โดย Insightist™ | เผยแพร่: 12 พ.ย. 2569 | อ้างอิง: Google DeepMind
สรุปสาระสำคัญ
- Google เปิดตัว Gemini Decisions API ขับเคลื่อนด้วยโมเดล Gemini Decision 1 ผ่าน Gemini API ใน Google AI Studio
- ตอบกลับ 150 ถึง 250 ms แบบ end to end และถามได้สูงสุด 1,000 คำถามต่อ 1 input
- ราคา $0.10 ต่อ 1M input tokens ไม่คิดค่า output
- Google ระบุว่าถูกกว่า Gemini 3.5 Flash-Lite ที่ใช้ Interactions API เกือบ 5 เท่า ในชุด benchmark ที่ใช้ร่วมกัน
- ทีมใน Google เริ่มใช้แล้ว เช่น Gemini Notebook, Stitch, CC และ Search
ใบเคลมที่สแกนมาพร้อมรูปความเสียหาย ปกติต้องมีคนเปิดดูทีละไฟล์ แต่ถ้า AI แค่ตอบว่าผ่านหรือไม่ผ่าน พร้อมบอกว่ามั่นใจแค่ไหน งานแบบนี้จะเบาลงมาก ข่าว AI ชิ้นนี้ Insightist™ สรุปมาให้อ่านจบในไม่กี่นาที
Gemini Decisions API คืออะไร?
เป็น Endpoint ใหม่ของ Google สำหรับการตัดสินใจในกรอบตัวเลือกที่จำกัด เช่น เลือก tool เช็ก policy ทำ model routing หรือให้เกรด context ตัวโมเดล Gemini Decision 1 ไม่ได้สร้างคำตอบทีละ token แต่ให้คะแนนตัวเลือกใน forward pass เดียว แล้วส่งกลับเป็น probabilities และ confidence score
ถามอะไรมันได้บ้าง?
ถามได้ 3 แบบ และผสมกันใน request เดียวได้ ทุกคำตอบมี confidence score 0 ถึง 1
- Noul: ตอบว่าเงื่อนไข yes/no เป็นจริงแค่ไหน
- Choice: เลือกจากตัวเลือก 2 ถึง 255 ข้อ พร้อมความน่าจะเป็นของทุกข้อ
- Score: ให้คะแนนตาม rubric ที่เรียงลำดับ เริ่มจากระดับ 0
ส่งอะไรเข้าไปได้บ้าง?
ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และ PDF ความยาวรวมสูงสุด 256K tokens ใน input เดียว รวมหลาย modality ได้ เช่น ไฟล์เสียงคุยกับลูกค้าคู่กับข้อมูลบัญชี
ทำไมถึงเร็วและถูก?
เพราะไม่ต้องสร้างคำตอบออกมายาวๆ Google ระบุ median latency 50 ถึง 100 ms ของเวลาประมวลผลโมเดล และ latency แทบไม่เปลี่ยนตั้งแต่ 1 ถึง 100 คำถามต่อ request ส่วนค่าใช้จ่าย input จะคิดครั้งเดียวต่อ request ไม่ว่าถามกี่ข้อ ไม่มีค่า output token ไม่มีค่า thinking token และไม่มีค่าถอดเสียงหรือ OCR แยก
Google เอาไปใช้ทำอะไรแล้วบ้าง?
Gemini Notebook ใช้เป็น router ส่งคำถามไปยังโมเดลระดับที่เหมาะสม ทำให้คำถามทั่วไปตอบเร็วขึ้นสูงสุด 40% Stitch ใช้สร้าง wireframe ที่กดเล่นได้ในไม่กี่วินาที CC เลือก emoji จากกว่า 200 แบบ และ Google Search ใช้ตรวจจับพฤติกรรมที่เป็นปฏิปักษ์ก่อน MCP tools ทำงาน
ธุรกิจไทยเอาไปใช้กับงานอะไรได้บ้าง?
งานที่ต้องตอบแบบมีตัวเลือกชัดเจนและทำซ้ำจำนวนมาก น่าจะเข้าทาง เช่น คัดแยกเอกสารเคลมหรือใบสมัคร จัดหมวดคำถามลูกค้า หรือให้คะแนนคุณภาพรูปสินค้า ก่อนส่งเคสที่ไม่มั่นใจให้คนตรวจ ลองเริ่มจากงานเดียวที่ทำซ้ำเยอะที่สุด แล้ววัดว่าเคสไหนที่ AI ตอบมั่นใจสูงจนปล่อยผ่านได้
ตอนนี้เริ่มทดลองได้เลย
Google มี API ระดับไม่เสียเงินใน Google AI Studio สำหรับทำ prototype ลองเลือกงานตัดสินใจ 1 งาน เขียนตัวเลือกให้ชัด แล้วดูว่า confidence score ช่วยแยกเคสง่ายกับเคสยากได้แค่ไหน
คำถามที่พบบ่อย (FAQs)
Q: ต้องเทรนโมเดลเองไหม?
A: ไม่ต้อง ทีมใน Google ใช้วิธีกำหนดตัวเลือกแทนการเทรน classifier เอง
Q: ราคาเท่าไหร่?
A: $0.10 ต่อ 1M input tokens และ $0 สำหรับ output
Q: ถามได้กี่ข้อต่อครั้ง?
A: สูงสุด 1,000 คำถามต่อ input ที่ใช้ร่วมกัน
Q: ถ้า AI ไม่มั่นใจจะทำยังไง?
A: ทุกคำตอบมี confidence score ตั้งเกณฑ์ไว้ให้ส่งเคสกำกวมไปให้ระบบสำรองหรือคนตรวจได้
Q: ลองใช้ได้ที่ไหน?
A: ผ่าน Gemini API ใน Google AI Studio และกำลังทยอยรองรับบน OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM และอื่นๆ
ถ้าคุณสนใจข่าวสารนี้ ให้ Add Line OA เพิ่ม: https://lin.ee/ulsmCKk หรือ @nhx2358e
