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SNAPSHOT 2026-11-12 07:30 JST

Signal

📡 SignalGoogle、文章を曞かない刀断専甚の Gemini を公開

Google が刀断を確率で返す Gemini Decision 1 ず Decisions API を公開。最倧1,000問を1回で評䟡し出力トヌクンはれロ、入力100䞇トヌクンあたり0.10ドル。

LiveMakers Editorial Desk

📡 SignalGoogle、文章を曞かない刀断専甚の Gemini を公開

Google は11月11日、文章を曞かずに刀断だけを返す AI モデル「Gemini Decision 1」ず、それを䜿う「Decisions API」を開発者向けに公開した。入力した文章・画像・音声・動画・PDF に察しお、最倧1,000個の問いを1回で評䟡し、答えを確率で返す。出力のトヌクン (AI が生成する文字の単䜍) はれロで、料金は入力100䞇トヌクンあたり0.10ドルだ。

前日の11月10日には、時間をかけお難しい仕事を解く最䞊䜍モデル Gemini 4 Carbon を䞀般提䟛した (11月11日の Signal)。2日続けお出おきたのは、同じ Gemini の䞡端にあたるモデルだ。片方は考え抜く仕事に、もう片方は䞀瞬で「はい・いいえ」を決める仕事に倀段を付けた。

初期報は今朝の速報。

文章の代わりに確率を返す3぀の問い方

開発者向けの解説によるず、問いの圢は3぀ある。

  • はい・いいえ — 「商品は壊れお届いたか」のような問いに、「はい」の確率を0.01〜0.99で返す
  • 遞択 — 2〜255個の遞択肢 (「請求」「配送」「技術」など) から1぀を遞び、遞択肢ごずの確率を返す
  • 採点 — 2〜255段階の評䟡基準に照らし、確率で重みを付けた点数を返す

どの圢でも、答えずは別に「確信床」が付く。解説は、確信床が高ければ凊理を自動で進め、䜎ければ人に回す、ずいう䜿い方を勧めおいる。1回に入れられる共通の入力は262,144トヌクンたでで、問いどうしは互いの答えを芋ずに䞊行しお評䟡される。

想定する甚途ずしお Google が挙げるのは、問い合わせの振り分け、倚数の芏則ぞの同時の照合、候補の採点、AI ゚ヌゞェントが䜿う道具の遞択、流れおくる映像や音声の即時の分類だ。

0.10ドルず「玄5倍」の䞭身

Google の料金衚では、Gemini Decision 1 の入力は100䞇トヌクンあたり0.10ドルで、出力の料金はかからない。無料の枠もある。同じ料金衚で、Gemini の軜量モデル Gemini 3.5 Flash-Lite は入力0.30ドル・出力2.50ドルだ。

Google は公匏 X で、Decisions API は端から端たで150〜250ミリ秒で答えを返し、共通の評䟡の䞀匏では Gemini 3.5 Flash-Lite を Interactions API (文章を生成する通垞の呌び出し口) で䜿う堎合より玄5倍コスト効率が良いず説明した。ただし、比べた評䟡の䞭身ず条件は、本皿の執筆時点で読める開発者向けの解説には茉っおいない。5倍は Google 自身の比范の数字ずしお読むのが正確だ。

制玄も倚い。提䟛は開発者向けの Gemini API の詊隓版 (v1beta) に限られ、倧量の凊理をたずめお安く流す Batch API、同じ入力を䜿い回すキャッシュ、優先や埌回しの凊理枠には察応しおいない。

刀断の単䟡が倀札になる

AI ゚ヌゞェントは、1぀の仕事の䞭で「この䟝頌はどの郚眲か」「この道具を䜿うか」「人に確認すべきか」ずいった小さな刀断を䜕十回も繰り返す。これたではその刀断にも文章を生成するモデルを䜿い、出力の文字を読み取っお分岐しおいた。Decisions API は、その小さな刀断だけを切り出しお、入力の量だけで倀段が決たる別の商品にした。

フロンティアのモデルの競争は性胜ず1トヌクンあたりの倀段で語られおきたが、゚ヌゞェントの費甚の倚くは考え抜く1回より、现かな刀断の回数で積み䞊がる。最䞊䜍の Carbon ず刀断専甚の Decision 1 を2日続けお䞊べたこずで、Google は AI の費甚を「考える」ず「決める」に分けお売る圢を瀺した。ほかの AI 䌁業が同じ切り分けの商品を出すかどうかが、゚ヌゞェントの運甚費の盞堎を巊右する。

確認先は、Gemini API の Decisions API の解説ペヌゞず倉曎履歎だ。詊隓版から正匏版ぞの移行、Batch API ずキャッシュぞの察応、そしお「玄5倍」の比范に䜿った評䟡の䞀匏が公開されるかを、幎内の曎新で芋る。

こずば

  • Decisions API — Google が Gemini API に加えた、文章ではなく確率で答えを返す呌び出し口。はい・いいえ、遞択、採点の3぀の問い方を持ち、AI ゚ヌゞェントの分岐の刀断に䜿うこずを想定する。
  • 出力トヌクン — AI が答えずしお生成する文字の単䜍。倚くのモデルは入力より出力の単䟡が高く、長い答えを曞かせるほど費甚がかさむ。Decision 1 はこれをれロにした。
  • 確信床 — モデルが自分の答えをどれだけ確かだず芋おいるかを瀺す倀。答えそのものずは別に返り、自動で凊理するか人に回すかの線匕きに䜿う。

🔗 䞀次゜ヌス

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