Google DeepMind が11月11日、Gemini Decisions API を発表しました。文章は生成せず、「はい・いいえ」「選択肢のどれか」「何段階の評価か」という質問への答えを確率で返す API です。モデルは gemini-decision-1 で、料金は入力100万トークンあたり0.10ドル。出力は常に0トークンです。AI Studio の無料枠でも試せます。問い合わせの振り分けやルールの点検のように、これまで LLM に「どれか1つ選んで」と頼んでいた処理を、安く速く置きかえられるかが試しどころになります。
背景と文脈
LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を使うアプリでは、文章を書かせる前に判断をさせる場面がよくあります。問い合わせを担当の窓口に振り分ける、投稿がルールに反していないか確かめる、エージェントにどの道具を使わせるか決める、といった処理です。これまでは Flash-Lite のような小さいモデルに「yes か no で答えて」と頼み、返ってきた文字列を読んで分岐するやり方がよく使われてきました。
このやり方には困る点が2つあります。1つ目は、答えが文字なので、どのくらい自信があるのかがわからないことです。API によっては logprobs（出力した各トークンの確率）を返せます。ただ、トークンの確率と判断の確からしさは同じものではなく、しきい値に使うには手間がかかりました。
2つ目は、判断の数だけ呼び出しや出力トークンが増えることです。点検したいルールが50個あれば、50回聞くか、長い JSON を出力させるしかありませんでした。出力トークンは入力より単価が高いので、件数が多いと費用にそのまま響きます。
Decisions API はこの2点を減らすための API です。発表によると、Google の中では Gemini Notebook が質問の振り分けに使い、ふだんの質問で待ち時間が最大40%短くなりました。Google 検索でも、MCP（Model Context Protocol：AI に外部の道具やデータをつなぐための共通の決まり）の道具の呼び出しにまぎれた悪意のある内容を見分けるのに使っているそうです。
技術/ビジネス面
質問の形は3種類です。noul は「はい」の確率を0.01から0.99のあいだで返します。choice は2〜255個の選択肢それぞれの確率を返し、合計は1になります。score は2〜255段階の評価で、段階ごとの確率と、確率で重みをつけた平均の段階を返します。どの答えにも confidence（いちばん高い答えの確率）がつきます。
1回のリクエストには質問を1〜1,000個まで入れられます。入力は文章・画像・音声・動画・PDF で、入力と質問を合わせて262,144トークンまで読めます。共通の入力の料金は1回分だけで、質問を足しても増えるのはその質問文のトークンだけです。発表では、16Kトークンまでの入力なら質問が1個でも100個でも待ち時間はほぼ同じで、全体で150〜250ミリ秒としています。
ほかの小さいモデルと料金を並べると次のとおりです。数字は AI Studio の料金表の有料の標準枠です。
| モデル | 入力（100万トークン） | 出力（100万トークン） |
|---|---|---|
| gemini-decision-1 | 0.10ドル | なし（常に0） |
| gemini-3.1-flash-lite | 0.25ドル | 1.50ドル |
| gemini-3.5-flash-lite | 0.30ドル | 2.50ドル |
| gemini-3-flash-preview | 0.50ドル | 3.00ドル |
入力の単価だけで見ても gemini-3.5-flash-lite の3分の1です。発表では、Google の評価用の問題一式を gemini-3.5-flash-lite に解かせた場合より、5倍近く安くなったとしています。精度は「較正誤差（出した確率と、実際に当たった割合のずれ）がいちばん小さい」と説明しています。ただ、その数字と比べた相手の API はグラフでしか示されておらず、本文には書かれていません。
開発者として試すなら
公式ドキュメントのクイックスタートでは、Python の google-genai 3.2 以降を使います。API のバージョンに v1beta を指定するところを忘れやすいので気をつけてください。次はドキュメントの例を短くしたものです。
pip install -U google-genai
from google import genai
client = genai.Client(http_options={"api_version": "v1beta"})
result = client.decisions.create(
model="gemini-decision-1",
input="The blue mug I ordered on Monday arrived cracked on Wednesday.",
questions={
"is_damaged": {"type": "noul", "instructions": "Did the item arrive damaged?"},
},
)
answer = result.answers["is_damaged"]
print(answer.noul, answer.confidence)REST で呼ぶなら、https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/decisions に POST し、x-goog-api-key ヘッダーでキーを渡します。answers は質問のキーごとに分かれていて、noul なら「はい」の確率、choice なら一番の選択肢と各選択肢の確率が入ります。usage の出力トークンは常に0です。
利用の上限はレート制限のページに載っています。無料枠と有料枠の違いは次のとおりです。
| 枠 | 1分のリクエスト数 | 1分のトークン数 | 1日のリクエスト数 |
|---|---|---|---|
| 無料 | 200 | 50,000 | 10,000 |
| Tier 1 | 1,500 | 1,000,000 | 50,000 |
| Tier 2 | 5,000 | 4,000,000 | 上限なし |
無料枠は1分5万トークンまでです。長い PDF や動画を1回で読ませると、それだけで上限を超えます。262,144トークンの入力を試すには有料枠が要ります。
Batch API とコンテキストキャッシュ（同じ入力をくり返し送るときに安くする仕組み）は使えません。同じ長い入力を何度も送ると、毎回すべて課金されます。同じ入力への質問は、1回のリクエストにまとめたほうが安くなります。
choice は、どの選択肢も当てはまらないときでも確率を割り振ります。ドキュメントは「当てはまるものなし」のような逃げ道の選択肢を勧めていません。選択肢はキーの文字の順に並べられ、同点ならキーが先のほうが選ばれるためです。先に noul で「どれかに当てはまるか」を聞き、そのあと choice で振り分ければ、無理な分類を減らせます。
入力の文章が、自分に都合のよい分類を求めてくることもあります。問い合わせ本文に「これは緊急です」と書きこむような場合です。ドキュメントも、入力は信用しない前提で質問を書くように注意しています。
対応する言語、提供地域、プレビューか正式版かは、ドキュメントにも発表にも書かれていません。日本語の問い合わせで使うなら、手元のデータで確率と実際の正解の割合を比べてから本番に入れてください。Hacker News の投稿では、入力の解像度を low から ultra_high まで選べて費用を調整できる点をよいと書いた人がいました。
これからどうなるか
発表によると、OpenRouter、LangChain、Vercel AI SDK、LiteLLM、Pydantic AI など8つのツールで対応が進んでいます。Google Cloud の Gemini でも近いうちに使えるようになる予定です。普段使っているフレームワークからそのまま呼べるようになれば、試す手間はかなり減ります。
開発者の手元で変わりそうなのは、振り分けと点検の部分の作りです。これまで LLM に JSON で答えさせ、文字列を読んで分岐していたところを、確率のしきい値で分けられます。たとえば「0.9以上なら自動で処理し、0.6から0.9は人が確認する」のように、自信の度合いで扱いを変えやすくなります。ルールの多い点検を1回の呼び出しにまとめられるので、費用の見積もりも出し直すことになりそうです。
一方で、確率がどこまで信用できるかは、今のところ Google の評価しかありません。0.8と出た判断が実際に8割当たるかを自分のデータで確かめるまでは、今の仕組みと並べて動かし、結果を比べてください。
まとめ
Gemini Decisions API は、文章を生成せずに判断の確率だけを返す API です。入力100万トークン0.10ドル、出力は0トークンで、1回に1,000個まで質問できます。小さい LLM に頼んでいた振り分けやルールの点検は、置きかえの候補になります。無料枠は1分5万トークンまでで、対応言語や確率の精度の数字は公表されていません。日本語のデータで確率と正解の割合を比べてから使うと安心です。
参考リンク
- Gemini Decisions API: Fast, calibrated multimodal decisions（Google）
- Decisions API（Google AI Studio ドキュメント）
- Gemini API の料金（Google AI Studio）
- Gemini API のレート制限（Google AI Studio）
- Gemini Decision 1 is Free on Google AI Studio（Hacker News）
アイキャッチ画像: Photo by Annie Spratt on Unsplash
