판정 — /v1/decisions

글을 길게 쓰게 하지 않고, 정해 둔 질문에 답과 확률만 받는 문이에요. 문의 분류 · 다음 처리 고르기 · 체크리스트 채점처럼 답이 보기 안에 있는 일에 써요. OpenAI Decisions API 와 같은 모양이라 openai SDK 의 decisions.create 를 그대로 쓰시면 돼요(openai 7.56 이상 · SDK 동작). 질문은 세 종류예요 — predicate(문장이 참일 확률), choice(보기 중 하나와 보기마다 확률), score(낮은 단계부터 적은 단계 위의 점수). 한 요청에 질문을 여러 개 넣어도 입력은 한 번만 세요.

curl https://oneport.kr/v1/decisions \
  -H "Authorization: Bearer $ONEPORT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "input": "지난주에 산 좌석 두 개 중 하나를 환불하고 싶어요",
    "questions": [
      { "name": "refund", "type": "predicate", "instructions": "환불을 요청하는 글인가?" },
      { "name": "team", "type": "choice", "instructions": "어느 팀이 받을 글인가?",
        "choices": [{ "value": "billing" }, { "value": "account" }, { "value": "tech" }] }
    ]
  }'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://oneport.kr/v1", api_key=os.environ["ONEPORT_API_KEY"])
text = "오늘 2교시 수업 자료가 안 열려요"
r = client.decisions.create(
    model="gpt-6-luna",
    input=text,
    questions=[{"name": "urgent", "type": "predicate", "instructions": "오늘 안에 답해야 하는 글인가?"}],
)
answer = r.answers[0]
if answer.type == "predicate":
    print("급함" if answer.probability >= 0.8 else "보통", round(answer.probability, 2))

요청 파라미터#

응답과 값#

응답은 OpenAI 가 보낸 몸통 그대로예요 — answers[](보낸 순서 · 질문마다 type 과 name) · model · usage. predicate 는 probability, choice 는 choice · confidence · probabilities[](value · probability), score 는 score · confidence · probabilities[](label · value · probability)가 와요. 어떤 질문은 답 대신 type "refusal" 로 올 수 있고, 같은 요청의 다른 질문은 그대로 답해요(벤더 동작) — 코드에서 refusal 을 먼저 거르세요. 확률을 어디서 끊을지(예: 0.8)는 실제 글 몇 개로 재서 정하시고, 모델을 바꾸면 다시 재세요 — 모델마다 확률이 퍼지는 모양이 달라요.

값은 입력에만 붙어요 — usage.input_tokens 중 캐시 안 된 몫은 input 단가, usage.input_tokens_details.cached_tokens 는 캐시 단가로 세고(GET https://oneport.kr/v1/models 의 pricing), 출력은 0 이에요. 질문 4개와 한국어 한 줄이면 입력이 약 620토큰이라 한 번에 약 0.06 크레딧이에요(11월 실측) — 1,000번이면 약 57 크레딧이에요. 이 문 응답엔 글 문의 usage.cost_credits 가 없어요 — 벤더 몸통을 그대로 드려서요. 부르기 전에 (본문 바이트 ÷ 2 + 질문 수 × 200) 토큰어치(최소 1,000토큰)를 잡아 두고, 답을 보낸 직후 실제 usage 로 정산해요 — 잡아 두는 몫은 어림에 쓰지 마세요. 보낸 글은 저희 사용 기록에 남기지 않아요 — 모델 · 토큰 수 · 성공/실패 · 요청 ID 만 남기고, 글은 판정하러 OpenAI 로만 가요. 스페이스 키면 글 문과 같은 전송 정책이 질문 · 보기 글까지 걸려요 — 가림 규칙이 바꾼 낱말은 바뀐 채로 판정돼요.

실패하면 받은 것마다 이렇게 해요.

이 문이 받는 모델#