一句话看懂：Google 发布 Gemini Decisions API，由新模型 Gemini Decision 1 驱动，让接口直接返回预设答案并附带置信度分数，定价为每百万输入 token 0.10 美元。它把大模型从“自由生成”推向“受控选择”，值得关注。
事件核心：发生了什么
2026 年 11 月 11 日，据 Techmeme 收录的信息，Google 推出 Gemini Decisions API。该接口不返回自由生成的文本，而是从预先设定的候选答案中给出结果，并附上置信度分数，底层由新模型 Gemini Decision 1 支撑。计费方面，输入侧为每百万 token 0.10 美元。目前公开信息主要来自 Google 官方发布经由 Techmeme 的转述，具体候选答案的数量限制、置信度分数的计算口径、是否支持自定义答案集等细节，尚需查阅官方文档确认。
为什么重要
主流大模型 API 通常以生成式输出为主，调用方需要自行处理格式校验、结果不稳定和幻觉问题。Decisions API 把任务收缩为“在给定选项中选择”，输出空间受限，置信度又提供了可编程的过滤依据，更接近传统分类器或规则引擎的定位。对 Google 而言，这是在 Gemini 系列之外补上一条面向确定性决策场景的产品线，价格也明显低于通用生成调用，可能吸引客服分流、表单审核、内容打标等高频、低复杂度的推理需求。它会与云厂商现有的分类服务以及开源小模型微调方案形成直接竞争。
对用户/开发者/创作者的影响
开发者可以将该 API 用于需要稳定输出的环节，例如工单归类、意图识别、合规选项判定，并依据置信度设置兜底逻辑：分数低时转人工或调用更强的生成模型。每百万输入 token 0.10 美元的价格，使大规模、高频的短请求具备成本可行性。创作者和内容团队若用它做标签或分发判断，需注意它只做预设选项内的选择，不具备开放式创作能力。企业采购时应重点确认候选答案如何维护、置信度阈值如何调优，以及数据是否用于训练。
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值得关注的后续
一是官方文档是否明确候选答案集的自定义方式和数量上限；二是置信度分数的校准质量，即在真实业务中高分是否真的对应高准确率；三是竞品是否跟进类似“受限输出加置信度”的接口形态，以及定价是否继续下探。目前公开信息有限，上述功能边界以 Google 正式文档为准。
来源：Techmeme
