2026年11月11日，谷歌在官方博客发布 Gemini Decisions API，由新模型 Gemini Decision 1 驱动。它不写文章、不聊天，专干一件事：对给定的输入做封闭式判断。一次请求里最多可以塞进 1000 道是非题、选择题或打分题，模型用一次前向传播全部判完，端到端延迟 150 到 250 毫秒。对需要实时做决定的产品，这比等生成式模型逐字吐答案快得多。
一次输入能判什么
接口接受文本、图像、音频、视频和 PDF 混合输入，单次最多 256K tokens。三类问题可混在一次请求里：是非判断返回"是/否"概率；选择题支持 2 到 255 个选项，返回胜出项和每个候选的归一化概率；打分题按 0 起的有序量表给连续分数和每档概率。每个答案都带 0 到 1 的置信度，代码可据此把拿不准的转给人工或备用流程。定价为每百万输入 tokens 0.10 美元、输出 tokens 免费，同一份输入挂多少问题只计一次费用。谷歌公布的基准显示，Gemini Decision 1 在智能体路由、推理、排序和多模态理解上领先，校准误差最低，整套跑下来比 Gemini 3.5 Flash-Lite 配 Interactions API 便宜近 5 倍。
谁会先用上它
谷歌内部已有四个落地场景：Gemini Notebook 用它实时路由，按问题把请求分给合适的模型档位和思考深度，日常查询延迟最多降 40%；设计工具 Stitch 的快速画布用它几秒生成可交互的产品流程线框图；Google Labs 的 CC 用它从 200 多个表情里瞬间挑出合适反应；Google Search 把它当作 MCP 工具的安全层，识别对抗行为和内容。适合的场景很具体：工具选择、策略检查、模型路由、上下文评分。边界也清楚：它不生成开放式文本，需要长答案、创意写作或复杂推理的任务仍得交给生成式模型。生态接入正在铺开：OpenRouter、LangChain、Vercel、LiteLLM、Pydantic AI、Pipecat、LiveKit、OpenCode 已在列，谷歌云支持还在筹备中。
接口已可在 Google AI Studio 试用，有免费层级，官方放了 Doorstep Parcels、Speed Sketch 和 Find the Zoo Keeper 三个演示应用。真正值得盯的，是它在真实业务数据上的校准表现能否保持基准水平——一旦置信度失真，路由和审核场景的代价会立刻放大。
