Google 发布 Gemini Decision-1：价格压到 $0.10/1M，跟帖先吵性价比

Google 发布了 Gemini Decision-1，定位是快速结构化输出。Reddit 帖子出现在 2026 年 11 月 11 日。价格表很直接：每 100 万输入 token 收 0.10 美元，没有额外费用。规格包括原生支持图像、音频、视频和 PDF，256K 上下文，以及 1K questions（原文如此）。

Reddit 用户 Recent_Fox4339 在 r/singularity 发的帖子拿到 287 个赞，但跟帖很快从参数转向算账。有人盘点 Google 最近两天的动作：AlphaProof Code、Gemini Robotics 2.5、AlphaGenome 2、Gemini Decision 1，Gemini 4 Carbon 已经可用，Gemini 4 Hydrogen 和 Gemini 4 Helix 还在传闻里。另一个跟帖补上 Krypton。发布密度高到有人问：我该怎么感受。下面回：为加速兴奋；再下面补刀：我们正奔向一个只有决策模型的奇点。

Decision-1 绕不开的对照是 JEV。有网友说，在 Artificial Analysis 的 Decision Index 上，Decision-1 分数和 JEV 相同，成本翻倍，完成时间约 2.5 倍（链接）。另一个跟帖说，它比 JEV 贵 30%，好得不够多，不值。CrowdGoesWildWoooo 的观点更具体：JEV 在性价比上仍是 pareto，Decision-1 的优势是原生多模态输入和更大的上下文；但多数使用场景未必用得到 100K 以上上下文，JEV 的窗口已经够 98-99% 的情况。也有人反驳：Decision-1 原生支持多模态，JEV 只处理文本。

这波讨论里，比较实在的判断来自 LazloStPierre：关键缺失指标是时间，JEV 的秘密是成本和速度的组合，Decision-1 只是略好、略贵，有些场景会为多模态买单，但速度可能决定一切。另有用户 rurions 说已经在用，感觉比 JEV 好，还支持非文本输入。两条反馈放在一起看，Decision-1 的卖点不在分数上，在输入格式和上下文长度。

Google 把 Decision-1 的价格压到 0.10 美元/1M 输入 token，同时把图像、音频、视频、PDF 都塞进原生输入，这明显是冲着真实工作流去的：扫描件、会议录音、视频片段、PDF 报告，不用先转文本再喂。对已经在 Gemini 生态里的开发者，它少了一层预处理；对价格和延迟敏感的人，JEV 仍然更顺手。跟帖里还有人提到 Gemini API 延迟差，说即使标称快的模型也 sluggish。这条没法从发布参数里验证，但提醒了一件事：纸面价格和实际体验之间，还隔着排队和吞吐。

Google 现在发模型的速度，已经让跟帖开始用元素周期表玩梗。Decision-1 更像产品矩阵里的补位选手：把决策/结构化输出这条线补上多模态和长上下文。它不负责让你兴奋，它负责让某些 pipeline 少写几行胶水代码。至于值不值，等延迟数据出来再算。