آخر الأخبار: من التجربة إلى الإنتاج: كيف تعمل هندسة النشر الميداني داخل OpenAI

٢٤ أكتوبر ٢٠٢٦
أدوات الذكاء الاصطناعي

واجهة جديدة لتسريع القرارات الصغيرة داخل التطبيقات والوكلاء

أطلقت OpenAI واجهة Decisions API بصورة عامة، لتساعد المطورين على تنفيذ مهام التصنيف والتوجيه والتقييم بسرعة أعلى وتكلفة أقل، مع دعم النصوص والصور والبيانات المهيكلة.

مطور يراقب تدفق قرارات منظمة بين تطبيقات متعددة على شاشة تقنية
مطور يراقب تدفق قرارات منظمة بين تطبيقات متعددة على شاشة تقنية

صورة تعبيرية مولّدة بالذكاء الاصطناعي

شارك الخبر

أعلنت OpenAI في 22 أكتوبر 2026 الإتاحة العامة لواجهة Decisions API، وهي أداة مخصصة للتطبيقات التي تحتاج إلى اتخاذ عدد كبير من القرارات المحددة خلال سير العمل. وبدل توليد ردود مطولة، تركز الواجهة على أسئلة ذات إجابات مضبوطة يمكن استخدامها مباشرة لتحديد الخطوة التالية.

تفاصيل الخبر

تستهدف الأداة مهام متكررة مثل تصنيف المدخلات، توجيه الطلبات إلى الأقسام المناسبة، تقدير احتمال تحقق شرط معين، أو تقييم مستوى الخطورة والأولوية. وتقول OpenAI إن الواجهة قادرة على تنفيذ هذه القرارات بسرعة تصل إلى عشرة أضعاف مقارنة باستخدام GPT-6 Luna عبر واجهة Responses API.

تعتمد الواجهة على ثلاثة أنواع رئيسية من المخرجات. يتيح نوع predicate الحصول على احتمال بين صفر وواحد بشأن تحقق حالة معينة، بينما يختار نوع choice قيمة من قائمة يحددها المطور، مثل قسم الدعم أو الإجراء التالي. أما score فيحوّل التقييم إلى مستوى ضمن مقياس مرتب، وهو مناسب لمهام مثل تقدير شدة المشكلة أو درجة الضرر.

وتدعم Decisions API استقبال النصوص والصور وبيانات JSON المهيكلة، ما يسمح للتطبيق بفحص مستند أو صورة أو سجل منظم دون تحويل كل المدخلات إلى نص طويل. كما أصبح بالإمكان طرح ما يصل إلى 400 سؤال في الطلب الواحد، بعد أن كان الحد في النسخة التجريبية العامة 200 سؤال.

أضافت الشركة كذلك تخزينًا مؤقتًا للسياق المتكرر، وتكاملًا أصليًا مع GPT-Live، بحيث تستطيع تطبيقات الصوت اتخاذ قرارات أثناء تحدث المستخدم أو أثناء صدور رد صوتي. ويمكن لهذه الوظيفة أن تحدد، مثلًا، ما إذا كان النظام سيطلب توضيحًا أو يحوّل المحادثة إلى موظف أو يواصل الإجراء الحالي.

تقدم الواجهة نموذجًا مختلفًا عن استخدام النماذج العامة لإنتاج إجابات كاملة في كل مرة. فالمطور يحدد السؤال والخيارات أو مستويات التقييم مسبقًا، ثم يحصل على نتيجة typed يمكن للبرنامج قراءتها وتنفيذ إجراء بناءً عليها. وهذا قد يقلل زمن الانتظار ويجعل سلوك التطبيق أكثر قابلية للضبط في المسارات الحساسة للسرعة.

تستخدم فرق داخل OpenAI الواجهة في حالات تشمل تصنيف أوصاف المعاملات المالية، وفرز التغطية الإعلامية، وتحسين سرعة بعض تجارب المنتجات. كما تشير أمثلة الاستخدام المبكرة لدى شركات أخرى إلى تطبيقها في توجيه المستندات، وتقييم أوامر ينشئها الوكلاء قبل تنفيذها، وإسناد تكاليف الذكاء الاصطناعي إلى المهام المناسبة، وتحديد الإجراء التالي في المحادثات المباشرة.

من ناحية التكلفة، تفرض الواجهة رسومًا على رموز الإدخال فقط، بينما لا تُحتسب رسوم على رموز الإخراج. ويبلغ السعر المعلن للإدخال غير المخزن مؤقتًا 0.10 دولار لكل مليون رمز، مع سعر أقل للقراءات المستفيدة من التخزين المؤقت. كما تتوفر خيارات للمعالجة الإقليمية في الولايات المتحدة وأوروبا، إلى جانب ضوابط بيانات لبعض العملاء المؤهلين.

تحتاج الشركات قبل اعتماد الأداة إلى ضبط الأسئلة والخيارات وحدود الثقة وفق طبيعة كل مهمة. فالنتيجة الاحتمالية لا تعني أن القرار صحيح تلقائيًا، ولذلك توصي وثائق الواجهة باستخدام أمثلة واقعية وبيانات موسومة لتحديد متى يُنفذ الإجراء آليًا ومتى تُحال الحالة إلى مراجعة بشرية.

هل ترى أن فصل القرارات السريعة عن توليد الإجابات الكاملة سيجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة في تجربتك؟

هل ترى أن فصل القرارات السريعة عن توليد الإجابات الكاملة سيجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة في تجربتك؟

شاركنا رأيك في التعليقات
العودة إلى جميع الأخبار

التعليقات

٠

كن أول من يشارك رأيه في هذا الخبر.