O que é a Decisions API da OpenAI e o que dá para automatizar com ela?

Fala aí, beleza? A OpenAI soltou uma API que não conversa, não escreve redação e não te devolve um parágrafo pra interpretar: ela só decide e te entrega uma resposta tipada 😀

É a Decisions API

Ela foi apresentada no DevDay 2026, em 29 de setembro de 2026, primeiro em preview limitado

E desde 6 de outubro de 2026 está em beta público, então já dá pra colocar a mão

Neste post eu te mostro os três modos dela (checar uma condição, escolher entre opções fixas e pontuar contra uma rubrica) e, no fim, que tipo de tarefa cai bem em cada um

Bora?

Para que serve a Decisions API, segundo a OpenAI

A proposta está no guia oficial: checar condições, escolher entre opções fixas e pontuar texto e imagens contra uma rubrica

Ela avalia texto, imagens ou os dois juntos, e devolve respostas tipadas

E o que significa resposta tipada?

Significa que você não recebe um "olha, acho que provavelmente sim, mas depende…" e tem que fazer parsing disso na unha haha

Você recebe um valor no formato que pediu: uma probabilidade, uma das opções que você passou ou uma nota numa escala

Segundo a OpenAI, essas respostas servem pra três coisas dentro da aplicação: classificar conteúdo, rotear requisições e priorizar trabalho

Se liga na diferença de propósito em relação à Responses API: a Responses é a API de uso geral, que gera texto

A Decisions é focada só em decidir, e a OpenAI afirma que ela é cerca de 10x mais rápida que a Responses API

Esse número é da própria OpenAI, beleza? Vale conferir no seu caso antes de tomar como verdade absoluta

Como funciona uma requisição na Decisions API

Ela tem um endpoint dedicado: POST /v1/decisions

Se você já mexeu com integração de n8n via API REST, o raciocínio é o mesmo: manda a requisição pro endpoint e trata a resposta do outro lado

Cada requisição leva três coisas:

• Um modelo
• Um input, que é a evidência compartilhada (o texto, a imagem ou os dois)
• As perguntas que você quer avaliar sobre essa evidência

E aqui tem um detalhe muito massa

Cada pergunta recebe um nome único, e a API repete esse nome na resposta

Ou seja, tu manda a mesma evidência uma vez só e faz várias perguntas sobre ela na mesma chamada, sabendo exatamente qual resposta é de qual pergunta =)

Sobre o modelo: no momento, só o gpt-6-luna é suportado

Cuidado com as imagens em base64

Agora a armadilha que vai pegar muita gente…

As imagens precisam ir inline como data URLs em base64

Link de imagem hospedada é recusado, e ID de arquivo que você já enviou pra OpenAI também é recusado

Tome cuidado! Se o seu sistema guarda as fotos num bucket e só passa a URL, vai precisar baixar, converter pra base64 e mandar no corpo da requisição

Predicate, choice e score: os três tipos de pergunta

A API trabalha com três tipos de pergunta, e entender a saída de cada um é o que define como você usa na aplicação

O ponto que mais confunde é o score

Ele não devolve um rótulo inteiro, tipo "nível 2" seco

Ele devolve uma média ponderada pela probabilidade, então o valor pode cair no meio do caminho entre dois níveis

Isso muda como você define os limites na aplicação: em vez de comparar com igualdade ("é o nível alto?"), tu trabalha com faixas ("passou de tal valor, sobe na fila")

Com o predicate é parecido: ele te dá uma probabilidade, e quem decide a partir de que valor vale como "sim" é você

O que dá para automatizar com cada modo da Decisions API

Agora o que interessa né? 😀

Tudo aqui deriva das três finalidades oficiais (classificar, rotear e priorizar) e dos exemplos que a própria OpenAI cita

Predicate: filtros de sim ou não

O predicate cai bem em qualquer tarefa que é, no fundo, uma pergunta de sim ou não

Tipo checar se uma foto mostra dano visível ou se um trecho de texto é relevante pra um assunto

A vantagem de vir uma probabilidade é que o limiar fica na sua mão: dá pra ser mais rigoroso ou mais permissivo sem mudar a pergunta

Choice: roteamento e categorias fechadas

O choice é o modo pra quando a resposta precisa ser uma de poucas opções que você já conhece

Mandar um ticket pro departamento certo, colocar um conteúdo na categoria certa e por aí vai

Como ele só devolve um dos valores que você forneceu, não aparece aquela categoria inventada que quebra o seu switch kkk

Score: priorização por escala

O score é pra quando a pergunta não é "qual?", e sim "quanto?"

O exemplo oficial é a gravidade de um problema, e isso casa direitinho com montar uma fila ordenada: o que é mais grave aparece primeiro

Combinando os três na mesma requisição

Lembra das perguntas nomeadas sobre o mesmo input?

É isso que permite juntar os modos: numa chamada só, sobre a mesma evidência, tu pergunta se a condição é verdadeira, em qual categoria aquilo entra e qual a gravidade

Aí a aplicação recebe tudo de uma vez e decide o que fazer com cada resposta

Preço e disponibilidade: dá para usar em produção agora?

Segundo o guia da OpenAI, ela custa US$ 0,10 por 1 milhão de tokens de entrada

Tokens de saída, leitura de cache e escrita de cache não são cobrados

Na prática, o seu custo depende quase todo do tamanho da evidência que você manda

E se liga nisso: como as imagens vão inline em base64, elas entram no input, então foto pesada pesa também na conta

Sobre o status:

• Está em beta público desde 6 de outubro de 2026
• A OpenAI diz que a disponibilidade geral vem "nas próximas semanas"
• Só o gpt-6-luna é suportado no momento

Meu veredito honesto: é um ótimo momento pra prototipar e avaliar se ela resolve as decisões repetitivas do seu sistema

Porém, colocar como peça central de uma produção crítica enquanto ainda está em beta pede cautela, porque coisa em beta pode mudar

Vale a pena olhar para a Decisions API?

Pra quem tem decisão repetitiva espalhada pela aplicação, vale sim

A ideia central é simples: uma API focada em decisões tipadas, com três modos (predicate, choice e score), pra classificar, rotear e priorizar

Recapitulando:

• Predicate devolve uma probabilidade de 0 a 1 e serve pra filtros de sim ou não
• Choice devolve uma das opções que você definiu e serve pra roteamento e categorias fechadas
• Score devolve uma média ponderada sobre níveis ordenados e serve pra priorização
• Tudo pelo endpoint POST /v1/decisions, com imagens só em base64 inline

O próximo passo é ler o guia oficial em developers.openai.com/api/docs/guides/decisions e, antes de escrever qualquer linha de código, mapear qual decisão da sua aplicação cabe num desses três modos

Muitas vezes a decisão já está lá, feita na mão ou com um prompt gigante pedindo "responda só sim ou não" haha

Faz esse exercício e depois me conta qual modo encaixou melhor no seu caso!

Até o próximo post! 🙂