OpenAI เข้าตลาดโมเดลตัดสินใจ — เปิด Decisions API บน GPT-6 Luna ตอบจากตัวเลือกที่กำหนดพร้อม confidence ใน 150 ms (Luna ปกติ 1.6 วินาที) แต่ยังเป็น limited preview ไม่มีราคาและไม่มีเอกสาร

สองสัปดาห์หลังจาก TypeSafe เปิด Jev และทำให้ “โมเดลตัดสินใจ” กลายเป็นหมวดที่มีคนทำตามทั้ง open-weight และ Ollama OpenAI ก็เข้ามาเล่นด้วย ในงาน DevDay เมื่อ 29 ก.ย. บัญชี OpenAI Developers ประกาศ Decisions API ว่า “Give your app real-time decision-making with Decisions API, powered by GPT-6 Luna. Define questions and possible answers to classify content, route requests, or choose an agent’s next action. Available in limited preview.”

หลักการเหมือนกับกลุ่ม Jev คือไม่ให้โมเดลตอบเป็นข้อความอิสระ นักพัฒนาส่งคำถาม ชุดคำตอบที่กำหนดไว้ และ context ไป แล้วได้คำตอบหนึ่งข้อพร้อม confidence กลับมา OpenAI บอก The New Stack ว่า API นี้ ตอบใน 150 มิลลิวินาที เทียบกับ 1.6 วินาทีของ GPT-6 Luna ผ่าน API ปกติ หรือเร็วขึ้นราว 10 เท่า

สิ่งที่รู้และยังไม่รู้

สิ่งที่ยืนยันได้จาก OpenAI และสื่อที่เข้างานตอนนี้:

• โมเดลฐาน: GPT-6 Luna รุ่นเล็กและถูกที่สุดในไลน์อัป GPT-6
• ใช้ทำอะไร: จัดหมวดเนื้อหา route คำขอไปยังโมเดลหรือทีมที่เหมาะ และเลือก action ถัดไปของเอเจนต์จากรายการที่จำกัด
• Context: The Decoder รายงานว่ารับได้ทั้งข้อความและภาพ
• สถานะ: limited preview สำหรับลูกค้าบางราย OpenAI บอกว่าจะเปิดกว้างใน “อีกไม่กี่วัน” และจะให้รายละเอียดเพิ่ม “at broad rollout”

สิ่งที่ ยังไม่มีใครรู้ คือราคาต่อคำขอ จำนวนตัวเลือกสูงสุดต่อคำถาม ขนาด context สูงสุด latency ที่ p99 และจะ fine-tune ด้วยข้อมูลของเราเองได้หรือไม่ API changelog ของ OpenAI ณ วันที่ 30 ก.ย. ยังไม่มีรายการ Decisions API และยังไม่มีหน้าเอกสาร บทความบางแห่งอ้างว่าจะคิดราคาเท่า Luna ปกติ แต่ OpenAI ยังไม่ได้ประกาศเรื่องนี้ ตอนนี้จึงไม่ควรเชื่อตัวเลขนั้น

ต่างจาก Jev อย่างไร

Jev ของ TypeSafe เป็นโมเดลที่ถูกออกแบบมาให้ สร้างข้อความไม่ได้เลย ขณะที่ Decisions API ดูเหมือนเป็นการจำกัด output ของ LLM ปกติ (Luna) ให้อยู่ในชุดคำตอบที่กำหนด คล้ายกับที่หลายทีมทำเองด้วย logprobs เหมือนแนวทางของ Privatemode กับ GLM-5.3-Flash ส่วนตัวเลขที่พอเทียบได้ตอนนี้ Jev อ้าง latency 70–500 ms และคิดราคาขาเข้า $0.042 ต่อล้านโทเคน ขาออกฟรี ส่วน 150 ms ของ OpenAI เป็นตัวเลขเดียวที่ยังไม่มีการกระจาย latency หรือราคามาเทียบ

The New Stack ชี้อีกข้อว่าแนวคิดนี้ไม่ใหม่สำหรับ OpenAI เพราะ Moderation API ก็คืนคะแนนรายหมวดมานานแล้ว ต่างกันตรงที่ Decisions API ให้นักพัฒนากำหนดหมวดเองในแต่ละคำขอ ไม่ต้องเทรน classifier ใหม่ทุกครั้งที่ label เปลี่ยน

มุมมอง AI Curator

การที่ OpenAI รีบประกาศทั้งที่ยังไม่มีเอกสาร ไม่มีราคา และเปิดแค่ limited preview บอกชัดว่าหมวดโมเดลตัดสินใจโตเร็วจน OpenAI ไม่อยากปล่อยให้ TypeSafe และกลุ่ม open-weight ครองตลาดนี้ไปก่อน โดยเฉพาะงาน router และ guard ของเอเจนต์ ซึ่งถูกเรียกบ่อยกว่าโมเดลหลักหลายเท่า ใครเป็นเจ้าของขั้นตอนนี้ก็จะได้ปริมาณคำขอมหาศาลตามไปด้วย

สำหรับนักพัฒนา ตอนนี้ยังไม่มีอะไรให้ย้ายระบบ แต่ควรเตรียมไว้สองอย่าง อย่างแรก เขียนชั้น “decision” ในโค้ดให้เป็น interface เดียว (คำถาม ตัวเลือก context → คำตอบ + ความน่าจะเป็น) แล้วสลับ backend ได้ ทั้ง Jev, Ollama /v1/systemone, โมเดลเปิดอย่าง Kev หรือ Intern-Decision และ OpenAI เมื่อเปิดจริง อย่างที่สอง เตรียมชุดทดสอบจากข้อมูลจริงของเราไว้ เพราะตัวเลขที่จะใช้ตัดสินใจจริงคือราคาต่อคำขอกับความแม่นยำบนงานของเรา ไม่ใช่ 150 ms บนเวที

สำหรับทีมไทย ประเด็นที่ต้องทดสอบเองคือภาษา ถ้าต้องจัดหมวดข้อความลูกค้าภาษาไทยหรือแชตที่ปนไทย-อังกฤษ โมเดล Luna ที่ผ่านข้อมูลหลายภาษามาเยอะอาจได้เปรียบโมเดลตัดสินใจขนาดเล็กที่เทรนภาษาอังกฤษเป็นหลัก แต่ข้อได้เปรียบนี้ต้องแลกกับการส่งข้อมูลออกไปยัง API ภายนอก ซึ่งโมเดลเปิดที่รันในเครื่องไม่มีปัญหานี้

แหล่งข่าว

• OpenAI answers TypeSafe’s Jev with a Decision API built on Luna — The New Stack (29 ก.ย. 2026)
• OpenAI Developers on X — Decisions API announcement
• OpenAI expands Codex and its API at DevDay with security scans, a Decisions API, and Ultrafast — The Decoder