OpenAI: GPT-6 Luna Decisions

GPT-6 Luna nella modalità Decisions di OpenAI valuta gli elementi forniti e restituisce risposte tipizzate al loro riguardo. Il produttore documenta GPT-6 Luna come modello per questa interfaccia decisionale specializzata. Può stimare se una condizione è soddisfatta, scegliere tra opzioni fisse o collocare un input su una griglia di valutazione ordinata. Usa questa modalità di GPT-6 Luna quando l’attività richiede un risultato decisionale definito anziché una risposta scritta.

Input condiviso, domande con nome e risposte

Una richiesta al produttore contiene il modello, l’input condiviso e un array questions. L’input può essere una stringa di testo o messaggi utente con testo e immagini. Ogni domanda ha un nome univoco, un tipo, istruzioni e le eventuali opzioni o livelli richiesti. L’array delle risposte riprende i nomi delle domande, permettendo di associare il risultato alla condizione, alla categoria o alla valutazione effettivamente richieste.

Per un messaggio di assistenza, fornisci il messaggio e il contesto pertinente alla decisione successiva, poi assegna alla domanda un nome legato al campo di cui il flusso di lavoro ha bisogno. Per un passaggio documentale, includi il testo che stabilisce il criterio anziché un riferimento non supportato a un file più grande. Definisci la domanda attorno a fatti osservabili e separa gli aspetti indipendenti. Un risultato utile può combinare una categoria del problema con una valutazione della gravità, mantenendo la definizione e il significato di ogni risposta.

Predicate: stimare se una condizione è soddisfatta

Una domanda predicate restituisce una probabilità da 0 a 1 che la condizione definita sia vera. Può verificare la pertinenza di un passaggio o una condizione visibile in un’immagine. Per la fotografia di un prodotto, descrivi il difetto visibile da verificare, come una crepa o uno strappo, e fornisci l’immagine insieme a quel criterio. Il valore è la stima del modello; l’applicazione sceglie la soglia usata per la segnalazione o la verifica.

La guida Decisions di OpenAI richiede dati di immagine codificati direttamente nella richiesta per questo endpoint. Gli indirizzi di immagini ospitate e gli identificatori di file non sono input di immagine supportati da quel contratto documentato. Testo e immagini possono essere combinati in un messaggio utente, affinché gli elementi visivi siano valutati con il contesto scritto pertinente. Mantieni leggibile l’immagine e specifica la condizione; una probabilità per un difetto dichiarato non è un rapporto generale di ispezione che copre ogni problema possibile.

Choice: selezionare un valore fornito

Una domanda choice seleziona tra opzioni con valori distinti e descrizioni che spiegano quando si applicano. La scelta restituita è uno di quei valori, con le probabilità delle singole opzioni e un campo di confidenza separato. Per l’instradamento, definisci categorie corrispondenti ai team o agli esiti realmente disponibili e includi un’opzione «altro» quando l’insieme non copre ogni input. Mantieni non ordinate queste categorie: le loro posizioni non sono una scala di gravità.

Un brief concreto di classificazione può distinguere un difetto del prodotto, un problema di accesso e una richiesta generale. Descrivi il confine tra quelle categorie anziché affidarti solo a nomi brevi. Usa la scelta restituita come etichetta proposta ed esamina la distribuzione quando più significati rimangono plausibili. Il risultato fornisce una selezione; l’applicazione determina se tale selezione debba attivare un instradamento automatico o una verifica.

Score: una posizione sulla griglia ponderata per le probabilità

Una domanda score usa livelli ordinati dal più basso al più alto. Gli indici dei livelli iniziano da 0 e il punteggio è la media di quegli indici ponderata per le probabilità. Può trovarsi tra livelli. Per la gravità di un problema, un livello può significare impatto estetico, un altro un’alternativa utilizzabile e un altro un blocco completo; definisci i criteri che li separano. La risposta include le probabilità dei singoli livelli e la confidenza insieme al punteggio.

Il punteggio atteso riassume la distribuzione anziché scegliere una sola categoria. Mantieni questa distinzione quando usi un risultato per stabilire priorità o una tendenza aggregata. Una visualizzazione con categorie fisse può invece usare una domanda choice. La confidenza è un campo separato riportato per le risposte choice e score; la guida non la definisce identica alla probabilità dell’opzione selezionata.

Più domande e decisioni dipendenti

Domande indipendenti possono condividere l’input in una richiesta al produttore, anche con tipi di domanda diversi. Una foto potrebbe supportare un predicato di difetto e una scelta di categoria, oppure un messaggio una valutazione di categoria e gravità. Assegna a ogni aspetto le proprie istruzioni e il proprio significato. Quando una decisione successiva dipende da un risultato precedente, il produttore raccomanda richieste separate, affinché la seconda domanda possa usare esplicitamente quel risultato. Non presumere che ordinare le domande in un array le renda una conversazione sequenziale.

Scegliere l’output corretto e interpretare i limiti

Decisions fornisce il risultato predicate, choice o score definito. Una risposta può invece avere il tipo refusal; controllane il tipo prima di leggere una probabilità, una scelta o un punteggio. OpenAI distingue questo dalla generazione di oggetti arbitrari basati su schema o spiegazioni scritte tramite Structured Outputs, e dalla richiesta di un’azione di uno strumento tramite function calling. Una risposta decisionale non dovrebbe essere presentata come una giustificazione generata o come prova che un’azione esterna sia avvenuta. Output, ragionamento e impostazioni degli strumenti dei modelli di chat generali non fanno automaticamente parte di questa modalità specializzata.

Usa input etichettati rappresentativi per valutare le soglie di instradamento, filtraggio e verifica, tenendo conto delle conseguenze di falsi positivi e falsi negativi. Mantieni associati gli elementi di partenza, le definizioni delle domande e gli output numerici grezzi, affinché un risultato ambiguo possa essere esaminato. Mantieni l’input condiviso pertinente alle domande con nome e definisci chiaramente ogni opzione o livello della griglia prima di inviare l’attività decisionale. Prepara gli elementi e i tipi di risposta attorno al flusso decisionale documentato, interpretando l’output secondo l’attività che valuta.