Vergleich

OpenAI Decisions API vs Structured Outputs

Structured Outputs bringt ein Modell dazu, schema-valides JSON auszugeben. Das Entscheidungsmuster hinter der OpenAI Decisions API — und der decisions-1-Endpoint dieser Seite — tut etwas anderes: Es wählt aus einer endlichen Menge von Antworten und sagt, wie sicher es bei jeder ist. Gleiche Nachbarschaft, anderes Werkzeug.

Aktualisiert

Der tatsächliche Unterschied

Structured Outputs beschränkt die Form der Antwort — das Modell muss JSON erzeugen, das Ihrem Schema entspricht. Fragen Sie nach einem Label in diesem Schema, bekommen Sie ein Label, und nichts über die Zweitplatzierten.

Ein Entscheidungs-Call beschränkt die Semantik — das Modell wählt eine Ihrer endlichen Antworten und gibt eine Wahrscheinlichkeit für jede Option plus einen Konfidenzwert zurück. Die zweitplatzierte Option und ihre Wahrscheinlichkeit sind der Kern: Sie sagen, ob automatisch gehandelt oder an einen Menschen eskaliert werden soll.

Seite an Seite

Structured Outputs liefert ein parsbares Enum-Feld. Der Entscheidungs-Endpoint liefert dasselbe Enum plus die Verteilung dahinter.

Structured Outputs

// Structured Outputs: the model fills a JSON schema.
// You get a parseable label — not a probability per option.
{
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
      "name": "route",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "team": { "enum": ["payments", "frontend", "account"] }
        }
      }
    }
  }
}

Die Entscheidungs-Variante

Dieselbe Routing-Aufgabe, als choice-Frage formuliert. Die Antwort enthält den Sieger, die Wahrscheinlichkeiten pro Option und eine Konfidenz — genug, um ab 0,8 automatisch zu routen und darunter zu eskalieren.

Decision-Request

// Decision endpoint: the answer carries a probability
// for every option plus a confidence — enough to set a threshold.
{
  "model": "decisions-1",
  "state": "The page renders blank in Safari.",
  "questions": {
    "team": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Which team should own this ticket?",
      "criteria": {
        "payments": "Checkout or billing.",
        "frontend": "Rendering or browser behavior.",
        "account": "Login or permissions."
      }
    }
  }
}

Wann welches verwenden

Nutzen Sie Structured Outputs, wenn das Modell Daten produzieren soll — Extraktion, Formularausfüllung, Mehrfeld-Antworten, bei denen jedes Feld zählt. Nutzen Sie einen Entscheidungs-Endpoint, wenn die Aufgabe des Modells darin besteht, einen Zweig zu wählen und Sie wissen müssen, wie knapp die Wahl war.

Sie lassen sich sauber kombinieren: Ein Entscheidungs-Call wählt die Route, dann erzeugt eine strukturierte Generierung die Nutzlast für diese Route.

FAQ

Können Structured Outputs mir Konfidenzwerte geben?

Nicht zuverlässig — Sie können das Modell ein confidence-Feld ausgeben lassen, aber das ist eine generierte Zahl, keine pro Option berechnete Wahrscheinlichkeit. Der Entscheidungs-Endpoint liefert echte Wahrscheinlichkeiten pro Option.

Was ist günstiger?

Auf diesem Endpoint kostet ein Entscheidungs-Call 1 Credit unabhängig von der Fragenzahl (1–6). Die Kosten eines Structured-Outputs-Calls hängen von den Token-Preisen Ihres Anbieters ab — vergleichen Sie mit Ihrer eigenen Last.

Ersetzt OpenAIs Decisions API Structured Outputs?

Sie decken unterschiedliche Bedürfnisse ab. Structured Outputs kontrolliert die Antwortform; eine Decisions API liefert eine eingeschränkte Antwort mit Wahrscheinlichkeiten. Laut Ankündigung vom 2026-09-29 liefert auch OpenAIs Version Wahrscheinlichkeiten — der Unterschied bleibt bestehen.

Die Wahrscheinlichkeiten selbst sehen

Eine kostenlose Testentscheidung für neue Besucher — eine choice-Frage ausführen und die Verteilung lesen.