一百五十毫秒的选择题：Decisions API

DevDay 那天发的十几个东西里，这位开发者最服的是 OpenAI 的一个 API。 Decisions API 专管一件小事：给模型出选择题。你把问题连同几个固定选项写好，文本或图片一并送进去，它用 GPT-6 Luna 直接吐出答案和置信度，全程约 150 毫秒。同样的判断单找 Luna，得等 1.6 秒左右，十倍的差距。 被拆出来的那类"小事"其实到处都是。请求派给哪个 agent、图片拦不拦、下一步走哪条岔路，以前每问一次都得唤一次聊天模型，再从长篇回复里把答案抠出来。问一百次，就是一百次排队和一百次解析。 有了置信度，分流就顺了：高的直接放行，低的交给 Sol 或 Astra 想。这个套路我看着眼熟，Jev 那套"给选项打分"走了同一扇门，只是这次门开在了官方 API 上，谁都接得着。琐碎的路由和分类不再拖着整条链等一句话写完。 我欣赏的是这种"把小判断单独定价"的思路。决策便宜了，agent 才敢多问几次；决策贵，系统就只能憋着少问，边界情况反而漏掉。150 毫秒买到的不只是速度，是敢频繁确认的底气。 有件事得留神：眼下属于限量预览阶段，定价一个字还没放。全面开放后按量怎么收，才是决定它长在谁家链路上的关键。 有 agent 路由需求的这几天可以留意通知，先把自己的分叉点列出来，等开放了逐个替换。