Googleは2026年11月11日、新モデルGemini Decision 1(gemini-decision-1)を基盤とするGemini Decisions APIをGoogle AI StudioのGemini APIで公開しました。テキスト・画像・音声・動画・PDFの入力(最大256K tokens)に対し、最大1,000件の質問を1回のリクエストで評価し、エンドツーエンド150-250 msで確率と信頼度スコアを返します。
GeminiはGoogle DeepMindが開発するAIモデルのファミリーで、マルチモーダル理解に対応します。
何が新しいか
Decisions APIは、候補が限定された判断(closed-set decisions)専用のエンドポイントです。Gemini Decision 1は回答テキストをトークンごとに生成せず、候補を単一のforward passでスコアリングします。対象はツール選択、ポリシーチェック、モデルルーティング、コンテキスト評価などで、各回答に0〜1の信頼度スコアが付くため、曖昧なケースをフォールバックや人手レビューに回せます。
質問タイプは3種類で、1リクエスト内で混在できます。
| タイプ | 内容 |
|---|---|
noul |
yes/no条件が成り立つ確率を推定。trueとfalseの説明基準を任意で指定可能 |
choice |
2〜255個の候補から選択し、勝者と全候補の正規化確率を返す |
score |
0から始まる順序付きルーブリックで採点し、連続的な重み付きスコアとレベルごとの確率を返す |
性能と料金
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 推論レイテンシ(中央値、モデル計算) | 50-100 ms |
| エンドツーエンドレイテンシ | 150-250 ms |
| 入力料金 | $0.10 / 1M input tokens |
| 出力トークン料金 | $0 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite(Interactions API)比の料金 | 約5分の1(共通ベンチマークスイート) |
レイテンシはマルチモーダル入力・最大16K tokensのコンテキストでの測定で、1リクエストあたり1〜100問の範囲でほぼ一定です。Googleによると、エージェントルーティング、推論、ランキング、マルチモーダル理解のベンチマークでGemini Decision 1は最も低いキャリブレーション誤差を示しました。
共有入力は質問数にかかわらずリクエストごとに1回だけ課金され、各質問は自身の指示と基準のトークン分のみ加算されます。出力トークン、可変の思考トークン、音声文字起こし、OCRの追加課金はありません。
試し方
- Google AI StudioでAPIキーを取得します。プロトタイピング向けに無料利用枠があります。
- Python、JavaScript、RESTのガイドがDecisions APIドキュメントにあります。
- Pythonでは
google-genaiSDKでgenai.Client(http_options={"api_version": "v1beta"})を作成し、client.decisions.createにmodel="gemini-decision-1"、input、questionsを渡します。 inputはInteractions APIと同じContent block形式で、text・image・audio・video・PDFを組み合わせられます。画像・動画は解像度を調整して視覚的詳細度とトークンコストを制御できます。- デモアプリとしてDoorstep Parcels、Speed Sketch、Find the Zoo Keeperが用意されています。
利用例と統合
Google社内では、Gemini Notebookのモデルルーティング(日常的なクエリでレイテンシを最大40%削減)、Stitchのデザイン操作、Google LabsのCCでの200超の選択肢からの絵文字選択、Google SearchのMCPツール向け安全性レイヤーに使われています。
OpenRouter、LangChain、Vercel、LiteLLM、Pydantic AI、Pipecat、LiveKit、OpenCodeとの統合が展開中で、Gemini in Google Cloudへの対応も近日予定です。
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