2026年11月11日、グーグルは公式ブログでGemini Decisions APIを発表した。新モデルGemini Decision 1が動かす。文章を書くのでもチャットをするのでもない。やることは一つ、与えられた入力に対するクローズドな判定だ。1回のリクエストに最大1000問のYes/No問題、選択問題、採点問題を詰め込め、モデルは1回のフォワードパスですべて判定する。エンドツーエンドの遅延は150〜250ミリ秒。リアルタイムで判断が必要なプロダクトにとって、生成モデルがトークンを一つずつ吐き出すのを待つよりはるかに速い。
1回の入力で何が判定できるか
APIはテキスト、画像、音声、動画、PDFの混合入力を受け付け、1回あたり最大256Kトークン。3種類の問題を1回のリクエストに混ぜられる。Yes/No判定は「はい／いいえ」の確率を返し、選択問題は2〜255の選択肢に対応して勝者と各候補の正規化された確率を返す。採点問題は0から始まる順序付きルーブリックで連続スコアと各レベルの確率を返す。すべての回答に0〜1の信頼度が付き、コードは確信の持てないものを人間や代替フローに回せる。料金は入力100万トークンあたり0.10ドル、出力トークンは無料で、同じ入力に何問ぶら下げても課金は1回分だけ。グーグルが公表したベンチマークでは、Gemini Decision 1はエージェントのルーティング、推論、ランキング、マルチモーダル理解で首位に立ち、キャリブレーション誤差は最小。スイート全体ではGemini 3.5 Flash-LiteとInteractions APIの組み合わせより約5倍安い。
最初に使うのは誰か
グーグル社内ではすでに4つの導入例がある。Gemini Notebookはリアルタイムのルーティングに使い、問い合わせごとに適切なモデル層と推論レベルへ振り分け、日常的なクエリの遅延を最大40%削減。デザインツールStitchのラピッドキャンバスは数秒で操作可能なプロダクトフローのワイヤーフレームを生成する。Google LabsのCCは200以上の絵文字から瞬時に合うものを選ぶ。Google SearchはMCPツールの安全層として使い、敵対的な行動やコンテンツを検出する。向いている場面は具体的だ。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。境界もはっきりしている。オープンエンドのテキストは生成しないため、長い回答や創作、複雑な推論が必要なタスクは引き続き生成モデルに任せることになる。エコシステムの統合も進んでいる。OpenRouter、LangChain、Vercel、LiteLLM、Pydantic AI、Pipecat、LiveKit、OpenCodeがすでに対応し、Google Cloudでの対応は準備中だ。
APIはすでにGoogle AI Studioで試すことができ、無料枠もある。公式はDoorstep Parcels、Speed Sketch、Find the Zoo Keeperという3つのデモアプリも公開した。本当に注目すべきは、ベンチマークで示されたキャリブレーション性能が実際の業務データでも保たれるかどうかだ。信頼度が狂えば、ルーティングやモデレーションの現場での代償はすぐに大きくなる。
