Google သည် 150-250ms Multimodal Decisions ဖြင့် တိုကင်တစ်သန်းလျှင် $0.10 ဖြင့် Gemini Decisions API ကို စတင်လိုက်သည်

အင်္ဂါနေ့တွင် Google သည် Gemini Decision 1 (gemini-decision-1) ဟုခေါ်သော ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော စံနမူနာပြဖြင့် လျင်မြန်သော၊ ပိတ်ထားသော ဆုံးဖြတ်ချက်များအတွက် တည်ဆောက်ထားသော အဆုံးမှတ်အသစ်ဖြစ်သော Gemini Decisions API ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ Google ၏ကြေငြာချက်အရ API ကို Google AI Studio ရှိ Gemini API မှတဆင့်ယခုရရှိနိုင်ပြီဖြစ်သည်။

အစေးရှင်းသည် ရိုးရှင်းသည်- AI ထုတ်လုပ်မှု အတန်းကြီးတစ်ခုသည် စာစီစာကုံးရေးသည့် မော်ဒယ်မလိုအပ်ပါ။ ကိရိယာရွေးချယ်မှု၊ မူဝါဒစစ်ဆေးမှုများ၊ မော်ဒယ်လမ်းကြောင်းသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အကြောင်းအရာအဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းတို့သည် ကန့်သတ်ရွေးချယ်မှုများဖြစ်သည် — နှင့် ၎င်းတို့အတွက် စာသားဖန်တီးမှုမှာ နှေးကွေးသည်၊ စျေးကြီးပြီး ချိန်ညှိမှုညံ့ဖျင်းသည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်များ API သည် သင်၏ ကိုယ်စားလှယ်လောင်းရွေးချယ်ခွင့်များကို ယူကာ အမှတ်ပေးမည့်အစား ဖြစ်နိုင်ခြေများနှင့် ယုံကြည်မှုရမှတ်များကို ထုတ်ပေးသည့် အဖြေစာသားထက် ပြန်ပေးသည်။

ဤကဲ့သို့သော developer ကိရိယာများအကြောင်း နောက်ထပ်အကြောင်းအရာအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ AI ကိရိယာများလွှမ်းခြုံမှု ကို လိုက်နာပါ။

ထည့်သွင်းမှုတစ်ခု၊ မေးခွန်းပေါင်း 1,000 အထိ၊ forward pass တစ်ခု

API ၏ ထည့်သွင်းမှုပုံစံသည် ထူးထူးခြားခြားဖြစ်ပြီး တမင်တကာ ဖြစ်နေသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် တောင်းဆိုချက်တစ်ခုတွင် သီးခြားမေးခွန်းပေါင်း 1,000 အထိ ပါဝင်သည့် အကြောင်းအရာများပါရှိသော စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ အသံ၊ ဗီဒီယို သို့မဟုတ် PDF များကို ဖြတ်သန်းကြသည်။ မေးခွန်းများသည် တူညီသော မျှဝေထည့်သွင်းမှုနှင့်အတူ ဟုတ်/မဟုတ် စစ်ဆေးမှုများ၊ ရွေးချယ်စရာမျိုးစုံ ရွေးချယ်မှုများနှင့် ရူဘယ်ရမှတ်များကို ရောနှောနိုင်သည်။

Gemini Decision 1 သည် တိုကင်များကို တစ်ခုပြီးတစ်ခု ကုဒ်လုပ်မည့်အစား forward pass တစ်ခုတည်းတွင် ကိုယ်စားလှယ်လောင်းရွေးချယ်ခွင့်များကို အမှတ်ပေးသောကြောင့်၊ Google သည် ပျမ်းမျှမော်ဒယ်တွက်ချက်မှု 50–100 မီလီစက္ကန့်နှင့် အဆုံးမှအဆုံးထိနေချိန် 150–250 မီလီစက္ကန့်တို့ကို အစီရင်ခံပါသည်။ တောင်းဆိုမှုတစ်ခုလျှင် 1 မှ 100 အထိ မေးခွန်းစကေးအတိုင်း စွမ်းဆောင်ရည်သည် ပြားလုနီးပါးဖြစ်နေပြီး မျှဝေထားသော ထည့်သွင်းမှုအား မေးခွန်းပေါင်းမည်မျှပင်ရှိစေကာမူ ၎င်းကို ဆန့်ကျင်အကဲဖြတ်သည်ဖြစ်စေ တစ်ကြိမ်သာ ကောက်ခံကြောင်း ကုမ္ပဏီက ပြောကြားခဲ့သည်။

ဈေးနှုန်း- အထွက်တိုကင်များ လုံးဝမရှိပါ။

Gemini Decision 1 သည် input token 1 သန်းလျှင် $0.10 ဖြင့် စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ထားပြီး၊ အထွက်တိုကင်များ ဘီလ် သုညပါ — ထုတ်ပေးသည့်တိုကင်များသည် အများအားဖြင့် ဘီလ်ကိုလွှမ်းမိုးထားသည့် generation APIs များနှင့် အဓိပ္ပါယ်ရှိသောဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာကွာခြားချက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သီးခြားအသံမှတ်တမ်း သို့မဟုတ် OCR အခကြေးငွေများမပါသော Gemini 3.5 Flash-Lite အသုံးပြုထားသော Interactions API ထက် ၎င်း၏ မျှဝေထားသော စံနှုန်းအတွဲတစ်ခုတွင် Decisions API ကို 5 ဆနီးပါး စျေးသက်သာစေသည်ဟု Google မှ ပြောကြားခဲ့သည်။ ပုံတူရိုက်ခြင်းအတွက် Google AI Studio တွင် ကုန်ကျစရိတ်မရှိသောအဆင့်ကို ရနိုင်ပါသည်။

Calibration သည် ခေါင်းစဉ်တပ်ထားသော အရေးဆိုမှုဖြစ်သည်။

Google ၏ ကြေညာချက်သည် ချိန်ညှိခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ အရေးဆိုမှုတစ်ခုနှင့်အတူ ဦးဆောင်သည်- အေးဂျင့်လမ်းကြောင်းသတ်မှတ်ခြင်း၊ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်း၊ အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ဘက်စုံနားလည်ခြင်းဆိုင်ရာ စံသတ်မှတ်ချက်များတစ်လျှောက်တွင် Gemini Decision 1 သည် အနိမ့်ဆုံး ချိန်ညှိမှုအမှားအယွင်းဖြင့် အတွဲကို ဦးဆောင်သည်ဟု ကုမ္ပဏီက ပြောကြားခဲ့သည်။ အဖြေတိုင်းသည် 0 မှ 1 အထိ ယုံကြည်မှုရမှတ်ဖြင့် ပို့ဆောင်ပေးသောကြောင့် အပလီကေးရှင်းကုဒ်သည် ရှုပ်ထွေးသောကိစ္စရပ်များကို အယုံအကြည်နည်းသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို ယုံကြည်မည့်အစား မှားယွင်းသောပုံစံတစ်ခုသို့ လမ်းကြောင်းပြောင်းပေးနိုင်သည်။

အေးဂျင့်စနစ်များတွင် လမ်းကြောင်းသတ်မှတ်ခြင်း ချို့ယွင်းချက် ပေါင်းစည်းခြင်းကြောင့် ချိန်ညှိခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ ယုံကြည်မှုမြင့်မားသောကိရိယာကို မှားယွင်းစွာရွေးချယ်သော အေးဂျင့်သည် တိတ်တိတ်ဆိတ်ဆိတ် မအောင်မြင်ပါ။ မသေချာသည့်အခါ သိသော အေးဂျင့်သည် နှိမ့်ချစွာ နှိမ့်ချနိုင်သည်။ စံသတ်မှတ်ထားသည့် ယုံကြည်မှုသည် ပထမတန်းစား API အထွက်တစ်ခု— အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့်အတူ — သည် မိတ်ဆက်ပွဲ၏ ထုတ်လုပ်မှုစိတ်ထားအရှိဆုံး အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဟု ဆိုနိုင်သည်။

တစ်ခုတည်းသောဖြတ်သန်းမှုတွင် ဇာတိဘက်စုံအသုံးပြုမှု

Gemini ၏ဇာတိဘက်စုံဗိသုကာလက်ရာဖြင့်တည်ဆောက်ထားပြီး၊ မော်ဒယ်သည် စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ အသံ၊ ဗီဒီယိုနှင့် PDF များကို forward pass တစ်ခုတည်းတွင် တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်ပါသည်။ Google ၏နမူနာများတွင် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်မှုပုံစံများ ရောနှောခြင်းကိုပြသသည်- ခေါ်ဆိုမှုမှတ်တမ်းကို အကောင့်မက်တာဒေတာဖြင့် တွဲချိတ်ခြင်း၊ သို့မဟုတ် ပျက်စီးမှုဓာတ်ပုံများနှင့်အတူ စကင်န်ဖတ်ထားသော PDF အာမခံတောင်းဆိုချက်၊ ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုထည့်သွင်းမှုများအပေါ် ရုပ်ပုံနှင့် ရုပ်ပုံပိုင်းဆိုင်ရာ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ချိန်ညှိရန် တိုကင်ကုန်ကျစရိတ်ကို ချိန်ခွင်လျှာညှိခြင်း။

ကုမ္ပဏီသည် အတွင်းပိုင်းမွေးစားခြင်းကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ ကြေငြာချက်တွင် Stitch Rapid အပါအဝင် ထုတ်ကုန်တစ်ခုလုံးကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် API ကို အသုံးပြု၍ ကုန်ပစ္စည်းစီးဆင်းမှုတစ်ခုလုံးကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် စိတ်ကြိုက်အမျိုးအစားခွဲမည့်အစား ရွေးချယ်မှုများကို သတ်မှတ်ခြင်းထက် ရွေးချယ်စရာများကို သတ်မှတ်ခြင်းမဟုတ်ဘဲ ပို့ဆောင်ခြင်းအင်္ဂါရပ်များကို ကုမ္ပဏီတစ်ဝှမ်းရှိ Decisions API ကို အသုံးပြုထားပြီးဖြစ်ကြောင်း Google မှ ပြောကြားခဲ့သည်။

ဂေဟစနစ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် နေ့တစ်နေ့ဖြစ်သည်။

Google သည် OpenRouter၊ LangChain၊ Vercel၊ LiteLLM၊ Pydantic AI၊ Pipecat၊ LiveKit နှင့် OpenCode တို့တွင် Python၊ JavaScript နှင့် REST အတွက် google-genai SDKs များနှင့်အတူ မိတ်ဆက်သည့်နေ့တွင် ပေါင်းစပ်မှုများကို ဖော်ပြထားပါသည်။ ကြေငြာချက်အရ Google Cloud ရှိ Gemini တွင် ပံ့ပိုးမှု မကြာမီ ထွက်ပေါ်လာတော့မည် ဖြစ်သည်။

Developers များသည် Google AI Studio တွင် API သော့ဖြင့် ယနေ့ စတင်နိုင်ပြီး Google မှ ထုတ်ဝေသည့် ဒီမိုအက်ပ်များ — Doorstep Parcels၊ Speed ​​Sketch နှင့် Find the Zoo Keeper — လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် တောင်းဆိုမှုပုံစံများကို ပြသရန်။

အေးဂျင့်စီးပွားရေးအတွက် ဘာကြောင့်အရေးကြီးတာလဲ။

Decisions API သည် ထွန်းသစ်စအေးဂျင့်အစုအစည်း၏ ဆွဲဆောင်မှုအနည်းဆုံးဖြစ်သော်လည်း အပြင်းအထန်ကျင့်သုံးသည့်အလွှာကို ပစ်မှတ်ထားပါသည်- စဉ်ဆက်မပြတ်သေးငယ်သောဆုံးဖြတ်ချက်များသည် အလုပ်တစ်ခုလျှင် အကြိမ်များစွာပြုလုပ်သည်။ လမ်းကြောင်းသတ်မှတ်ခြင်း၊ မူဝါဒစစ်ဆေးမှုများနှင့် အကြောင်းအရာအဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းတို့သည် ခန့်မှန်းနိုင်သောစျေးနှုန်းဖြင့် 150-250 မီလီစက္ကန့်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါက၊ ရေရှည်လုပ်ကိုင်နေသော အေးဂျင့်လုပ်ငန်းအသွားအလာများသည် ဘောဂဗေဒအရ ပြောင်းလဲသွားသည် — ဆုံးဖြတ်ချက်အလွှာသည် မျိုးဆက်သစ်ပုံစံတစ်ဆို့မှုရပ်တန့်သွားပြီး သမားရိုးကျအခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ပိုမိုနီးကပ်လာသည်။

အဆိုပါ လွှတ်တင်မှုသည် ပြိုင်ဘက်များ၏ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် လမ်းကြောင်းသတ်မှတ်ခြင်း မော်ဒယ်များ တည်ဆောက်ခြင်းအပေါ် ပြိုင်ဘက်များ၏ အနေအထားကို ထက်မြက်စေပြီး၊ Frontier-lab multimodal စွမ်းရည်ကို ကုန်ပစ္စည်းစျေးနှုန်းအမှတ်တစ်ခုသို့ ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့်လည်း ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။ ၎င်းသည် API စျေးကွက်ခွဲခြမ်းခြင်းကို Google မှတွေ့မြင်သည့်နေရာတွင်လည်း အချက်ပြသည်- အဖွင့်အလုပ်အတွက် မျိုးဆက်သစ်မော်ဒယ်များ၊ ကိုယ်စားလှယ်စနစ်များကို ရထားလမ်းများပေါ်တွင် ထားရှိပေးသည့် ကန့်သတ်ထားသော၊ ပမာဏမြင့်မားသော စစ်ဆေးမှုများအတွက် ဆုံးဖြတ်ချက်မော်ဒယ်များ။ အမှီအခိုကင်းသော စံနှုန်းများသည် ချိန်ညှိခြင်းတောင်းဆိုချက်များကို အတည်ပြုခြင်းရှိမရှိ၊ မွေးစားခြင်းကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ စောင့်ကြည့်ရန် မက်ထရစ်ဖြစ်ပါမည်။

---

AI ၏ရှေ့တွင်နေရန်

နောက်ဆုံးပေါ် AI သတင်းများ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အောင်မြင်မှုများ—အားလုံးကို တစ်နေရာတည်းတွင် ရယူပါ။

AI သတင်းအပြည့်အစုံကို ဖတ်ရှုရန် →