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AI

OpenAI Decisions API : un concurrent de Jev

Par ···2 min de lecture
Vue du dessus de quatre choix en porcelaine, dont une pièce teal sélectionnée sous un cadre de verre, face à une carte d'entrée translucide.

Un ticket arrive. Faut-il l'envoyer à la facturation ou au support technique ? Pour ce type de choix, une longue réponse rédigée ajoute du temps avant l'action.

Le 29 septembre 2026, OpenAI a annoncé la Decisions API. Elle utilise Luna pour choisir parmi des réponses prédéfinies. Elle vise les mêmes besoins de sélection que Jev, dont nous parlions dans notre article sur Jev et Laya.

Une décision directement utilisable

Vous fournissez du contexte, sous forme de texte ou d'image, une question et les réponses possibles. L'API renvoie un choix que votre application peut utiliser pour classer un contenu, orienter une demande ou choisir la prochaine action d'un agent.

Exemple : un agent peut choisir entre rechercher dans une FAQ, consulter des documents ou transmettre à une personne. Il évite de rédiger une explication uniquement pour sélectionner cette étape.

150 ms dans la démo OpenAI

La démonstration officielle affiche environ 150 ms par requête, contre 1,6 seconde avec la Responses API. Cela représente un gain d'environ dix fois sur cette démonstration, pas une comparaison avec Jev ni un délai garanti dans votre produit.

Pour un agent qui enchaîne plusieurs décisions, raccourcir chaque étape peut réduire l'attente. Il faut encore mesurer le parcours complet et la qualité des choix.

Un concurrent de Jev, à comparer sur le terrain

Jev propose déjà des choix, des scores et des estimations de vérité. OpenAI confirme ici la sélection parmi des réponses prédéfinies, avec des entrées visuelles. Les deux offres ne sont donc pas encore comparables sur tous les usages.

Au 30 septembre, la Decisions API est en preview limitée. OpenAI prévoit une ouverture plus large dans les prochains jours. Les sources officielles consultées ne précisent pas encore les tarifs, le nombre maximal de choix ni les possibilités de fine-tuning.

Dans Askolia, nous commencerions par la sélection FAQ : comparer le coût par bonne réponse, le délai et les erreurs. C'est ce test qui dira quelle solution mérite sa place dans l'application.

Sources et références

Retour au blogGaspard Chevassus · CEO, Appik Studio

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