Googleは2026年11月11日、Gemini Decisions APIを発表しました。中核はGemini Decision 1（gemini-decision-1）という新しいモデルです。これは文章を書きません。最大1000問のクローズドな質問を一度に渡すと、1回の順伝播ですべて判定し、各設問の確率と信頼度だけを返します。エンドツーエンドで150〜250ミリ秒です。
一度に何を判定できるのか
3種類の設問があります。はい・いいえ、選択式、基準による採点です。1回のリクエストには、テキスト、画像、音声、動画、PDFからなるマルチモーダル入力が1件（最大約26.2万トークン）と、最大1000問の独立した質問が入ります。入力は1回だけ課金されるため、質問が多いほどお得です。
Googleの位置づけは明確に絞られています。ツール選択、ポリシーチェック、モデルルーティング、コンテンツの格付けです。Gemini Notebookはすでに、どのモデルのグレードや思考レベルに振り分けるかをリアルタイムで決めるために使っており、Search内部でもMCPツールの安全層として利用されています。価格は入力100万トークンあたり0.10ドルで、出力トークンは無料です。出力トークンを一切生成しないからです。入口はGoogle AI Studio内のGemini APIで、プロトタイプ検証用の無料枠があります。
実際の使い方
まず「何を判定するか」を決めてから設問を書きます。たとえばカスタマーサービスの会話なら、「返金に関係するか」「感情は怒っているか」「人間に回すべきか」の3問を一度に投げれば、チャットモデルに3回問い合わせるよりはるかに安く済みます。信頼度の低い回答を鵜呑みにせず、しきい値を設けて、それ以下は人間や大きなモデルに再確認させましょう。一括採点、一括ラベリング、一括ルーティングが最もお得な使い方です。一度に1、2問だけ聞くのは宝の持ち腐れです。
境界を先に知っておく
第一に、自由なテキストは生成しません。記事を書く、要約する、オープンな質問に答える用途には向きません。第二に、速度とベンチマークの数値はGoogleの自己申告です。150〜250ミリ秒は16Kトークン以内、1リクエストあたり1〜100問の場合の数値で、より大きな入力や1000問の場合の遅延は公表されておらず、公開時点で独立した再現実験もありません。第三に、現在はGemini Developer APIのv1beta経由のみで、コンテキストキャッシュやBatch APIにはまだ対応していません。OpenAIにも同様の製品があります。比較についてはOpenAI Decisions APIが正式公開：小さな判断が10倍速く、入力トークンのみの課金、Googleの発表の詳細についてはGemini Decisions API登場：1000問を一度に判定、150ミリ秒で結果をご覧ください。
