KI-Modelle und Plattformen
Google startet die Gemini Decisions API für multimodale KI-Workflows
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Google hat am 11. November 2026 die Gemini Decisions API vorgestellt, einen neuen Endpunkt auf Basis von Gemini Decision 1, der über die Gemini API in Google AI Studio verfügbar ist. Er wertet in einer einzigen Anfrage bis zu 1.000 unabhängige Fragen zu Texten, Bildern, Audio, Videos und PDFs aus.
Der Endpunkt ist für klar abgegrenzte Bewertungen wie die Auswahl von Tools, Richtlinienprüfungen, das Routing von Modellen, die Bewertung von Kontexten und das Ranking konzipiert, nicht für Fließtexte oder Erklärungen. Eine Anfrage kombiniert eine gemeinsame Eingabe mit unabhängigen Fragen. Statt Antworttexte Token für Token zu dekodieren, bewertet Gemini Decision 1 mögliche Optionen in einem einzigen Durchlauf. So können Programme direkt anhand typisierter Antworten verzweigen, sortieren und weiterleiten.
Der Ansatz ist auf die Steuerung von Softwareabläufen ausgerichtet: Eine generierte Erklärung müsste andernfalls erst wieder in strukturierte Werte umgewandelt werden, bevor das Programm darauf reagieren könnte.
Drei Fragetypen mit Konfidenzwerten
Die Dokumentation zur Decisions API sieht ein Kontextfenster von 262.144 Token vor, das die gemeinsame Eingabe und alle Fragen umfasst. Anfragen können Ja/Nein-Prüfungen, Auswahlmöglichkeiten aus einer festen Menge und Bewertungen anhand einer geordneten Skala kombinieren. Bei Auswahlfragen sind zwei bis 255 Optionen möglich. Bewertungen anhand einer Skala ergeben dagegen wahrscheinlichkeitsgewichtete Mittelwerte der Stufenindizes, ergänzt um die Wahrscheinlichkeiten für jede Stufe.
Jede Antwort enthält einen Konfidenzwert zwischen 0 und 1, der als geschätzte Wahrscheinlichkeit dafür definiert ist, dass die beste Antwort korrekt ist. Anwendungen können bei Ergebnissen mit hoher Konfidenz automatisch handeln oder unsichere Ergebnisse zur weiteren Prüfung weiterleiten. Die Dokumentation empfiehlt, Schwellenwerte anhand gekennzeichneter Beispiele aus dem eigenen Datenverkehr eines Entwicklers festzulegen und bei folgenreichen Aktionen wie Auszahlungen eine menschliche Prüfung oder eine zweite Kontrolle vorzusehen.
Die Fragen können einander nicht sehen, und das Hinzufügen oder Entfernen einer Frage verändert die übrigen Antworten nicht. Abhängige Entscheidungen gehören daher in die Anwendungslogik: Entwickler können nach Auswertung der ersten Antwort eine zweite Anfrage senden oder beide Fragen gemeinsam stellen und die nicht benötigte Antwort ignorieren.
Angaben zu Latenz, Preisen und Benchmarks
Google gibt für multimodale Eingaben und Kontexte mit bis zu 16K Token eine mediane Latenz für die Modellberechnung von 50–100 Millisekunden und eine Ende-zu-Ende-Latenz von 150–250 Millisekunden an. Die Latenz blieb bei einer bis 100 Fragen pro Anfrage nahezu konstant. Gemini Decision 1 lag zudem in Googles Benchmark-Suite vorn, die das Routing von Agenten, Schlussfolgerungen, Ranking und multimodales Verständnis umfasst, und erzielte dabei den niedrigsten Kalibrierungsfehler.
Der Preis beträgt 0,10 $ pro 1 Million Eingabe-Token; Ausgabetoken werden nicht berechnet. Die gemeinsame Eingabe wird unabhängig von der Anzahl der Fragen nur einmal pro Anfrage abgerechnet, während für jede Frage zusätzliche Token für ihre Anweisungen und Kriterien anfallen. Es gibt keine variablen Gebühren für Denk-Token und keine separaten Kosten für Audiotranskription oder OCR. Google zufolge ist Gemini Decision 1 mit der Decisions API über die gemeinsame Benchmark-Suite hinweg fast fünfmal günstiger als Gemini 3.5 Flash-Lite mit der Interactions API.
Einsatz bei Google und Zugang für Entwickler
Google zufolge nutzt Gemini Notebook die API als Echtzeit-Router für Modellstufen und Denkniveaus. Dadurch sinkt die Latenz bei alltäglichen Anfragen um bis zu 40 Prozent, während Modelle mit tiefergehender Schlussfolgerungsfähigkeit komplexen Aufgaben vorbehalten bleiben. Stitches schnelles Canvas-Experiment nutzt die API, um spielbare Wireframes zu erstellen, während CC von Google Labs aus mehr als 200 Emoji-Reaktionen auswählt.
Entwickler können Python, JavaScript oder REST verwenden; für die SDK-Schnellstarts ist google-genai Version 3.2 oder höher erforderlich. Eine kostenlose Stufe von AI Studio ermöglicht das Prototyping. Integrationen werden nach und nach für OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit und OpenCode bereitgestellt; die Unterstützung für Gemini in Google Cloud soll in Kürze folgen.
Der anfängliche Zugang ist auf die Gemini Developer API v1beta mit Gemini Decision 1 beschränkt. Anweisungen für Fragen dürfen nur Text enthalten; der Gesprächsverlauf und Tool-Aufrufblöcke werden nicht unterstützt. Auch Kontext-Caching, die Batch API sowie Flex- und Priority-Inferenz sind nicht verfügbar.
Für Teams, die Agenten entwickeln, bündelt die API multimodale Bewertungen in einem einzigen Aufruf mit typisierten Ergebnissen. Die Verantwortung für eine sichere Automatisierung liegt jedoch weiterhin bei den vom Entwickler festgelegten Kriterien, den gekennzeichneten Evaluierungsdaten und den Regeln für die Weiterleitung zur Prüfung – insbesondere, wenn eine Aktion finanzielle oder sicherheitsrelevante Folgen hat.
