谷歌推出了 Gemini Decisions API，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 至 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 至 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 Interactions API 的 Gemini 3.5 Flash-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 Decisions API，由其 GPT-6 Luna 模型驱动。该公司表示，该服务的决策速度比其 Responses API 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 token 0.10 美元起。

Decisions API 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 Gemini Notebook 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。

Decisions API 现已通过 Google AI Studio 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。