OpenAI는 개발자에게 Decisions API 인터페이스를 공개 테스트 단계로 개방하고, 시각적 콘텐츠를 바탕으로 신속한 의사결정을 내릴 수 있도록 이미지 수신 기능을 추가했다. 공개 버전은 GPT-6 Luna 모델에서 작동하며, 텍스트나 이미지를 세 가지 유형의 구조화된 출력으로 변환할 수 있다. 특정 문장의 참 여부에 관한 확률, 정해진 목록에서의 선택, 입력값이 범위 내 어디에 위치하는지를 나타내는 수치 점수다.
OpenAI는 입력 토큰 100만 개당 0.10달러를 부과하며, 출력 토큰이나 캐시 메모리 읽기 및 쓰기 작업에는 요금을 부과하지 않는다. 이 모델은 일반 추론 모델과는 다른 위치에 서비스를 둔다. 인터페이스가 장문의 답변을 생성하기보다 특정 의사결정을 신속하게 내리는 데 초점을 맞추기 때문이다.
게임에서 로봇까지
OpenAI가 선보인 시연에서 인터페이스는 자동차가 교통 속에서 움직이는 비디오 게임의 프레임을 분석한 뒤, 자동차가 차선을 변경해야 하는지 아니면 계속 주행해야 하는지를 선택한다. 회사는 이러한 의사결정에 걸리는 시간이 추론 모델이 같은 작업을 수행하는 데 필요할 수 있는 시간의 일부에 불과하다고 말한다.
회사는 또한 Hugging Face의 프로그래밍 가능한 이족보행 로봇 Microduck에서 촬영한 카메라 영상을 인터페이스와 함께 사용하는 사례도 제시한다. Decisions API를 실시간 음성 모델 GPT-Live와 결합하면, 시스템은 이미지에서 과일의 위치를 파악하고 ‘사과를 따라가라’와 같은 명령에 응답해 로봇을 과일 쪽으로 안내할 수 있다. 또한 ‘과일을 따라가라’와 같이 더 모호한 명령도 처리할 수 있다. 다른 사례로는 음성 대화 중 움직이는 캐릭터의 표정을 선택하는 기능이 있다.
호스팅 모델과 오픈 모델 간 경쟁
OpenAI의 이번 조치는 진공 속에서 나온 것이 아니다. Perplexity는 Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face에 pplx-decider-v1-27b 모델을 출시했다. 이 모델은 Qwen3.8-27B를 기반으로 조정됐다. 모델 카드에 따르면 이 모델은 11개 기준에서 85.71%를 기록했으며, TypeSafe의 Jev 모델은 84.51%를 기록했다. 다만 Jev는 WinoGrande, BBH, TruthfulQA binary를 포함한 11개 기준 중 6개에서 더 높은 성능을 보였다.
Amazon은 다운로드 가능한 Strands Decider 2B 모델을 출시했다. 이 모델은 Qwen3.5-2B를 기반으로 하며, Amazon은 이 모델이 JevBench 공개 데이터셋에서 약 20억 개의 파라미터를 가진 공개 모델 가운데 2위를 차지한다고 밝혔다. Cloudflare는 Apache 2.0 라이선스와 오픈 가중치를 적용한 Clef 및 Clef-flash 모델을 출시했으며, Clef는 Workers AI 서비스를 통해서도 제공된다. Clef와 OpenAI 인터페이스는 이미지를 지원하지만, Jev와 Strands Decider는 텍스트 전용이다.
개발자에게 중요한 점은?
가장 중요한 변화는 단순히 이미지가 추가된 것에만 있지 않고, 모델을 배포하는 방식에도 있다. OpenAI의 인터페이스는 호스팅 서비스로 제공되는 반면, Perplexity, Amazon, Cloudflare는 가중치를 다운로드해 개발자의 자체 인프라에서 모델을 실행할 수 있도록 한다. 따라서 의사결정 모델을 선택할 때는 정확도와 속도뿐 아니라 실행 위치, 데이터 통제, 운영 비용에 관한 고려도 포함될 것이다.
제시된 결과는 각 기관이 테스트한 기준과 연관되어 있으며, 이 자료는 응답 시간, 운영 비용 또는 시각적 성능을 포괄적으로 독립 비교하지 않는다. 이용 가능한 자료에 따르면 Decisions API는 의사결정 모델의 활용 범위를 시각적이고 상호작용적인 애플리케이션으로 확장하지만, 호스팅 서비스의 편의성이 로컬 실행의 유연성을 넘어설지는 아직 결정되지 않았다.
뉴스 출처
The New Stack - Software Development
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