原题：Google joins the decision-model wave with Gemini Decision 1, scoring 1,000 questions in a single pass
Google 发布 Gemini Decisions API，由新模型 Gemini Decision 1 驱动。该模型不生成文本，而是针对一个共享输入对最多 1000 个结构化问题打分，返回校准后的概率，面向 Agent 内部的判断调用：路由、策略检查、工具选择和评分。上下文 262,144 tokens，仅通过 Google 托管 API 提供，无开放权重。定价为每 100 万输入 token 0.10 美元，输出 token 不计费。Google 自报数据：在 9 项准确率基准中领先 7 项，校准误差最低；JevBench 公开集 92.2%，Amazon ESCI 的 Macro-F1 为 58.7%，是它最低的一项；When2Call 为 79.9%，低于 Jev 1.14 的 82.0%。端到端延迟 150-250 ms。
推荐理由做 Agent 路由和工具选择可直接按返回概率分支，输出 token 不计费，成本只算输入。
Google Deepmind 正在推出 Gemini Decisions API，这是一个为快速、封闭式决策（如是/否问题、多项选择和基于量表的评分）而构建的接口。底层模型，Gemini Decision 1，可在单次处理中跨文本、图像、音频、视频和 PDF 处理多达 1,000 个独立问题。它直接对选项评分，并在 150 到 250 毫秒内返回带有置信度值的概率。Google 表示，它已在内部将该 API 用于 Gemini Notebook 中的动态模型路由、Stitch中的设计原型制作，以及 Google 搜索中的安全检查。
该 API 的价格为每百万输入 token 0.10 美元，不收取输出 token 费用，据 Google 称比 Gemini 3.5 Flash-Lite 便宜约五倍。它现已通过Google AI Studio提供，并正在陆续推出对 OpenRouter、LangChain、Vercel 及其他平台的集成。
最近几周，类似的模型不断涌现。在初创公司 Jev推出其版本之后，OpenAI、Cloudflare和Microsoft迅速跟进，推出了类似的产品。
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阅读原文 ↗ https://the-decoder.com/google-joins-the-decision-model-wave-with-gemini-decision-1-scoring-1000-questions-in-a-single-passThe Decoder · 11/12 04:12 · 已取全文
MarkTechPost · 11/12 05:21 · 已取全文
Simon Willison · 11/12 06:03 · 已取全文
标题与摘要由 AI（deepseek-chat）改写，可能有误，以原文为准。