OpenAI: GPT-6 Luna Decisions

GPT-6 Luna trong chế độ Decisions của OpenAI đánh giá văn bản và hình ảnh, trả về câu trả lời xác suất có kiểu dữ liệu: xác suất một điều kiện, lựa chọn cố định hoặc điểm theo bộ tiêu chí. Mô hình hỗ trợ phân loại, định tuyến và ưu tiên mà không dùng lời giải thích bằng văn bản làm kết quả quyết định.

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone openai/gpt-6-luna-decisions

Về mô hình

Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.

GPT-6 Luna trong chế độ Decisions của OpenAI đánh giá bằng chứng được cung cấp và trả về câu trả lời có kiểu xác định về bằng chứng đó. Nhà sản xuất mô tả GPT-6 Luna là mô hình dành cho giao diện ra quyết định chuyên biệt này. Mô hình có thể ước lượng một điều kiện có được thỏa mãn không, chọn trong các phương án cố định hoặc đặt đầu vào trên một thang tiêu chí có thứ tự. Dùng chế độ GPT-6 Luna này khi nhiệm vụ cần kết quả quyết định được định nghĩa thay vì phản hồi bằng văn bản.

Đầu vào dùng chung, câu hỏi và câu trả lời có tên

Yêu cầu gửi tới nhà sản xuất chứa mô hình, đầu vào dùng chung và một mảng questions. Đầu vào có thể là chuỗi văn bản hoặc thông điệp người dùng có văn bản và hình ảnh. Mỗi câu hỏi có tên duy nhất, kiểu, chỉ dẫn và mọi phương án hoặc mức cần thiết. Mảng câu trả lời lặp lại tên câu hỏi, giúp gắn kết quả với điều kiện, danh mục hoặc mức đánh giá thực sự được yêu cầu.

Với thông điệp hỗ trợ, cung cấp thông điệp và ngữ cảnh liên quan đến quyết định tiếp theo, rồi đặt tên câu hỏi theo trường mà quy trình cần. Với đoạn tài liệu, cung cấp văn bản xác lập tiêu chí thay vì tham chiếu không có nội dung hỗ trợ tới một tệp lớn hơn. Định nghĩa câu hỏi dựa trên dữ kiện có thể quan sát và tách riêng các vấn đề độc lập. Kết quả hữu ích có thể kết hợp danh mục vấn đề với mức độ nghiêm trọng, đồng thời giữ định nghĩa và ý nghĩa của từng câu trả lời.

Predicate: ước lượng điều kiện có được thỏa mãn không

Câu hỏi predicate trả về xác suất từ 0 đến 1 rằng điều kiện đã định nghĩa là đúng. Nó có thể kiểm tra độ liên quan của đoạn hoặc điều kiện nhìn thấy được trong ảnh. Với ảnh sản phẩm, mô tả lỗi nhìn thấy được cần kiểm tra, như vết nứt hoặc vết rách, rồi cung cấp ảnh cùng tiêu chí đó. Giá trị là ước lượng của mô hình; ứng dụng chọn ngưỡng dùng để gắn cờ hoặc xem xét.

Hướng dẫn Decisions của OpenAI yêu cầu dữ liệu ảnh được mã hóa và nhúng trực tiếp cho endpoint này. Địa chỉ ảnh được lưu trên máy chủ và định danh tệp không phải đầu vào ảnh được hỗ trợ theo giao ước đã mô tả. Có thể kết hợp nội dung văn bản và ảnh trong một thông điệp người dùng để đánh giá bằng chứng thị giác cùng ngữ cảnh viết liên quan. Giữ ảnh rõ và điều kiện cụ thể; xác suất cho một lỗi đã nêu không phải báo cáo kiểm tra chung bao quát mọi vấn đề có thể xảy ra.

Choice: chọn một giá trị được cung cấp

Câu hỏi choice chọn trong các phương án có giá trị riêng và mô tả khi nào áp dụng. Lựa chọn trả về là một trong các giá trị đó, kèm xác suất từng phương án và trường confidence riêng. Với định tuyến, định nghĩa danh mục theo các nhóm hoặc kết quả thực tế hiện có, và thêm phương án other khi tập không bao quát mọi đầu vào. Giữ những danh mục này không có thứ tự: vị trí của chúng không phải thang mức độ nghiêm trọng.

Một bản mô tả phân loại thực tế có thể phân biệt lỗi sản phẩm, vấn đề truy cập và yêu cầu chung. Mô tả ranh giới giữa những danh mục đó thay vì chỉ dựa vào tên ngắn. Dùng lựa chọn trả về làm nhãn đề xuất và xem phân bố khi nhiều ý nghĩa vẫn hợp lý. Kết quả cung cấp lựa chọn; ứng dụng quyết định lựa chọn đó có nên kích hoạt định tuyến tự động hay bước xem xét.

Score: vị trí trên thang tiêu chí có trọng số xác suất

Câu hỏi score dùng các mức có thứ tự từ thấp nhất đến cao nhất. Chỉ số mức bắt đầu từ 0 và điểm là trung bình có trọng số xác suất của những chỉ số đó. Điểm có thể nằm giữa các mức. Với mức nghiêm trọng của vấn đề, một mức có thể là ảnh hưởng hình thức, mức khác là có cách khắc phục tạm thời dùng được và mức khác là bị chặn hoàn toàn; định nghĩa tiêu chí phân biệt chúng. Câu trả lời chứa xác suất từng mức và confidence cùng điểm.

Điểm kỳ vọng tóm tắt phân bố thay vì chọn một danh mục duy nhất. Giữ sự phân biệt đó khi dùng kết quả để ưu tiên hoặc theo dõi xu hướng tổng hợp. Hiển thị danh mục cố định có thể dùng câu hỏi choice. Confidence là trường được báo cáo riêng cho câu trả lời choice và score; hướng dẫn không định nghĩa nó bằng xác suất của phương án được chọn.

Nhiều câu hỏi và quyết định phụ thuộc

Các câu hỏi độc lập có thể dùng chung đầu vào trong một yêu cầu gửi tới nhà sản xuất, kể cả khi khác kiểu. Một ảnh có thể hỗ trợ predicate về lỗi và choice về danh mục, hoặc một thông điệp hỗ trợ đánh giá danh mục và mức nghiêm trọng. Cho từng vấn đề chỉ dẫn và ý nghĩa riêng. Khi quyết định sau phụ thuộc kết quả trước, nhà sản xuất khuyến nghị yêu cầu riêng để câu hỏi thứ hai dùng kết quả đó một cách rõ ràng. Không giả định sắp xếp câu hỏi trong một mảng biến chúng thành cuộc hội thoại tuần tự.

Chọn đúng đầu ra và diễn giải giới hạn

Decisions cung cấp kết quả predicate, choice hoặc score được định nghĩa. Câu trả lời cũng có thể mang kiểu refusal; kiểm tra kiểu trước khi đọc xác suất, lựa chọn hoặc điểm. OpenAI phân biệt điều này với việc sinh các đối tượng tùy ý theo lược đồ hoặc lời giải thích bằng văn bản thông qua Structured Outputs, và với yêu cầu hành động công cụ qua function calling. Không nên trình bày câu trả lời quyết định như lý do được sinh ra hay bằng chứng rằng hành động bên ngoài đã xảy ra. Đầu ra, thiết lập suy luận và công cụ của mô hình chat thông thường không tự động thuộc chế độ chuyên biệt này.

Dùng đầu vào có nhãn đại diện để đánh giá ngưỡng định tuyến, lọc và xem xét, có tính đến hậu quả của dương tính giả và âm tính giả. Giữ bằng chứng, định nghĩa câu hỏi và đầu ra số thô liên kết với nhau để kiểm tra kết quả mơ hồ. Giữ bằng chứng dùng chung liên quan đến các câu hỏi có tên và định nghĩa rõ từng phương án hoặc mức tiêu chí trước khi gửi tác vụ quyết định. Chuẩn bị bằng chứng và kiểu câu trả lời theo quy trình ra quyết định được tài liệu mô tả, đồng thời diễn giải đầu ra theo nhiệm vụ được đánh giá.

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone openai/gpt-6-luna-decisions

openai/gpt-6-luna-decisions

OpenAI /openai/gpt-6-luna-decisions

Bắt đầu

Đầu vào được chấp nhận: Văn bản · Ảnh
Kết quả: decisions

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone

Đầu vào: text, image
Đầu ra: decisions
Định dạng đầu ra: json

Trường	Loại	Yêu cầu	Giá trị & giới hạn	Mặc định
Trường`model`	Loại`string`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn openai/gpt-6-luna-decisions	Mặc định—
Trường`provider`	Loại`schema`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`questions`	Loại`object`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`session_id`	Loại`string`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`state`	Loại`schema`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`trace`	Loại`schema`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`user`	Loại`string`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`questions.<id>.type`	Loại`string`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn noul, choice, score	Mặc định—
Trường`questions.<id>.instructions`	Loại`string\|object\|array`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`questions.<id>.criteria`	Loại`object\|array`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Điều kiện: choice/score: bắt buộc; noul: tùy chọn. Tiêu chí của choice là đối tượng; score là mảng có minItems1.	Mặc định—
Trường`questions.<id>.criteria.true`	Loại`string\|object\|array`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Đã cung cấp đối tượng tiêu chí noul	Mặc định—
Trường`questions.<id>.criteria.false`	Loại`string\|object\|array`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Đã cung cấp đối tượng tiêu chí noul	Mặc định—

Tổ hợp tư liệu đầu vào

noul · Bắt buộc: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions

choice · Bắt buộc: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object

score · Bắt buộc: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1

Tham số phương thức và vòng đời

Tham số	Hợp đồng
Tham số`content_type`	Hợp đồngapplication/json
Tham số`required`	Hợp đồngmodel, state, questions
Tham số`material_types`	Hợp đồngtext, image
Tham số`optional_controls`	Hợp đồngprovider, session_id, trace, user
Tham số`multimodal_input_binding`	Hợp đồngChỉ dùng biểu diễn trạng thái/tài liệu chính xác đã khai báo. Khả năng xử lý ảnh của nhà sản xuất tự nó không xác lập dạng truyền ảnh được chấp nhận riêng cho mô hình.

Vòng đời: synchronous

Gửi ID mô hình chính xác và giữ lại toàn bộ phản hồi gốc.

Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh: Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex: Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa: Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức phí Ailoot

Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

Cấu hình	Biểu mức phí	Token ngữ cảnh, lớn hơn	Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm	Phí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho token	Biểu mức phíMức phí cơ bản	Token ngữ cảnh, lớn hơn—	Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên	Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token
Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu	Biểu mức phí—	Token ngữ cảnh, lớn hơn0	Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên	Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · System One

Cấu trúc yêu cầu chính thức được giữ nguyên; ví dụ trong tài liệuSử dụng dữ liệu yêu cầu thực tế của bạn và giữ lại kết quả đầy đủ

{
  "model": "openai/gpt-6-luna-decisions",
  "questions": {
    "is_bug": {
      "criteria": {
        "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",
        "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."
      },
      "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",
      "type": "noul"
    },
    "team": {
      "criteria": {
        "account": "Login, permissions, or profile issues.",
        "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",
        "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."
      },
      "instructions": "Which team should own this ticket?",
      "type": "choice"
    },
    "urgency": {
      "criteria": [
        "Can wait for the next release",
        "Should be fixed this week",
        "Blocking revenue right now"
      ],
      "instructions": "How urgent is this ticket?",
      "type": "score"
    }
  },
  "state": {
    "customer_tier": "enterprise",
    "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."
  }
}

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"
export AILOOT_REQUEST_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))
if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')
p['model']='openai/gpt-6-luna-decisions'
Path('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT

Nhận và lưu kết quả

Ailoot Ultra · System One

json

Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ lại mọi câu trả lời được cung cấp theo ID câu hỏi với đúng kiểu dữ liệu, giá trị noul/choice/score, độ tin cậy, xác suất và chú giải. Toàn bộ JSON gốc chỉ được lưu và trả về sau khi quyết toán.

Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ nguyên thao tác ban đầu và phản hồi đầy đủ/một phần; không gửi lại POST.

Trường phản hồi

Trường	Loại
Trường`model`	Loạistring
Trường`id`	Loạistring
Trường`provider`	Loạistring
Trường`answers.<id>.type`	Loạistring
Trường`answers.<id>.noul`	Loạinumber
Trường`answers.<id>.choice`	Loạistring
Trường`answers.<id>.score`	Loạinumber
Trường`answers.<id>.confidence`	Loạinumber
Trường`answers.<id>.probabilities`	Loạiobject
Trường`answers.<id>.legend`	Loạiobject
Trường`usage.input_tokens`	Loạiinteger
Trường`usage.output_tokens`	Loạiinteger
Trường`usage.cost`	Loạinumber

Lỗi và bước tiếp theo

Phản hồi	Điều kiện	Bước tiếp theo
Phản hồi400 · `invalid_request_error`	Điều kiệnTrường bắt buộc, biểu diễn hoặc giá trị không hợp lệ	Bước tiếp theoSửa trường yêu cầu được chỉ ra.

Bí danh

Bí danh mô hình

Ailoot Ultra openai/gpt-6-luna-decisions

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

openai/gpt-6-luna-decisions

FAQ · OpenAI: GPT-6 Luna Decisions

Có những đầu vào và kết quả nào?: POST /v1/systemone · openai/gpt-6-luna-decisions: text, image → decisions
Yêu cầu sử dụng những trường nào?: POST /v1/systemone · openai/gpt-6-luna-decisions: model, provider, questions, session_id, state, trace, user

OpenAI: GPT-6 Luna Decisions