OpenAI 負責人稱 Decisions API 受 Jev 啟發，一週完成可運作原型

據 AI 前線翻譯 Latent Space《The AI Engineer Podcast》對 OpenAI 團隊的訪談，OpenAI 在 9 月 29 日開發者日展示 Dot、Computer Use 與多項 API；其中 Decisions API 原本不在研發計畫內，受 Jev 推出影響後，團隊約一週完成可運作原型。這些內容屬單一來源報導，OpenAI 官方尚未在本材料中另行證實。 OpenAI API 產品負責人 Nikunj Handa 表示，Decisions API 首個版本沒有重新訓練模型，而是沿用 Luna 權重，限制輸出為結構化結果，並針對推理系統最佳化首次決策回傳時間。該 API 使用較小模型、不進行思考推理，能平行處理多個問題，因此更接近快速分類與決策層；明確用途包括客服工單分類與評分，也可能用於替智能體迅速選擇下一步動作，或與 GPT Live 搭配。Handa 同時強調，快速決策與完成複雜、長週期任務所需的能力不同。 Computer Use 產品與工程負責人 Ari Weinstein 稱，近一年最顯著的進步是智能體更能排查錯誤、調整方法並重新嘗試，而不只是啟動任務後在遇到障礙時停滯。Dot 會為每個智能體提供一台雲端 Linux 虛擬電腦，可使用瀏覽器與桌面應用；Agents API 也加入 Computer Use 能力。智能體除了分析截圖，還能使用無障礙資訊、頁面結構、Playwright，或撰寫 JavaScript 一次執行多個步驟。 訪談提到，GPT-6.1 Sol 被定位為適合 Computer Use 的模型；Ari Weinstein 稱其整體成本約為 Astra 的五分之一，在 Computer Use 情境下則約為七分之一。另一段分享中，他以訂購客製化配餐服務為例，稱自己花了兩小時完成的下單流程，Computer Use 約 15 分鐘完成，使用 GPT-6.1 Sol 的速度是自己的八倍。開發者日簡報另稱 Computer Use 速度提升七倍，但材料未交代該數字對應的測試條件；Ari Weinstein 表示，效能提升同時來自模型、智能體運行框架與不同配置，正式產品還會加入安全檢查。 其他 API 變更包括：非同步函式呼叫可讓模型在工具執行期間繼續推理，之後再取得結果；中途引導則允許開發者在模型運行期間加入訊息。長時間執行的智能體可設定門檻，讓 Responses API 自動壓縮上下文，或由開發者呼叫 /compact 自行控制時機。Ari Weinstein 也表示，開發者應限制智能體可存取的網站與應用程式，並在付款等可能產生重大後果的操作前徵求使用者同意。