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出典: blog.google

Googleは、文章や画像などの入力に対し、あらかじめ用意した選択肢を評価して確率と信頼度を返す「Gemini Decisions API」を提供しました。新モデル「Gemini Decision 1」を使い、最大1000問の判定を1回の処理で実行でき、モデルの振り分けやルールへの適合確認などに利用できます。

文章・画像・音声を共有し、3種類の質問を一括評価

Gemini Decisions APIは、Google AI Studioで利用できるGemini APIの新しい接続先です。テキスト、画像、音声、動画、PDFに対応し、最大25万6000トークンの入力と、最大1000問の独立した質問を渡せます。トークンは、モデルが入力を処理する際の単位です。

質問には、条件が成立する確率を求める「noul」、2〜255個の候補から選ぶ「choice」、順序のある採点基準で評価する「score」の3種類があります。choiceは選ばれた候補と全候補の正規化された確率を返し、scoreは0から始まる評価段階ごとの確率と、重み付けした連続値のスコアを返します。

同じ入力に対して、これらの質問形式を混在させられます。各回答には0〜1の信頼度が付き、判定が曖昧な場合に別の処理や人の確認へ回すために使えます。

複数の種類の入力も組み合わせられます。例えば、通話録音とアカウント情報、スキャンした保険請求書と損傷箇所の写真を一緒に渡せます。画像と動画は解像度を調整でき、視覚情報の細かさとトークン費用を制御できます。

入力100万トークンあたり0.10ドル（約16円）、出力は無料

料金は入力100万トークンあたり0.10ドル（約16円）で、出力トークンの料金はかかりません。共有する入力は質問数にかかわらずリクエストごとに1回課金され、質問を追加すると、その指示文と判定基準のトークンが加算されます。思考トークンに応じた追加料金や、音声の文字起こし、画像内の文字を読み取るOCRの別料金もありません。

Googleは、最大1万6000トークンの入力で、モデルの計算時間の中央値は50〜100ミリ秒、処理全体の応答時間は150〜250ミリ秒としています。また、1リクエストの質問数を1問から100問に増やしても、遅延はほぼ一定だとしています。

Googleは、エージェントの振り分け、推論、順位付け、複数形式の情報理解を対象としたベンチマーク群で、Gemini Decision 1が性能と確率の校正誤差で優位だったとしています。同じベンチマーク群では、Interactions API経由のGemini 3.5 Flash-Liteに比べ、費用は約5分の1だとしています。

回答文を生成せず、候補の確率を直接返す仕組み

Gemini Decision 1は、回答文をトークンごとに生成する代わりに、入力をモデルに1回通して候補を採点します。用途には、使用するツールの選択、ポリシーの確認、処理を担当するモデルの選択、文脈の評価があります。

このような判断モデルは、入力と質問、許可された回答候補を受け取り、構造化された判断と候補の確率を返します。生成型の大規模言語モデルにJSON形式の回答を作らせる方法では、形式を制約してもトークンを順番に生成する処理が必要です。

1回の処理で候補の確率を得る研究には、文章分類向けの「SALSA」もあります。SALSAでは、分類先をそれぞれ異なる1トークンに対応付け、モデルが出すトークンのスコアから該当候補だけを取り出し、確率分布へ変換します。候補の確率を計算して選択する点が、Gemini Decisions APIと共通しています。

信頼度を使ううえでの「確率の校正」

Gemini Decision 1が返す確率の品質に関わるのが、「校正」と呼ばれる性質です。校正された二値分類モデルでは、ある条件が成立する確率を約0.8と予測した対象を集めると、その約80％で実際に条件が成立します。

正答率は、予測した分類先と正解ラベルの一致を評価します。一方、校正曲線は、予測確率が近い対象を区間ごとにまとめ、その区間の平均予測確率と、実際に条件が成立した割合を比較します。Gemini Decisions APIのように信頼度を処理の振り分けに使う仕組みでは、こうした確率と実際の結果との対応が関係します。

Google内での利用と外部ツールへの連携

Google内では、Gemini Notebookが入力された質問に応じてモデルの階層と思考レベルを選ぶ処理に利用しています。Googleは、日常的な質問の応答遅延を最大40％削減し、複雑な課題には深い推論を行うモデルを割り当てているとしています。

デザインツール「Stitch」のrapid canvas実験では、製品の画面遷移を操作可能なワイヤーフレームとして作成し、音声やタップによる編集を反映するために使われています。Google Labsの「CC」は200種類以上から絵文字の反応を選ぶ処理に、Google検索はMCPツールに対する攻撃的な挙動やコンテンツの検出に利用しています。MCPは、AIと外部ツールを接続するための仕組みです。

Google AI Studioには試作向けの無料枠があり、Python、JavaScript、REST向けの利用ガイドが用意されています。OpenRouter、LangChain、Vercel、LiteLLM、Pydantic AI、Pipecat、LiveKit、OpenCodeとの連携も順次展開され、Google CloudのGeminiへの対応も予定されています。