Gemini Decision 1 API
Gemini Decision 1 bewertet bis zu 1.000 vordefinierte Fragen pro Anfrage und liefert Wahrscheinlichkeiten statt generiertem Text.
Gemini Decision 1 ist ein Modell von Google, das keine Texte generiert, sondern Wahrscheinlichkeiten und Konfidenzwerte für vordefinierte Fragen zurückgibt. Es unterstützt Ja/Nein-Fragen, Multiple-Choice-Auswahlen und Bewertungsskalen und verarbeitet bis zu 1.000 unabhängige Fragen in einer einzigen Anfrage in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf. Für jede Entscheidung wird ein Konfidenzwert zwischen null und eins ausgegeben. Das Modell akzeptiert Text-, Bild-, Audio-, Video- und PDF-Eingaben und bietet eine einstellbare Auflösung für Bild- und Videoeingaben, um visuelles Detail und Token-Kosten zu steuern.
Typische Aufgaben sind die Auswahl von Werkzeugen, die Prüfung von Richtlinien, Modell-Routing, die Bewertung von Kontext und Inhalten sowie das Abgleichen von Lieferfotos mit einer Checkliste von Qualitätskriterien. Google gibt eine Ende-zu-Ende-Latenz von 150 bis 250 Millisekunden für Kontexte bis 16K Token an; die Latenz bleibt nahezu konstant, unabhängig davon, ob eine oder 100 Fragen pro Anfrage gestellt werden. Die Rechenzeit des Modells macht dabei 50 bis 100 Millisekunden der Gesamtlatenz aus.
Der Kontext umfasst 256K Token. Gemeinsam genutztes Eingabematerial wird pro Anfrage unabhängig von der Fragenanzahl einmal berechnet. Das Modell ist über die Gemini API in Google AI Studio verfügbar und umfasst Anleitungen für Python, JavaScript und REST. Google setzt es in Gemini Notebook ein, um Anfragen weiterzuleiten und die Latenz für alltägliche Abfragen um bis zu 40 Prozent zu senken.
Aktualisiert:
MODELL-ID
gemini-decision-1- Kontext
- 262.144K
- Max. Ausgabe
- 235.929K
- Eingabe
- text / image / audio / video / file
- Ausgabe
- decisions
Highlights
- Bis zu 1.000 Fragen pro Anfrage
- Wahrscheinlichkeiten statt Text
- Latenz 150–250 ms bis 16K Token
- Konfidenzwerte von null bis eins
- Einstellbare Auflösung für Bild und Video
- 256K-Token-Kontext
Anbieter
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| Verfügbarkeit | |||
|---|---|---|---|
| $0.1 | $0 |
Historische Daten sind keine Live-Statusprüfung. Fehlende Daten bedeuten keinen Ausfall.
Benchmarks
- 92,2%
JevBench
Googles eigene Tests; Vergleichswert 90,0% für TypeSafe Jev 1.14
Werte wie vom Modellanbieter veröffentlicht.
Schnellstart für Entscheidungen
Senden Sie Zustand und eng gefasste typisierte Fragen an /api/v1/decisions und erhalten Sie eine Antwort pro Frage: noul liefert eine Wahrscheinlichkeit von 0 bis 1, choice die gewählte Option mit ihrer Verteilung und score eine numerische Bewertung für geordnete Kriterien. Dieser Endpoint ist getrennt von den Oberflächen Chat Completions, Messages und Responses.
curl https://openapi.felo.ai/api/v1/decisions \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-decision-1",
"state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
"questions": {
"is_urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this message convey urgency?",
"criteria": {"true": "Time-sensitive", "false": "No urgency"}
},
"department": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this?",
"criteria": {
"billing": "Payments, invoicing, refunds",
"technical": "Bugs, outages, integrations",
"sales": "Pricing, upgrades, new accounts"
}
},
"frustration": {
"type": "score",
"instructions": "How frustrated is the customer?",
"criteria": ["Calm", "Frustrated", "Very angry"]
}
}
}'Häufige Fragen
Was ist Gemini Decision 1?
Gemini Decision 1 ist ein Modell von Google, das keine Texte generiert, sondern Wahrscheinlichkeiten und Konfidenzwerte für vordefinierte Fragen zurückgibt. Es unterstützt Ja/Nein-Fragen, Multiple-Choice-Auswahlen und Bewertungsskalen und verarbeitet bis zu 1.000 unabhängige Fragen in einer einzigen Anfrage in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf. Für jede Entscheidung wird ein Konfidenzwert zwischen null und eins ausgegeben. Das Modell akzeptiert Text-, Bild-, Audio-, Video- und PDF-Eingaben und bietet eine einstellbare Auflösung für Bild- und Videoeingaben, um visuelles Detail und Token-Kosten zu steuern. Typische Aufgaben sind die Auswahl von Werkzeugen, die Prüfung von Richtlinien, Modell-Routing, die Bewertung von Kontext und Inhalten sowie das Abgleichen von Lieferfotos mit einer Checkliste von Qualitätskriterien. Google gibt eine Ende-zu-Ende-Latenz von 150 bis 250 Millisekunden für Kontexte bis 16K Token an; die Latenz bleibt nahezu konstant, unabhängig davon, ob eine oder 100 Fragen pro Anfrage gestellt werden. Die Rechenzeit des Modells macht dabei 50 bis 100 Millisekunden der Gesamtlatenz aus. Der Kontext umfasst 256K Token. Gemeinsam genutztes Eingabematerial wird pro Anfrage unabhängig von der Fragenanzahl einmal berechnet. Das Modell ist über die Gemini API in Google AI Studio verfügbar und umfasst Anleitungen für Python, JavaScript und REST. Google setzt es in Gemini Notebook ein, um Anfragen weiterzuleiten und die Latenz für alltägliche Abfragen um bis zu 40 Prozent zu senken.
Wie wird die Nutzung abgerechnet?
Ihre Rechnung hängt vom genutzten Anbieter, seinen Preisen und Ihrer Nutzung ab. Längere Eingaben oder andere Bedingungen können andere Preise haben.
Welche Eingaben unterstützt Gemini Decision 1?
Das Modell akzeptiert Text-, Bild-, Audio-, Video- und PDF-Eingaben. Bei Bild- und Videoeingaben lässt sich die Auflösung einstellen.
Wie viele Fragen können pro Anfrage bewertet werden?
Bis zu 1.000 unabhängige Fragen werden in einer einzigen Anfrage in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf bewertet. Der Kontext umfasst 256K Token.
Für welche Aufgaben ist das Modell geeignet?
Es eignet sich für Werkzeugauswahl, Richtlinienprüfung, Modell-Routing, Kontext- und Inhaltsbewertung sowie für den Abgleich von Lieferfotos mit Qualitätskriterien.
Wie schnell ist Gemini Decision 1?
Google gibt eine Ende-zu-Ende-Latenz von 150 bis 250 Millisekunden für Kontexte bis 16K Token an. Die Latenz bleibt nahezu konstant, egal ob 1 oder 100 Fragen gestellt werden.
Worin unterscheidet sich Gemini Decision 1 von Gemini 3.5 Flash-Lite?
Laut Google ist Gemini Decision 1 über die gemeinsame Benchmark-Suite hinweg nahezu fünfmal günstiger als Gemini 3.5 Flash-Lite mit der Interactions API. Zudem gibt es Wahrscheinlichkeiten statt generiertem Text zurück.