Newshot 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 Google AI Studio 中的 Gemini API 使用。
Decisions API 为你提供专门构建的原语，用于工具选择、策略检查、模型路由和上下文分级等有界选择。你可以跨文本、图像、音频、视频和 PDF（最多 256K tokens）传入一个多模态输入，以及最多 1,000 个独立问题。Gemini Decision 1 不会逐 token 生成答案文本，而是在单次前向传播中对候选选项进行评分，返回概率和置信度分数，端到端延迟为 150-250 ms，价格为每 1M 输入 tokens $0.10，且输出 tokens 不计费。
强劲的性能与校准
在涵盖 agent 路由、推理、排序和多模态理解的基准上，Gemini Decision 1 在整个套件中领先，并具有最低的校准误差。
Gemini Decision 1 在不进行逐 token 解码的情况下对选项评分，在多模态输入和最多 16K tokens 的上下文中，模型计算的中位延迟保持在 50-100 ms（端到端 150-250 ms），并且从每个请求 1 个问题到 100 个问题几乎保持平稳。由于输出 tokens 不计费，在共享基准套件上，使用 Decisions API 的 Gemini Decision 1 比使用 Interactions API 的 Gemini 3.5 Flash-Lite 便宜近 5 倍。
一次前向传播中跨三种决策类型的原生多模态评估
Gemini Decision 1 构建于 Gemini 的原生多模态架构之上，可以在单次前向传播中直接处理文本、图像、音频、视频和 PDF。你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 理赔单与损坏照片配对，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。
你可以在单个请求中针对该共享输入评估多个问题，混合 yes/no 检查、多项选择和评分量表分数。每个答案都包含置信度分数（从 0 到 1），以便你的代码将模糊情况路由到回退方案或人工审核员：
- noul（Yes/No）：估计 yes/no 条件成立的概率，可选提供 true 和 false 描述标准。
- choice（Multiple Choice）：从 2 到 255 个选项中选择，返回获胜者以及每个候选的归一化概率。
- score（Ordered Rubric）：按照有序评分量表（从 0 开始）对输入评分，返回连续的加权分数和每个级别的概率。
输入字段使用与 Interactions API 相同的 Content block 格式。以下是如何在单个请求中，将休息室台面的照片连同文本备注，对照全部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.",
],
},
},
)
团队如何基于 Decisions API 构建应用
Google 内部的多个团队已将 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 使用 Decisions API 作为实时路由器，将传入查询即时导向最适合该请求的模型层级与思考级别。Decisions API 可在毫秒级完成意图分类，使日常查询的延迟最多降低 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 全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做出的编辑。当流程感觉合适时，一键即可将屏幕移交至完整的 Stitch 体验，进行更深入的设计打磨。
- CC 中的表情选择：来自 Google Labs 的 CC 使用 Decisions API 从 200 多个选项的调色板中在几分之一秒内选出合适的表情回应，使回应即时出现且不增加延迟。
- Search 中 MCP 工具的安全层：Google Search 使用 Decision API 在延迟范围内高效检测对抗性行为与内容，以对抗对抗性评估。
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 1M 输入 token 0.10 美元，输出 token 0 美元，并提供可在 Google AI Studio 中用于原型开发的 API 免费层级。无论评估多少个问题，共享输入每次请求仅计费一次（每个问题仅增加其自身的指令与条件 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写与 OCR 费用。
你可以立即开始构建：在 Google AI Studio 中获取 API key，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 指南操作。
生态集成正在 OpenRouter、LangChain、Vercel、LiteLLM、Pydantic AI、Pipecat、LiveKit 和 OpenCode 上陆续推出，并与 google-genai SDK 一同提供，对 Google Cloud 中 Gemini 的支持也即将到来。
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