La API Decisions de OpenAI se lanza y apunta al mercado de modelos de decisión de TypeSafe, valorado en 7.600 millones de dólares
OpenAI puso su API Decisions a disposición de todos los clientes el jueves, entrando en el mercado de modelos de decisión en auge que domina Jev, de TypeSafe, y reduciendo los tiempos de respuesta de algunos usuarios de más de un segundo a menos de 200 milisegundos.
OpenAI abrió su API Decisions a todos los clientes el jueves, entrando en un mercado de IA especializado que creó el modelo Jev de TypeSafe y que impulsó a TypeSafe hasta una valoración de 7.600 millones de dólares. Los modelos de decisión funcionan como «superclasificadores» ultrarrápidos que devuelven una elección entre un conjunto de opciones junto con un grado de confianza en mucho menos de un segundo, muy por delante de los modelos de chat de uso general. OpenAI construyó la API Decisions reconfigurando ChatGPT Luna para priorizar la velocidad y reducir los costes de inferencia, en lugar de entrenar un modelo completamente nuevo. Los tiempos de respuesta habituales bajaron de entre uno y tres segundos a entre 100 y 180 milisegundos; la aplicación de aprendizaje de idiomas Speak informó haber reducido su propia latencia de 1,4 segundos a 0,13 segundos tras el cambio. La API se anunció por primera vez en la jornada para desarrolladores de OpenAI el 29 de septiembre y ahora incluye modalidades de voz e imagen, con inferencia geolocalizada para reducir la latencia a nivel mundial. En pruebas independientes, Jev mantiene una posición sólida —ocupa el séptimo lugar en el AIM System One Index y el tercero en el Artificial Analysis Decision Index, frente al octavo y el decimocuarto del modelo de OpenAI— y sigue siendo el modelo de decisión más consultado en OpenRouter. El último modelo Jev ahora también admite imágenes y declaraciones «smart-if». Nikunj Handa, responsable de producto de OpenAI, destacó las fortalezas multimodales de Luna, señalando que es «extremadamente potente» para la clasificación de imágenes y muestra una mejor calibración, mientras apunta a nuevas mejoras de velocidad que podrían permitir, en el futuro, el análisis de video fotograma por fotograma.



