Demnächst: OpenAI Decisions API
Vergleich ansehenEntscheidungsmodelle · Geprüft am 30. September 2026
Begrenzte Entscheidungen, mit denen Software weiterarbeiten kann.
Eine Routing-Aufgabe braucht eine Kategorie oder einen nächsten Schritt. Jev bietet eine dokumentierte Entscheidungs-API. Berichte über OpenAIs DevDay am 29. September beschreiben eine Decisions API in einer begrenzten Vorschau. Dieser Vergleich trennt Dokumentation und Veröffentlichungsberichte.
Dies ist ein unabhängiger Vergleich ohne Verbindung zu OpenAI oder TypeSafe. OpenAI Decisions API ist derzeit weder in diesen Playground noch in diese API integriert.
Belege und offene Fragen
Im am 30. September geprüften OpenAI-Changelog und Endpunktindex gab es keine eigene Decisions-API-Referenz. Berichtete Demowerte belegen weder ein Produktions-SLA noch einen Vergleich unter gleichen Bedingungen.
Offizieller Eingabepreis
Jev
0,042 USD / 1 Mio.
OpenAI Decisions API
Unbestätigt
TypeSafe nennt 42 USD je Milliarde Eingabetokens, also 0,042 USD je Million. Das ist der Anbieterpreis; dieser unabhängige Dienst hat eigene Credit-Tarife. OpenAIs Vorschaupreis wurde nicht bestätigt.
TypeSafe-PreiseLatenzbelege
Jev
Selbst messen
OpenAI Decisions API
~150 ms*
*Der Veröffentlichungsbericht nennt eine Demo mit etwa 150 ms und einer spezialisierten GPT-6-Luna-Version. Das ist kein SLA. Ein Vergleich mit Jev bei gleicher Last, Region, Parallelität und p95 liegt hier nicht vor.
Veröffentlichungsbericht · SekundärquelleWahrscheinlichkeitskalibrierung
Jev
RLCD
OpenAI Decisions API
Unbestätigt
TypeSafe beschreibt RLCD als Training für kalibrierte Entscheidungen. In den geprüften OpenAI-Dokumenten wurde kein spezielles Kalibrierungsverfahren bestätigt. Das beweist nicht, dass die Wahrscheinlichkeiten unkalibriert sind.
TypeSafes Erklärung von RLCDEine begrenzte Entscheidung
Definiere zulässige Zweige und die Kriterien, die sie unterscheiden. Ein Entscheidungsmodell liefert ein Signal für deinen Code. Chatmodelle mit strukturierten Ausgaben können ebenfalls ein Schema erfüllen; gültiges JSON allein belegt aber weder Entscheidungsqualität noch Kalibrierung.
BILLING_SUPPORTTECH_SUPPORTREFUNDGENERAL_SUPPORTNach Aufgabe auswählen
01
Nutze die dokumentierten Typen Noul, Choice und Score. Prüfe im Playground normale, mehrdeutige und unvollständige Eingaben anhand eigener erwarteter Antworten.
02
Laut Veröffentlichungsbericht verarbeitet OpenAI Text- und Bildkontext. Sobald Zugang und Bildgrenzen offiziell klar sind, lassen sich Produktkategorien, Pass/Retry-Prüfungen generierter Bilder oder visuelle Dokumentenrouten testen. Das sind mögliche Anwendungen, keine hier angebotenen Funktionen.
03
Miss Fehlerraten, Kalibrierung, Kosten und p50/p95-Latenz an repräsentativen gelabelten Daten. Lege Prüfschwellen und Rückfallwege im Anwendungscode fest. Hohe Konfidenz garantiert keine richtige Entscheidung.
Von der Evaluation zur Integration
Jev · TypeSafe System One
TypeSafe dokumentiert POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone. Anfragen enthalten state, model und typisierte questions; Antworten stehen unter den jeweiligen Frage-IDs.
OpenAI · berichtete Vorschau
Pasquale Pillitteris Bericht beschreibt eine spezialisierte GPT-6-Luna-Version, die anhand von Text oder Bildern aus festen Antworten auswählt. Hier gelten diese Angaben als Veröffentlichungsbericht.
Direkter Vergleich
Quellen und Umfang · 30. September 2026
Die OpenAI-Angaben stammen aus Pasquale Pillitteris Bericht vom 29. September. Im geprüften öffentlichen OpenAI-Changelog und Endpunktindex fand sich kein eigener Decisions-API-Eintrag. Jevs Schnittstelle, Konfidenz und Preis beruhen auf TypeSafe-Material. Ein direkter Leistungstest wurde nicht durchgeführt. Aktuelle Verfügbarkeit und Preise entnehmen Sie der Dokumentation des jeweiligen Anbieters.