Gemini Decisions API vs OpenAI Decisions API: ควรเลือกใช้ Decision Endpoint ตัวไหนดี?

การตัดสินใจระหว่าง Gemini Decisions API กับ OpenAI Decisions API ขึ้นอยู่กับอินพุตและขีดจำกัด ไม่ใช่ราคา ทั้งสองคิดค่าบริการ $0.10 ต่อ input token 1 ล้านตัว และไม่คิดค่าบริการสำหรับ output เลือกใช้ Gemini เมื่อคุณต้องการอินพุตแบบเสียง วิดีโอ หรือ PDF, ต้องการคำถามมากกว่า 400 ข้อต่อคำขอ หรือต้องการแพ็กเกจฟรี เลือกใช้ OpenAI เมื่อคุณต้องการ endpoint ที่เป็น GA แล้ว, การแคชพรอมป์, หลักฐานแบบ JSON และการเรียกเครื่องมือ หรือเงื่อนไขแบบ ZDR และ HIPAA

Decisions API ทำอะไร

Decisions API คือ endpoint ที่ตอบคำถามแบบปิดชุดตัวเลือกเกี่ยวกับอินพุตของคุณ แทนที่จะสร้างข้อความขึ้นมา คุณส่งหลักฐานร่วมพร้อมรายการคำถามที่ระบุประเภทไว้ (ใช่/ไม่ใช่ เลือกหนึ่งตัวเลือก ให้คะแนนตามมาตราส่วน) แล้วจะได้รับความน่าจะเป็นและคะแนนความมั่นใจกลับมาสำหรับแต่ละคำตอบ Output token มีค่าเป็นศูนย์ ดังนั้นคุณจ่ายเฉพาะอินพุตเท่านั้น

OpenAI เป็นผู้วางตลาดรายแรก Decisions API ของ OpenAI (Decisions API) เปิดตัวแบบ GA เมื่อวันที่ 22 ตุลาคม 2026 พร้อมโมเดล gpt-6-luna Google ตอบโต้เมื่อวันที่ 11 พฤศจิกายน 2026 ด้วย Gemini Decisions API ซึ่งขับเคลื่อนด้วยโมเดลใหม่ gemini-decision-1

ทั้งสองมุ่งเป้าไปที่การกำหนดเส้นทาง การเลือกเครื่องมือ การตรวจสอบนโยบาย และการให้คะแนนตามเกณฑ์ rubric จุดต่างกันอยู่ที่ว่าคุณส่งอะไรให้พวกมันได้ และคำขอเดียวไปได้ไกลแค่ไหน

เปรียบเทียบ Gemini Decisions API กับ OpenAI Decisions API อย่างรวดเร็ว

ข้อมูลในทุกแถวมาจากเอกสารของผู้ให้บริการแต่ละราย โดยอ่านเมื่อวันที่ 12 พฤศจิกายน 2026 “ไม่มีข้อมูลในเอกสาร” หมายความว่าเอกสารไม่ได้ระบุไว้

รูปแบบคำขอ: ไอเดียเดียวกัน แต่ JSON ต่างกัน

ทั้งสอง API ดูคล้ายกันจนกระทั่งคุณเริ่มเขียน payload Gemini ใช้ ID ของคุณเองเป็นคีย์ของคำถาม และเรียกประเภทใช่/ไม่ใช่ว่า noul:

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 รับ array แบบเรียงลำดับ ใช้ predicate สำหรับใช่/ไม่ใช่ และระบุตัวเลือกเป็นอ็อบเจกต์ value และ description คู่มือ OpenAI แบบทีละขั้นตอน ของเรามีตัวอย่างคำขอฉบับเต็ม

มีสามความแตกต่างที่สำคัญในโค้ดสำหรับใช้งานจริง:

1. การค้นหาคำตอบ Gemini ส่งคืน map ที่ใช้ ID ของคำถามคุณเป็นคีย์ ส่วน OpenAI ส่งคืน array ที่คุณต้องจับคู่ด้วย name
2. การปฏิเสธตอบ OpenAI สามารถส่งคืนคำตอบแบบ refusal สำหรับคำถามหนึ่งข้อ ขณะที่คำถามอื่นยังได้คำตอบตามปกติ ส่วน Gemini จะบล็อกคำขอทั้งหมดด้วย HTTP 400 พร้อมรหัส safety หรือ prohibited_content เมื่อตัวกรองอินพุตทำงาน
3. ลำดับของตัวเลือก Gemini เรียงคีย์ตัวเลือกตามตัวอักษรก่อนการให้คะแนน ดังนั้นคีย์อย่าง none_of_the_above จะมาก่อน shipping บน Gemini ควรใช้ other เป็นตัวเลือกกลางๆ สำหรับกรณีอื่นๆ

ความน่าจะเป็นของ noul ใน Gemini อยู่ระหว่าง 0.01 ถึง 0.99 ดังนั้นเกณฑ์ตัดสินแบบ > 0.99 จะไม่มีวันเกิดขึ้น โมเดลคำถามสามประเภทนี้จะดูคุ้นเคยหากคุณเคยอ่าน บทเปรียบเทียบ OpenAI กับ Jev ของเรา

อินพุตและขีดจำกัด: จุดที่ Gemini ได้เปรียบ

อินพุตของ Gemini ใช้ content blocks ของ Interactions API ซ้ำ: text, image, audio, video และ document (PDF) คุณผสมไฟล์บันทึกการโทรกับข้อมูลเมตาของบัญชี แล้วถามได้ถึง 1,000 คำถาม ข้อมูลแบบ inline รองรับถึง 100 MB ต่อคำขอ (PDF จำกัดที่ 50 MB); URI ของ Files API และ URL HTTPS รองรับถึง 15 MB ต่อไฟล์ บล็อก image และ video รองรับการตั้งค่า resolution เพื่อแลกความละเอียดกับจำนวน token

OpenAI รองรับสื่อน้อยกว่าแต่รองรับโครงสร้างข้อมูลมากกว่า ตาม คู่มือ Decisions ของ OpenAI input รับข้อความ รูปภาพ และส่วน input_json รวมถึงประวัติการสนทนาที่มี function calls และผลลัพธ์ของมัน ไม่รองรับไฟล์และเสียง instructions ของแต่ละคำถามสามารถแนบรูปภาพของตัวเองได้ ซึ่งสะดวกสำหรับการเปรียบเทียบผู้สมัครหลายรายกับรูปอ้างอิงชุดเดียว

สรุปการแบ่งกัน:

• เสียง วิดีโอ หรือ PDF ที่สแกนเป็นหลักฐาน: Gemini
• บันทึกการเรียกเครื่องมือหรือ JSON ดิบ: OpenAI รองรับโดยตรง; Gemini ต้องการให้แปลงเป็นข้อความก่อน
• รูปภาพแยกตามคำถาม: OpenAI เท่านั้น

ราคา: ป้ายราคาเหมือนกัน แต่บิลต่างกัน

ทั้งสองราคา $0.10 ต่อ input token 1 ล้านตัว โดยไม่คิดค่า output และทั้งสองคิดค่าอินพุตที่ใช้ร่วมกันครั้งเดียวต่อคำขอ จุดที่บิลแตกต่างกันคืออินพุตที่ใช้ซ้ำ

เอกสารของ Gemini ระบุชัดเจนว่า Decisions API ไม่รองรับ context caching, Batch, Flex หรือ Priority และ “อินพุตที่ซ้ำกันในหลายคำขอจะถูกนับเต็มจำนวน” OpenAI เพิ่ม prompt caching ตั้งแต่เปิดตัว GA คำขอที่มี prefix input ร่วมกันอย่างน้อย 1,024 tokens สามารถเข้าแคชได้ที่ $0.01 ต่อ 1M โดยการเขียนแคชคิดตามอัตราปกติของ Luna ($0.125 ต่อ 1M สำหรับแคชแบบ 30 นาที) ตรวจสอบ หน้าราคาของ OpenAI สำหรับอัตราแคชล่าสุด

ตัวอย่างการคำนวณ (คำนวณโดยเรา ไม่ใช่ราคาที่ผู้ให้บริการอ้างอิง): ทุกคำขอตรวจสอบเอกสารนโยบาย 10,000 token ชุดเดียวกันด้วยคำถาม 20 ข้อ ข้อละ 50 token เดือนละหนึ่งล้านครั้ง

• Gemini: 11,000 tokens x 1M คำขอ = 11B tokens x $0.10 ต่อ 1M = $1,100
• OpenAI กรณีแคชตรงทั้งหมด: 10B cached tokens x $0.01 ต่อ 1M = $100 บวก 1B uncached question tokens x $0.10 ต่อ 1M = $100 รวมประมาณ $200 บวกค่าเขียนแคช

หากอินพุตใหม่ทุกคำขอ เช่นตั๋วงานใหม่หรือรูปภาพใหม่ การแคชจะไม่ช่วย และทั้งสองมีต้นทุนต่อ token เท่ากัน OpenAI ยังบังคับตัวคูณ 2 เท่าเมื่อเกิน 272K input tokens และค่าบริการเพิ่ม 10% สำหรับการประมวลผลแบบระดับภูมิภาค

จุดเด่นของ Gemini คือแพ็กเกจฟรี หน้าราคาของ Google ระบุอินพุตของ Gemini Decision ว่า “Free of charge” ที่นั่น แต่ข้อมูลจากแพ็กเกจฟรีจะถูกใช้เพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของ Google ส่วนข้อมูลจากแพ็กเกจแบบเสียเงินจะไม่ถูกใช้

ความเร็วและขีดจำกัดอัตราเรียก

Google ระบุว่า Gemini Decision 1 ให้คะแนนตัวเลือกในการคำนวณ forward pass เดียว: ค่ากลางของการคำนวณโมเดล 50 ถึง 100 ms, 150 ถึง 250 ms แบบ end to end แทบไม่เพิ่มขึ้นตั้งแต่ 1 ถึง 100 คำถาม สำหรับอินพุตไม่เกิน 16K tokens ซึ่งทั้งหมดนี้เป็นข้ออ้างของ Google จนกว่าคุณจะวัดผลเอง

OpenAI เผยแพร่เป็นสัดส่วน ไม่ใช่ตัวเลข: “เร็วกว่า Responses API ประมาณ 10 เท่า” บทวิเคราะห์ Decisions กับ Responses API ของเราอธิบายว่าสิ่งนี้หมายความว่าอย่างไร

ขีดจำกัดอัตราเรียกก็เป็นไปตามรูปแบบเดียวกัน หน้าขีดจำกัดอัตราเรียกของ Google ระบุขีดจำกัดของ Gemini Decision แยกตาม tier:

OpenAI ไม่เผยแพร่ขีดจำกัดเฉพาะสำหรับ Decisions; ให้ตรวจสอบที่หน้าขีดจำกัดขององค์กรคุณ

ควรเลือกตัวไหนเมื่อไหร่

เลือก Gemini Decisions API เมื่อ:

• หลักฐานของคุณเป็นเสียง วิดีโอ หรือ PDF โดยไม่ต้องผ่านขั้นตอนแปลงเสียงเป็นข้อความหรือ OCR
• คุณต้องการคำถามมากกว่า 400 ข้อต่อคำขอ
• คุณต้องการพัฒนาต้นแบบด้วยต้นทุน $0 ใน Google AI Studio

เลือก OpenAI Decisions API เมื่อ:

• คุณต้องการ endpoint ที่เป็น GA แล้ววันนี้ Gemini ยังเป็น v1beta และการรองรับบน Vertex AI ยังอยู่ในสถานะ “เร็วๆ นี้”
• คุณใช้อินพุตขนาดใหญ่ที่แชร์กันซ้ำ และต้องการให้การแคชช่วยลดค่าใช้จ่าย
• หลักฐานของคุณเป็นประวัติ agent ที่มีการเรียกเครื่องมือ หรือ JSON ดิบ
• คุณต้องการ ZDR, สิทธิ์การใช้งานแบบ HIPAA หรือการประมวลผลแบบระดับภูมิภาคในสหรัฐฯ และ EU
• คุณใช้ GPT-6 Luna หรือ GPT-Live อยู่แล้ว; OpenAI ระบุในเอกสารว่ามีตัวกระตุ้น GPT-Live แบบ native สำหรับ Decisions

หากไม่มีข้อใดข้อหนึ่งตัดสินใจแทนคุณได้ ก็ทดสอบทั้งสองตัวดู

ให้ coding agent ของคุณรันการทดสอบ A/B ด้วย Apidog CLI

เกณฑ์มาตรฐานจากผู้ให้บริการไม่ได้แสดงให้เห็นว่าโมเดลทั้งสองจัดการกับตั๋วงานของคุณอย่างไร การทดสอบ A/B ที่ขับเคลื่อนด้วยชุดข้อมูลทดสอบตอบคำถามนี้ได้ และ coding agent ของคุณสามารถสร้างและรันมันด้วย Apidog CLI

ตั้งค่าครั้งเดียว:

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

จากนั้นสั่ง agent ของคุณด้วยพรอมป์เดียว:

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.

Agent จะตรวจสอบ payload ของตัวเอง เขียน resources และรัน scenario หนึ่งครั้งต่อแถวข้อมูลทดสอบ:

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

แฟล็ก -d จะส่งข้อมูลหนึ่งแถว CSV ต่อหนึ่งรอบ ดังนั้นตั๋วงานที่มีป้ายกำกับ 200 ตั๋วจะกลายเป็นการเรียกแบบคู่ 200 ครั้ง และรายงาน JSON จะจัดเรียงคำตอบ ความมั่นใจ และเวลาตอบสนองให้เทียบกันได้ นำผลมาเทียบกับป้ายกำกับของคุณ คุณก็จะได้ค่าความแม่นยำและความหน่วงบนข้อมูลของคุณเอง เก็บ API key ทั้งสองไว้ใน environment ของ Apidog ไม่ใช่ในพรอมป์ ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ คู่มือคำสั่ง apidog run และ Apidog CLI ใน Claude Code

แพ็กเกจฟรีของ Apidog รองรับผู้ใช้ได้ถึง 4 คน

คำถามที่พบบ่อย

Gemini Decisions API ถูกกว่า OpenAI Decisions API หรือไม่? ไม่ ในแง่ราคาปกติทั้งสองคิด $0.10 ต่อ input token 1 ล้านตัว OpenAI จะถูกลงเมื่อมีอินพุตขนาดใหญ่ที่ใช้ซ้ำ ($0.01 ต่อ 1M สำหรับแคช) ส่วน Gemini ถูกกว่าสำหรับการพัฒนาต้นแบบด้วยแพ็กเกจฟรี

OpenAI Decisions API อ่านเสียงหรือ PDF ได้หรือไม่? ไม่ได้ รองรับเฉพาะข้อความ รูปภาพ และ JSON Gemini เพิ่มการรองรับเสียง วิดีโอ และ PDF

Gemini Decisions API พร้อมใช้งานจริงหรือยัง? ยังเปิดตัวในสถานะ v1beta; การรองรับบน Google Cloud ยังอยู่ในสถานะ “เร็วๆ นี้” ส่วน endpoint ของ OpenAI เป็น GA แล้วตั้งแต่วันที่ 22 ตุลาคม 2026

ถามคำถามได้กี่ข้อต่อคำขอ? Gemini อนุญาต 1 ถึง 1,000 ข้อ โดยจำกัดด้วย context window 262,144 tokens ส่วน OpenAI อนุญาต 1 ถึง 400 ข้อ

สลับใช้ระหว่างสองตัวนี้ได้ไหมโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่? ไม่ได้โดยตรง: คำถามแบบ map กับ array, noul กับ predicate และรูปแบบตัวเลือกที่ต่างกัน ควรวาง adapter บางๆ ไว้ข้างหน้า แล้วทดสอบทั้งสองด้วยชุดข้อมูลทดสอบชุดเดียวกัน