谷歌在 11 月 11 日正式推出 Gemini Decisions API，底层由全新专用模型 Gemini Decision 1 驱动，专门给 AI 智能体打造快速、结构化的多模态判断能力，它不走传统逐 token 生成文本的路线，单次前向推理就能对同一份多模态素材批量执行最多一千条独立判定，返回带置信度的结构化结果，非常适合智能体在运行途中快速做工具选择、策略校验、模型路由、内容分级这类边界清晰的判断；对比拿通用大模型去解析文本再转成程序分支，这套接口延迟更低、成本更便宜，谷歌给出的数据显示，在合适场景下可以把智能体日常查询的延迟最多压低四成，同时大幅削减推理开销，上下文窗口最高支持 256K token，输入支持文本、图片、音频、视频、PDF，适合智能体一边读取感知素材，一边快速做出下一步动作选择。
- 三类原生决策模式
- noul（是 / 否判定）：评估一个条件成立概率，可以自定义判定标准，输出 0–1 的置信分，拿不准的时候自动分流给人工审核或者备用逻辑。
- choice（多选分支）：支持 2 到 255 个候选选项，选出最优项，同时附带全部选项的归一概率，适合智能体挑选调用工具、选择路由分支。
- score（标尺打分）：按照开发者预设评分标尺输出连续加权分数以及各级概率，用来做内容分级、质量打分、风险评级。
- 性能与计费要点
- 中位模型计算延迟在 50–100 ms，端到端整体延迟大约在 150–250 ms，就算把问题数量拉满到一千，延迟曲线也相对平稳。
- 计费只收取输入 token，输出 token 免费，定价为每百万输入 token 0.1 美元；官方对比测试，它比 Gemini 3.5 Flash-Lite 的同类任务成本低接近五倍。
- AI Studio 自带免费原型层，开发者可以先搭原型；当前处于 v1beta 阶段，Google Cloud 的支持还在陆续上线，已经对接 LangChain、Vercel、LiteLLM 等主流开发框架。
- 智能体典型落地场景清单
- 模型动态路由：智能体收到请求之后，先用这个接口判断任务难度，简单任务交给低成本轻量模型，复杂推理再调度更强模型。
- 工具调度判断：判断当前信息够不够、要不要调用搜索、代码执行或者其他工具。
- 合规与安全筛查：对图片、录音、文档批量做政策校验，识别高风险内容。
- 素材分级与排序：对多模态证据打分，帮智能体筛选优先级更高的信息。
- 自动化业务审核：理赔照片、单据、通话录音合并输入，一次性批量判定多条业务规则。
- 当前版本限制
- 问题指令本身只支持文本输入，不能把多模态放进提问部分。
- 暂时不支持对话历史、原生工具调用块、上下文缓存、批量推理 API、Flex / Priority 高优推理。
- 定位是封闭集合判定接口，不适合用来写长文本、开放式创作，它的设计目标就是给程序控制流输出机器可读的结构化判断结果。
- 内部实测案例
谷歌已经在内部业务线上跑起来，Rapid Canvas 借助 Decisions API，几秒内生成可交互产品线框图，并且快速响应用户语音、点击修改；同时在 Notebook、智能体调度链路里面做路由分流，用来减少不必要的昂贵大模型调用。
【相关 FAQ】
问题 1：谷歌发布面向智能体的 Gemini Decisions API，配套的底层模型叫什么？
回答 1：谷歌发布面向智能体的 Gemini Decisions API，底层由 Gemini Decision 1 驱动，这是专门针对封闭集合多模态判定打造的专用模型。
问题 2：面向智能体的 Gemini Decisions API，单次请求最多可以同时处理多少条判定问题？
回答 2：面向智能体的 Gemini Decisions API，可以针对同一份多模态输入，单次请求最多同时处理一千条独立判定问题，包含是与否、多选、标尺打分三类任务。
问题 3：谷歌推出 Gemini Decisions API 给智能体做决策，它和普通生成式 Gemini 接口最大差别在哪？
回答 3：谷歌推出 Gemini Decisions API 给智能体做决策，它不会逐字生成长文本，单次前向推理直接输出带置信度的结构化判定，延迟更低、成本更低，专门服务智能体分支判断、路由、规则校验。
问题 4：使用面向智能体的 Gemini Decisions API，计费规则是什么？
回答 4：使用面向智能体的 Gemini Decisions API，只对输入 token 收费，输出 token 不计费，标准价格为每百万输入 token 0.1 美元，同时 AI Studio 提供免费原型额度。
问题 5：面向智能体的 Gemini Decisions API，现阶段还有哪些能力没有开放？
回答 5：面向智能体的 Gemini Decisions API 当前处于 beta 版，暂不支持对话历史、工具调用块、上下文缓存以及批量推理，不适合开放式文本生成任务。
【参考资料】
[2026-11-12]（谷歌发布首款决策模型 Gemini Decision 1：9 项测试拿下 7 项第一）36 氪
[2026-11-12]（Google 发布 Gemini Decisions API，用单次推理处理批量决策问题）腾讯云开发者社区
[2026-11-12]（谷歌发布首个决策模型，输出全免费，百万 Token 低至 0.1 美元）新智元
[2026-11-11]（Gemini Decisions API: Fast multimodal decisions）The Keyword
[2026-11-11]（Google Launches Gemini Decisions API for Multimodal AI Workflows）Unite.AI
【免责声明】
本文仅整理谷歌公开发布的 API 资讯，不构成开发选型或者商业部署保证；Gemini Decisions API 当前为 Beta 版本，可用能力、限制、定价、延迟指标后续可能调整；智能体业务落地前，请自行在真实工况复测精度、延迟以及合规风险，以谷歌官方开发者文档为准。
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评论列表（4条）
我是新品牌网的签约作者“山谷不空”！
希望本篇文章《谷歌上线 Gemini Decisions API，面向智能体提供低延迟原生多模态决策能力》能对你有所帮助！
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本文概览：谷歌在 11 月 11 日正式推出 Gemini Decisions API，底层由全新专用模型 Gemini Decision 1 驱动，专门给 AI 智能体打造快速、结构化的多模态判断能力，它不走传统逐 token 生成文本的路线，单次前向推理就能对同一份多模态素材批量执行最多一千条独立判定，返回带置信度的结构化结果，非常适合智能体在运行途中快速做工具选择、策略校验、模型路由、内容分级这类边界清晰的判断；对比拿通用大模型去解析文本再转成程序分支，这套接口延迟更低、成本更便宜，谷歌给出的数据显示，在合适场景下可以把智能体日常查询的延迟最多压低四成，同时大幅削减推理开销，上下文窗口最高支持 256K token，输入支持文本、图片、音频、视频、PDF，适合智能体一边读取感知素材，一边快速做出下一步动作选择。