如果公司每天收到上百則客戶訊息，AI 能不能自動判斷哪些是退貨、哪些是付款問題，再把訊息交給正確部門處理？
2026 年 11 月 11 日，Google 正式推出全新 AI 模型 Gemini Decision 1，以及專門搭配使用的 Gemini Decisions API。
這款模型和一般 Gemini 最大的差別，是它不以聊天、寫文章或產生圖片為主要用途，而是專門處理「判斷與分類」。
例如判斷客訴是否需要優先處理、將客服訊息分配給不同部門，或根據明確標準替文件評分。
Google 表示，Gemini Decision 1 可以在一次請求中評估最多 1,000 個問題，支援文字、圖片、音訊、影片與 PDF，官方公布的端到端處理延遲約為 150～250 毫秒。
更值得注意的是，每百萬輸入 Token 的 API 價格為 0.10 美元，且不收取輸出 Token 費用。
不過，Gemini Decision 1 主要是提供開發者整合進系統的模型，並不是一般使用者可以直接在 Gemini 聊天介面選擇的新聊天模式。
Gemini Decision 1 是什麼？和一般 Gemini 有什麼差別？
Gemini Decision 1 是 Google DeepMind 推出的專用 AI 判斷模型。
它的主要工作，是根據提供的資料和判斷標準，從有限的選項中產生結果。
例如，一位顧客留言：
「我上週買的咖啡機無法正常啟動，已經試過重新插電。」
一般 Gemini 可以協助撰寫客服回覆，解釋可能原因，甚至產生操作建議。
但 Gemini Decision 1 更適合處理這種任務：
「這則訊息應該分配到哪個部門？」
系統可以設定三個選項：
- 商品諮詢
- 技術支援
- 退換貨處理
模型會根據訊息判斷最合適的分類，並提供信心分數。
接著，企業系統就能根據結果，把案件送到對應的處理流程。
你可以把它理解成一位專門負責分流的 AI 助理。
它的目標不是跟客戶聊很久，而是快速判斷下一步應該做什麼。
Gemini Decision 1 有哪些新功能？
這次新模型主要提供三種判斷方式。
1. Yes/No：判斷條件是否成立
第一種是「是或否」判斷。
例如企業收到一封客服郵件，可以詢問：
「這則訊息是否正在反映商品瑕疵？」
模型會評估內容，回傳條件成立的機率與信心分數。
但它不會只提供一般聊天式的「是」或「不是」，而是讓程式可以直接讀取判斷結果。
這適合用在初步篩選，例如確認文件是否包含指定資訊、圖片是否符合某項檢查條件。
2. Multiple Choice：從固定選項中分類
第二種是多選項分類。
例如公司希望把客服案件分成付款、物流、商品操作及其他問題。
Gemini Decision 1 可以依照企業設定的選項及說明，選出最適合的類別。
Google 官方文件指出，多選項分類支援 2～255 個候選選項，並會提供各選項的機率分布。
這對大量客服訊息、表單與工作任務分類特別實用。
3. Score：依照標準進行評分
第三種是依照事先制定的評分規則，判斷資料符合哪個程度。
例如你想檢查一份內部報告是否完整，可以先建立三個等級：
| 等級 | 判斷標準 |
| 0 | 缺少關鍵資料，無法進入審核 |
| 1 | 主要資料齊全，但仍有待確認事項 |
| 2 | 指定欄位完整，可交由人員複查 |
模型可以根據這些標準產生加權分數。
但這不代表 AI 的評分一定正確，尤其涉及績效考核、人員錄取或重大權益時，仍需要人工判斷。
Gemini Decision 1 和一般 Gemini、Gemini 4 Carbon 差在哪？
如果你已經在使用 Gemini，可能會好奇為什麼 Google 又需要一個專門判斷的模型。
原因是不同工作需要不同能力。
| 比較項目 | 一般 Gemini | Gemini 4 Carbon | Gemini Decision 1 |
| 主要用途 | 聊天、寫作與資料整理 | 複雜推理及多步驟工作 | 快速分類、判斷與評分 |
| 回答方式 | 自然語言與其他生成內容 | 複雜分析及生成結果 | 結構化選項與分數 |
| 適合情境 | 日常工作與學習 | 困難的專業任務 | 大量且標準明確的判斷 |
| 主要使用方式 | Gemini App 或 API | 依產品及方案使用 | Decisions API |
| 是否適合一般聊天 | 適合 | 可處理高難度任務 | 不適合 |
例如你要撰寫一份行銷企劃，一般 Gemini 就能提供協助。
如果要研究複雜的工程問題，可以評估 Gemini 4 Carbon。
但如果企業每天需要判斷大量客服訊息，再決定下一步工作流程，Gemini Decision 1 就值得關注。
三者沒有絕對的好壞，主要差別在於各自被設計來處理的工作。
Gemini Decision 1 有多快？官方數據怎麼看？
根據 Google 公布的技術資料，Gemini Decision 1 在指定測試條件下具有以下特點：
| 項目 | 官方公布資訊 |
| 模型名稱 | gemini-decision-1 |
| 每次請求的問題數 | 最多 1,000 個 |
| 支援資料 | 文字、圖片、音訊、影片、PDF |
| 最大輸入範圍 | 256K Tokens |
| 端到端延遲 | 約 150～250 毫秒 |
| 輸出形式 | 選項、機率及信心分數 |
Google 特別強調，這款模型不需要像一般生成式 AI 一樣，逐字產生完整回答。
它會對候選選項進行評估，再回傳結構化結果。
在部分測試中，模型運算時間中位數約為 50～100 毫秒，即使增加問題數量，延遲也能維持相對穩定。
但這些速度是特定輸入規模與測試環境的結果。
如果資料非常龐大、包含大量影片，或系統需要額外查詢資料庫，整體工作時間仍可能增加。
另外，信心分數高不代表判斷一定正確。
例如模型認為某則客服訊息有 95% 的可能屬於退貨問題，也不等於真的有 95% 的實際處理成功率。
Gemini Decision 1 怎麼用？新手可以從 Google AI Studio 開始
目前 Gemini Decision 1 已經透過 Google AI Studio 的 Gemini API 提供。
API 可以簡單理解成讓程式與 AI 模型溝通的介面。
如果你不會寫程式，可以先了解操作概念；如果你是開發者，則可以依照官方文件使用 Python、JavaScript 或 REST API。
步驟一：進入 Google AI Studio
前往：
登入 Google 帳號，確認是否能使用 Gemini API。
正式串接前，應先閱讀官方文件，確認帳號資格、可用額度及服務條款。
步驟二：取得 API Key
API Key 是程式使用 AI 服務時的驗證金鑰。
Google AI Studio 提供建立及管理 API Key 的功能。
請注意，API Key 不應直接寫進公開網站原始碼，也不要分享給不相關的人員。
如果只是了解功能，可以先閱讀 Google 提供的範例，不必立即建立正式系統。
步驟三：設定要判斷的問題
假設你經營電商，希望把訊息分成付款、物流、技術支援與其他類別。
可以設定以下分類規則：
| 類別 | 判斷內容 |
| billing | 付款、發票、退款 |
| shipping | 寄送、包裹、物流 |
| technical | 商品無法正常使用 |
| other | 不屬於以上類別 |
當顧客留言：
「我昨天已經付款，但系統還是顯示未付款。」
模型就可以根據規則評估，這則訊息應該分配到哪個類別。
步驟四：透過 API 執行分類
以下是參考 Google 官方文件改寫的 Python 示範。
這段程式的目的，是示範如何輸入訊息、設定類別並取得判斷結果。
實際執行前需要安裝官方 SDK、完成 API Key 設定，並確認帳號具備使用資格。
步驟五：設定人工複查條件
如果要正式導入客服系統，不建議把 AI 判斷直接當成最終決定。
例如可以先制定內部測試規則：
- 信心分數達 0.90：進入自動分類流程。
- 信心分數介於 0.70～0.90：標示待確認。
- 低於 0.70：交由人工分類。
以上只是示範門檻，不是 Google 官方建議的通用標準。
真正的門檻應使用企業自己的真實案件測試，再根據錯誤率及風險調整。
如果訊息涉及退款爭議、法律問題或敏感資料，即使分數很高，也可以要求人工處理。
Gemini Decision 1 可以應用在哪些企業工作？
除了客服，這款模型也適合其他標準明確、資料量大的工作。
情境一：自動分類客戶表單
例如企業每天收到大量業務詢問。
可以先讓 Gemini Decision 1 判斷訊息是產品詢價、技術問題，還是合作提案，再交給對應人員。
這有助於建立一致的分流流程。
情境二：文件完整性檢查
假設公司需要處理大量申請文件，可以設定需要檢查的項目，例如是否附上指定表單、是否缺少必要欄位。
模型可以協助進行初步檢查，但不應在沒有人工審核的情況下，直接決定申請者是否符合資格。
情境三：AI 自動化流程分流
如果企業已經使用 n8n 或其他自動化工具，可以由開發人員評估將 Decisions API 加入流程。
例如：
客戶填寫表單 → AI 判斷需求類型 → 系統選擇處理部門 → 產生待辦通知。
這類應用的重點，是讓 AI 專門負責需要判斷的環節，其他工作仍交由一般程式或自動化工具執行。
但目前不能直接假設所有自動化平台都已經內建 Gemini Decision 1 節點，實際整合仍需確認 API 支援情況。
Gemini Decision 1 價格多少？免費可以使用嗎？
Google 公布的正式 API 價格如下：
| 計費項目 | 價格 |
| 每百萬輸入 Tokens | US$0.10 |
| 輸出 Tokens | US$0 |
| API 免費測試額度 | 提供免費級距，實際限制依官方設定 |
也就是說，如果使用量為 100 萬個計費輸入 Token，依公布的標準單價計算，費用為 0.10 美元。
但 Token 並不等於中文字數或客服訊息數量，實際用量還包含問題說明、分類標準等輸入內容。
如果資料包含圖片、音訊或影片，也應依官方 Token 計算方式評估成本。
Google 另表示，模型在官方共同評測中的成本，相較使用 Interactions API 的 Gemini 3.5 Flash-Lite 接近降低五倍。
這是特定測試條件下的結果，不代表企業實際導入後一定能省下相同比例的成本。
Gemini Decision 1 常見問題 FAQ
Gemini Decision 1 是 Gemini 4 的新版本嗎？
不是。Gemini Decision 1 是專門處理分類與判斷的模型，主要搭配 Decisions API 使用，和 Gemini 4 Carbon 等通用高階模型的用途不同。
Gemini 免費版可以直接選擇 Decision 1 嗎？
目前 Gemini Decision 1 主要透過 Gemini API 提供，不是一般 Gemini 聊天介面的模型選項。
Google AI Studio 提供 API 免費級距，但不代表一般 Gemini App 免費版能直接選用這款模型。
不會寫程式，也可以使用 Gemini Decision 1 嗎？
可以先使用 Google AI Studio 提供的示範應用了解功能，但正式建立自動化分類系統，通常仍需要 API 串接或相關開發工具。
如果只是偶爾分類少量資料，一般 Gemini 聊天功能就可能足夠。
Gemini Decision 1 支援繁體中文嗎？
官方文件說明模型能處理文字等多種輸入，但並未提供足夠的公開資訊，證明它對所有台灣繁體中文客服情境都具有相同準確度。
如果企業打算正式使用，建議先以真實且經適當去識別化的繁體中文資料進行測試。
Gemini Decision 1 可以直接幫客戶退款嗎？
模型本身負責判斷，不會因為完成分類就自動執行退款。
如果企業另外建立系統整合，仍應要求退款、付款或其他重要操作經過適當權限檢查與人工確認。
Gemini Decision 1 值得用嗎？一般人現在需要做什麼？
Gemini Decision 1 的出現，代表 AI 工具正在出現更明確的分工。
有些模型擅長撰寫內容，有些模型擅長複雜推理，這次 Google 則推出專門負責快速判斷與分類的模型。
如果你只是偶爾使用 AI 寫文章、整理會議紀錄或分析文件，現在不需要特別更換工具。
但如果你的公司每天需要處理大量客服訊息、表單或固定規則的資料分類，就可以開始評估這類模型是否適合導入。
建議先建立一份清楚的分類標準，再用少量測試資料比較人工與 AI 的判斷結果，確認錯誤率、處理成本及需要人工介入的情況。
如果想先學習 AI 資料整理與自動化流程，可以參考海豚 AI 學院課程專區，或透過免費試看了解 n8n、ChatGPT 與其他 AI 工作工具的基本應用。
未來企業運用 AI，不一定需要每個步驟都使用最強大的模型，而是要把合適的模型放在合適的工作環節，才能兼顧成本、速度與可靠性。
資料來源
Google｜Gemini Decisions API: Fast, calibrated multimodal decisions
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemini-decisions-api/
Google AI Studio｜Decisions API 官方技術文件
https://aistudio.google.com/docs/decisions-api
Google AI Studio｜Google AI Studio
