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# OpenAI abre a todos Decisions API, su rival de Jev
- URL: https://www.digitalbrain.news/noticias/openai-decisions-api-disponible-rival-jev/
- Published: 2026-10-22T19:35:47.000Z
- Updated: 2026-10-22T19:37:12.000Z
- Description: OpenAI ha sacado de beta la Decisions API, su respuesta a Jev, el modelo de TypeSafe que no escribe texto y solo decide.
- Author: Ramón Pérez Coronado
- Tags: #noticias, openai, gpt-6, api, precios-api, typesafe

[OpenAI](https://www.digitalbrain.news/glosario/#openai) ha sacado de beta la **Decisions API**, su respuesta a Jev, el modelo de TypeSafe que no escribe texto y solo decide. Desde hoy está disponible para cualquier cliente de la API, según el [anuncio oficial de OpenAI](https://openai.com/index/decisions-api/?ref=digitalbrain.news), con integración nativa en GPT-Live para voz, caché de [prompts](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-un-prompt/), residencia de datos en Europa y hasta 400 preguntas por llamada.

La beta salió el 8 de octubre y ya la [contamos aquí con todo el detalle técnico](https://www.digitalbrain.news/noticias/openai-decisions-api-gpt-6-luna-clasificar/). Lo nuevo es que deja de ser una prueba y que llega con cifras de clientes reales: Box, Datadog, Ramp, Sierra y Speak. Y con una competencia que hace dos meses no existía.

## Puntos clave

- **Qué es:** un endpoint de la API de OpenAI (\`POST /v1/decisions\`) que contesta preguntas cerradas sobre un texto, una imagen o un JSON. Devuelve una probabilidad, una opción de tu lista o una nota contra una rúbrica.
- **Modelo:** solo \`gpt-6-luna\`, el pequeño de la familia [GPT-6.](https://www.digitalbrain.news/glosario/#gpt) OpenAI dice que responde hasta 10 veces más rápido que ese mismo modelo por la Responses API.
- **Precio:** 0,10 dólares por millón de [tokens](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-un-token-en-ia/) de entrada, 0,01 dólares si la entrada está en caché. La salida no se cobra.
- **Novedades desde la beta:** integración con GPT-Live, caché de prompts, procesamiento en EE. UU. y la UE, entrada en JSON, imágenes dentro de cada pregunta y 400 preguntas por petición (antes 200).
- **Rival directo:** Jev, de TypeSafe AI, que cobra 0,042 dólares por millón de tokens de entrada y responde en 70 a 500 milisegundos.

## ¿Qué es un modelo de decisión?

Es un modelo que en vez de escribir una respuesta elige entre las que tú le das. ¿Este correo es una queja o una consulta? ¿Este ticket va a facturación o a soporte técnico? ¿Esta foto de una devolución muestra un golpe? Le pasas la pregunta y las opciones, y te devuelve la elegida con su grado de confianza.

La categoría la abrió TypeSafe el 15 de septiembre con [Jev, una IA que decide en 70 milisegundos](https://www.digitalbrain.news/noticias/typesafe-jev-ia-decide-70-milisegundos/). La empresa la fundó Diogo Almeida, que antes investigaba en OpenAI, y menos de un mes después [levantó 870 millones de dólares con Andreessen Horowitz al frente](https://www.digitalbrain.news/noticias/typesafe-jev-ronda-870-millones-a16z/). Los desarrolladores vieron rápido que muchas de las llamadas que hacían a un modelo de lenguaje en realidad eran esto: elegir entre cuatro opciones. Y pagar por generar texto para elegir entre cuatro opciones es caro y lento.

## Cómo la construyó OpenAI tan rápido

Nikunj Handa, responsable de producto de las APIs de OpenAI, le contó a [TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/10/22/openai-makes-its-jev-competitor-widely-available-as-decision-model-competition-heats-up/?ref=digitalbrain.news) que cuando su equipo vio Jev pensó que tenían "como un millón de casos de uso" para algo así. En vez de entrenar un modelo nuevo calibrado para decidir, cogieron GPT-6 Luna y lo reconfiguraron para acelerar la [inferencia](https://www.digitalbrain.news/glosario/#inferencia) y bajar el coste.

"El gran avance ha sido la velocidad, pasar de uno a tres segundos a 100, 120, 180 milisegundos", dijo Handa. Reconoce que en el futuro puede que entrenen modelos específicos para esto, pero que de momento "es el Luna de siempre haciendo el trabajo".

Eso explica las dos caras del producto. A favor, hereda lo que Luna ya sabe hacer, sobre todo con imágenes, donde Handa dice que "está mostrando mejor calibración". En contra, es un modelo generalista adaptado compitiendo con modelos hechos solo para decidir.

## Qué dicen los clientes que ya la usan

OpenAI publica cinco testimonios con números. Son pruebas internas de cada empresa, no auditorías independientes, pero dan una idea del orden de magnitud:

- **Box** clasifica documentos de empresa y los manda al siguiente paso. En 30 casos de certificados de seguro, eligió la ruta unas 5 veces más rápido que la Responses API, con la misma precisión.
- **Datadog** puntúa el riesgo de los comandos que generan sus agentes antes de ejecutarlos. Frente a los modelos punteros que tenía, el percentil 95 de latencia salió 40 veces más rápido con una precisión comparable.
- **Ramp** atribuye cada gasto de IA al trabajo real que lo generó. Le sale 4 veces más rápido y un 30% más barato que usar GPT-6 Luna directamente.
- **Sierra** decide la siguiente acción en conversaciones de atención al cliente en directo. Va por debajo de 280 milisegundos en el percentil 95, unas 3 veces más rápido y un 90% más barato por llamada que lo que usaban antes.
- **Speak**, la app de idiomas, redujo el tiempo hasta la siguiente acción de 1,4 segundos a 0,13 al conectar la Decisions API con GPT-Live.

Dentro de OpenAI la usa el equipo de su asistente de voz Dots para responder antes, el de finanzas personales para categorizar movimientos bancarios y el de comunicación para clasificar lo que publica la prensa sobre la empresa.

## ¿Para qué sirve conectarla a la voz?

Es la novedad más visible. GPT-Live, el modelo de voz en tiempo real que [OpenAI presentó como conversación full-duplex](https://www.digitalbrain.news/noticias/openai-gpt-live-voz-full-duplex/), ahora puede llamar a la Decisions API mientras el usuario está hablando. Un agente de atención al cliente puede decidir si pide una aclaración, deriva la llamada o la escala a una persona sin esperar a que el cliente termine la frase.

El ejemplo de OpenAI es un avatar que cambia la cara según lo que le dices: neutral, contento, triste o preocupado. El mismo mecanismo vale para cualquier centralita que tenga que enrutar llamadas.

## ¿Decisions API o Jev?

Depende de la tarea, y de momento ningún ranking lo deja claro. Según TechCrunch, en los dos índices públicos de modelos de decisión (el AIM System One Index y el Artificial Analysis Decision Index) los primeros puestos son para D1 Ultra, que Liquid sacó la semana pasada, y Elephant-1, de Base Lab. El último Jev queda séptimo y tercero. El modelo de OpenAI, octavo y decimocuarto.

TypeSafe, en cambio, sigue siendo el más usado en OpenRouter, la plataforma que reparte llamadas entre proveedores de modelos. Y su CEO desconfía de los [benchmarks](https://www.digitalbrain.news/glosario/#benchmark): pide que cada uno pruebe los modelos con su propio trabajo.

En precio, Jev es más barato: 0,042 dólares por millón de tokens de entrada frente a los 0,10 de OpenAI, algo menos de la mitad. La baza de OpenAI está en otro sitio. Si tu empresa ya tiene contrato, facturación y datos en OpenAI, la Decisions API está en la misma cuenta, con procesamiento en Europa y la opción Zero Data Retention (que OpenAI no guarde lo que le mandas) para clientes que cumplan los requisitos. Eso pesa más que unos céntimos por millón de tokens cuando hay un departamento legal de por medio.

## Cómo probar la Decisions API

Los pasos que recomienda OpenAI en su anuncio:

1\. Elige una decisión que tu aplicación tome muchas veces al día: clasificar un ticket, enrutar un correo, marcar una foto. 2\. Define la pregunta, las respuestas posibles y el contexto que hace falta para distinguirlas. Añade siempre una opción tipo "otros" para lo que no encaje. 3\. Pruébala en el Decisions Playground de la plataforma de OpenAI con textos o imágenes tuyos. 4\. Cuando funcione, pásala a código con la guía para desarrolladores, llamando a \`POST /v1/decisions\` con el modelo \`gpt-6-luna\`.

## Por qué importa

Que OpenAI haya sacado su versión en cinco semanas confirma que esto va a ser una pieza estándar de cualquier proceso con IA, igual que hoy lo es un modelo pequeño y barato para resumir. Para una empresa española que ya clasifica correos, pedidos o facturas con [ChatGPT](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-chatgpt/) o [Claude](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-claude-ia/), la cuenta es sencilla de hacer: cuántas de esas llamadas son en realidad una elección entre opciones fijas.

Yo haría la prueba con 200 ejemplos reales ya etiquetados, contra Jev y contra la Decisions API, y mediría aciertos, latencia y coste. Con la probabilidad que devuelven las dos puedes fijar un umbral: lo que pasa de 0,9 se automatiza y lo dudoso lo revisa una persona. Ese reparto entre máquina y persona es lo que ahorra horas.

Fuente original: [OpenAI](https://openai.com/index/decisions-api/?ref=digitalbrain.news)

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