在周二举行的 OpenAI 开发者大会上，首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）正式发布了公司全新的“决策 API”（Decisions API）。这一举措被视为对初创公司 TypeSafe AI 本月早些时候推出的 Jev 模型的直接回应。
Jev 是一款专为软件自动化设计的模型，其核心功能在于接收一组预定义选项，并以极低的成本和高速率输出结果。OpenAI 的新 API 显然旨在提供类似的能力。奥尔特曼在活动中介绍，该 API 允许为实验室的 Luna 模型提供预设选项集，例如图像分类或不同的代理行为选择。
通过将模型聚焦于有限的选择范围，OpenAI 声称能够显著提升处理速度，同时保留图像理解、广泛的语言支持以及安全保护等关键功能。
针对 OpenAI 推出同类产品一事，TypeSafe AI 未向 TechCrunch 作出官方回应。不过，该公司首席执行官 Diogo Almeida——前 OpenAI 工程师及强化学习技术的共同发明者——在社交平台 X 上以幽默的方式评论了这场“克隆战争”。Almeida 指出，OpenAI 的兴趣可能是一个信号，表明以兼容“系统一”（System 1）思维模式构建产品是未来的趋势。在 TypeSafe 的术语体系中，“系统一”代表快速、直观的思维过程，而“系统二”则对应深思熟虑的逻辑推理。
目前，大型语言模型（LLM）因运行速度较慢且成本高昂，并非所有软件场景的最佳解决方案。开发人员已开始利用 Jev 来增强 LLM 的性能，发现其在速度和成本上具有显著优势。
尽管 OpenAI 已发布 Decisions API 的有限预览版本，但 TechCrunch 尚未观察到有开发人员实际运行该 API，因此其与 Jev 的具体相似度仍有待验证。然而，根据社交媒体上的讨论，市场对该技术表现出浓厚兴趣。
除了 OpenAI，其他初创企业也在推出类似的决策模型，预计未来将有更多科技巨头涉足这一领域。当前行业面临的一个关键挑战是，如何将这些决策模型的结果与现实世界进行有效校准。为了生成具有统计学意义的数据，相关公司通常采用合成数据技术。
Almeida 上周在接受 TechCrunch 采访时表示：“实现快速和廉价相对容易，真正的北极星指标始终是推进每美元智能的帕累托前沿。”
此类技术的一个潜在应用场景是监控和保护人工智能代理（Agents）。鉴于 OpenAI 近期在开放互联网环境中遭遇了一系列安全事件并采取了新的防护措施，低成本的高频监控显得尤为重要。
网络安全专家 Shapor Naghibzadeh 领导的初创公司 QueryStory 认为，像 Jev 这样的模型能以更低的成本实现这一目标。Naghibzadeh 在上周末举办的黑客马拉松中建立了一个演示项目，使用 Jev 对每一个代理行动进行检查。理论上，这种监控机制有助于阻止类似“拥抱脸”（Hugging Face，此处指代特定安全事件或误操作，原文语境下指代需防范的风险事件）的安全事故，其单次检查成本仅为 2.94 美元。
一个关键的观察结论是，Jev 的成本足够低廉，以至于可以部署在每一个代理行动上，从而提供一层额外的审查机制，提高代理系统的可靠性。如今，OpenAI 也通过新 API 印证了这一价值主张。
