Google DeepMind 发布 Gemini Decisions API 与 Gemini Decision 1 模型

2026年11月11日

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隆重推出 Gemini Decisions API，由我们全新的 Gemini Decision 1 模型驱动。可在文本、图像、音频、视频和 PDF 上快速单次评估多达 1,000 个是/否、选择和评分标准打分问题。

Min Choi

Google DeepMind 产品经理

Felix Yu

Google DeepMind 首席科学家

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此内容由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段

今天，我们推出 Gemini Decisions API，这是一个用于快速封闭集决策的新端点，由我们全新的 Gemini Decision 1 模型（gemini-decision-1）驱动，可通过 Gemini API 在 Google AI Studio 中使用。

Decisions API 为您提供专为有界选择构建的原语，例如工具选择、策略检查、模型路由和上下文评分。您可以传入一个跨文本、图像、音频、视频和 PDF 的多模态输入（最多 256K token），以及多达 1,000 个独立问题。Gemini Decision 1 不会逐 token 生成答案文本，而是在单次前向传递中对候选选项进行评分，以 150-250 毫秒的端到端延迟返回概率和置信度分数，价格为每 100 万输入 token 0.10 美元，且不收取任何输出 token 费用。

强劲的性能与校准

在涵盖智能体路由、推理、排序和多模态理解的基准测试中，Gemini Decision 1 在整个套件中领先，并具有最低的校准误差。

Gemini Decision 1 无需逐 token 解码即可对选项进行评分，在多模态输入和最多 16K token 的上下文中，模型计算的中位延迟保持在 50-100 毫秒（端到端 150-250 毫秒），并且从每次请求 1 个问题到 100 个问题几乎保持平稳。由于不收取任何输出 token 费用，在共享基准套件中，使用 Decisions API 的 Gemini Decision 1 比使用 Interactions API 的 Gemini 3.5 Flash-Lite 便宜近 5 倍。

一次传递即可跨三种决策类型进行原生多模态评估

Gemini Decision 1 基于 Gemini 的原生多模态架构构建，可在单次前向传递中直接处理文本、图像、音频、视频和 PDF。您可以在一个共享输入中组合多种模态，例如将通话录音与账户元数据配对，或将扫描的 PDF 索赔与损坏照片配对，并调整图像和视频输入的分辨率以控制视觉细节和 token 成本。

您可以在单个请求中针对该共享输入评估多个问题，混合是/否检查、多项选择和评分标准分数。每个答案都包含置信度分数（从 0 到 1），以便您的代码可以将模糊情况路由到回退方案或人工审核员：

• noul（是/否）：估计是/否条件成立的概率，并可选择提供真和假的描述标准。
• choice（多项选择）：从 2 到 255 个选项中进行选择，返回获胜者以及每个候选者的归一化概率。
• score（有序评分标准）：按照有序评分标准（从 0 开始）对输入进行评分，返回连续的加权分数和每个级别的概率。

input 字段使用与 Interactions API 相同的 Content 块格式。以下是如何在单个请求中，将休息室台面的照片与文本备注一起，对照所有三种问题类型进行检查：

from google import genai

client = genai.Client(http_options={"api_version": "v1beta"})

result = client.decisions.create(
    model="gemini-decision-1",
    input=[{
            "type": "image",
            "uri": "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/images/spill.jpg",
            "mime_type": "image/jpeg",
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "Breakroom counter check before the 9 AM client meeting.",
        },
    ],
    questions={
        "has_spill": {
            "type": "noul",
            "instructions": "Is there an uncleaned liquid spill on the counter?",
        },
        "next_action": {
            "type": "choice",
            "instructions": "Which cleanup action fits the scene?",
            "criteria": {
                "wipe_with_cloth": "Small counter spill with a cloth or towel already nearby.",
                "dispatch_janitorial": "Large floor hazard, broken glass, or active leak.",
                "ready_for_meeting": "Counter is clean and ready.",
            },
        },
        "severity": {
            "type": "score",
            "instructions": "Rate the severity of the counter mess.",
            "criteria": [
                "Clean and ready.",
                "Minor localized spill.",
                "Major spill or safety hazard.",
            ],
        },
    },
)

团队如何利用 Decisions API 进行构建

Google 各团队已经在将 Decisions API 用作低延迟控制平面，只需定义选项即可交付功能，而无需训练自定义分类器或等待生成式调用：

• Gemini Notebook 中的动态模型路由： Gemini Notebook 将 Decisions API 用作实时路由器，将传入查询即时导向最适合每个请求的模型层级和思考级别。Decisions API 可在毫秒级内对意图进行分类，使日常查询的延迟降低最多 40%，同时将深度推理模型保留给复杂任务。
• Stitch 中的快速设计迭代： Stitch 中新的快速画布实验使用 Decisions API 在数秒内生成产品流程的可交互线框图，并几乎即时应用通过语音或点按所做的编辑。当流程感觉合适时，一键即可将屏幕移交至完整的 Stitch 体验，以进行更深入的设计打磨。
• CC 中的表情符号选择： Google Labs 的 CC 使用 Decisions API 在不到一秒内从 200 多个选项的调色板中挑选合适的表情回应，因此回应会即时出现，不会增加延迟。
• 搜索中 MCP 工具的安全层：Google 搜索使用 Decision API 在延迟范围内高效检测对抗性行为和内容，以应对对抗性评估。

Stitch Rapid 使用 Decisions API 在数秒内设计完整的产品流程（1 倍速）。

立即开始构建

Gemini Decision 1 的定价为每 100 万输入 token 0.10 美元，输出 token 免费，并提供 API 免费层级，你可以在 Google AI Studio 中用于原型开发。无论你评估多少个问题，共享的 input 每次请求只计费一次（每个问题仅增加其自身的指令和条件 token）。没有输出 token 费用、可变的思考 token 账单，也没有单独的音频转录和 OCR 费用。

你今天就可以开始构建：在 Google AI Studio 中获取 API 密钥，试用我们的 Doorstep Parcels、Speed Sketch 和 Find the Zoo Keeper 演示应用，并按照 Decisions API 文档中的 Python、JavaScript 和 REST 指南进行操作。

生态系统集成正在陆续推出，涵盖 OpenRouter、LangChain、Vercel、LiteLLM、Pydantic AI、Pipecat、LiveKit 和 OpenCode，并与 google-genai SDK 一同提供，Google Cloud 中的 Gemini 支持即将推出。

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