Google ra mắt API Gemini Decisions và mô hình Decision 1

Google đã phát hành Gemini Decision 1, một API mô hình quyết định hỗ trợ các câu hỏi có/không, lựa chọn và chấm điểm theo tiêu chí, gia nhập nhóm mô hình quyết định cùng với Jev và OpenAI. Giá là 10 xu cho mỗi triệu token đầu vào với đầu ra miễn phí, và khác với đầu vào chỉ văn bản của Jev, nó chấp nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF. Trong một thử nghiệm trên video robot, Gemini trả về các xác suất như 0.9234 cho robot và 0.0498 cho rồng thay vì 1.0 hoặc 0.0 như Jev và OpenAI trả về.

Google đã ra mắt API Gemini Decisions, được vận hành bởi một mô hình mới có tên Gemini Decision 1 (gemini-decision-1), mô hình này không sinh văn bản mà chấm điểm tối đa 1.000 câu hỏi có kiểu dữ liệu xác định dựa trên một đầu vào chung và trả về xác suất đã hiệu chỉnh. Nó đọc văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF trong một lượt prefill duy nhất, hỗ trợ các loại câu hỏi có/không, lựa chọn và điểm số, và có giá 0,10 USD/1 triệu token đầu vào với không tính phí token đầu ra. Google báo cáo ngữ cảnh 262.144 token, độ trễ end-to-end 150-250 ms và ECE top-1 là 0,0250, khoảng một nửa so với TypeSafe Jev 1.14, mặc dù nó kém Jev trên benchmark When2Call (79,9% so với 82,0%) và tốn nhiều chi phí hơn trên mỗi token (0,10 USD so với 0,042 USD).

Google DeepMind đã giới thiệu API Gemini Decisions, được xây dựng cho các quyết định đóng như câu hỏi có/không, trắc nghiệm và đánh giá theo thang điểm, với mô hình nền tảng Gemini Decision 1 xử lý tới 1.000 câu hỏi độc lập trong một lần chạy trên văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF. Nó trả về xác suất kèm giá trị độ tin cậy trong 150 đến 250 mili giây và có giá 0,10 USD trên một triệu token đầu vào, không tính phí token đầu ra, mà Google cho biết rẻ hơn khoảng năm lần so với Gemini 3.5 Flash-Lite. API hiện đã có sẵn thông qua Google AI Studio, với các tích hợp cho OpenRouter, LangChain và Vercel đang được triển khai, và Google cho biết họ đã sử dụng nó nội bộ cho định tuyến mô hình trong Gemini Notebook, tạo mẫu thiết kế trong Stitch và kiểm tra an toàn trong Google Search.

Google đã giới thiệu API Gemini Decisions, được hỗ trợ bởi mô hình Gemini Decision 1 mới (gemini-decision-1) và có sẵn thông qua API Gemini trong Google AI Studio. Một đầu vào đa phương thức duy nhất lên tới 256K token có thể được kiểm tra với tối đa 1.000 câu hỏi có/không, trắc nghiệm và chấm điểm theo tiêu chí trong một lượt truyền xuôi, trả về xác suất và điểm tin cậy với độ trễ đầu-cuối 150-250 ms với giá 0,10 USD trên 1 triệu token đầu vào và không tính phí token đầu ra. Google cho biết mô hình này dẫn đầu bộ tiêu chuẩn đánh giá của họ với sai số hiệu chuẩn thấp nhất và rẻ hơn gần 5 lần so với Gemini 3.5 Flash-Lite với API Interactions; các ứng dụng nội bộ bao gồm định tuyến mô hình trong Gemini Notebook, tạo wireframe trong Stitch và kiểm tra nội dung đối kháng cho các công cụ MCP trong Search.