OpenAI Decisions API 怎麼用：先用十筆客服留言練習分類與人工覆核

官方入口與開始前準備

整理客服留言時，第一步常是判斷該交給誰處理。OpenAI 10 月 6 日推出 Decisions API 公開測試，可把文字或圖片轉成分類、機率或分數。本文用一般軟體回饋練習分類，再以官方商品示例圖說明觀察條件。

本文於台灣時間 2026-10-08 重核官方文件與兩張示例原圖，沒有登入 Playground、呼叫 API、測量速度或測試繁體中文分類準確率。登入後的可用功能、額度與費用仍以帳號畫面為準。

先看它適合什麼工作

如果每天收到一批產品回饋，你可能想先把「功能壞了」「希望加功能」「用起來不錯」分開，再讓不同人接手。Decisions API 的重點是供應用程式取得這類判斷結果。官方 API 更新紀錄

官方 10 月 6 日公告表示，公開測試向開發者開放，使用 GPT-6 Luna，並宣稱判斷速度最高可達透過 Responses API 使用同一模型的十倍。這是官方比較說法，本文沒有重現測試，也沒有把它換算成固定幾毫秒。官方公開測試公告

開始前可先開啟官方 Playground，或先看使用指南。

入口已由官方文件核對；實際帳號的登入、額度及功能可用情況，需以開啟後的畫面為準。

三種問題要怎麼選

predicate：問一個條件是否成立，回傳估計機率
choice：從預先指定的分類中選一個
score：按你設定的有序等級評分，結果可能落在兩級之間

目前公開測試僅列出 gpt-6-luna。Create a decision API 參考下面的客服留言練習選 choice，因為「錯誤回報」和「功能建議」是不同類別，沒有高低順序。

官方圖片示範看什麼

OpenAI 官方輸入示例：藍色金屬馬克杯的杯身左側有明顯凹陷 — 圖一：藍色馬克杯可見凹陷。這是官方輸入示例，非本站模型測試結果，也不是生成前後對照。來源：OpenAI Decisions 指南；原圖未改動，點圖可看原尺寸。

OpenAI 官方輸入示例：黃色金屬水瓶，畫面未見明顯凹陷 — 圖二：黃色水瓶在此視角未見明顯凹陷，仍無法確認背面或內部狀況。這是另一個官方輸入示例，不是上圖的修復結果。來源：OpenAI Decisions 指南；原圖未改動，點圖可看原尺寸。

兩張圖能幫助理解「先訂觀察條件」：你要找的是容器表面的凹陷，而不是看到陰影就判定損壞。它們無法證明模型一定答對；真實照片的角度、反光與遮擋，仍需要另外驗證。Decisions 使用指南

實際練習：先準備十筆假留言

以下為本文自擬的練習，不是官方評測，也未送進模型。可以先下載十筆客服留言分類練習（TXT）。練習對象是一般軟體回饋，不涉及人的資格、信用或其他高影響判定。

先把分類規則寫清楚：

「錯誤回報」用於目前功能無法正常使用
「功能建議」用於希望新增或改善功能
「一般心得」用於分享使用感受
「人工確認」用於資訊不足或同時包含多種意圖

不要只放很容易的句子。「可以增加深色模式嗎？」容易分類；「搜尋有時找不到資料，也希望能篩選日期」同時包含問題與建議，才會測出你的分類規則是否足夠清楚。

接著先由人替十筆留言標答案，再比較模型回覆。把每筆的人工答案、模型答案及需要覆核的原因記下來。十筆只能幫你發現明顯問題，不能當成已通過正式上線驗收。

若模型常把同一句話分到兩種不同類別，先修改分類說明；若連人也意見不同，就應保留人工確認。測試期間只看分類，不要讓回覆直接觸發退款、刪除資料或其他有後果的操作。

API 費用怎麼估

官方指南列出的 /v1/decisions 輸入價格為每百萬 token US$0.10，不收輸出與快取讀寫費；地區處理加價及長上下文倍率仍適用。Decisions 使用指南

若某次測試的計費輸入剛好是 10,000 token，按基本單價試算為 US$0.001。這是算式示例，沒有包含可能適用的加價，也不是本次實測帳單。圖片及較長的規則也會影響輸入用量，不能用「十張圖片」直接推算固定費用。

API 限速與用量以組織、專案及模型的實際設定為準；官方文件提供查看方式。API 用量分級與限速公開測試不代表免費或不限次數。

先分清楚用量層級與自己設定的預算

OpenAI 10 月 6 日也把 API 用量分級簡化成 Build、Launch、Grow 三個付費層級，按組織累計購買點數金額自動升級。官方目前列出的門檻依序為 US$5、US$100、US$500，對應每月用量上限為 US$500、US$5,000、US$200,000。這些上限只是可使用的額度，實際請求仍按用量計費；也不能從一般模型限速表直接推定 Decisions 專用端點的每分鐘次數。官方 API 更新紀錄 API 用量分級與限速

小規模測試前，請有權限的管理員確認預算控制。Spend alert 只會通知，請求會繼續；啟用 Hard spend limit 後，達到金額的相關請求會回傳 429，可能中斷原有服務。官方也提醒，限制生效有延遲，記錄費用可能略超過設定值，因此仍要限制每批測試筆數與重試次數。本文僅整理檢查方向，沒有修改任何帳戶設定。Spend limits 官方說明

開始前可另存測試前檢查表（TXT），逐項確認資料、用量與例外處理。

接到程式前，留意輸入與例外

API 參考允許文字，或含文字和圖片的 user 訊息。圖片要轉成 inline data URL；不能直接貼外部圖片網址或 file ID。每次請求最多 128 張圖片，不直接接受音訊或檔案輸入。Create a decision API 參考

每個問題也可能回傳 refusal，表示拒絕回答。整合時要有對應分支，不能把它當成「沒有損壞」或某個預設分類；同一請求中的其他問題仍可能正常回覆。Create a decision API 參考

不用接 API，也能先做的驗收

第一輪把練習檔的參考答案遮住，由兩個人各自分類，再比較分歧。第 4 筆同時提到搜尋問題與日期篩選，第 8 筆只有「這個不行」，適合檢查是否真的保留了人工確認。

第二輪自行改寫同一句話的口吻，保留意思，再看規則能否給出相同判斷。這是在檢查規則的一致性，還不是模型準確率；若原句連人工都無法達成共識，先補規則，比追求漂亮的分數更有用。

日後若自行測試 API，可為每筆保留「原文、人工參考、模型分類、是否拒答、覆核原因」五欄。不要把模型的 confidence 當成這個應用已驗證的準確率，也不要用這十筆資料替正式環境下結論。

適合先試的第一步

如果你已經有客服分類或內容整理流程，可以先挑十筆沒有個資的自擬範例，看看分類選項是否清楚。把模糊案例留給人，確認規則有用，再擴充測試資料，會比一開始就接上真實客戶紀錄更容易找出問題。

資料來源與圖片使用範圍

本文依上述六份官方資料整理，公告日期為 2026-10-06，查核日期為台灣時間 2026-10-08。兩張官方示例圖僅用於辨識條件的教學與評論，權利屬原權利人，沒有宣稱開放授權或本站與 OpenAI 有合作背書。圖片不是本站生成結果，本文也未驗證官網互動示範中的機率數字。兩份可下載文字為原創練習與檢查材料，沒有包含任何客戶資料或 API 實測紀錄。