Google 推出 Gemini Decisions API 與 Decision 1 模型

Google 發布了 Gemini Decision 1，這是一個決策模型 API，支援是/否、選擇題與評分規準評分問題，加入 Jev 與 OpenAI 的行列，進入決策模型類別。其定價為每百萬輸入 token 10 美分，輸出免費，且不同於 Jev 僅支援純文字輸入，它接受文字、圖像、音訊、影片與 PDF。在對一段機器人影片的測試中，Gemini 回傳了機器人 0.9234、龍 0.0498 等機率，而非 Jev 與 OpenAI 回傳的 1.0 或 0.0。

Google 推出 Gemini Decisions API，由名為 Gemini Decision 1（gemini-decision-1）的新模型驅動，該模型不生成文字，而是針對單一共享輸入對最多 1,000 道具型別的題目進行評分，並回傳經校準的機率。它在單次 prefill 中讀取文字、圖像、音訊、影片與 PDF，支援是/否、選擇與評分題型，定價為每 100 萬個輸入 token 0.10 美元，輸出 token 不計費。Google 表示其上下文長度為 262,144 個 token、端到端延遲 150-250 毫秒、top-1 ECE 為 0.0250，約為 TypeSafe Jev 1.14 的一半，不過在 When2Call 基準測試上落後 Jev（79.9% 對 82.0%），且每 token 成本更高（0.10 美元對 0.042 美元）。

Google DeepMind 推出 Gemini Decisions API，專為封閉式決策設計，例如是/否問題、多選題與量表評分，其底層 Gemini Decision 1 模型可在單次處理中處理多達 1,000 個獨立問題，涵蓋文字、圖像、音訊、影片與 PDF。它會在 150 至 250 毫秒內回傳附有信賴值的機率，每百萬輸入 token 收費 0.10 美元，且不收取輸出 token 費用，Google 稱這比 Gemini 3.5 Flash-Lite 便宜約五倍。該 API 現已可透過 Google AI Studio 使用，與 OpenRouter、LangChain 和 Vercel 的整合也正在陸續推出，Google 表示其內部已將其用於 Gemini Notebook 的模型路由、Stitch 的設計原型製作，以及 Google 搜尋的安全檢查。

Google 推出 Gemini Decisions API，由全新的 Gemini Decision 1 模型（gemini-decision-1）驅動，並可透過 Google AI Studio 中的 Gemini API 使用。單次多模態輸入最高可達 256K token，能在一次前向傳遞中對最多 1,000 道是非題、選擇題與評分規準評分題進行檢查，回傳機率與信心分數，端到端延遲為 150-250 毫秒，每 1M 輸入 token 收費 $0.10，且不收取輸出 token 費用。Google 表示，該模型在其基準測試套件中領先，校準誤差最低，且搭配 Interactions API 時比 Gemini 3.5 Flash-Lite 便宜近 5 倍；內部用途包括 Gemini Notebook 中的模型路由、Stitch 中的線框圖生成，以及 Search 中針對 MCP 工具的對抗性內容檢查。