この記事の3行まとめ
- Google、判断用AIモデル「Gemini Decision 1」を搭載した「Gemini Decisions API」をリリース
- 文章を生成せず、入力に対して「はい/いいえ」や複数の選択肢による回答を確率つきで返す
- 1回のリクエストで最大1,000問を評価。料金は入力100万トークンあたり0.10ドルで、出力は課金なし
Googleは2026年11月11日(現地時間)、意思決定・判断に特化した新たなAIモデル「Gemini Decision 1」(gemini-decision-1)と、それを搭載した「Gemini Decisions API」をリリースしたと発表しました。
料金は入力100万トークンあたり0.10ドルで、出力トークンには課金されません。
(画像はGoogle公式ブログより引用)
Gemini Decisions APIは、新モデル「Gemini Decision 1」を使用して、入力に対して「はい/いいえ」の2択や複数の選択肢から確率つきで回答を返すAPI。用途に合ったツールの選択や、ポリシーに沿っているか否かの確認、入力をどのモデルに回すかの振り分けなど、決まった選択肢の中から判断する処理に最適化しています。
文章を1トークンずつ生成するプロセスを省き、渡した質問を1回の処理でまとめて評価するため、出力トークンへの課金は発生しません。
マルチモーダルに対応し、1回のリクエストでテキスト・画像・音声・動画・PDFなどを組み合わせた入力に対し、最大1,000問の質問をまとめて評価できます。入力と質問を合わせた上限は256Kトークン(262,144トークン)です。
質問の形式は、「はい/いいえ」の2択で答える「noul」、2〜255個の選択肢から1つを選ぶ「choice」、「軽微」「重大」のように段階を並べた評価基準で採点する「score」の3種類。これらは1回のリクエストの中で織り交ぜながら使用できます。
各回答には、正しさの見込みを0〜1で示す「確率」が添えられるため、確率の低い回答だけを別の処理や人間の確認に回すといった分岐をコード側で組むこともできます。
(画像はGoogle公式ブログより引用)
Gemini Decision 1は文章を生成しないため、応答時間の中央値は、エンドツーエンドで150〜250ミリ秒です(入力と質問を合わせて16Kトークンまで)。この条件では、1回のリクエストの質問を1問から100問に増やしても、応答時間はほぼ変わりません。Googleが公式Xで公開した動画では、配達された荷物の写真100枚それぞれに16問を評価させ、4.5秒で判定しています。
So how do your questions turn into a decision?
Instead of asking a model to describe a photo, you give it a checklist of yes/no, multiple-choice, and rating questions so it knows what to check and what action to take.
Here, Gemini Decision 1 scans 100 delivery photos in 4.5… pic.twitter.com/vgOLncVdLr
— Google (@Google) November 11, 2026
1回の入力で複数の質問を評価させても、その入力の分はリクエストごとに1回だけ課金されます。
Googleが共通のベンチマーク群で比べた結果では、コストは「Gemini 3.5 Flash-Lite」をInteractions APIで運用する場合の5分の1近くに収まっています。較正誤差(※)は、比較で用いられた4つのモデルの中で最も小さい結果となりました。
※ 回答に付けられた確率と、実際の正答率のずれを表す値
(画像はGoogle公式ブログより引用)
Google社内ではすでに自社製品にて採用されており、「Gemini Notebook」ではユーザーの質問の意図を判別して適したモデルへ振り分け、日常的な質問への応答時間を最大40%短縮しているとのこと。
Google AI Studioでは、プロトタイピングに活用できる無料枠が用意されています。また、OpenRouterやLangChain、Vercelなどの外部ツールでも対応が順次進められており、Google Cloud上のGeminiでも近日中に使えるようになる予定です。
詳細は、Google公式ブログや公式ドキュメントをご確認ください。
「Gemini Decisions API: Fast, calibrated multimodal decisions」Google公式ブログ「Decisions API」公式ドキュメント