Gemini Decisions API：料金、上限、OpenAIとの比較（2026年）

Googleは2026年11月11日にGemini Decisions APIを発表しました。Gemini Decision 1なら、固定された選択肢を1回のリクエストで評価できます。OpenAIより安くなるかどうかを左右するのは、料金表の数字だけでなくキャッシュの扱いです。

Gemini Decisions APIの料金を計算する

Gemini Decisions APIの料金は、入力100万トークンあたり$0.10で、出力トークンは課金されません。1回のリクエストに含めた共通のマルチモーダル入力は、評価する質問の数にかかわらず1度だけ課金されます。質問を追加した場合に増えるのは、その質問固有の指示文と評価基準のトークンだけです。

Googleは、共通ベンチマークにおいてGemini Decision 1がInteractions APIを使うGemini 3.5 Flash-Liteよりほぼ5倍安いと説明しています。出力トークン料金も、推論トークンに対する変動課金もありません。音声文字起こしやOCRの料金が別途発生することもありません。プロトタイプ開発なら、Google AI Studioの無料APIティアを利用できます。

計算式はrequests x average billed input tokens / 1,000,000 x $0.10です。共通の証拠データは1回だけ課金されるため、1つのチケットに対して50個の独立したチェックをまとめても、増えるのは質問ごとのトークンだけです。コストを下げるポイントは質問単位の割引ではなく、バッチ処理にあります。

Gemini Decision 1で判定できること

Gemini Decision 1（モデルIDはgemini-decision-1）は、チャットモデルではなく、判定とスコアリングに特化したモデルです。1回のリクエストに、最大256Kトークンの共通マルチモーダル入力と、最大1,000件の独立した質問を含められます。各回答には確率と、0～1の信頼度スコアが返ります。

入力はテキスト、画像、音声、動画、PDFを1つの共通ブロックにまとめて扱えます。Interactions APIと同じContentブロック形式を使う仕組みです。画像と動画は解像度を調整できるため、アップロード前にサムネイル化すればトークンコストを直接コントロールできます。3種類の質問形式は、1回の呼び出しに混在させられます。

Googleの測定では、モデル処理時間の中央値は50～100ミリ秒、エンドツーエンドのレイテンシは150～250ミリ秒です。これは最大16Kトークンのマルチモーダル入力とコンテキストで測定された値で、1問から100問まで、リクエスト内の質問数による差はほぼないとされています。エージェントのルーティング、推論、ランキング、マルチモーダル理解を対象にしたベンチマークでは、Gemini Decision 1が最も低いキャリブレーション誤差でスイートをリードするとGoogleは主張しています。いずれも独立した測定結果が出るまでは、ベンダーによるベンチマークとして見るべきでしょう。

Gemini Decisions APIとOpenAI Decisions APIを比較

最も近い比較対象は、数週間早く登場し、見出し上の料金も同じだったOpenAIのDecisions APIです。Gemini Decisions APIは、入力100万トークンあたり$0.10、型付き出力は無料という点でOpenAIと一致します。一方、処理できる質問数、入力モダリティ、キャッシュの扱いでは違いがあります。

Gemini側の情報はGoogleの発表記事、OpenAI側の情報は公式OpenAIドキュメントを参照しているAIReiterのOpenAI Decisions API料金ガイドに基づいています。

この表から、実運用で押さえておきたいポイントは3つあります。

1. マルチモーダルな証拠データを扱うならGemini Decisions API。通話録音とアカウント情報を組み合わせたり、スキャンした請求書PDFと損傷箇所の写真を組み合わせたりといった処理を1回で実行できます。OpenAIのエンドポイントでは、通常は別途前処理が必要です。
2. 大量の分岐処理にも向いています。1回のリクエストで扱える独立した質問が400件ではなく1,000件あるため、返金の意図、担当部署、緊急度、数十個のポリシー条件を1つのチケットにまとめ、追加の往復なしで処理できます。
3. 長い共通ポリシーを使い回す場合は、OpenAIに分があります。キャッシュされたプレフィックスは100万トークンあたり$0.01で、5,000トークンのポリシー文書を毎回送り、質問部分が短い構成では差が効いてきます。

Gemini Decisions APIを本番環境で使う場面

Googleは発表の中で、Notebookのルーティング、Stitchのワイヤーフレーム作成、CCの絵文字選択、SearchのMCP安全対策にこのエンドポイントを利用していると説明しています。共通の証拠データに対して複数の選択肢を評価し、返された信頼度に応じてコード側で処理を分岐させる使い方です。ただし、あるエンジニアは次のように注意を促しています。

「重要なのは安さではなく、出力の候補を絞り込めることです。信頼度は正確さではありません。本番投入前に実際の業務データでキャリブレーションを行い、棄却のしきい値を設定しておきましょう」— @david1989_zhu（中国語からの翻訳）

実際の業務から、判断に迷うケースも含めたラベル付きデータセットを作成しましょう。しきい値ごとの偽陽性率と偽陰性率を確認し、信頼度が低い結果には、人による確認へ回す明確な棄却経路を用意します。自由形式の情報抽出、説明文の生成、引数を必要とするツール呼び出しなど、契約された用途から外れる処理には、引き続きInteractions API、Responses API、またはfunction callingを使うべきです。

Gemini Decision 1を呼び出す方法

このエンドポイントは、Google AI StudioのGemini APIから利用できます。モデルにはgemini-decision-1を指定し、google-genai SDKのclient.decisions.createを使って呼び出します。Python、JavaScript、RESTのガイドはDecisions APIのドキュメントに掲載されています。公式の休憩室カウンターの例では、1枚の写真とテキストメモを、3種類すべての質問形式で一度にチェックします。

from google import genai

client = genai.Client(http_options={"api_version": "v1beta"})

result = client.decisions.create(
    model="gemini-decision-1",
    input=[
        {"type": "image", "uri": "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/images/spill.jpg", "mime_type": "image/jpeg"},
        {"type": "text", "text": "Breakroom counter check before the 9 AM client meeting."},
    ],
    questions={
        "has_spill": {"type": "noul", "instructions": "Is there an uncleaned liquid spill on the counter?"},
        "next_action": {"type": "choice", "instructions": "Which cleanup action fits the scene?",
            "criteria": {"wipe_with_cloth": "Small counter spill with cloth nearby.",
                         "dispatch_janitorial": "Large floor hazard, broken glass, or active leak.",
                         "ready_for_meeting": "Counter is clean and ready."}},
        "severity": {"type": "score", "instructions": "Rate the severity of the counter mess.",
            "criteria": ["Clean and ready.", "Minor localized spill.", "Major spill or safety hazard."]},
    },
)
print(result)

Googleは、OpenRouter、LangChain、Vercel、LiteLLM、Pydantic AI、Pipecat、LiveKit、OpenCodeとの統合に対応しており、Google Cloudにも近日対応予定としています。すでにOpenAIのエンドポイントを使っているなら、移行の考え方はシンプルです。まずはマルチモーダルな判定と、多数の質問を一括処理するワークロードを移し、キャッシュ割引が効く長いポリシー文書の処理は現状のままにします。そのうえで、しきい値は最初から再調整してください。信頼度のスケールはベンダー間でそのまま移植できません。

Gemini Decisions APIに無料ティアはありますか？

あります。Google AI Studioの無料ティアをプロトタイプ開発に利用できます。

Gemini Decisions APIはプロンプトキャッシュに対応していますか？

2026年11月12日時点で、発表記事にはキャッシュ機能の記載がありません。

Gemini Decisions APIの1リクエストに何件の質問を含められますか？

最大256Kトークンの共通入力に対して、最大1,000件の独立した質問を指定できます。

本番コードではどの程度のレイテンシを見込むべきですか？

自分のリージョンにおけるp95を測定するまでは、エンドツーエンドで250ミリ秒を見込んでおくとよいでしょう。

Interactions APIはまだ必要ですか？

テキストの作成、任意フィールドの抽出、判定理由の説明、ツール引数の生成には必要です。