Decisions API 정리 — gpt-6-luna로 분류·라우팅하기, 공식 문서는 아직 없다

안녕하세요, 미니지식공간입니다.

Decisions API는 2026년 9월 29일 DevDay 2026에서 공개된, gpt-6-luna 기반의 선택지 한정 판단 API다. 그런데 2026년 10월 2일 기준으로 공식 API 레퍼런스가 없다. 발표 문장은 세 줄이고, 그 세 줄 바깥의 거의 모든 것이 아직 미확정이다. 이 글은 공식 문서에 적힌 것만으로 지금 할 수 있는 일과, 커뮤니티가 역추적한 형식을 분리해 정리한 기록이다.

TL;DR

• OpenAI가 2026-09-29 DevDay 2026에서 Decisions API를 제한 프리뷰로 공개. 질문과 유한한 선택지를 개발자가 정의하고, 텍스트 또는 이미지 맥락을 넣어 그 선택지 중 답을 받는다.
• 2026-10-02 기준 developers.openai.com API 레퍼런스 색인과 gpt-6-luna 모델 페이지 모두에 Decisions 항목이 없다. 엔드포인트·파라미터·가격 전부 확인 필요.
• 지금 같은 작업을 공식 경로로 하려면 gpt-6-luna + Responses API 구조화 출력이다. 단가는 1M 토큰당 입력 $0.1 / 출력 $0.5.

1. 공식 발표에 적힌 것만

OpenAI DevDay 2026 요약 페이지(2026-09-29)의 Decisions API 절은 세 문장이다. 원문 그대로 옮기면 다음과 같다.

"Decisions API enables real-time decision-making by focusing Luna's intelligence on a specific set of user-defined questions with finite pre-defined answers."

"Developers supply context using text or images, and get back answers they can use to classify content, route requests, or choose an agent's next action."

"Available in limited preview today with a broad release planned in the coming days."

출처: https://openai.com/index/devday-2026-recap/

여기서 확정되는 사실은 네 가지다. 제품명은 복수형 Decisions API이고, 기반 모델은 Luna이며, 입력은 텍스트와 이미지 둘 다 받고, 용도는 분류·라우팅·에이전트 행동 선택이다. 주의할 점은 이 절에만 자세히 보기 링크가 붙어 있지 않다는 것이다. 같은 페이지의 Agents API 절은 공식 블로그와 문서로 링크가 걸려 있는데, Decisions API 절에는 외부 링크가 하나도 없다.

참고로 The New Stack은 같은 날 기사에서 이 API를 단수형 Decision API로 표기했다. 검색할 때 두 표기를 모두 시도하는 편이 낫다.

2. 문서 색인에서 확인한 공백

발표가 있었으니 문서도 있으리라 기대하기 쉽지만, 2026-10-02 기준 조회 결과는 다음과 같았다.

확인 대상	Decisions 항목	비고
api/reference/llms.txt	없음	전체 엔드포인트 기계 판독 색인
api/reference/overview	없음	리소스 그룹 목록에 미등장
api/docs	없음	가이드 사이드바에 미등장
api/docs/changelog	없음	2026년 9월분까지 확인
api/docs/models/gpt-6-luna	없음	기반 모델 페이지에도 서술 없음

엔드포인트 레퍼런스 색인은 모든 리소스와 메서드를 열거하는 파일이다. 여기에 없다는 것은 공개 문서화된 엔드포인트가 아직 없다는 뜻으로 읽힌다. 제한 프리뷰라는 공식 설명과 일관된 상태다.

3. 기반 모델 gpt-6-luna 모델 카드

Decisions API의 성격을 가늠하려면 기반 모델의 제약을 보는 편이 빠르다. 아래는 공식 모델 페이지에 기재된 값만 전사한 것이다.

model id          : gpt-6-luna
description       : Our most efficient model for focused, high-volume tasks.
context window    : 1,050,000 tokens
max input tokens  : 922,000
max output tokens : 128,000
knowledge cutoff  : May 18, 2026
input modalities  : text, image
output modalities : text

price per 1M tokens
  input         : \$0.1
  cached input  : \$0.01
  cache writes  : \$0.125
  output        : \$0.5

endpoints supported     : v1/chat/completions, v1/responses, v1/batch
endpoints not supported : v1/fine-tuning, v1/embeddings, v1/moderations,
                          v1/realtime, v1/live/sessions, v1/assistants
features          : streaming, structured_outputs, function_calling,
                    file_search, image_input, web_search, prompt_caching
reasoning.effort  : none | low | medium (default) | high | xhigh | max
rate limit tier 1 : 500 RPM / 500,000 TPM
rate limit tier 5 : 30,000 RPM / 180,000,000 TPM

출처: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna

눈여겨볼 항목이 세 개 있다. 첫째, v1/decisions 같은 항목은 이 지원 엔드포인트 목록에 없다. 둘째, 파인튜닝이 지원되지 않으므로 The New Stack이 미확인으로 남긴 자체 데이터 파인튜닝 가능 여부는 기반 모델 수준에서는 부정적으로 보인다. 다만 Decisions API가 별도 경로를 갖는지는 확인 필요다. 셋째, 입력이 272,000 토큰을 넘으면 요청 전체에 입력·캐시 단가 2배, 출력 단가 1.5배가 적용된다.

4. 지금 공식 문서로 같은 일을 하는 방법

Decisions API가 열리기를 기다리는 동안, 선택지 한정 분류는 Responses API의 구조화 출력(structured outputs, 응답을 정해진 스키마로 받는 기능)으로 처리할 수 있다. 아래는 OpenAI 공식 구조화 출력 가이드의 Python 예제를 그대로 가져온 것이며, model 값만 가이드의 gpt-6-astra에서 gpt-6-luna로 바꿨다. 모델 카드에 structured_outputs와 v1/responses가 지원으로 기재돼 있어 유효한 교체다. 그 외 구조는 손대지 않았다.

from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModel

client = OpenAI()


class CalendarEvent(BaseModel):
    name: str
    date: str
    participants: list[str]


response = client.responses.parse(
    model="gpt-6-luna",
    input=[
        {"role": "system", "content": "Extract the event information."},
        {
            "role": "user",
            "content": "Alice and Bob are going to a science fair on Friday.",
        },
    ],
    text_format=CalendarEvent,
)

event = response.output_parsed

출처: https://developers.openai.com/api/docs/guides/structured-outputs

파라미터 이름은 혼동하기 쉬우니 정리해 둔다. Python SDK의 responses.parse 헬퍼에서는 스키마를 text_format 으로 넘긴다. 원시 REST 본문에서는 text.format 에 type: json_schema, strict: true, schema 형태로 넣는다. response_format 은 Chat Completions 쪽 표기이므로 Responses API에 그대로 쓰면 안 된다.

선택지를 고정하려면 위 예제의 스키마 필드를 Literal 이나 Enum 으로 좁히면 된다. 다만 이렇게 하면 선택지별 확률값은 돌아오지 않는다. 신뢰도 점수가 필요해서 Decisions API를 기다리는 것이라면 이 경로는 임시 대체일 뿐 동등물은 아니다. 분류 결과만 필요한 경우에는 충분히 대체된다.

5. 커뮤니티가 역추적한 요청 형식 (비공식, 확인 필요)

공식 문서가 없는 사이에 SDK 쪽에서 움직임이 있었다. pydantic-ai 리포지터리에 2026-10-02 열린 이슈 #9633과 드래프트 PR #9634가 Decisions API 백엔드 추가를 제안하고 있다. 여기에 적힌 형식은 다음과 같다.

• 엔드포인트: POST /v1/decisions
• 질문 종류 세 가지: predicate(예/아니오), choice(택일), score(루브릭)
• 각 답변에 확률값이 함께 반환된다
• 권한이 없을 때 HTTP 403, 메시지 "Decision API is not enabled for this user."

이 형식은 공식 출처가 아니다. 이슈 작성자 본인이 API가 초대제이며 공개 API 레퍼런스나 SDK 리소스가 아직 없다고 명시했고, PR은 드래프트 상태로 메인테이너 리뷰가 없다. 형식의 근거는 프리뷰 사용자 한 명의 실제 호출 기록(ruby_llm PR #1008)과 openai/codex 리포지터리의 클라이언트 코드다. 둘 다 OpenAI 문서가 아니다.

PR 본문에 적힌 구현 메모 중 설계에 영향을 줄 만한 것들도 확인 필요 상태로 함께 적어 둔다. 응답 본문에 ID 필드가 없어 x-request-id 헤더를 응답 식별자로 쓰고 있고, 사용량은 Responses API의 사용량 형식을 재사용해 읽는다. 질문 이름에 Ticket.urgent 같은 점 표기를 쓰는데 API가 이름을 제한하는지는 작성자도 모른다고 적었다. 선택지 최대 개수와 점수 단계 최대값은 OpenAI가 공개한 제한이 없어 None으로 두었다고 명시돼 있다.

따라서 지금 이 형식을 전제로 코드를 작성하는 것은 권하지 않는다. 광범위 출시와 함께 공식 레퍼런스가 나오면 이름과 필드가 달라질 수 있다.

6. 도입 전 점검 항목

1. 대체 가능성 판단 — 신뢰도 점수가 꼭 필요한지, 레이블만 필요한지 먼저 정한다. 후자라면 4절의 구조화 출력으로 지금 끝난다.
2. 질문과 레이블 외부화 — 레이블 목록, 질문 문장, 임계값을 프롬프트 문자열에서 분리해 설정으로 뺀다. 공식 설명이 질문 집합과 사전 정의 답변을 개발자가 정의하는 구조이므로, 이 분리가 그대로 이식 단위가 된다.
3. 비용 상한 계산 — 호출 단위 과금인지 토큰 과금인지 미공개다. 현재 gpt-6-luna 단가(입력 $0.1 / 출력 $0.5 per 1M)로 월 호출량 기준 상한을 먼저 계산해 두고, 가격 공개 시 비교한다.
4. 레이트 리밋 확인 — 분류는 RPM이 먼저 막힌다. Tier 1이 500 RPM이라 초당 8건 남짓이다. 트래픽이 이보다 크면 Batch(v1/batch) 경로나 티어 승급을 함께 검토한다.
5. 역추적 형식 격리 — 5절 형식을 쓰게 되더라도 어댑터 한 겹 뒤에 두고, 공식 문서 공개 시 교체 가능한 상태로 유지한다.

같은 DevDay 2026에서 공개된 gpt-6.1-sol의 단가 구조는 gpt-6.1-sol 도입 점검 글에 정리해 두었다. 모델 선택 단계에서 Luna와 함께 비교하기에 좋다.

자주 묻는 질문

Q. Decisions API 엔드포인트는 /v1/decisions 인가?

공식 문서로 확인되지 않는다. 그 경로는 pydantic-ai 이슈 #9633(2026-10-02)에 적힌 커뮤니티 역추적값이며, 작성자 본인이 공개 레퍼런스가 없다고 명시했다. OpenAI의 API 레퍼런스 색인에는 2026-10-02 기준 Decisions 항목이 없다.

Q. 기존 API 코드를 수정해야 하나?

지금은 수정할 대상이 없다. 공식 요청 형식이 공개되지 않았기 때문이다. 질문과 레이블을 설정으로 분리해 두는 정도가 유효한 사전 작업이다.

Q. gpt-6-luna로 Decisions API 없이 분류를 할 수 있나?

할 수 있다. 모델 카드에 structured_outputs와 v1/responses가 지원으로 기재돼 있어 4절의 구조화 출력 방식이 동작한다. 단, 선택지별 확률값은 이 경로로 얻을 수 없다.

마무리

Decisions API는 발표는 됐지만 문서는 아직 없는 상태이고, 확정 사실과 역추적 정보를 섞지 않는 것이 지금 가장 중요한 지점입니다. 공식 레퍼런스와 가격이 공개되면 요청 형식과 비용 구조를 다시 정리해 전해 드리겠습니다. 읽어 주셔서 감사합니다.

출처

• OpenAI, DevDay 2026 Recap (2026-09-29) — https://openai.com/index/devday-2026-recap/
• OpenAI 개발자 문서, GPT-6 Luna 모델 페이지 — https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna
• OpenAI 개발자 문서, Structured outputs 가이드 (코드 예제 원본) — https://developers.openai.com/api/docs/guides/structured-outputs
• OpenAI 개발자 문서, API 레퍼런스 개요 — https://developers.openai.com/api/reference/overview
• The New Stack, Frederic Lardinois (2026-09-29) — https://thenewstack.io/openai-decision-api-luna/
• pydantic-ai 이슈 #9633 / PR #9634 (2026-10-02, 비공식 역추적) — https://github.com/pydantic/pydantic-ai/issues/9633

본 글은 공개 자료를 바탕으로 정리했으며, 세부 내용·수치는 원 출처·공식 문서와 대조 확인을 권장합니다. 5절의 엔드포인트·질문 종류·오류 형식은 공식 출처가 아닌 커뮤니티 역추적값으로 확인 필요 항목입니다. 응답 지연 약 150밀리초는 The New Stack 보도값이며 OpenAI 공식 문서에서 확인되지 않았습니다. 가격, 선택지 최대 개수, 파인튜닝 가능 여부는 2026-10-02 기준 미공개입니다.