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GPT-6 Luna Decisions API

Greifen Sie über den Decisions-Endpunkt der einheitlichen EvoLink-API auf GPT-6 Luna Decisions von OpenAI zu – auch gesucht als OpenAI Decisions API / gpt-6-luna-decisions –. Testen Sie typisierte Antworten, Bildeingabe vor der Integration.

OpenAITextgenerierungVerfügbar
ab $0.100 / 1M Input-Tokens
API-Dokumentation
Decisions APIPredicate-FragenChoice-FragenScore-FragenBildeingabeNur Input berechnet
ProduktionsrouteLive
Kontext
1.05M Kontext
Geeignet für
Klassifikation, Routing, Moderationsprüfungen, Rubrik-Bewertung
Eingabe
Text + Bilder
Ausgabe
Typisierte Antworten: Wahrscheinlichkeit · Auswahl · Score
ModellePreiseReadmeAPI

GPT-6 Luna Decisions auswählen

Eine Modell-ID auf dem Decisions-Endpunkt. Die Karte zeigt den Input-Tarif unter- und oberhalb der Long-Context-Schwelle; Output- und Cache-Tokens werden nicht berechnet.

GPT-6 Luna Decisions

GPT-6 Luna auf OpenAIs Decisions API für typisierte Antworten in großem Volumen.

Ausgewählt
Modell-ID
gpt-6-luna-decisions
Geeignet für

Klassifikation, Routing, Moderationsprüfungen und Rubrik-Bewertung, wenn Sie eine Wahrscheinlichkeit oder eine feste Option statt generiertem Text brauchen

< 272K
Eingabe
$0.100 / 1M
6.8 cr / 1M
Ausgabe
Nicht berechnet
≥ 272K
Eingabe
$0.200 / 1M
13.6 cr / 1M
Ausgabe
Nicht berechnet

Alle Tarife gelten pro 1M Tokens, in USD und Credits, und entsprechen der aktuellen Preisgestaltung Ihres Kontos. Ab 272K Prompt-Tokens gilt die Langkontext-Stufe (×2) für jede Token-Rolle. Auf diesem Endpunkt werden nur Input-Tokens berechnet: Output-, Cache-Read- und Cache-Write-Tokens sind kostenlos.

GPT-6 Luna Decisions Preise

Schätzen Sie vor der Integration die Kosten einer GPT-6 Luna Decisions-Anfrage. Der Rechner verwendet die aktuellen Tarife Ihres Kontos; offizielle Preise dienen als Vergleich.

Anfragen-Rechner

Geben Sie den Token-Mix einer Anfrage ein.

Geschätzte Kosten pro Anfrage

GPT-6 Luna Decisions
Kurzkontext-Tarif
USD$0.0002
Credits0.01
Eingabe-Tokens0.0034 cr

Mindestgebühr: 0.01 Credits pro Anfrage. Ab mehr als 272K Input-Tokens wird die gesamte Anfrage mit ×2 berechnet.

Budget-Leitfaden

Ungefähre Anfragen mit dem aktuellen Token-Mix.
Credits aufladen
$10
Etwa 65000 Anfragen

Für schnelle Tests

$50
Etwa 340000 Anfragen

Für die laufende Entwicklung

$100
Etwa 680000 Anfragen

Für die Produktionsbewertung

GPT-6 Luna Decisions API

Klassifizieren Sie Support-Tickets, leiten Sie Anfragen weiter und bewerten Sie Text oder Bilder mit GPT-6 Luna über OpenAIs Decisions API. Ein synchroner Aufruf liefert eine Wahrscheinlichkeit, eine feste Auswahl oder einen Score nach Bewertungskriterien – über das einheitliche EvoLink-Gateway, mit demselben API-Key und Abrechnung nur nach Input-Tokens. Die Decisions API ist in der öffentlichen Beta.

GPT-6 Luna Decisions wird auf EvoLink unter der Modell-ID gpt-6-luna-decisions über Decisions API bereitgestellt – mit demselben API-Key und Guthaben wie jedes andere Modell. Es bietet ein Kontextfenster von 1.05M, dazu typisierte Antworten, Bildeingabe.

GPT-6 Luna Decisions

GPT-6 Luna Decisions Spezifikationen und Fähigkeiten

Die Zahlen stammen aus der EvoLink-Routenkonfiguration; die Fähigkeiten entsprechen dem, was die API heute bereitstellt.

Kontextfenster
1.05M Tokens
Eingabe
Text + Bilder
Ausgabe
Typisierte Antworten: Wahrscheinlichkeit · Auswahl · Score
Langkontext-Stufe
×2 ab 272K Prompt-Tokens
Protokolle
Decisions API
Modell-ID
gpt-6-luna-decisions

GPT-6 Luna Decisions für Klassifikation, Routing und Bewertung

Nutzen Sie Decisions, wenn Ihre Anwendungslogik eine Wahrscheinlichkeit, eine feste Auswahl oder einen Score nach Bewertungskriterien benötigt. Für generierte Antworten, die Extraktion von Feldern und Tool-Aufrufe verwenden Sie GPT-6 Luna über Chat Completions oder Responses. Beide Wege sind über dasselbe EvoLink-Gateway zugänglich.

Tickets oder Fotos zur Prüfung markieren

Prüfen Sie mit einer predicate-Frage, ob ein Ticket eskaliert werden muss, eine Textpassage relevant ist oder ein Foto Schäden zeigt. Nutzen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass die Bedingung zutrifft, und legen Sie anhand gelabelter Beispiele einen Schwellenwert für die Prüfung fest.

Support-Tickets klassifizieren und Anfragen weiterleiten

Definieren Sie Bereiche wie Abrechnung, technischen Support und Kontozugriff mit jeweils einer kurzen Beschreibung. Eine choice-Frage liefert den ausgewählten Wert und die Wahrscheinlichkeit jeder Option. Ihre Anwendung entscheidet damit, wohin die Anfrage weitergeleitet wird.

Arbeit anhand von Bewertungskriterien priorisieren

Definieren Sie geordnete Schweregrade wie rein kosmetisch, Umgehungslösung verfügbar und vollständig blockiert. Eine score-Frage liefert einen wahrscheinlichkeitsgewichteten Mittelwert, der zwischen den Stufen liegen kann. So kann Ihre Anwendung Aufgaben nach denselben Kriterien priorisieren.

Produktfotos zusammen mit Beschreibungen bewerten

Kombinieren Sie die Beschreibung eines Kunden mit Inline-Produktfotos in Base64 in einer user-Nachricht. Stellen Sie in einer Anfrage unabhängige Fragen zu sichtbaren Schäden, Kategorie oder Schweregrad anhand derselben Informationen.

Zwei Wege, GPT-6 Luna Decisions zu nutzen: EvoLink API oder Agent

Nutzen Sie die EvoLink API für Produkt-Backends und Batch-Jobs oder rufen Sie GPT-6 Luna Decisions aus Codex, Claude oder Gemini auf, um Einträge in einem Workflow zu labeln, zu routen und zu bewerten. Beide Wege teilen denselben EvoLink API-Key, das Guthaben, die Modell-ID und die Anfragehistorie.

Option 1

Mit der EvoLink API integrieren

Ideal für: Produkt-Backends, Batch-Jobs, automatisierte Pipelines

Senden Sie OpenAI-kompatible Decisions-Anfragen an EvoLink: Die zu bewertenden Inhalte stehen in input, und jede Frage gibt ihren Typ, ihre Anweisungen sowie die erlaubten Optionen oder Bewertungsstufen an.

  1. 1Erstellen Sie einen EvoLink API-Key in der Konsole
  2. 2Richten Sie das OpenAI-SDK auf die EvoLink-Basis-URL oder senden Sie per POST an /v1/decisions, jeweils mit der oben gezeigten Modell-ID
  3. 3Senden Sie eine repräsentative Anfrage und lesen Sie usage.input_tokens ab; nur diese Menge wird berechnet
  4. 4Geben Sie jeder Frage einen eindeutigen name und legen Sie eigene Schwellenwerte für die zurückgegebenen Wahrscheinlichkeiten fest
EvoLink API-Key erstellen
Option 2

Mit einem Agenten aufrufen

Ideal für: Labeling-, Routing- und Bewertungsschritte in Codex, Claude und Gemini

Geben Sie dem Agenten die Inhalte, die Fragen und die Abnahmekriterien. Er baut die Anfrage, ruft GPT-6 Luna Decisions über EvoLink auf und liefert die typisierten Antworten samt Token-Verbrauch.

  1. 1Setzen Sie EVOLINK_API_KEY in Ihrer lokalen Umgebung; nie in Code oder Prompt
  2. 2Beschreiben Sie die zu bewertenden Inhalte und die Fragen samt Optionen oder Bewertungsstufen
  3. 3Lassen Sie den Agenten GPT-6 Luna Decisions über EvoLink aufrufen und die Anfrage vor dem Senden zeigen
  4. 4Lassen Sie den Agenten jede Antwort, den Verbrauch an Eingabe-Tokens und etwaige Fehlermeldungen berichten

GPT-6 Luna Decisions API-Codebeispiel und Fehlerbehandlung

Dieses Beispiel zeigt die kürzeste lauffähige Anfrage: ein Textinhalt und eine choice-Frage an den Decisions-Endpunkt. Die vollständige Parameter- und Antwortreferenz finden Sie im API-Tab.

Vollständige API-Doku ansehen
cURL
curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/decisions \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna-decisions",
    "input": "My invoice shows two charges for the same month.",
    "questions": [
      {
        "type": "choice",
        "name": "ticket_type",
        "instructions": "Which category best describes this support ticket?",
        "choices": [
          { "value": "billing", "description": "Charges, invoices, refunds" },
          { "value": "bug", "description": "Something is broken" },
          { "value": "how_to", "description": "How to use a feature" }
        ]
      }
    ]
  }'

# The response has one answer per question, matched by name:
# answers[0].choice is the selected value and answers[0].probabilities
# lists a probability for every option. Only usage.input_tokens is billed.
# The endpoint is synchronous and rejects fields it does not define, such
# as stream, temperature, and max_tokens.

Unbekannter oder fehlender Parameter

Der Endpunkt lehnt Felder ab, die er nicht definiert. Entfernen Sie stream, temperature, max_tokens und andere Chat-Completions-Parameter und prüfen Sie, ob input und questions vorhanden sind.

Bild ist keine Base64-Data-URL

Senden Sie Bilder inline als data:image/...;base64-URL. Gehostete Bild-URLs und File-IDs werden abgelehnt.

Authentifizierungs- oder Guthabenproblem

Prüfen Sie das Authorization-Bearer-Token und bestätigen Sie das verfügbare Guthaben in der Konsole.

Doppelte Fragenamen oder andere Rolle als user

Fragenamen müssen innerhalb einer Anfrage eindeutig sein, und jede Nachricht in input muss die Rolle user haben.

Ratenlimit (429)

Mit Backoff und Jitter erneut versuchen; Anfragen bündeln oder in eine Warteschlange stellen statt parallel zu senden.

Bevor Sie GPT-6 Luna Decisions produktiv einsetzen

Vier Prüfungen, die über Kosten und Zuverlässigkeit entscheiden.

01

Nur dokumentierte Felder senden

Der Endpunkt lehnt unbekannte Felder ab. Entfernen Sie vor dem Senden stream, temperature, max_tokens und andere Chat-Completions-Parameter.

Erforderlich
02

Bilder als Base64-Data-URLs einbetten

Gehostete Bild-URLs und File-IDs werden nicht akzeptiert, und eine Anfrage nimmt höchstens 128 Bildteile an.

Erforderlich
03

Jede Frage benennen und Schwellenwerte aus gelabelten Beispielen ableiten

Namen müssen innerhalb einer Anfrage eindeutig sein und werden in den Antworten zurückgegeben; wählen Sie Schwellenwerte nach den Kosten falsch positiver und falsch negativer Ergebnisse in Ihren eigenen Daten.

Empfohlen
04

Mit usage.input_tokens budgetieren

Auch eine einzeilige Anfrage zählt rund 150 Input-Tokens festen Overhead; pro Anfrage gilt eine Mindestgebühr, und oberhalb von 272K Input-Tokens greift der Long-Context-Tarif.

Empfohlen

Abrechnung nur nach Input

Berechnet werden nur Input-Tokens, einschließlich Bild-Tokens. Output-, Cache-Read- und Cache-Write-Tokens sind auf diesem Endpunkt kostenlos, und pro Anfrage gilt eine Mindestgebühr.

Long-Context-Schwelle

Bei mehr als 272K Input-Tokens wird die gesamte Anfrage zum 2-fachen Input-Tarif berechnet.

GPT-6 Luna Decisions vs. GPT-6 Luna über Chat Completions

EvoLink

Vergleichen Sie den Decisions-Endpunkt mit dem Aufruf von GPT-6 Luna über Chat Completions oder Responses anhand der EvoLink-Preise pro 1M Tokens.

GPT-6 Luna Decisions
EvoLink-Preis / 1M (Input / Output)$0.1 / $0
Kontextfenster1.05M
AntwortTypisierte Antworten: Wahrscheinlichkeit, Auswahl, Score
Ideal fürKlassifikation, Routing, Moderationsprüfungen und Rubrik-Bewertung, wenn Sie eine Wahrscheinlichkeit oder eine feste Option statt generiertem Text brauchen
GPT-6 Luna
EvoLink-Preis / 1M (Input / Output)$0.092 / $0.45
Kontextfenster1.05M
AntwortGenerierter Text, JSON, Tool-Aufrufe
Ideal fürAufgaben, die generierten Text, Felder nach eigenem Schema oder Tool-Aufrufe brauchen

Die Preise entsprechen der aktuellen Preisgestaltung Ihres Kontos; abgemeldete Besucher sehen die Default-Tarife. Der Decisions-Endpunkt berechnet nur Input-Tokens, daher ist der Output-Preis null.

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GPT-6 Luna Decisions API – FAQ

Welche Modell-ID verwende ich auf dem Decisions-Endpunkt?

Verwenden Sie gpt-6-luna-decisions mit POST /v1/decisions. Die OpenAI-Modell-ID gpt-6-luna wird auf diesem Endpunkt ebenfalls akzeptiert, sodass für das OpenAI-SDK geschriebener Code nach dem Ändern der Basis-URL funktioniert. In Nutzungs- und Abrechnungsdaten erscheinen diese Anfragen als gpt-6-luna-decisions.

Was kostet GPT-6 Luna Decisions auf EvoLink?

Der Default-Tarif beträgt $0.100 pro 1M Input-Tokens. Output-, Cache-Read- und Cache-Write-Tokens werden nicht berechnet. Pro Anfrage gilt eine Mindestgebühr, und Anfragen über 272.000 Input-Tokens werden zum 2-fachen Input-Tarif berechnet. Angemeldete Nutzer sehen den Tarif ihres eigenen Kontos.

Welche Fragetypen werden unterstützt?

Drei: predicate liefert die Wahrscheinlichkeit, dass eine Bedingung zutrifft; choice liefert einen der von Ihnen vorgegebenen Werte mit einer Wahrscheinlichkeit pro Option; score bewertet die Eingabe anhand geordneter Stufen und liefert einen wahrscheinlichkeitsgewichteten Mittelwert. Eine Anfrage kann die Typen mischen, und jede Frage wird unabhängig beantwortet.

Kann ich Bilder senden?

Ja. Fügen Sie in einer user-Nachricht input_image-Teile mit Inline-Base64-Data-URLs neben input_text-Teilen hinzu. Gehostete Bild-URLs und File-IDs werden abgelehnt, und eine Anfrage nimmt höchstens 128 Bildteile an. Bild-Tokens werden als Input berechnet.

Werden Streaming, System-Prompts oder Tools unterstützt?

Nein. Der Decisions-Endpunkt ist synchron und akzeptiert nur model, input, questions und optional safety_identifier. Nachrichten müssen die Rolle user haben, und Felder wie stream, temperature und max_tokens werden mit einem 400-Fehler abgelehnt.

Wann sollte ich GPT-6 Luna stattdessen über Chat Completions oder Responses nutzen?

Nutzen Sie Decisions, um ein Ticket zu klassifizieren, eine Bedingung zu prüfen oder eine Eingabe zu bewerten, wenn Ihre Anwendung eine Wahrscheinlichkeit, eine feste Option oder einen Score benötigt. Für eine schriftliche Antwort, extrahierte Felder nach Ihrem eigenen JSON-Schema oder Tool-Aufrufe verwenden Sie GPT-6 Luna über Chat Completions oder Responses. Beide sind über dasselbe EvoLink-Gateway verfügbar. Wählen Sie den Endpunkt passend zur Antwort, die Ihr Workflow braucht. Für Tool-Aufrufe bevorzugen Sie Responses; Chat Completions unterstützt Function Calling nur, wenn reasoning_effort auf none gesetzt ist.

Wie werden fehlgeschlagene oder abgelehnte Fragen behandelt?

Anfragen, die die Validierung nicht bestehen, liefern einen 400-Fehler mit dem betroffenen Feld in param und werden nicht berechnet. Lehnt das Modell eine einzelne Frage ab, kommt diese Antwort mit dem Typ refusal zurück, während die übrigen Antworten normal geliefert werden.

Ist die OpenAI Decisions API in der Beta?

Ja. OpenAI führt die Decisions API derzeit als öffentliche Beta. Dieser Status gilt für den Decisions-Endpunkt, nicht für jeden GPT-6-Luna-Aufruf. Prüfen Sie Fragetypen, Schwellenwerte und den Umgang mit verweigerten Antworten an Ihrem eigenen Workflow, bevor Sie die Nutzung ausweiten.

Kann ich die zurückgegebene Wahrscheinlichkeit für automatisches Routing nutzen?

Ihre Anwendung kann anhand der Wahrscheinlichkeit entscheiden, ob sie eine Anfrage weiterleitet oder zur Prüfung vorlegt. Legen Sie Schwellenwerte anhand gelabelter Beispiele und der Kosten falsch positiver und falsch negativer Ergebnisse fest. Eine Wahrscheinlichkeit garantiert keine Genauigkeit. Behalten Sie einen Prüfpfad für mehrdeutige Eingaben bei und behandeln Sie verweigerte Antworten gesondert.