OpenAI 為 GPT-6.1 Sol 推出的 Ultrafast 方案，以及搭配 GPT-6 Luna 的 Decisions API，改變了營運層面的取捨。Ultrafast 能縮短輸出 token 之間的間隔，降低串流 UI 中使用者感受到的延遲。Decisions 則能提供具型別的結構化輸出，並大幅提升決策型工作的吞吐量。兩者結合後，工程團隊可以依工作功能劃分負載，而不必凡事都依賴單一且昂貴的推理模型。實際效果是，產品能提供更靈敏的介面並降低每次互動的成本，同時不犧牲高風險作業所需的正確性。

從四個面向比較這三種端點。延遲：Ultrafast Sol 將 token 輸出的間隔降至最低，最適合即時 UI；Decisions 專為低回合延遲與快速產生具型別的答案而最佳化；具完整推理能力的模型則有較高的端到端延遲。智慧程度：推理模型在複雜、多步驟推論方面表現較佳；Decisions 專注於可靠的分類與結構化決策；Ultrafast 擅長生成且具備良好的脈絡理解能力，但思考時間稍短。輸出類型：Decisions 會產生具型別的欄位，Ultrafast 與推理模型則會產生自由格式文字。成本：大量輸出 token 的成本預期為 Decisions << Ultrafast << 具完整推理能力的模型，因此善用路由是控管支出的有效方法。

實作一個小型路由服務（部署於邊緣端或後端），為請求加上中繼資料標記，再套用路由規則。規則範例：1) 若請求需要具型別的欄位，或二元／列舉型決策，則傳送至 Decisions；2) 若延遲預算低於 200ms，且回應可以簡短，則使用 Ultrafast；3) 若需要工具、長脈絡或多步驟推理，則導向推理通道。加入低成本的預先檢查（快速提示詞或快取分類器），在情況明確時直接交由 Decisions 處理。為路由器加上成本、正確性與延遲指標，以便隨時間調整規則。

路由會增加營運複雜度，因此必須建立可靠的備援機制。如果 Decisions 回傳低信心度結果或非預期的型別，應自動升級至推理通道，並將原始提示詞與 Decisions 的輸出一併作為脈絡。依通道追蹤各項指標：準確度（透過後續標記檢查）、平均延遲、每次成功互動的成本，以及錯誤率。可透過抽樣評估 Ultrafast 的輸出是否需要定期交由推理模型重新處理，以便及早發現品質下降。

代理程式協調：使用 Decisions 快速選擇動作（路由、核准、拒絕），並將繁重、仰賴工具的規劃工作交給推理模型。即時 UI：優先使用 Ultrafast 提供串流建議與即時 token 回應，並偶爾交由推理模型檢查品質。內容生成：使用 Ultrafast 撰寫草稿及互動式編輯；若最終內容需要高度連貫且正確，例如法律摘要或財務敘述，則升級至具完整推理能力的模型。這種混合式做法能兼顧使用者體驗、成本與可稽核性。