2026年9月30日時点で、Decisions API は OpenAI が9月29日（米国時間）に限定プレビューで公開した判断専用の API で、GPT-6 Luna が開発者の決めた答えの候補から1つを選んで返し、公式動画では1万件の問い合わせの振り分けで1件150ミリ秒（Responses API は1件1.6秒）と示されました。数日内に広く提供する予定とされていますが、料金と公式ドキュメントはまだ公開されていません。
この記事の要点（2026年9月30日時点）
- 発表は2026年9月29日（米国時間）の DevDay 2026。質問と有限の答えを先に決め、文脈をテキストか画像で渡すと、分類・振り分け・エージェントの次の行動の選択に使える答えが返る
- 動かすモデルは GPT-6 Luna（OpenAI Developers の公式投稿）。公式動画の比較は1件150ミリ秒と1.6秒で「約10倍速い判断」
- 提供段階は限定プレビュー。料金、1回に渡せる質問と答えの数、確率や信頼度を返すかは、公式にまだ書かれていない
- 判断専用という形は TypeSafe AI の Jev、オープンな Kev と共通。違いは提供形態と入力（Decisions API はテキストか画像、Jev はテキストのみ）
- 今すぐ近い形を作るなら、Responses API の Structured Outputs で答えを enum に絞り、GPT-6 Luna（入力100万トークンあたり0.10ドル＝15円）で動かす方法がある
対象読者：問い合わせの振り分け、コンテンツの分類、エージェントの分岐を LLM で組んでいる開発者と、その導入を判断する PM。読み終えたらできること：Decisions API で何ができて何がまだ決まっていないかを説明でき、広く提供される前に答えの設計と評価の準備を始められます。
「Jev のような判断モデルを、OpenAI の API の中で使えるようになるのか」。DevDay 2026 の発表を受けて、開発者がまず確かめたいのはこの点だと思います。この記事は、OpenAI の発表文（DevDay 2026 Recap）、OpenAI Developers の公式投稿とその動画、developers.openai.com のモデルページ・API の変更履歴・Structured Outputs のガイド、TypeSafe AI の公式ドキュメント、Kev の README を2026年9月30日に読み、書かれている範囲だけで整理したものです。Decisions API は限定プレビューで、公式のリクエスト形式も公開されていないため、Decisions API のリクエスト例は載せていません。金額は1ドル150円で換算しています。
Decisions APIとは｜発表の定義と9月30日時点の状況
Decisions API は、GPT-6 Luna が開発者の決めた答えの候補から1つを選んで返す、OpenAI の判断専用の API です。2026年9月30日時点の状況を先にまとめると、モデルは GPT-6 Luna、入力はテキストか画像、出力は有限の答え、提供段階は限定プレビューです。
OpenAI は DevDay 2026 Recap（2026年9月29日）で、次のように説明しています。
Decisions API は、ユーザーが定義した特定の質問と、あらかじめ決めた有限の答えに Luna の知能を集中させ、リアルタイムの意思決定を可能にします。開発者はテキストか画像で文脈を渡し、コンテンツの分類、リクエストの振り分け、エージェントの次の行動の選択に使える答えを受け取ります。（DevDay 2026 Recap より筆者訳）
同じ日に OpenAI Developers の公式アカウントは 「Decisions API, powered by GPT-6 Luna」と投稿し、動かすモデルが GPT-6 Luna であることを明記しました。GPT-6 Luna は9月22日に API で公開されたモデルで、公式のモデルページは「範囲の決まった大量の作業向けの、最も効率のよいモデル」と位置づけています。
| 項目 | 2026年9月30日時点 | 根拠 |
|---|---|---|
| 発表日 | 2026年9月29日（米国時間）の DevDay 2026 | DevDay 2026 Recap |
| 提供段階 | 当日から限定プレビュー。数日内に広く提供する予定 | DevDay 2026 Recap |
| モデル | GPT-6 Luna | OpenAI Developers の公式投稿 |
| 入力 | テキストか画像で渡す文脈 | DevDay 2026 Recap |
| 出力 | 開発者が決めた有限の答え | DevDay 2026 Recap |
| 用途 | コンテンツの分類、リクエストの振り分け、エージェントの次の行動の選択 | DevDay 2026 Recap・公式投稿 |
| 料金 | 公表なし | 発表文・公式投稿に記載なし |
| 公式ドキュメント | developers.openai.com に該当ページなし | ドキュメント一覧・API の変更履歴（9月30日に確認） |
| 対象地域・申し込み方法 | 記載なし | 発表文に記載なし |
チャットのように文章を返すのではなく、決めた答えのどれかを返す。この一点が Decisions API の性格です。何が返ってくるかが先に決まっているので、受け取る側のプログラムは答えの数だけ分岐を用意すれば済みます。
仕組み｜質問と答えの候補を先に決めて、文脈を渡す
発表文から読み取れる流れは3段です。質問と答えの候補を決める、文脈を渡す、答えを受け取る、の順に進みます。
- 質問と答えの候補を決める：「この問い合わせはどの窓口に回すか」のような質問と、「請求」「技術」「営業」のような有限の答えを開発者が定義します。
- 文脈を渡す：判断の材料を、テキストか画像で渡します。
- 答えを受け取る：候補の中から選ばれた答えが返り、それを使ってプログラムが処理を分ける、という流れです。
普通の LLM に同じことをさせる場合、プロンプトで「次の3つから1つ選んで」と頼み、返ってきた文章を解析し、候補にない答えや余計な説明が混ざったときの処理も書く必要がありました。発表の説明どおり答えが決めた候補の中から返るなら、この後処理はかなり減ります。
一方で、次の点は2026年9月30日時点で公式に書かれていません。
- 1回のリクエストに入れられる質問の数と、答えの候補の上限
- 答えと一緒に確率や信頼度（confidence）を返すか。報道（The New Stack）は confidence scores を返すと伝えていますが、発表文と公式投稿には記載がありません
- 答えを選んだ理由の説明文を返すか
- リクエストとレスポンスの形式、エンドポイント名、対応する SDK
The New Stack によると、OpenAI の広報担当は詳細を「広く提供する時点で」共有すると答えています。仕様の細部は、広く提供されるタイミングで確かめるのが確実です。
公式動画の数字｜1件150ミリ秒と1.6秒
OpenAI Developers の投稿（2026年9月29日）に付いた約29秒の動画は、同じ振り分けの処理を2つの API で並べて見せています。画面に出ている内容は次のとおりです。
| 画面の表示 | 内容 |
|---|---|
| 入力 | customer_requests.csv（表計算ファイル）と「Route these 10,000 customer requests」（この1万件の問い合わせを振り分けて）という指示 |
| 答えの候補 | Billing（請求）・Technical（技術）・Sales（営業）の3つ |
| 左の画面 | Responses API：1.6s/request（1件1.6秒） |
| 右の画面 | Decisions API：150ms/request（1件150ミリ秒） |
| 字幕 | 「~10x faster decisions」（約10倍速い判断）、「Shown 15x realtime」（15倍速で再生） |
1件ずつ順番に処理すると仮定した単純計算では、1万件は Responses API で1万6,000秒（約4時間27分）、Decisions API で1,500秒（25分）です（試算：1万件×1.6秒、1万件×0.15秒。実測値ではありません）。実際のシステムは並列に処理するので絶対時間は変わりますが、1件あたりの待ち時間が約10分の1になる、というのがこの動画の主張です。
読むときの注意も3つあります。
- 比較相手の表示は「Responses API」だけで、使ったモデルや推論の強さの設定は画面に出ていません。報道（The Decoder、The New Stack）は、通常の API で GPT-6 Luna を呼んだ場合との比較と伝えています
- 正答率の比較は示されていません。動画は速さだけの比較です
- 国内の報道（ITmedia AI＋）は「数分の1秒で回答を返す」と伝えていますが、発表文にある速さの表現は「リアルタイム」だけです
問い合わせの振り分けのように、1件の判断が次の処理を待たせる場面では、この差がそのまま利用者の待ち時間に出ます。
使いどころ3つ｜分類・振り分け・次の行動の選択
公式が挙げる用途は、コンテンツの分類、リクエストの振り分け、エージェントの次の行動の選択の3つです。それぞれどんな処理に当てはまるかを、構成例として並べます（想定の例で、公開事例ではありません）。
| 用途（公式） | 質問の例（構成例） | 答えの候補の例 |
|---|---|---|
| コンテンツの分類 | この投稿は掲載の基準に合うか | 掲載できる・要確認・掲載できない |
| リクエストの振り分け | この問い合わせはどの窓口か（公式動画と同じ形） | 請求・技術・営業・どれでもない |
| エージェントの次の行動の選択 | 次に何をするか | 検索する・ユーザーに聞き返す・人に引き継ぐ |
コンテンツの分類
投稿、レビュー、社内文書を決まったカテゴリに分ける処理です。文脈に画像を渡せるので、添付された画像がどの種類の書類かを分けるといった使い方も発表の範囲に入ります。
リクエストの振り分け
公式動画の例そのものです。問い合わせの本文を読み、担当の窓口やキューを1つ選びます。「簡単な依頼は安いモデル、難しい依頼は上位のモデル」というモデルの振り分けの入口に置く設計も考えられます。振り分けの設計全体は モデルルーティング設計ガイド にまとめています。
エージェントの次の行動の選択
エージェントが処理の途中で「次に何をするか」を選ぶ場面です。上位のモデルに計画を立てさせ、1手ごとの選択を判断専用の API に任せて、ループ1回あたりの待ち時間を短くする設計が考えられます。ただし、選ぶ行動の候補を開発者が列挙できることが前提です。
逆に、文章を書かせる仕事、答えの候補を事前に列挙できない問い、判断の理由を文章で残す必要がある仕事は、2026年9月30日時点の公式の説明では対象の外です。
Jev・Kevとの違い｜公式の記載だけで比べる
国内外の報道は Decisions API を TypeSafe AI の Jev への対抗と伝えていますが、OpenAI の発表文は Jev に触れていません。ここでは3つの公式資料に書かれていることだけを並べます。
共通点は、文章を生成せず、開発者が先に決めた答えの中から選んで返す「判断専用」の形であることです。TypeSafe AI は Jev の発表記事で、返せる答えと構造を事前に定義するモデルだと説明し、Kev の README は1行目で「自分で学習して動かせる、小さな Jev 風の判断モデル」と名乗っています。
| 項目 | Decisions API | Jev | Kev |
|---|---|---|---|
| 提供元 | OpenAI | TypeSafe AI | Jared Palmer 氏（GitHub で公開） |
| 提供形態 | OpenAI の API | TypeSafe の API（POST /v1/systemone） | 公開された重みを自分の環境で動かす（Apache-2.0） |
| 提供段階（2026年9月30日時点） | 9月29日から限定プレビュー。数日内に広く提供する予定 | 9月15日から早期提供 | 公開中。README では 0.8B・4B・9B・27B の4サイズ |
| モデル | GPT-6 Luna | jev-1.13.0 | Qwen3.5・Qwen3.8 がベース |
| 入力 | テキストか画像 | テキストのみ（画像・音声・動画はテキストに直してから渡す） | テキスト |
| 返すもの | 決めた答え（確率・信頼度は公式に記載なし） | 3つの型（noul・choice・score）の答えと確率。choice と score は信頼度（confidence）も返す | noul・choice・score の答えと確率 |
| 料金 | 公表なし | 入力100万トークンあたり0.042ドル（約6.3円）。出力は無料 | 重みは無料。動かす計算資源は自前 |
Jev の値は TypeSafe AI の Models ページと API リファレンス、Kev の値は README（いずれも2026年9月30日に参照）によります。Decisions API の正答率も料金も公開されていないため、3つのどれが上かは、今の公開情報からは比べられません。選ぶときの軸になるのは、次のような条件の違いです。
- 画像を判断の材料にしたい：公式の説明で画像の入力を挙げているのは Decisions API です。Jev の公式ドキュメントは、画像などはテキストか構造化した項目に直してから渡すよう案内しています
- データを外部の API に出せない：Kev は重みを手元に置いて動かせます。精度の読み方と動かし方は Kevとは｜Jev風オープン判断モデルをローカルで動かす で解説しています
- 公開済みの仕様と料金で比べたい：Jev は早期提供の段階ですが、API リファレンスと料金が公開されています。質問の3つの型と実装は Jev API入門 と Jev API実装パターン7つ にまとめています
- OpenAI の契約と管理画面にまとめたい：Decisions API は OpenAI の API の一部として提供されます。広く提供された時点の条件を確かめてから判断するのが安全です
Kev は Jev と同じリクエストの形を受け付けるよう作られていますが、Decisions API のリクエスト形式は公開されていないため、Jev 向けのコードが Decisions API でそのまま動くかは分かりません。
料金と提供段階｜限定プレビュー、料金は未公表
Decisions API の料金は、2026年9月30日時点で公表されていません。発表文にあるのは「当日から限定プレビュー、数日内に広く提供する予定」という提供時期だけで、申し込み方法や対象の利用者も書かれていません。前後の動きを日付で並べると次のとおりです。
| 日付 | 出来事 | 出典 |
|---|---|---|
| 2026年9月15日 | TypeSafe AI が Jev を早期提供で公開 | TypeSafe AI の公式ブログ |
| 2026年9月22日 | GPT-6 Luna（gpt-6-luna）を API で公開 | API の変更履歴 |
| 2026年9月25日 | GPT-6 Sol と GPT-6 Luna の画像エンコードの不具合を修正 | API の変更履歴 |
| 2026年9月29日（米国時間） | DevDay 2026 で Decisions API を限定プレビューで発表 | DevDay 2026 Recap・公式投稿 |
| 数日内（予定） | 広く提供 | DevDay 2026 Recap |
参考までに、Decisions API の中で動く GPT-6 Luna を Responses API から普通に呼ぶ場合の単価は、入力が27万2,000トークン以下なら100万トークンあたり入力0.10ドル（15円）、キャッシュ入力0.01ドル（1.5円）、出力0.50ドル（75円）です（GPT-6 Luna のモデルページ）。Decisions API がこの単価に連動するかは分からないため、この数字で Decisions API の費用を見積もらないでください。
予算の話を先に進めたい場合は、次の節の方法で「同じ判断を今の API で作ると1件いくらか」を測っておくと、料金が公開された時点で比べられます。
公式ドキュメントの状況と、今のAPIで近い形を作る方法
2026年9月30日に developers.openai.com のドキュメント一覧（llms.txt）、サイトマップ、API の変更履歴を確認しましたが、Decisions API のページも項目もありませんでした。9月29日の API の変更履歴に載っているのは、Agents API の computer use、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra の Ultrafast モードの3件です。LLM クライアントの OSS でも、公式の仕様が出るまで対応を見送るという Issue が9月29日に立っています。
広く提供されるまでの間、「決めた答えから1つを返す」形は、Responses API の Structured Outputs で答えを enum（列挙型）に絞れば作れます。公式の Structured Outputs ガイドには、分類（モデレーション）の例として次のコードが載っています。
from enum import Enum
from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModel
client = OpenAI()
class Category(str, Enum):
violence = "violence"
sexual = "sexual"
self_harm = "self_harm"
class ContentCompliance(BaseModel):
is_violating: bool
category: Category | None
explanation_if_violating: str | None
response = client.responses.parse(
model="gpt-6-astra",
input=[
{
"role": "system",
"content": "Determine if the user input violates specific guidelines and explain if they do.",
},
{"role": "user", "content": "How do I prepare for a job interview?"},
],
text_format=ContentCompliance,
)
compliance = response.output_parsed動作環境：Python 3.10 以上（Category | None の書き方を使うため）、Responses API の parse に対応した openai の Python SDK、pydantic、環境変数 OPENAI_API_KEY。公式ガイドの例をそのまま引用しています。
これを公式動画と同じ「3つの窓口への振り分け」に当てはめると、答えの候補を Enum に並べ、モデルを GPT-6 Luna にする形になります。GPT-6 Luna のモデルページでは Structured outputs が「Supported」です。次は公式の例の形に合わせて書き換えた構成例で、Decisions API のリクエストではありません。
from enum import Enum
from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModel
client = OpenAI()
class Route(str, Enum):
billing = "billing"
technical = "technical"
sales = "sales"
other = "other"
class RoutingDecision(BaseModel):
route: Route
response = client.responses.parse(
model="gpt-6-luna",
input=[
{
"role": "system",
"content": "Classify the customer request into exactly one route.",
},
{"role": "user", "content": "請求書の宛名を変更したいです。"},
],
text_format=RoutingDecision,
)
decision = response.output_parsed
# 注意: 本番環境で使用する前に、必ずテスト環境で動作確認してください。ポイント
- 「other（どれでもない）」を候補に入れておくと、どの窓口にも当てはまらない問い合わせを人の確認に回せます
- Structured Outputs の enum は、全ての enum の値を合わせて1,000個までです（公式ガイドの制限）
- GPT-6 Luna の推論の強さ（reasoning.effort）は none から max まで選べ、既定は medium です。公式の GPT-6 のガイドは、none 以外のときは temperature・top_p・top_logprobs を外すよう書いています。トークンの確率を信頼度の代わりに使う作り方は、none の設定が前提になります
- リアルタイムでなくてよい一括の分類なら、Batch（標準の50%の単価）も選べます
- 画像を文脈に入れる場合、9月25日に GPT-6 Luna の画像エンコードの不具合が修正されています。公式は、影響を受けた評価と処理をやり直すよう勧めています
Structured Outputs の詳しい書き方は Structured Outputs実装完全ガイド、Responses API の全体像は OpenAI Responses API実装ガイド を参照してください。
導入前に決めておくこと｜答えの設計・人の確認・記録
Decisions API が広く提供されてから慌てないために、API の形式に依存しない準備は今から進められます。公式動画と同じ振り分けを例に、決めておく中身を表にしました（構成例です）。
| 質問 | 答えの候補 | 答えごとの処理 | 人の確認 |
|---|---|---|---|
| この問い合わせはどの窓口か | 請求 | 請求チームのキューへ入れる | 不要 |
| 同上 | 技術 | 技術サポートのキューへ入れる | 不要 |
| 同上 | 営業 | 営業担当に通知する | 不要 |
| 同上 | どれでもない | 担当者が振り分ける | 必要 |
1. 答えの候補を重ならないように決める
答えの候補どうしが重なっていると、判定がぶれても誤りと言い切れなくなります。「どれでもない」「人に回す」を候補に入れ、全ての入力がどれか1つに入るようにします。
2. どの答えを人が確認するかを決める
誤りが許されない答え（返金、契約の変更、アカウントの停止など）は、自動で処理せず人の承認を挟みます。承認の挟み方は Human-in-the-Loop完全ガイド のパターンがそのまま使えます。
3. 判定の記録を残す
入力、質問、答えの候補、返ってきた答え、使ったモデルと日時を記録します。答えの候補を変えた日も残しておくと、後から判定の傾向が変わった理由を追えます。監査で「なぜこの窓口に回ったか」を聞かれたときの手がかりにもなります。
4. 過去の実データで評価用のセットを作る
過去の問い合わせや投稿に正しい答えを付けた評価用のセットがあれば、Structured Outputs で作った版、Jev、Decisions API を同じデータで比べられます。公式動画の「約10倍」は速さの比較で、正答率は示されていないため、精度は自分のデータで確かめる必要があります。
5. データの扱いを確かめる
限定プレビューのデータの扱い（保存期間や学習への利用）は、発表文に書かれていません。問い合わせの本文や画像に個人情報が入る場合は、広く提供された時点の規約とデータの扱いを確かめてから本番のデータを流してください。
【要注意】よくある失敗パターン
判断専用の API は仕組みが単純な分、設計の甘さがそのまま誤判定に出ます。発表の段階で起こりやすい失敗を4つ挙げます。
失敗1：答えの候補に「どれでもない」を入れない
❌ 請求・技術・営業の3つだけで設計し、どれにも当てはまらない問い合わせも無理に3つのどれかへ入れてしまう
⭕ 「どれでもない」を候補に加え、その答えだけは人の確認に回す
なぜ重要か：決めた答えの中から必ず1つが返る形なので、逃げ道の答えがないと、想定外の入力が気づかれないまま誤った窓口に流れます。
失敗2：公式動画の「約10倍」を自社の見積もりにそのまま使う
❌ 1件150ミリ秒を前提に、処理時間と人員の計画を立てる
⭕ 動画は15倍速の再生で、比較相手のモデルと設定も表示されていないと理解したうえで、自社のデータで測ってから計画する
なぜ重要か：入力の長さ、画像の有無、並列の数で1件あたりの時間は変わります。動画の数字は、同じ条件での比の目安として読むのが適切です。
失敗3：料金が出る前に本番の移行を決める
❌ 限定プレビューの段階で、既存の振り分けの処理を Decisions API に移す予定を組む
⭕ 広く提供される日と料金の公開を待ち、それまでは Structured Outputs と GPT-6 Luna で評価用のセットと1件あたりの費用をそろえておく
なぜ重要か：料金、上限、データの扱いがまだ分からないため、移行の判断材料が足りません。比べる準備だけを先に進めるのが安全です。
失敗4：Jev 向けのリクエストがそのまま通ると考える
❌ Jev の /v1/systemone（state と questions）の形のまま、接続先だけを OpenAI に向ければ動くと考える
⭕ Decisions API のリクエスト形式は公開されていない前提で、判定の部分を差し替えやすい関数に分けておく
なぜ重要か：Jev と同じ形を受け付けると明記しているのは Kev で、Decisions API については公式の記載がありません。
よくある質問
Decisions APIとは何ですか？
OpenAI が2026年9月29日（米国時間）の DevDay 2026 で発表した、判断専用の API です。開発者が質問と有限の答えを決め、テキストか画像で文脈を渡すと、GPT-6 Luna が答えを1つ返します。用途は、コンテンツの分類、リクエストの振り分け、エージェントの次の行動の選択です。
料金はいくらですか？
2026年9月30日時点で公表されていません。GPT-6 Luna を Responses API から呼ぶ場合の単価（100万トークンあたり入力0.10ドル＝15円、出力0.50ドル＝75円）はありますが、Decisions API がこれに連動するかは分かりません。
今すぐ使えますか？
発表の当日から限定プレビューで、数日内に広く提供する予定とされています。申し込み方法や対象の利用者は発表文に書かれていません。それまでの間は、Structured Outputs で答えを enum に絞る方法で近い形を作れます。
Jevと何が違いますか？
どちらも決めた答えから選んで返す判断専用の形です。公式の記載で分かる違いは、提供元（OpenAI と TypeSafe AI）、入力（Decisions API はテキストか画像、Jev はテキストのみ）、料金の公開状況（Jev は入力100万トークンあたり0.042ドル、Decisions API は未公表）です。正答率を比べた公式の資料はありません。
公式ドキュメントはどこにありますか？
2026年9月30日時点で、developers.openai.com に Decisions API のページはありません。公式に確認できるのは DevDay 2026 Recap の節と OpenAI Developers の投稿です。OpenAI は詳細を広く提供する時点で共有するとしています（The New Stack の報道）。
画像も判断の材料にできますか？
発表文は、文脈をテキストか画像で渡せると書いています。画像1枚あたりの扱いや上限は、まだ公開されていません。
まとめ
Decisions API は、GPT-6 Luna に「決めた答えから1つを選ぶ」仕事だけをさせる判断専用の API です。2026年9月29日（米国時間）に限定プレビューで公開され、公式動画では1件150ミリ秒と1.6秒の比較で約10倍速い判断が示されました。料金、リクエストの形式、確率を返すかどうかはまだ公開されておらず、OpenAI は詳細を広く提供する時点で共有するとしています（The New Stack の報道）。
今できることは3つです。答えの候補と人の確認の線を決める、過去のデータで評価用のセットを作る、Structured Outputs と GPT-6 Luna で同じ判断の費用と速さを測っておく。この準備があれば、Decisions API が広く提供された日に、Jev や Kev も含めて同じ物差しで比べられます。問い合わせの振り分けや承認の自動化を社内で設計する段階で相談先が必要な場合は、Uravation でも AI エージェントの導入を支援しています。
運営元 Uravation よりAIエージェントを構想から本番運用まで進める順番と、体制・KPIの決め方をまとめた資料を無料で公開しています。 AIエージェント導入ロードマップを受け取る（無料）
参考・出典
- DevDay 2026 Recap（Decisions API の節） — OpenAI（2026年9月29日・参照日: 2026-09-30）
- Decisions API, powered by GPT-6 Luna（投稿と動画） — OpenAI Developers（2026年9月29日・参照日: 2026-09-30）
- GPT-6 Luna（モデルページ・料金・対応機能） — OpenAI API ドキュメント（参照日: 2026-09-30）
- API Changelog（9月22日・25日・29日） — OpenAI API ドキュメント（参照日: 2026-09-30）
- Structured model outputs — OpenAI API ドキュメント（参照日: 2026-09-30）
- Using GPT-6 — OpenAI API ドキュメント（参照日: 2026-09-30）
- Introducing System One Models & Jev — TypeSafe AI（2026年9月15日・参照日: 2026-09-30）
- Models（Jev 1.13） — TypeSafe AI ドキュメント（参照日: 2026-09-30）
- API reference — TypeSafe AI ドキュメント（参照日: 2026-09-30）
- Kev（README） — GitHub（参照日: 2026-09-30）
- OpenAIが「Jev」に追従、「Decisions API」 Lunaで“リアルタイムに意思決定” — ITmedia AI＋（報道・参照日: 2026-09-30）
- OpenAI answers TypeSafe’s Jev with a Decision API built on Luna — The New Stack（報道・参照日: 2026-09-30）
- OpenAI expands Codex and its API at DevDay with security scans, a Decisions API, and Ultrafast — The Decoder（報道・参照日: 2026-09-30）
- feat(openai): track Decisions API support after the official contract is available — GitHub Issue（参照日: 2026-09-30）
