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谷歌发布Gemini API，可一次性判断多达1000个问题

2026-11-12 04:44:15

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谷歌发布Gemini Decisions API：单次请求可批量判别千个问题

据Crypto Briefing报道，谷歌正式推出了Gemini Decisions API。该工具允许开发者在一次请求中最多对1000个问题进行判断。与传统AI生成长篇文本不同，这一专为开发者设计的工具能够根据预设选项对资料进行快速裁决。

基于Gemini Decision 1模型的多模态支持

Crypto Briefing指出，该API基于Gemini Decision 1模型构建，并通过Google AI Studio中的Gemini API接口提供服务，其模型标识符为“gemini-decision-1”。

与通常针对开放式问题以句子形式回答的生成式AI不同，Decisions API专门针对有固定答案选项的问题输出结果。当开发者需要依据多个标准审核同一份资料时，可以利用此功能从预设选项中获取判断结果。

该API不仅支持文本和图像，还兼容语音、视频及PDF文件等多种格式，允许将多种形式的资料整合为单一输入进行处理。

高效处理与批量提问机制

共同输入的最大容量为256,000个Token（Token是AI模型处理输入内容的基本单位）。在同一个输入数据上，开发者最多可以附加1000个相互独立的问题。每个问题均被单独处理，不依赖于其他问题的答案。

例如，开发者可以上传一个视频文件，随后一次性提出多个检查项，验证该视频是否符合各项标准。这种结构避免了反复发送相同资料进行单一提问的低效操作，实现了“一次请求，多重问答”的高效流程。

应用场景：路由选择、合规审查与相关性评估

Crypto Briefing介绍了该API的四大主要应用场景：工具选择、政策审查、模型路由以及搜索资料的相关性评估。

模型路由：指决定将请求发送至哪个特定AI模型的过程。
相关性评估：可用于检查搜索引擎找到的文档是否真正满足用户需求。通过在使用前评估资料，不仅可以提升最终回答的质量，还能减少不必要的Token消耗。
政策审查：适用于内容管理和法规遵从性检查。通过对一份文档或视频应用多项政策标准，有望显著简化传统的逐条顺序审查流程。

强调“校准”准确性与市场竞争格局

谷歌特别强调了模型的“校准”能力，即判断概率与实际准确率的一致性。如果校准后的模型显示其对某判断有90%的把握，那么在重复评估中，其正确率应大致保持在十分之九的水平。

尽管功能强大，但谷歌在发布时并未公开API的具体定价。Crypto Briefing指出，由于缺乏价格信息，目前尚无法证明其成本效益优于现有方案。

与此同时，人工智能领域的竞争日益激烈。OpenAI已于10月6日启动了Decisions API的公开测试版；微软（Microsoft）也于10月9日发布了其Decision 1模型。Crypto Briefing总结认为，谷歌产品的核心优势在于其巨大的输入限制支持和强大的多模态处理能力。此前，谷歌也曾扩大过Gemini 4 Argon API的使用范围，进一步巩固了其在该领域的布局。

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