반복적인 판단을 위한 API가 정식 제공된다
OpenAI가 2026년 10월 22일 Decisions API를 정식 출시했다. 공개 베타에서 요청당 200개였던 질문 한도를 400개로 늘리고, 공유 입력의 프롬프트 캐시, 질문별 이미지, 구조화된 JSON 입력을 추가했다. 지원 모델은 GPT-6 Luna다. 공식 변경 기록
이 API는 긴 설명문을 쓰기보다 애플리케이션이 곧바로 사용할 판단값을 돌려주는 용도다. 문서나 이미지에서 조건을 확인하거나, 요청을 정해진 범주로 보내는 작업이 대표적이다. Decisions 가이드
같은 자료를 여러 질문으로 평가한 뒤, 조건 확인과 분류·점수 결과를 각각 반환하는 흐름.
답변 형식은 조건·선택·점수 세 가지
가이드는 조건이 참일 확률을 추정하는 predicate, 정해진 선택지에서 고르는 choice, 순서가 있는 기준으로 평가하는 score를 안내한다. 텍스트·이미지·JSON을 근거로 삼을 수 있고, 여러 독립 질문이 같은 입력을 공유한다.
가령 고객 문의 하나에 대해 배송 문제인지, 담당 부서는 어디인지, 어느 정도의 우선순위를 줄지 묻는 구성을 생각할 수 있다. 이는 편집팀이 구성한 활용 예다. 분류값을 얻는 것과 실제 환불이나 고객 통지를 실행하는 일은 별도 단계로 설계할 수 있다.
질문 수보다 판단 간의 관계가 중요하다
한 자료에 독립적인 질문이 많다면 묶어서 평가하는 구성이 어울린다. 반면 앞선 판단에 따라 다음 질문이 달라진다면 요청을 나눠야 한다는 것이 공식 안내다. 문서에서 자유 형식의 설명이나 임의의 필드를 추출하는 경우에는 Responses API의 Structured Outputs가 비교 대상이다.
편집팀은 도입 시험에서 질문의 경계를 먼저 정하는 편이 유용하다고 본다. 예를 들어 ‘긴급 문의’의 정의가 모호하면 출력 형식이 일정해도 담당자 간 해석은 달라질 수 있다. 예외 사례와 사람이 재검토할 조건을 함께 정해야 결과를 실제 업무에 연결하기 쉽다.
확률값을 실제 업무 품질로 검증해야
반환값이 숫자라는 사실만으로 현실의 정답률이 보장되지는 않는다. 조건이 참일 확률, 선택 범주, 우선순위는 각각 다른 평가 기준이 필요하다. 처음에는 사람이 답을 확인한 소규모 자료로 누락과 오분류를 살펴볼 수 있다.
또한 분류 오류가 다음 단계에 미치는 영향도 다르다. 내부 문서에 태그를 잘못 다는 경우와 고객의 처리 순서를 바꾸는 경우에 같은 기준을 적용하기는 어렵다. 이 부분은 API의 성능 평가 결과가 아니라, 편집팀이 제안하는 운영 설계상의 고려 사항이다.
자주 묻는 질문
지금 베타인가?
10월 22일 정식 제공으로 전환됐다.
어떤 모델을 사용하나?
현재 가이드는 GPT-6 Luna만 지원한다고 안내한다.
질문들이 서로 영향을 받으면 어떻게 하나?
앞선 결과에 의존하는 판단은 요청을 나눠 처리하는 방식이 권장된다.
이 API가 외부 도구도 자동 실행하나?
판단값을 반환하는 API다. 도구 실행과 업무 처리는 애플리케이션에서 별도로 구성한다.
한눈에 정리
Decisions API의 정식 출시는 같은 자료를 반복 평가하는 애플리케이션의 선택지를 넓힌다. 도입 효과는 질문의 정의, 예외 처리, 실제 자료에서의 오분류를 함께 확인해 판단할 수 있다.