:::message
🐹🦜 この記事に登場する2匹
- 🐹 もっちー （ハムスター）… AI はまだ勉強中。「それどういうこと？」と素朴に質問する生徒役
- 🦜 きなこ （セキセイインコ）… AI で調べものをこなす解説役。やさしく深掘りして教える先生役
この記事は2匹の掛け合いを書き起こした形式です。発言の先頭にいる絵文字＋名前が話者です。
:::
🚀 Gemini Decisions API とは
🐹もっちー：Googleがまた新しいAPI出したんだって？ 文章を書かないAPIって、どういうこと？
🦜きなこ：そこが面白いところなんだよ。Gemini Decisions API は、答えの文章を生成するんじゃなくて、候補の選択肢をスコアリングして確率と確信度を返すAPIなの。モデルは新しい Gemini Decision 1（gemini-decision-1）で、Gemini API 経由で Google AI Studio から使えるよ。
🐹もっちー：それって何に使うの？
🦜きなこ：ツール選択、ポリシーチェック、モデルのルーティング、コンテキストの採点みたいな「閉じた選択肢から選ぶ判断」だね。1回のリクエストで複数の質問を投げられて、質問タイプは3種類あるよ。
ポイント
- 質問タイプは3種類: yes/no（条件が成り立つ確率）、choice（2〜255個から選択）、score（段階ルーブリックで採点）。すべての答えに0〜1の確信度が付くので、曖昧なケースだけ人間やフォールバックに回せる
- 入力と規模: テキスト・画像・音声・動画・PDFを1つの入力にまとめて渡せる（最大256Kトークン）。同じ入力に対して最大1,000問を1リクエストで評価できる
- 速度と価格: エンドツーエンドの遅延は150〜250ms。価格は入力100万トークンあたり$0.10、出力トークンの課金は$0。AI Studio には無料枠もある
- 公式の比較: 公式ブログによると、共有ベンチマーク群では Gemini 3.5 Flash-Lite + Interactions API と比べて約5倍安い。ベンチマーク値は Google 自身の発表値なので、実際の用途で検証してから採用を判断するのがよさそう
- 事例: Gemini Notebook ではクエリのモデル階層のルーティングに使われ、日常的な問い合わせで最大40%の遅延削減。Google Search では MCP ツールの安全レイヤーにも使われているそう
🐹もっちー：なるほど、「答えを書く」んじゃなくて「選ぶ」専用なんだね。
🦜きなこ：そう。生成モデルを毎回呼ぶより速くて安い場面が出てくるから、ルーティング層を作ってる人は要チェックだよ。
📌 公式一次ソース
公式発表の詳細はリンク先をご確認ください。
🦜 きなこもっちーのテック深掘り では、AI・LLM を中心とした最新テックをハムスターのもっちーとセキセイインコのきなこの掛け合いで深掘り解説しています。チャンネル登録してお待ちください！
▶ YouTube チャンネルはこちら