不写字只判题：1000 道题一次过堂
Google 在 2026 年 11 月 11 日上线了 Gemini Decisions API，背后的模型叫 Gemini Decision 1（gemini-decision-1）。它和普通大模型反着来：不逐字写答案，而是对着一份输入、一次判完最多 1000 道独立题。输入可以是文本、图片、音频、视频或 PDF，最多 262,144 个 Token。题型有三种：noul 是非题，返回“是”的概率；choice 选择题，2 到 255 个选项，返回胜出者和每个候选的归一化概率；score 打分题，2 到 255 个有序等级，返回加权分。模型不逐字解码，单次前向传播就出概率和置信度，端到端 150 到 250 毫秒。入口是 generativelanguage.googleapis.com/v1beta/decisions，消息最早由 X 帖子传出，随后 Google 官方博客确认。
0.1 美元的账怎么算：输入只收一次钱
价格是这波发布最狠的地方：输入每百万 Token 0.1 美元，输出 0 个 Token，免费。同一份输入不管挂多少道题只收一次输入钱，每道题只加自己的指令和标准 Token。Google 自称这样比拿 Gemini 3.5 Flash-Lite 干同样的活便宜近 5 倍，不过这是 Google 自家基准，没经过独立核实，听个方向就行。免费层在 AI Studio 里就能试，200 请求每分钟、1 万每天；注意免费层的数据可能被用来改进产品，付费使用不进这个池子，跑敏感数据先看清条款。计费上还有个细节：每道题自己的指令和标准 Token 也要算钱，题越多附加成本越高，1000 道题全挂上去之前先拿小批量测一下单价。
先拿免费层试手：200 请求每分钟的额度够干嘛
入口在 Gemini API 的 v1beta 端点，AI Studio 里直接能玩，不用等 Vertex AI——云平台那边的支持还写着 coming soon。最适合先试的活儿有四种：工具选择（该调哪个工具）、策略合规检查（这条内容过不过线）、模型路由（这个问题派给哪个模型）、内容打分（批量给稿件评级）。Google 自己已经在用：Notebook 的模型路由、Stitch 的设计、Search 的安全筛查都在跑这套接口。先拿免费层跑通一条自己的流水线，再决定要不要上付费，额度够小团队先跑一阵子。
别急着全量切：这四处短板先看清
第一，延迟数字有前提：150 到 250 毫秒是在 16K Token 以内、100 道题以内测的，满上下文加 1000 道题未必一样快。第二，不支持上下文缓存和 Batch API，批量活儿得自己排队。第三，基准成绩是 Google 自家榜单，9 项里赢了 7 项，校准误差只给了图表没给表，别当成第三方结论。第四，它只给概率不给理由，需要解释“为什么判这个”的场景，还得另想办法。总结一句：判题很便宜，判错的代价自己担，关键决策先小批量对照着跑，别一上来就全量切。
