Google เปิดตัว Gemini Decisions API เพื่อเร่งความเร็วในการตัดสินใจของ AI

Google ได้เปิดตัว Gemini Decisions API ซึ่งเป็นจุดเชื่อมต่อใหม่ที่ได้รับการสนับสนุนจากโมเดล Gemini Decision 1 มีวัตถุประสงค์เพื่อช่วยให้ตัวแทน AI สามารถตัดสินใจที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่จำเป็นต้องสร้างการตอบสนองที่ยาวเหยียด อินเทอร์เฟซนี้อนุญาตให้นักพัฒนาสามารถประเมินคำถามอิสระได้ถึง 1,000 ข้อในข้อมูลหลายรูปแบบที่รวมถึงข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และ PDF โดย Gemini Decision 1 ไม่ได้สร้างการตอบสนองแบบคำต่อคำ แต่จะให้คะแนนตัวเลือกที่กำหนดในกระบวนการเดียว โดยใช้เวลาในการตอบกลับตั้งแต่ 150 ถึง 250 มิลลิวินาที พร้อมกับคะแนนความน่าจะเป็นและความมั่นใจ

Google ระบุว่าโมเดลนี้ถูกออกแบบมาสำหรับภารกิจที่จำกัด เช่น การเลือกเครื่องมือ การตรวจสอบความสอดคล้องของนโยบาย การจัดเส้นทางคำถามไปยังโมเดลที่ถูกต้อง และการให้คะแนนพื้นฐาน

นักพัฒนาสามารถส่งการตรวจสอบใช่หรือไม่ใช่ คำถามแบบหลายตัวเลือกที่มีได้ถึง 255 ตัวเลือก หรือคำขอการให้คะแนนตามเกณฑ์ที่กำหนดในหนึ่งครั้งของการเรียก API ตามที่ Google กล่าว โมเดลที่ให้บริการผ่าน API นี้มีเวลาคำนวณเฉลี่ยอยู่ที่ 50 ถึง 100 มิลลิวินาที และประสิทธิภาพจะคงที่เมื่อมีการประมวลผลคำถาม 1 ถึง 100 ข้อในแต่ละครั้ง โมเดลนี้รองรับหน้าต่างบริบทที่มีได้ถึง 256,000 โทเค็น และสามารถจัดการข้อมูลหลายประเภทได้พร้อมกัน ทำให้นักพัฒนาสามารถรวมการบันทึกเสียง รูปภาพ และเอกสารเป็นข้อมูลนำเข้าได้โดยไม่ต้องพึ่งพาระบบการประมวลผลแยกต่างหาก

ประสิทธิภาพของโมเดลและการเปรียบเทียบกับคู่แข่ง

Google ยังกล่าวว่าโมเดลนี้แสดงผลการทดสอบมาตรฐานที่ครอบคลุมการจัดเส้นทางตัวแทน การอนุมาน การจัดอันดับ และการเข้าใจหลายรูปแบบได้ดีกว่าระบบคู่แข่ง ในขณะเดียวกันก็มีความผิดพลาดในการปรับเทียบต่ำที่สุด บริษัทกล่าวว่า Gemini Decision 1 มีต้นทุนเกือบจะเป็นหนึ่งในห้าของ Gemini 3.5 Flash-Lite และใช้ Interactions API ของชุดมาตรฐานที่ใช้ร่วมกัน การเปิดตัวในครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงที่การแข่งขันเครื่องมือการตัดสินใจ AI กำลังเข้มข้นขึ้น OpenAI ได้เปิดตัว Decisions API ในเดือนตุลาคม ซึ่งขับเคลื่อนโดยโมเดล GPT-6 Luna

บริษัทกล่าวว่าบริการนี้สามารถให้การตัดสินใจได้เร็วถึง 10 เท่า และรองรับคำถามได้ถึง 400 ข้อในแต่ละครั้งที่ร้องขอ เช่นเดียวกับผลิตภัณฑ์ของ Google API นี้ให้การตรวจสอบตามความน่าจะเป็น ตัวเลือกหลายตัวเลือก และการให้คะแนนตามเกณฑ์ โดยมีราคาตั้งแต่ US$0.10 (ประมาณ HK$1) ต่อหนึ่งล้านโทเค็นนำเข้า

ต้นทุนของ Decisions API อยู่ที่ US$0.10 (ประมาณ HK$1) ต่อหนึ่งล้านโทเค็นนำเข้า โดยไม่คิดค่าธรรมเนียมสำหรับโทเค็นที่ส่งออก นักพัฒนาจะต้องจ่ายเพียงครั้งเดียวสำหรับข้อมูลนำเข้าที่ใช้ร่วมกัน ไม่ว่าจะแก้ไขคำถามกี่ข้อ แม้ว่าแต่ละคำถามจะเพิ่มโทเค็นคำแนะนำและเกณฑ์ก็ตาม Google ได้ใช้เทคโนโลยีนี้ในผลิตภัณฑ์หลายรายการของตน ซึ่งพิสูจน์ว่าโมเดลการตัดสินใจเฉพาะสามารถเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพของระบบอัตโนมัติได้ ใน Gemini Notebook API จะจัดเส้นทางคำถามจากหลายฝ่ายไปยังระดับโมเดลและระดับการอนุมานที่เหมาะสม

ตามที่ Google กล่าว วิธีการนี้สามารถลดความล่าช้าของคำถามประจำวันได้มากถึง 40% ในขณะที่ยังคงเก็บโมเดลการอนุมานที่มีประสิทธิภาพสูงไว้สำหรับภารกิจที่ซับซ้อน

หลายกรณีการใช้งานและการรวมเข้าด้วยกัน

เทคโนโลยีนี้ยังขับเคลื่อนการออกแบบทดลองอย่างรวดเร็วในแพลตฟอร์ม Stitch ของ Google ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างกรอบผลิตภัณฑ์เชิงโต้ตอบและทำการเปลี่ยนแปลงผ่านคำสั่งเสียงหรือการป้อนข้อมูลด้วยการสัมผัส ในขณะเดียวกัน CC Assistant ของ Google ใช้ API นี้ในการเลือกอิโมจิตอบสนองจากตัวเลือกมากกว่า 200 ตัวเลือกในทันที Google Search ยังใช้เทคโนโลยีนี้เป็นชั้นความปลอดภัยเพื่อตรวจจับพฤติกรรมที่เป็นปฏิปักษ์ที่เกี่ยวข้องกับเครื่องมือโปรโตคอลบริบทของโมเดล (MCP) นอกจากการใช้งานเหล่านี้ API นี้ยังสามารถช่วยนักพัฒนาสร้างระบบที่เลือกเครื่องมือที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ ประเมินข้อมูลที่เข้ามา และตัดสินใจว่าเมื่อใดควรมีการแทรกแซงจากมนุษย์

Decisions API ขณะนี้มีให้บริการผ่าน Google AI Studio รวมถึงระดับการออกแบบต้นแบบฟรี Google ยังได้เปิดตัวบริการรวมสำหรับแพลตฟอร์มนักพัฒนาต่างๆ เช่น OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM และ Pydantic AI

ความสามารถในการแข่งขันของ Gemini Decisions API ในตลาด

ด้วยความต้องการเครื่องมือการตัดสินใจ AI ที่เพิ่มขึ้น Gemini Decisions API ที่ Google เปิดตัวแสดงให้เห็นถึงความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาดด้วยประสิทธิภาพสูงและความสามารถในการประมวลผลหลายรูปแบบ API นี้ไม่เพียงแต่สามารถจัดการคำถามจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว แต่ยังสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของระบบอัตโนมัติในหลายแอปพลิเคชัน ซึ่งหมายความว่าสำหรับนักพัฒนานั้นสามารถนำไปใช้ในสถานการณ์ที่หลากหลายได้อย่างยืดหยุ่น นอกจากนี้ ความคุ้มค่าของเทคโนโลยีนี้ยังจะดึงดูดนักพัฒนามากขึ้น ทำให้ขยายอิทธิพลในตลาดได้มากยิ่งขึ้น