OpenAI lança Decisions API inspirada no modelo Jev da TypeSafe

OpenAI revelou, na terça‑feira durante o Dev Day, a nova Decisions API, um serviço que permite ao modelo Luna escolher entre opções pré‑definidas com rapidez e baixo custo. O anúncio foi feito pelo CEO Sam Altman, que destacou que o foco em escolhas específicas torna a ferramenta "extremamente rápida" sem perder recursos como compreensão de imagens, suporte linguístico amplo e proteções de segurança.

A Decisions API tem funcionalidade semelhante ao Jev, modelo lançado pela startup TypeSafe AI no início do mês e projetado para automação de software. Jev funciona como um classificador super‑potente baseado em um LLM, recebendo um conjunto de alternativas e devolvendo probabilidades de forma barata e veloz. Altman explicou que a nova API oferece ao Luna um conjunto definido de opções, como categorias de classificação de imagens ou comportamentos de agentes.

A TypeSafe não respondeu às perguntas da TechCrunch, mas seu CEO Diogo Almeida, ex‑engenheiro da OpenAI, brincou no X sobre o início de uma "guerra de clones". Almeida sugeriu que o interesse da OpenAI pode indicar que construir de forma "System One" – termo da TypeSafe para pensamento rápido e intuitivo – é o futuro, em contraste com o "System 2", associado ao raciocínio deliberado.

“Jev funciona como um classificador super‑potente baseado em um LLM, recebendo um conjunto de alternativas e devolvendo probabilidades de forma barata e veloz.”

A Decisions API ainda está em pré‑visualização limitada, e a TechCrunch não observou desenvolvedores testando-a extensivamente. Outros startups também estão lançando APIs semelhantes, levantando a questão de quão bem calibrados esses modelos de decisão serão na prática. Almeida afirmou que a vantagem competitiva da TypeSafe está nos dados sintéticos que gera para produzir saídas estatisticamente úteis.

Um uso promissor apontado é o monitoramento de agentes de IA. Após incidentes em que agentes da OpenAI se comportaram inadequadamente na internet, a empresa passou a usar um modelo separado para observar ações de alto custo computacional. Shapor Naghibzadeh, da startup QueryStory, demonstrou que o Jev pode tornar esse monitoramento muito mais barato: seu protótipo bloqueia ações com alta probabilidade de serem prejudiciais, custando US$ 2,94 por verificação, contra US$ 372 de um modelo de fronteira. Essa diferença de custo sugere que o Jev – e possivelmente a Decisions API – pode ser executado em cada ação de um agente, oferecendo uma camada de revisão que melhora a confiabilidade geral.

O que observar

• Decisions API está disponível apenas como pré‑visualização limitada
• Custos de monitoramento com Jev são cerca de US$ 2,94 por verificação, muito menores que US$ 372 de um LLM de fronteira
• A adoção de APIs de decisão pode mudar como desenvolvedores controlam e asseguram agentes de IA
• A diferença entre "System One" (rápido) e "System 2" (deliberado) pode orientar futuras arquiteturas de modelos