Google 推出 Gemini Decision 1　一次可判 1000 道选择题、0.25 秒出结果

Google 周二（11 月 11 日）推出 Gemini Decisions API 与新模型 Gemini Decision 1：新模型不逐字生成答案，而是对候选答案打分，一次请求可对最多 1000 道是非题、选择题或评分题作判断，全程端到端延迟仅 150 至 250 毫秒。

一次输入　可判 1000 题

每次请求可带一份多模态输入（文字、图片、音频、视频或 PDF，最多 25.6 万 tokens），再加最多 1000 道独立题目。模型以一次前向计算为每个候选选项打分，回传机率与 0 至 1 的置信度，程式可把不确定的个案转交人工或备用流程。题型分三种：是非判断、2 至 255 个选项的多选、按量表评分的连续分数，适用于工具选择、政策检查、模型分流、内容评级等需要快速作「选择题」的场景。

定价与效能

定价为每百万输入 tokens 0.10 美元，输出 tokens 免费；Google 称，在自家基准测试中，Decisions API 比 Gemini 3.5 Flash-Lite 搭配 Interactions API 便宜近 5 倍。模型计算中位延迟为 50 至 100 毫秒，输入长至 1.6 万 tokens、题目由 1 道增至 100 道时，延迟大致不变。API 现已透过 Gemini API 与 Google AI Studio 提供（v1beta 版，设有免费层），并已接入 OpenRouter、LangChain、Vercel 等生态；Google Cloud 支援稍后推出。

已在 Google 内部使用

Google 称，Gemini Notebook 已用 Decisions API 作即时模型分流，按查询即时选用合适的模型层级与思考深度，日常查询延迟最多降低 40%；设计工具 Stitch、Google Labs 的 CC 表情挑选、Google 搜索的 MCP 工具安全层亦已采用。OpenAI 9 月已推出同类 Decisions API，微软随后亦推出同类产品，这场「只做选择题」的模型竞赛正在升温。来源：Google 官方博客、Unite.AI、OpenRouter。