OpenAI Decisions API와 System One 비교: 두 가지 형태의 동일한 요청과 OpenAI SDK를 이용해 13개 결정 모델

OpenAI의 Decisions API (POST /v1/decisions, GPT-6 Luna Decisions, 2026년 10월 6일 공개 베타)와 TypeSafe의 Jev가 소개한 System One 요청은 다른 단어로 같은 내용을 전달합니다. 이미 어느 한쪽의 코드를 가지고 있다면, 다른 쪽은 기계적인 번역에 불과합니다. 이 게시물에서는 두 구조를 필드별로 매핑하고, 조용히 잘못된 답변을 내놓는 두 가지 함정(gotchas)을 나열하며, OpenAI 형태의 요청을 나머지 12개 결정 모델에 보내는 방법을 보여줍니다.

OpenAI의 API 레퍼런스와 OpenRouter의 /api/alpha/decisions를 기준으로 2026년 10월 8일에 검토됨.

필드별 비교

가격 구조는 양쪽 모두 동일합니다: 입력 토큰만 과금됩니다. GPT-6 Luna Decisions는 입력 토큰당 $0.10이며, Jev는 $0.042이고, 제가 테스트한 어떤 결정 모델도 출력에 대해 비용을 부과하지 않습니다.

조용히 실패하는 두 가지 함정 (Two gotchas that fail silently)

이미지. OpenAI는 데이터 URL을 포함하는 input_image 파트를 사용합니다. OpenRouter의 Decisions API는 이미지를 채팅 스타일의 image_url 파트로만 읽습니다. 여기에 input_image 파트를 보내도 오류가 발생하지 않지만, base64로 읽힌 텍스트로부터 답변을 내놓습니다. 제가 테스트했을 때 단색 빨간 사각형은 파트 유형이 변경될 때까지 세 개의 이미지 모델 모두에서

결과와 model을 https://openrouter.ai/api/alpha/decisions에 POST하면 작동하며, 이는 GET https://openrouter.ai/api/v1/models?output_modalities=decisions로 나열된 13개 모델 모두에 적용됩니다.

또는 OpenAI SDK 유지하기

전혀 번역하고 싶지 않다면, 제 사이트에 모든 13개 모델 앞에 OpenAI와 호환되는 엔드포인트를 두었기 때문에 공식 SDK가 변경 없이 작동합니다:

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://jev-agent.com/api/v1", apiKey: process.env.JAGENT_KEY });
const res = await client.decisions.create({
...

어떤 모델을 선택할지는 결정에 따라 다릅니다. 간단한 게이트(gate)의 경우 모두 몇 점 내에 모이지만, 수십 개의 옵션과 신뢰도 임계값으로 트리거되는 액션을 가진 경우에는 그렇지 않습니다. 저는 13개 모델 모두를 동일한 633개 항목 — 정확도, 확신하는 오답률, 지연 시간(latency), 비용 — 으로 측정했으며 이 글에서 확인할 수 있고, 원시 데이터는 jev-measured에 있습니다.

저는 독립적인 사이트인 jev-agent.com(Jagent)을 운영하며, OpenAI, TypeSafe 또는 OpenRouter와 제휴하지 않습니다.