión que más repites en tu negocio.