Google 发布 Gemini Decisions API 与 Decision 1 模型

Google 发布了 Gemini Decision 1，这是一个决策模型 API，支持是/否、选择和评分标准打分类问题，与 Jev 和 OpenAI 一同进入决策模型类别。其定价为每百万输入 token 10 美分，输出免费；与 Jev 仅支持纯文本输入不同，它接受文本、图像、音频、视频和 PDF。在一段机器人视频的测试中，Gemini 返回的概率如 robot 为 0.9234、dragon 为 0.0498，而非 Jev 和 OpenAI 返回的 1.0 或 0.0。

Google 发布了 Gemini Decisions API，由名为 Gemini Decision 1（gemini-decision-1）的新模型驱动。该模型不生成文本，而是针对一个共享输入对最多 1,000 个带类型的问题进行打分，并返回校准后的概率。它在单次预填充中读取文本、图像、音频、视频和 PDF，支持是/否、选择和评分三种问题类型，定价为每 100 万输入 token 0.10 美元，输出 token 不计费。Google 报告称其上下文长度为 262,144 token，端到端延迟为 150-250 毫秒，top-1 ECE 为 0.0250，约为 TypeSafe Jev 1.14 的一半，但在 When2Call 基准上落后于 Jev（79.9% 对 82.0%），且每 token 成本更高（0.10 美元对 0.042 美元）。

Google DeepMind 推出了 Gemini Decisions API，专为封闭式决策而构建，例如是/否问题、多项选择和基于量表的评分，其底层的 Gemini Decision 1 模型可在单次处理中跨文本、图像、音频、视频和 PDF 处理多达 1,000 个独立问题。它以 150 至 250 毫秒的速度返回带有置信度值的概率，每百万输入 token 收费 0.10 美元，且不收取输出 token 费用，Google 称这比 Gemini 3.5 Flash-Lite 便宜约五倍。该 API 现已通过 Google AI Studio 提供，OpenRouter、LangChain 和 Vercel 的集成正在陆续推出，Google 表示其内部已将其用于 Gemini Notebook 中的模型路由、Stitch 中的设计原型制作以及 Google 搜索中的安全检查。

Google 推出了 Gemini Decisions API，由新的 Gemini Decision 1 模型（gemini-decision-1）驱动，可通过 Google AI Studio 中的 Gemini API 使用。单次多模态输入最多 256K token，可在一次前向传递中对照最多 1,000 个是/否、多项选择和评分标准打分问题进行检查，返回概率和置信度分数，端到端延迟为 150-250 毫秒，每 100 万输入 token 收费 0.10 美元，不收取输出 token 费用。Google 表示，该模型在其基准测试套件中领先，校准误差最低，并且比使用 Interactions API 的 Gemini 3.5 Flash-Lite 便宜近 5 倍；内部用途包括 Gemini Notebook 中的模型路由、Stitch 中的线框图生成，以及 Search 中 MCP 工具的对抗性内容检查。