Gemini Decision 1

Google 在 Gemini API 中上线 Decisions API 与配套模型 Gemini Decision 1，不做文本生成，只对输入返回是非、单选、打分三类结构化判断及校准置信度，单次请求最多挂 1000 个问题。输入每百万 Token 0.1 美元、输出不计费，1.6 万 Token 以内端到端延迟 150 到 250 毫秒，官方称比 Gemini 3.5 Flash-Lite 生成答案便宜近 5 倍。它把路由、审核、分级等高频判断从“生成再解析”改为直接出概率，置信度可作自动执行门槛。

谷歌推出 Gemini Decision 1，正式进入决策模型赛道，与 Jev、OpenAI 形成三足鼎立。该模型 API 支持是/否、多选与评分三类问题，且是三者中唯一覆盖文本、图像、音频、视频与 PDF 的全模态方案。定价为每百万输入 token 10 美分、输出免费，与 GPT-6 Luna 持平，但仍高于 Jev 的 4.2 美分。

Google DeepMind 推出 Gemini Decisions API 及底层模型 Gemini Decision 1，专为是/否、多选、量表评分等封闭式决策设计，单次可并行处理最多 1000 个跨文本、图像、音频、视频与 PDF 的独立问题，并在 150-250 毫秒内返回带置信度的概率。谷歌称该 API 已内部用于 Gemini Notebook 的动态模型路由、Stitch 的设计原型与搜索安全审核，标志着决策模型这一新品类正被主流厂商正式纳入产品线。

谷歌推出 Gemini Decisions API，由新模型 Gemini Decision 1 驱动，可在单次推理中并行评估最多 1000 个是/否、多选与评分标准类问题，覆盖文本、图像、音频、视频与 PDF。该接口面向查询路由、内容分级与策略合规校验等场景，主打低成本与低延迟，现已在 Google AI Studio 开放 API Key 申请。

谷歌推出首个专用决策模型 Gemini Decision 1，支持文本、图像、音频、视频与 PDF 多模态输入，可回答是非题、最多 255 项的选择题及打分题，每项输出均附带概率。该模型拥有 262K 上下文，定价为输入每百万 token 0.10 美元、输出免费，并在发布首日即上线 OpenRouter。

谷歌 DeepMind 推出首个决策模型 Gemini Decision 1，在 Artificial Analysis 决策指数 v2.1 上得分 66，与 Elephant 9B、Jev 1.14 持平，但落后领先者 Drex Max v1.1 与 GLiDE v1.2 达 7 分。该模型在知识与推理基准上领先，但每百万任务成本约 345 美元，是 Drex Max v1.1 的三倍多，且在分类与抽取基准 AA-Paperclip 上明显落后。

谷歌推出 Gemini Decisions API，由新模型 gemini-decision-1 驱动，可在单次调用中对文本、图像、音频、视频和 PDF 一次性完成最多 1000 个是/否、多选与评分式判定，并输出置信度分数。该接口面向查询路由、内容分级与策略合规校验等场景，主打低成本与低延迟，现已在 Google AI Studio 开放，后续将接入 Google Cloud 上的 Gemini。