OpenAI: GPT-6 Luna Decisions

GPT-6 Luna en el modo Decisions de OpenAI evalúa evidencia proporcionada y devuelve respuestas de tipos definidos sobre ella. El productor documenta GPT-6 Luna como el modelo de esta interfaz especializada de decisión. Puede estimar si se cumple una condición, elegir entre opciones fijas o situar una entrada en una rúbrica ordenada. Utiliza este modo de GPT-6 Luna cuando la tarea necesite un resultado de decisión definido, en lugar de una respuesta escrita.

Entrada compartida, preguntas con nombre y respuestas

Una solicitud al productor contiene el modelo, una entrada compartida y un array de preguntas. La entrada puede ser una cadena de texto o mensajes de usuario con texto e imágenes. Cada pregunta tiene un nombre único, un tipo, instrucciones y las opciones o niveles requeridos. El array de respuestas repite los nombres de las preguntas, lo que permite asociar el resultado con la condición, categoría o valoración que realmente se solicitó.

Para un mensaje de soporte, proporciona el mensaje y el contexto pertinente para la siguiente decisión y después nombra la pregunta según el campo que necesite el flujo de trabajo. Para un pasaje documental, incluye el texto que establece el criterio, en lugar de una referencia sin respaldo a un archivo mayor. Define la pregunta en torno a hechos observables y separa los aspectos independientes. Un resultado útil puede combinar una categoría de problema con una valoración de gravedad, conservando la definición y el significado de cada respuesta.

Predicate: estimación de si se cumple una condición

Una pregunta predicate devuelve una probabilidad entre 0 y 1 de que la condición definida sea verdadera. Puede comprobar la relevancia de un pasaje o una condición visible en una imagen. Para una fotografía de producto, describe el defecto visible que se debe comprobar, como una grieta o un desgarro, y proporciona la imagen con ese criterio. El valor es la estimación del modelo; la aplicación elige el umbral utilizado para marcar casos o revisarlos.

La guía Decisions de OpenAI exige datos de imagen codificados e incluidos directamente en la solicitud para este endpoint. Las direcciones de imágenes alojadas y los identificadores de archivo no son entradas de imagen compatibles en ese contrato documentado. El contenido de texto e imagen puede combinarse en un mensaje de usuario, para que la evidencia visual se evalúe con el contexto escrito pertinente. Mantén la imagen legible y la condición específica; una probabilidad para un defecto indicado no es un informe general de inspección que cubra todos los problemas posibles.

Choice: selección de un valor proporcionado

Una pregunta choice selecciona entre opciones con valores distintos y descripciones que explican cuándo se aplican. La opción devuelta es uno de esos valores, con probabilidades por opción y un campo de confianza separado. Para asignación, define categorías en torno a los equipos o resultados realmente disponibles e incluye una opción other cuando el conjunto no cubra todas las entradas. Mantén estas categorías sin ordenar: sus posiciones no son una escala de gravedad.

Unas instrucciones prácticas de clasificación pueden distinguir entre un defecto del producto, un problema de acceso y una solicitud general. Describe el límite entre esas categorías, en lugar de basarte únicamente en nombres cortos. Utiliza la opción devuelta para la etiqueta propuesta y examina la distribución cuando sigan siendo plausibles varios significados. El resultado aporta una selección; la aplicación determina si esa selección debe activar una asignación automática o una revisión.

Score: una posición de rúbrica ponderada por probabilidad

Una pregunta score utiliza niveles ordenados de menor a mayor. Los índices de nivel empiezan en 0 y la puntuación es la media de esos índices ponderada por probabilidad. Puede quedar entre niveles. Para la gravedad de un problema, un nivel puede significar impacto estético, otro una alternativa utilizable y otro bloqueo completo; define los criterios que los separan. La respuesta incluye las probabilidades por nivel y la confianza junto con la puntuación.

La puntuación esperada resume la distribución, en lugar de elegir una sola categoría. Conserva esa distinción al utilizar un resultado para priorización o una tendencia agregada. Una visualización de categorías fijas puede utilizar en su lugar una pregunta choice. La confianza es un campo comunicado por separado para las respuestas choice y score; la guía no la define como idéntica a la probabilidad de la opción seleccionada.

Varias preguntas y decisiones dependientes

Las preguntas independientes pueden compartir entrada en una solicitud al productor, incluidos distintos tipos de pregunta. Una foto podría sustentar un predicate de defecto y una elección de categoría, o un mensaje una evaluación de categoría y gravedad. Da a cada aspecto sus propias instrucciones y significado. Cuando una decisión posterior depende de un resultado anterior, el productor recomienda solicitudes separadas para que la segunda pregunta pueda utilizar ese resultado explícitamente. No supongas que ordenar preguntas en un array las convierte en una conversación secuencial.

Elección de la salida adecuada e interpretación de los límites

Decisions aporta el resultado definido de predicate, choice o score. Una respuesta puede tener en su lugar el tipo refusal; comprueba su tipo antes de leer una probabilidad, una opción o una puntuación. OpenAI distingue esto de generar objetos arbitrarios basados en esquemas o explicaciones escritas mediante Structured Outputs, y de solicitar una acción de herramienta mediante llamadas a funciones. Una respuesta de decisión no debe presentarse como una justificación generada ni como prueba de que ocurrió una acción externa. La salida, el razonamiento y los ajustes de herramientas de modelos generales de chat no forman automáticamente parte de este modo especializado.

Utiliza entradas etiquetadas representativas para evaluar umbrales de asignación, filtrado y revisión, teniendo en cuenta las consecuencias de falsos positivos y falsos negativos. Mantén asociados la evidencia, las definiciones de preguntas y las salidas numéricas en bruto, para que un resultado ambiguo pueda examinarse. Mantén la evidencia compartida pertinente para las preguntas con nombre y define claramente cada opción o nivel de rúbrica antes de enviar la tarea de decisión. Prepara la evidencia y los tipos de respuesta en torno al flujo documentado de decisión, interpretando la salida según la tarea que evalúa.