谷歌推出了GeminiDecisionsAPI，这是一个由其Gemini Decision1模型驱动的新端点，可帮助AI智能体做出快速的预设决策，而无需生成冗长的文本回复。
该接口允许开发人员针对包含文本、图像、音频、视频和PDF的共享多模态输入，评估多达1000个独立问题。Gemini Decision1不会逐token生成回复，而是在单次前向传递中对预设选项进行评分，返回概率和置信度分数，端到端延迟为150–250毫秒。
谷歌表示，该模型专为有界任务而构建，例如选择工具、检查策略合规性、将查询路由到正确的模型以及评估上下文。开发人员可以在一次API调用中提交“是或否”检查、最多包含255个选项的多选题，或基于预设评分标准的打分请求。
更快、更低成本的决策
据谷歌称，该API的中位模型计算时间为50–100毫秒，当每次请求处理1到100个问题时，性能几乎保持不变。
该模型支持高达256000个token的上下文窗口，并且可以同时处理多种类型的数据。这使得开发人员可以组合音频录制、图像和文档等输入，而无需依赖单独的处理系统。
谷歌还声称，在涵盖智能体路由、推理、排序和多模态理解的基准测试中，该模型的表现优于竞争对手系统，同时实现了最低的校准误差。
该公司表示，在其共享基准测试套件中，Gemini Decision1比使用InteractionsAPI的Gemini3.5Flash-Lite便宜近5倍。
此次发布正值专业AI决策工具竞争日益激烈之际。OpenAI在10月份推出了其DecisionsAPI，由其GPT-6Luna模型驱动。该公司表示，该服务的决策速度比其ResponsesAPI快10倍，并且每次请求最多支持400个问题。与谷歌的产品一样，它提供基于概率的检查、多选题选择和基于评分标准的打分，定价为每百万输入token0.10美元起。
DecisionsAPI每百万输入token收费0.10美元，不收取输出token费用。无论评估多少个问题，开发人员对共享输入数据只需支付一次费用，尽管每个问题都会增加指令和标准相关的token。
赋能真实世界的AI应用
谷歌已经在多个产品中部署了这项技术，证明了专用决策模型如何提高自动化系统的速度和效率。
在GeminiNotebook中，API将传入的查询路由到合适的模型层级和推理级别。据谷歌称，这种方法可以将日常查询的延迟降低多达40%，同时将更强大的推理模型保留给复杂任务。
该技术还为谷歌Stitch平台的快速设计实验提供支持，允许用户生成交互式产品线框图，并通过语音命令或触摸输入进行更改。
同时，谷歌的CC助手使用该API在几分之一秒内从200多个选项中挑选出表情符号反应。
谷歌搜索也在使用这项技术作为安全层，以检测涉及模型上下文协议（MCP）工具的对抗性行为。
除了这些应用之外，该API还可以帮助开发人员构建系统，自动选择合适的工具、评估传入信息并确定何时需要人工干预。
DecisionsAPI现已通过GoogleAIStudio提供，其中包括用于原型设计的免费层级。谷歌还正在推出与OpenRouter、LangChain、Vercel、LiteLLM和PydanticAI等开发者平台的集成。
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