Gemini Decision 1 API
Gemini Decision 1 là mô hình của Google ra mắt ngày 11 tháng 11 năm 2026, trả về xác suất và điểm tin cậy cho các câu hỏi định trước thay vì sinh văn bản, chấm tới 1.000 câu hỏi độc lập trong một yêu cầu duy nhất.
Gemini Decision 1 là mô hình ra quyết định của Google, ra mắt ngày 11 tháng 11 năm 2026. Thay vì sinh văn bản, mô hình trả về xác suất và điểm tin cậy cho các câu hỏi được định trước. Mô hình chấm tối đa 1.000 câu hỏi độc lập trong một yêu cầu duy nhất, tất cả trong một lượt chạy tiến (forward pass). Mô hình hỗ trợ câu hỏi có/không, lựa chọn nhiều đáp án và thang điểm đánh giá, đồng thời trả về điểm tin cậy từ 0 đến 1 cho mỗi quyết định. Đầu vào bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, với ngữ cảnh 256K token; có thể điều chỉnh độ phân giải đầu vào hình ảnh và video để kiểm soát chi tiết hình ảnh và chi phí token.
Mô hình phù hợp cho các tác vụ ra quyết định có cấu trúc như chọn công cụ, kiểm tra chính sách, định tuyến mô hình, chấm điểm ngữ cảnh và chấm điểm nội dung. Mô hình cũng hữu ích khi cần quét ảnh giao hàng theo danh sách tiêu chí chất lượng. Google cho biết độ trễ đầu-cuối là 150 đến 250 mili giây với ngữ cảnh tới 16K token, gần như không đổi dù hỏi 1 hay 100 câu mỗi yêu cầu; thời gian tính toán của mô hình chiếm 50 đến 100 mili giây trong tổng độ trễ. Tài liệu đầu vào dùng chung chỉ được tính phí một lần mỗi yêu cầu, bất kể số lượng câu hỏi.
Theo Google, mô hình có sai số hiệu chuẩn thấp nhất trong số các mô hình được so sánh và dẫn đầu trên bộ benchmark bao gồm định tuyến tác nhân, suy luận, xếp hạng và hiểu đa phương thức. Google cũng báo cáo mô hình rẻ gần năm lần so với dùng Gemini 3.5 Flash-Lite với Interactions API trên bộ benchmark chung. Mô hình có sẵn qua Gemini API trong Google AI Studio, kèm hướng dẫn cho Python, JavaScript và REST. Lưu ý rằng số liệu độ trễ công bố chỉ áp dụng cho ngữ cảnh tới 16K token, chưa có xác minh benchmark độc lập, và một nguồn cho rằng bằng chứng công khai chưa đủ để kết luận về chất lượng khi so sánh mô hình quyết định từ các nhà cung cấp khác nhau.
Cập nhật:
ID MÔ HÌNH
gemini-decision-1- Ngữ cảnh
- 262.144K
- Đầu ra tối đa
- 235.929K
- Đầu vào
- text / image / audio / video / file
- Đầu ra
- decisions
Điểm nổi bật
- Trả về xác suất thay vì sinh văn bản
- Chấm tới 1.000 câu hỏi mỗi yêu cầu
- Điểm tin cậy từ 0 đến 1 cho mỗi quyết định
- Ngữ cảnh 256K token, hỗ trợ năm loại đầu vào
- Độ trễ 150–250 ms với ngữ cảnh tới 16K token
- Có sẵn qua Gemini API trong Google AI Studio
Nhà cung cấp
So sánh giá API giữa các nhà cung cấp. Chọn một nhà cung cấp để xem toàn bộ chi phí và điều kiện.
| Tỷ lệ khả dụng | |||
|---|---|---|---|
| $0.1 | $0 |
Thống kê lịch sử không phải kiểm tra trạng thái trực tiếp. Thiếu dữ liệu không có nghĩa là gián đoạn.
Điểm chuẩn
- 92.2%
JevBench
Kiểm thử của Google; so với 90.0% của Jev 1.14 từ TypeSafe
Điểm số theo công bố của nhà cung cấp mô hình.
Bắt đầu nhanh với quyết định
Gửi trạng thái và các câu hỏi có kiểu hẹp đến /api/v1/decisions và nhận một câu trả lời cho mỗi câu hỏi: noul trả về xác suất từ 0 đến 1, choice trả về lựa chọn được chọn kèm phân bố, và score trả về điểm số cho các tiêu chí có thứ tự. Endpoint này tách biệt với các giao diện Chat Completions, Messages và 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"]
}
}
}'Câu hỏi thường gặp
Tìm hiểu Gemini Decision 1?
Gemini Decision 1 là mô hình ra quyết định của Google, ra mắt ngày 11 tháng 11 năm 2026. Thay vì sinh văn bản, mô hình trả về xác suất và điểm tin cậy cho các câu hỏi được định trước. Mô hình chấm tối đa 1.000 câu hỏi độc lập trong một yêu cầu duy nhất, tất cả trong một lượt chạy tiến (forward pass). Mô hình hỗ trợ câu hỏi có/không, lựa chọn nhiều đáp án và thang điểm đánh giá, đồng thời trả về điểm tin cậy từ 0 đến 1 cho mỗi quyết định. Đầu vào bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, với ngữ cảnh 256K token; có thể điều chỉnh độ phân giải đầu vào hình ảnh và video để kiểm soát chi tiết hình ảnh và chi phí token. Mô hình phù hợp cho các tác vụ ra quyết định có cấu trúc như chọn công cụ, kiểm tra chính sách, định tuyến mô hình, chấm điểm ngữ cảnh và chấm điểm nội dung. Mô hình cũng hữu ích khi cần quét ảnh giao hàng theo danh sách tiêu chí chất lượng. Google cho biết độ trễ đầu-cuối là 150 đến 250 mili giây với ngữ cảnh tới 16K token, gần như không đổi dù hỏi 1 hay 100 câu mỗi yêu cầu; thời gian tính toán của mô hình chiếm 50 đến 100 mili giây trong tổng độ trễ. Tài liệu đầu vào dùng chung chỉ được tính phí một lần mỗi yêu cầu, bất kể số lượng câu hỏi. Theo Google, mô hình có sai số hiệu chuẩn thấp nhất trong số các mô hình được so sánh và dẫn đầu trên bộ benchmark bao gồm định tuyến tác nhân, suy luận, xếp hạng và hiểu đa phương thức. Google cũng báo cáo mô hình rẻ gần năm lần so với dùng Gemini 3.5 Flash-Lite với Interactions API trên bộ benchmark chung. Mô hình có sẵn qua Gemini API trong Google AI Studio, kèm hướng dẫn cho Python, JavaScript và REST. Lưu ý rằng số liệu độ trễ công bố chỉ áp dụng cho ngữ cảnh tới 16K token, chưa có xác minh benchmark độc lập, và một nguồn cho rằng bằng chứng công khai chưa đủ để kết luận về chất lượng khi so sánh mô hình quyết định từ các nhà cung cấp khác nhau.
Cách tính phí sử dụng?
Hóa đơn của bạn phụ thuộc vào nhà cung cấp bạn dùng, giá của họ và mức sử dụng của bạn. Đầu vào dài hơn hoặc các điều kiện khác có thể có giá khác.
Gemini Decision 1 hỗ trợ những loại đầu vào nào?
Mô hình hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, với ngữ cảnh 256K token.
Mô hình trả về kết quả như thế nào thay vì sinh văn bản?
Mô hình trả về xác suất và điểm tin cậy từ 0 đến 1 cho từng câu hỏi định trước, hỗ trợ câu hỏi có/không, lựa chọn nhiều đáp án và thang điểm đánh giá.
Một yêu cầu có thể chấm bao nhiêu câu hỏi?
Mỗi yêu cầu có thể chấm tới 1.000 câu hỏi độc lập trong một lượt chạy tiến duy nhất.
Độ trễ của mô hình là bao nhiêu?
Theo Google, độ trễ đầu-cuối là 150 đến 250 mili giây với ngữ cảnh tới 16K token, gần như không đổi dù hỏi 1 hay 100 câu mỗi yêu cầu.
Mô hình phù hợp cho những tác vụ nào?
Mô hình phù hợp cho chọn công cụ, kiểm tra chính sách, định tuyến mô hình, chấm điểm ngữ cảnh, chấm điểm nội dung và quét ảnh giao hàng theo danh sách tiêu chí chất lượng.