OpenAI Decisions API 정식 출시, Recursive Flint, Agent Skills AAIF 기증, 1Password for Agents

Decisions API는 긴 답을 쓰지 않고 정해 둔 질문에 정해진 형태로만 답하는 엔드포인트(POST /v1/decisions)예요. 질문은 참일 확률을 주는 predicate, 보기 중 하나를 고르는 choice, 단계별 점수를 매기는 score 세 가지예요. 모델은 gpt-6-luna이고 텍스트, 이미지, JSON 입력을 받아요. 정식 출시하면서 요청당 질문이 400개로 두 배가 됐고 프롬프트 캐시, GPT-Live 연동, 미국·EU 데이터 처리 지역도 붙었어요.

curl https://api.openai.com/v1/decisions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-6-luna", "input": "I was charged twice for my order.", "questions": [{"type": "choice", "name": "department", "instructions": "Which department should handle this complaint?", "choices": [{"value": "billing", "description": "Payments, invoices, and refunds."}, {"value": "technical", "description": "Problems using the product."}, {"value": "shipping", "description": "Delivery and tracking."}]}]}'

에이전트는 한 작업 안에서 어느 도구를 쓸지, 이 문의를 어디로 보낼지 같은 작은 결정을 수없이 내려요. 이런 결정을 일반 응답 API로 처리하면 지연과 비용이 쌓이는데, OpenAI는 Responses API로 같은 모델을 부를 때보다 최대 10배 빠르다고 해요업체 주장. 요금은 캐시되지 않은 입력 100만 토큰당 $0.10이고 출력 토큰은 받지 않아요. 고객 문의 분류, 콘텐츠 검수, 에이전트 라우팅처럼 판단만 필요한 단계를 떼어 내 이 API로 옮기면 비용을 따져 볼 만해요.

Flint는 Richard Socher가 세운 Recursive의 첫 모델이에요. 전체 40B 파라미터 중 토큰마다 2.5B만 쓰는 MoE(전문가 혼합) 구조라 노트북에서도 빨리 돌아요. 컨텍스트는 최대 512k 토큰이고 회사는 256k 이하를 권해요. 가중치는 Apache 2.0으로 Hugging Face에 있고 llama.cpp, Ollama, LM Studio, vLLM, SGLang에서 쓸 수 있어요.

hf download RecursiveSI/flint

Recursive는 M4 Pro MacBook Pro에서 초당 125토큰 이상업체 주장, RTX Spark에서 150토큰 이상업체 주장이 나온다고 해요. SWE-Bench Pro v2, Terminal-Bench 2.1, SWE-Bench Verified에서 50B 미만 MoE 모델 중 가장 높다고도 하고요업체 주장. NVFP4 양자화 모델 점수는 16비트 모델과 0.7점 안쪽 차이라고 해요업체 주장. 코드를 외부로 보내기 어려운 팀이라면 로컬 코딩 에이전트 후보로 시험해 볼 만해요. 회사는 이 모델을 자체 자동 연구 시스템(Eureka Machine)으로 상당 부분 만들었다고 밝혔어요.

Agent Skills는 SKILL.md 파일과 필요한 스크립트·참고 자료를 한 폴더에 담아 에이전트에게 특정 업무를 가르치는 표준이에요. Anthropic이 2025년 12월 공개한 이 표준을 MCP가 있는 Linux Foundation 산하 Agentic AI Foundation(AAIF)에 넘겼어요. 이름과 로고, GitHub 조직, agentskills.io 도메인까지 넘어가고 Anthropic, Google, OpenAI 등의 엔지니어가 개인 자격으로 관리해요. 리드 메인테이너는 David Soria Parra와 Mahesh Murag예요.

Anthropic은 ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot, VS Code를 포함한 70개 넘는 에이전트 플랫폼이 이 표준을 붙였고 스킬 100만 개가 공개돼 약 2.8억 번 설치됐다고 밝혔어요업체 주장. 한 회사 표준이 중립 재단으로 가면서 사내 업무 절차를 스킬로 정리해 두면 여러 에이전트에서 같이 쓸 수 있다는 기대가 더 커졌어요. 앞으로 버전별 릴리스, 정식 제안 절차, 스킬 작성·설치 보안 가이드가 나올 예정이라 스킬을 배포하는 팀은 규격 변화를 따라가야 해요.

1Password for Agents는 개인 AI 에이전트가 로그인해야 할 때 비밀번호를 에이전트에게 주지 않고 1Password가 직접 입력해 주는 기능이에요. 에이전트는 고유한 디지털 키로 자신을 증명하고 사용자는 어떤 계정이 왜 필요한지 보고 자기 기기에서 승인해요. 그다음 1Password가 로그인 폼에 값을 채우고 에이전트는 비밀번호를 보지 않은 채 일을 이어 가요. Meta Muse, Claude Duet, ChatGPT Work와 dots, Grok Bot, Town이 첫 연동 대상이에요.

에이전트에게 비밀번호를 붙여 넣으면 그 값이 대화 기록이나 메모리에 남을 수 있어요. 이 방식은 승인을 요청 단위로 받고 자격 증명을 모델 밖에 둬서 그 위험을 줄여요. Browserbase, Browser Use, Perplexity, Ramp 등도 연동 파트너로 이름을 올렸어요. 브라우저 에이전트를 만드는 팀이라면 로그인 처리를 직접 짜기 전에 이 연동부터 확인해 볼 만해요.