Luna Decisions в n8n: как я встроил Decisions API от OpenAI в парсинг недвижимости

В проекте на n8n для мониторинга объявлений недвижимости автор долго откладывал реализацию сложных паттернов от коллеги — предохранитель на объём выдачи, счётчик пропусков и сессии Telethon. Но после выхода GPT-6 Luna Decisions с Decisions API у него появилась альтернатива: модель возвращает типизированные оценки (да/нет, категория), а приложение само решает, что делать — не «напиши отчёт», а готовый результат для проверки и сравнения с порогом.

Сейчас в схеме n8n изменения находит обычный код, а текстовая модель составляет отчёт. Если перейти на Decisions API, можно отправлять отдельные уведомления, не заставляя человека читать весь отчёт. Автор рассматривает, куда именно встроить API — в оценку объявления или в фильтрацию изменений — и с чем сравнивать результат.

Главный вопрос: не окажется ли, что для этой задачи достаточно нескольких условий в Code-ноде, без привлечения LLM? Автор ждёт мнения сообщества и готов к любому исходу — даже к тому, что Decisions API здесь избыточен.