Gemini Decisions APIとOpenAI Decisions API徹底比較：どちらの判断エンドポイントを選ぶべきか？

Gemini Decisions API と OpenAI Decisions API のどちらを選ぶかは、価格ではなく入力の種類と制限事項で決まります。両者とも入力トークン100万あたり0.10ドルで、出力は無料です。音声・動画・PDF の入力、リクエストあたり400件を超える質問、または無料枠が必要なら Gemini を選びましょう。GA（一般提供）済みのエンドポイント、プロンプトキャッシュ、JSON やツール呼び出しの証拠データ、ZDR や HIPAA 対応の契約条件が必要なら OpenAI を選びましょう。

Decisions API とは何か

Decisions API とは、テキストを生成する代わりに、入力内容についてのクローズドセット（選択肢が限定された）質問に答えるエンドポイントです。共通の証拠データと型付きの質問リスト（はい/いいえ、選択肢から1つ選ぶ、スケールで評価するなど）を送ると、回答ごとに確率と信頼度スコアが返ってきます。出力トークンはゼロなので、支払いは入力分だけです。

最初に提供したのは OpenAI です。そのDecisions API は2026年10月22日に gpt-6-luna とともに GA になりました。Google は2026年11月11日、新しいモデル gemini-decision-1 を搭載した Gemini Decisions API でこれに対抗しました。

どちらもルーティング、ツール選択、ポリシーチェック、ルーブリック評価を目的としています。違いは、どんなデータを入力できるか、そして1回のリクエストでどこまで処理できるかです。

Gemini Decisions API vs OpenAI Decisions API：一覧比較

以下の各行は、各ベンダーのドキュメント（2026年11月12日時点で確認）に基づいています。「記載なし」はドキュメントに記載がないことを意味します。

	Gemini Decisions API	OpenAI Decisions API
モデル	`gemini-decision-1`（唯一の選択肢）	`gpt-6-luna`（唯一の選択肢）
提供状況	Gemini Developer API では `v1beta`	2026年10月22日から GA
呼び出し方法	`client.decisions.create(...)`、SDK 3.2 以降	`POST /v1/decisions`
リクエストあたりの質問数	1〜1,000	1〜400
質問の形式	独自 ID をキーにしたマップ	配列、各要素に任意の `name`
はい/いいえの型	`noul`（0.01〜0.99）	`predicate`（0〜1）
選択肢の数	2〜255	2〜255
スコアの段階	2〜255（推奨は2〜10）	2〜10
入力タイプ	テキスト、画像、音声、動画、PDF	テキスト、画像、`input_json`、ツール呼び出しおよびその出力
質問文へのメディア埋め込み	不可、テキストのみ	可、`instructions` に画像を含められる
コンテキストウィンドウ	262,144 トークン	このエンドポイントについては記載なし。272K を超えるとロングコンテキスト価格
入力価格	$0.10 / 1M	$0.10 / 1M（272K 超は2倍）
出力価格	$0	$0
キャッシング	非対応	プロンプトキャッシング、キャッシュ済み入力 $0.01 / 1M
Batch / Flex	非対応	記載なし
無料枠	あり（Google AI Studio）	このエンドポイントについては記載なし
公表されているレイテンシ	エンドツーエンドで 150〜250 ms（Google の数値）	「Responses API の約10倍高速」
レート制限	ティアごとに公表	組織単位で設定、エンドポイント単位では非公表
ZDR / HIPAA	記載なし	対象顧客向けに対応
リージョン処理	記載なし	米国と EU、10% 上乗せ

Gemini Decisions API と OpenAI Decisions API の比較：エンドポイント、質問数1,000対400、入力タイプ、コンテキスト、キャッシング、共通の入力価格 $0.10/1M

リクエスト形式：発想は同じ、JSON は異なる

この2つの API は、ペイロードを書くまではよく似て見えます。Gemini は質問を独自 ID でキー付けし、はい/いいえの型を noul と呼びます：

result = client.decisions.create(
    model="gemini-decision-1",
    input="I was charged twice for my order.",
    questions={
        "department": {
            "type": "choice",
            "instructions": "Which department should handle this request?",
            "criteria": {"billing": "Payments and refunds.", "other": ""},
        },
    },
)

OpenAI は順序付き配列を受け取り、はい/いいえには predicate を使い、選択肢を value と description のオブジェクトとして列挙します。詳細なリクエスト内容については、OpenAI のステップバイステップガイドを参照してください。

本番コードで重要になる違いは3つあります：

回答の取得方法。 Gemini は質問 ID をキーにしたマップを返します。OpenAI は配列を返すので、name で照合する必要があります。
拒否（リフューザル）。 OpenAI は一部の質問だけ refusal の回答を返し、他の質問には通常どおり回答できます。一方 Gemini は、入力フィルターに引っかかると HTTP 400 でリクエスト全体をブロックし、safety または prohibited_content のコードを返します。
選択肢の並び順。 Gemini はスコアリングの前にオプションのキーをアルファベット順にソートするため、none_of_the_above のようなキーは shipping より先に来ます。Gemini では包括的なキーとして other を使うのがよいでしょう。

Gemini の noul の確率は 0.01〜0.99 の範囲に収まるため、> 0.99 のしきい値は決して発動しません。3タイプの質問モデルについては、OpenAI vs Jev の比較記事を読んだことがあれば馴染みがあるはずです。

入力と制限：Gemini が優位なポイント

Gemini の入力は Interactions API のコンテンツブロックを再利用しており、text、image、audio、video、document（PDF）が使えます。通話録音とアカウントのメタデータを混ぜて、それに対して1,000件の質問を投げることも可能です。インラインデータはリクエストあたり最大 100 MB（PDF は 50 MB）、Files API の URI と HTTPS URL はそれぞれ最大 15 MB まで対応します。画像と動画のブロックには resolution 設定があり、トークン数と詳細さをトレードオフできます。

OpenAI はメディアの対応範囲は狭いものの、構造化データの対応は広いです。OpenAI Decisions ガイドによると、input はテキスト、画像、input_json パートに加え、関数呼び出しとその出力を含む会話履歴も受け付けます。ファイルや音声は非対応です。各質問の instructions には個別の画像を含められるため、1つの参照画像に対して多数の候補を比較するのに便利です。

使い分けの指針：

音声、動画、スキャンした PDF を証拠とする場合：Gemini。
ツール呼び出しのトランスクリプトや生の JSON：OpenAI はネイティブ対応、Gemini はテキストにシリアライズする必要あり。
質問ごとの画像：OpenAI のみ。

価格表示は同じでも、請求額は違う

両者とも入力トークン100万あたり0.10ドルで出力は無料、そしてリクエストごとに共通入力は1回だけ課金されます。違いが現れるのは、同じ入力を繰り返し使う場合です。

Gemini のドキュメントは、Decisions API がコンテキストキャッシング、Batch、Flex、Priority に対応していないこと、そして「リクエスト間で繰り返される入力は全額課金される」ことを明記しています。OpenAI は GA 時点でプロンプトキャッシングを提供しています。1,024トークン以上の共通 input プレフィックスは、100万トークンあたり0.01ドルでキャッシュをヒットでき、キャッシュ書き込みは Luna の標準レート（30分キャッシュの書き込みで100万トークンあたり0.125ドル）で課金されます。最新のキャッシュレートは OpenAI の料金ページで確認してください。

計算例（ベンダーの見積もりではなく独自計算）：毎回のリクエストで同じ10,000トークンのポリシードキュメントを、50トークンの質問20件とともにチェックし、月に100万回実行する場合。

Gemini： 11,000トークン × 100万リクエスト = 110億トークン × $0.10/1M = $1,100。
OpenAI、すべてキャッシュヒット： 100億キャッシュ済みトークン × $0.01/1M = $100、さらに10億の未キャッシュ質問トークン × $0.10/1M = $100、合計約 $200 とキャッシュ書き込み分。

新しいチケットや写真のように毎回新しい入力を使う場合は、キャッシュは役に立たず、両者のトークン単価は同じになります。なお OpenAI は、272K 入力トークンを超えると2倍の乗数、リージョン処理では10% の上乗せが適用されます。

Gemini の強みは無料枠です。Google の料金ページでは、そこでの Gemini Decision の入力は「無料」と記載されていますが、無料枠のデータは Google の製品改善に使用されます。有料枠のデータは使用されません。

速度とレート制限

Google によると、Gemini Decision 1 は1回のフォワードパスで選択肢をスコアリングし、モデル計算の中央値は 50〜100 ms、エンドツーエンドで 150〜250 ms、1〜100件の質問数ではほぼ一定、入力は最大16Kトークンまで対応とのことです。これらは実測するまで Google の主張にすぎません。

OpenAI は数値ではなく比率を公表しています：「Responses API の約10倍高速」。その意味についてはDecisions vs Responses API の解説記事で詳しく説明しています。

レート制限も同じパターンです。Google のレート制限ページでは、Gemini Decision の制限がティアごとに記載されています：

ティア	RPM	TPM	RPD
Free	200	50,000	10,000
Tier 1	1,500	1,000,000	50,000
Tier 2	5,000	4,000,000	無制限
Tier 3	15,000	10,000,000	無制限

OpenAI は Decisions 固有の制限を公表していないため、自分の組織の制限ページを確認してください。

どちらを選ぶべきか

Gemini Decisions API と OpenAI Decisions API の選択フローチャート：音声・動画・PDF 入力は Gemini へ、キャッシング・ZDR/HIPAA・EU/US リージョン処理は OpenAI へ、400件超の質問は Gemini へ、それ以外は両方をテスト

Gemini Decisions API を選ぶべきケース：

証拠データが音声、動画、PDF で、文字起こしや OCR の工程を省きたい場合。
リクエストあたり400件を超える質問が必要な場合。
Google AI Studio で0ドルでプロトタイプを作りたい場合。

OpenAI Decisions API を選ぶべきケース：

今日の時点で GA 済みのエンドポイントが必要な場合。Gemini は v1beta で、Vertex AI の対応は「近日公開」です。
大きな共通入力を再利用し、キャッシングで請求額を抑えたい場合。
証拠データがツール呼び出しを含むエージェント履歴や生の JSON の場合。
ZDR、HIPAA 対応、または米国・EU のリージョン処理が必要な場合。
すでに GPT-6 Luna や GPT-Live を利用している場合。OpenAI は Decisions 向けのネイティブな GPT-Live トリガーをドキュメント化しています。

どれでも決められない場合は、両方テストしましょう。

Apidog CLI でコーディングエージェントに A/B テストを実行させる

ベンダーのベンチマークでは、自分のチケットに対する各モデルの挙動はわかりません。フィクスチャ駆動の A/B テストならそれがわかり、コーディングエージェントが Apidog CLI を使って構築・実行できます。

まず一度だけセットアップ：

npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
npx -y skills add https://apidog.com   # pick Claude Code, Codex, Cursor or OpenCode

次に、エージェントに次のプロンプトを1つ渡します：

In Apidog project <id>, create two endpoints: Gemini Decisions
(take the REST path from Google's Decisions API docs, model
gemini-decision-1) and OpenAI Decisions (POST /v1/decisions,
model gpt-6-luna). Both ask the same "department" choice question
(billing, technical, shipping, other) about {{ticket}}.
Build a test scenario that calls both for each row of fixtures.csv,
asserts HTTP 200, saves each answer, confidence and response time,
and flags rows where the two answers disagree. Run it and summarize.

エージェントはペイロードを検証し、リソースを書き込み、フィクスチャの各行に対してシナリオを実行します：

apidog cli-schema get endpoint-create
apidog cli-schema validate endpoint-create --file gemini-decisions.json
apidog endpoint create --project <id> --file gemini-decisions.json
apidog endpoint create --project <id> --file openai-decisions.json
apidog cli-schema get test-scenario-create
apidog test-scenario create --project <id> --file decisions-ab.json
apidog run -t <scenarioId> --project <id> -e <envId> -d fixtures.csv -r cli,json

-d フラグは反復ごとに1行の CSV を渡すため、ラベル付きチケット200件は200組のペア呼び出しになり、JSON レポートに回答・信頼度・タイミングが並びます。それを自分のラベルと比較すれば、自分のデータ上での精度とレイテンシがわかります。両方の API キーはプロンプトではなく Apidog の環境変数に保存してください。詳しくは apidog run コマンドリファレンスと Claude Code での Apidog CLI を参照してください。

Apidog の Free プランは最大4ユーザーまで利用できます。

FAQ

Gemini Decisions API は OpenAI Decisions API より安いですか？ 定価では違いません：両者とも入力トークン100万あたり0.10ドルです。OpenAI は大きな再利用入力がある場合に安くなります（キャッシュ済みで $0.01/1M）。Gemini は無料枠のおかげでプロトタイピングは安上がりです。

OpenAI Decisions API は音声や PDF を読めますか？ いいえ。テキスト、画像、JSON のみ受け付けます。Gemini は音声、動画、PDF に対応しています。

Gemini Decisions API は本番運用に耐えられますか？ v1beta として提供されており、Google Cloud の対応は「近日公開」です。OpenAI のエンドポイントは2026年10月22日から GA です。

1リクエストでいくつの質問ができますか？ Gemini は1〜1,000件（262,144トークンのコンテキストウィンドウが上限）、OpenAI は1〜400件です。

コードを書き直さずに両者を切り替えられますか？ 直接はできません：質問のマップ対配列、noul 対 predicate、異なる選択肢の形式など違いがあります。薄いアダプター層を前に置き、同じフィクスチャで両方をテストしましょう。