谷歌推出 Gemini Decision 1：只做选择题，不写一句话

事件经过

谷歌 DeepMind 产品经理 Min Choi 与首席科学家 Felix Yu 11 月 11 日在官方博客宣布推出 Gemini Decisions API，由新模型 Gemini Decision 1（gemini-decision-1）驱动，即日起通过 Gemini API 与 Google AI Studio 提供，谷歌云端 Gemini 支持列为即将推出。

模型不对问题逐字生成答案，而是在一次前向计算中给每个候选项打分，返回概率与 0 到 1 的置信度。三种题型为是非、多选（2 至 255 个选项）与评分（从 0 起的有序量表，最多 255 级）。一份共享输入上限 262144 token，可混合文本、图像、音频、视频与 PDF；每道题只能看到共享输入、看不到其他题，依赖型判断需由应用逻辑分两次请求完成。

谷歌称中位模型计算延迟 50 至 100 毫秒，端到端 150 至 250 毫秒，输入最长 16K token 时延迟基本不变，1 道题与 100 道题耗时接近。定价为每百万输入 token 0.10 美元，输出 token 不收费，共享输入按请求计费一次；谷歌称同一基准套件下比 Gemini 3.5 Flash-Lite 搭配 Interactions API 便宜近 5 倍。AI Studio 免费层限每分钟 200 次请求、每天 1 万次。

谷歌称已在内部使用该接口：Gemini Notebook 用其实时路由查询到不同模型层级与思考深度，日常查询延迟最多降低 40%；Stitch 的快速画布实验用它在数秒内生成可交互产品流程线框；Google Labs 的 CC 用它从 200 多个表情中挑选反应；Search 用它做 MCP 工具的安全层，检测对抗行为与内容。生态集成正在接入 OpenRouter、LangChain、Vercel、LiteLLM、Pydantic AI、Pipecat、LiveKit 与 OpenCode。

各方表态

谷歌在博客中把接口定位为“为有界选择准备的专用原语”，面向工具选择、策略检查、模型路由与上下文评分等场景，称团队可以“只定义选项就上线功能”，而不必训练定制分类器或等待生成式调用返回文本后再解析。

关于性能与校准，谷歌称 Decision 1 在覆盖智能体路由、推理、排序与多模态理解的基准套件中领先全场，且校准误差最低。这些数字出自谷歌自家测试，截至发稿尚未有独立机构复现；Artificial Analysis 与 Hugging Face 各自维护的决策指数将是第一批第三方对照。

限制与边界同样写在发布材料里：首发仅限 Gemini 开发者 API v1beta，SDK 需 google-genai 3.2 或更高版本；问题指令只支持文本，不支持对话历史与工具调用块；上下文缓存、批量 API 与 Flex 或 Priority 推理暂不支持。文档建议开发者用自家流量的标注样本设定置信度阈值，对付款等高风险动作保留人工或二次检查。

竞争格局

决策模型品类在 9 月才出现：TypeSafe 9 月 15 日率先推出 Jev，进入早期访问，定价每百万输入 token 0.042 美元、输出免费；OpenAI 9 月 29 日在 DevDay 预览 Decisions API，基于 GPT-6 Luna，10 月 6 日进入公开测试版，10 月 22 日全面可用；微软 10 月 9 日推出 Microsoft-Decision-1，基于阿里 Qwen3.5-9B 后训练，定价同样为 0.042 美元。

一个月内，AWS、Cloudflare、Perplexity、Snowflake、Liquid AI 等十余家厂商与开源项目跟进同类产品，Hugging Face 托管决策指数（Decision Index），TypeSafe 把这一品类称为“系统一模型”。谷歌是两个月内第四家推出决策接口的大厂，也是最新一家。

对照价格：谷歌的 0.10 美元与 OpenAI 持平，高于 Jev 与微软的 0.042 美元。谷歌的差异在多模态：同一份共享输入可混合文本、图像、音频、视频与 PDF，而 OpenAI 的接口接受文本与图像，微软的只接受文本与 JSON。

校准方式也不相同：TypeSafe 称 Jev 用 RLCD 对真实结果校准置信度；谷歌称 Decision 1 校准误差最低，但该结论出自谷歌自家基准，尚未经第三方验证。OpenAI 的接口同样由通用模型在单次调用中给出概率。

关键事实

1. 模型：Gemini Decision 1，模型标识 gemini-decision-1；不生成自由文本，只回答有界问题
2. 题量：一次请求最多 1000 道独立问题，三种题型：是非、多选（2 至 255 个选项）、评分（最多 255 级）
3. 延迟：谷歌称中位模型计算延迟 50 至 100 毫秒，端到端 150 至 250 毫秒；1 道题与 100 道题耗时接近
4. 定价：每百万输入 token 0.10 美元，输出 token 免费；AI Studio 免费层限每分钟 200 次请求、每天 1 万次；谷歌称比 Gemini 3.5 Flash-Lite 搭配 Interactions API 便宜近 5 倍
5. 上下文：共享输入与全部问题合计上限 262144 token，支持文本、图像、音频、视频与 PDF
6. 内部落地：Gemini Notebook 路由（日常查询延迟最多降 40%）、Stitch 快速画布、CC 表情选择、Search MCP 工具安全层
7. 接入：即日起通过 Gemini API 与 Google AI Studio 提供（v1beta）；OpenRouter、LangChain、Vercel、LiteLLM 等集成正在接入；谷歌云端 Gemini 支持即将推出
8. 品类时间线：TypeSafe Jev 9 月 15 日；OpenAI Decisions API 9 月 29 日预览、10 月 22 日全面可用；Microsoft-Decision-1 10 月 9 日；谷歌 11 月 11 日