Gemini Decisions API は閉じた選択肢の判定専用。モデル ID は gemini-decision-1。テキスト、画像、音声、動画、PDF を共有入力にし、yes/no、多肢選択、ルーブリック採点を混ぜて最大 1,000 問まで一度に返す。候補はトークンを逐次生成せず、1 回のフォワードパスで確率と信頼度を出す。

エンドツーエンドの待ち時間は 150-250 ミリ秒。モデル計算の中央値は 50-100 ミリ秒で、16K トークンまでの入力では 1 問から 100 問までほぼ横ばい。共有入力は 256K トークンまで。入力は質問数にかかわらず 1 回だけ課金し、質問ごとの指示と基準だけが追加される。出力トークン、思考トークン、音声の文字起こし、OCR の別料金は無い。

第三者の横断指標はこの発表には無い。同じベンチ一式では、Interactions API の Gemini 3.5 Flash-Lite より約 5 倍安い。

判定の型：

  • noul は yes/no の確率。true と false の説明を付けられる。
  • choice は 2 から 255 個の候補から 1 つ選び、各候補の正規化確率も返す。
  • score は 0 始まりの順序付きルーブリックで、連続の加重スコアと段階ごとの確率を返す。

信頼度は 0 から 1。曖昧な結果はフォールバックや人の確認へ回せる。AI Studio の無償枠は試作向け。有料単価は入力 100 万トークンあたり 0.10 ドル、出力 0 ドル。

py
from google import genai

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

result = client.decisions.create(
    model="gemini-decision-1",
    input=[{"type": "text", "text": "..."}],
    questions={
        "ok": {"type": "noul", "instructions": "Is the counter clean?"},
    },
)

SDK は google-genai の v1beta。OpenRouter、LangChain、Vercel、LiteLLM、Pydantic AI、Pipecat、LiveKit、OpenCode へ順次入る。Gemini in Google Cloud はこれから。

#参考文献