Google lanza Gemini Decisions API para flujos de trabajo de IA multimodal

El 11 de noviembre de 2026, Google presentó Gemini Decisions API, un nuevo endpoint basado en Gemini Decision 1 y disponible a través de Gemini API en Google AI Studio. Evalúa hasta 1.000 preguntas independientes sobre texto, imágenes, audio, video y archivos PDF en una sola solicitud.

El endpoint está diseñado para emitir juicios acotados, como seleccionar herramientas, comprobar políticas, dirigir solicitudes a modelos, calificar contextos y clasificar, en lugar de generar prosa o explicaciones. Una solicitud combina una entrada compartida con preguntas independientes. En vez de decodificar el texto de la respuesta token por token, Gemini Decision 1 puntúa las opciones candidatas en una sola pasada hacia delante, lo que permite a los programas tomar decisiones condicionales, ordenar y dirigir solicitudes directamente a partir de respuestas estructuradas.

Este enfoque está pensado para el flujo de control del software, donde, de otro modo, habría que convertir una explicación generada en valores estructurados antes de que el programa pudiera actuar.

Tres tipos de preguntas con puntuaciones de confianza

La documentación de Decisions API establece una ventana de contexto de 262.144 tokens que abarca la entrada compartida y todas las preguntas. Las solicitudes pueden combinar verificaciones de sí o no, opciones de un conjunto fijo y puntuaciones según una rúbrica ordenada. Las preguntas de opción admiten de 2 a 255 opciones, mientras que las respuestas basadas en rúbricas son promedios ponderados por probabilidad de los índices de nivel, acompañados de las probabilidades de cada nivel.

Cada respuesta incluye una puntuación de confianza de 0 a 1, definida como la probabilidad estimada de que la respuesta principal sea correcta. Las aplicaciones pueden actuar automáticamente cuando los resultados tienen un alto nivel de confianza o derivar los casos inciertos. La documentación recomienda establecer umbrales usando ejemplos etiquetados del tráfico propio del desarrollador y mantener una revisión humana o una segunda comprobación para acciones de alto riesgo, como los pagos.

Las preguntas no pueden ver las respuestas de las demás, y añadir o eliminar una no modifica las otras respuestas. Por tanto, las decisiones dependientes deben gestionarse mediante la lógica de la aplicación: los desarrolladores pueden enviar una segunda solicitud tras leer la primera respuesta, o plantear ambas preguntas juntas y descartar la respuesta que no necesiten.

Latencia, precios y resultados de las pruebas comparativas

Google informa de una latencia mediana de cálculo del modelo de 50–100 milisegundos y una latencia de extremo a extremo de 150–250 milisegundos con entradas multimodales y contextos de hasta 16K tokens. La latencia se mantuvo prácticamente estable entre una y 100 preguntas por solicitud. Gemini Decision 1 también encabezó el conjunto de pruebas comparativas de la empresa, que abarca la dirección de agentes, el razonamiento, la clasificación y la comprensión multimodal, y registró el menor error de calibración.

El precio es de 0,10 $ por cada millón de tokens de entrada, y no se cobran tokens de salida. La entrada compartida se cobra una vez por solicitud, independientemente del número de preguntas, mientras que cada pregunta añade sus propios tokens de instrucciones y criterios. No hay cargos variables por tokens de razonamiento ni costos separados por transcripción de audio y reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Google afirma que Gemini Decision 1 con Decisions API cuesta casi cinco veces menos que Gemini 3.5 Flash-Lite con Interactions API en el conjunto de pruebas comparativas compartido.

Implementaciones de Google y acceso para desarrolladores

Google afirma que Gemini Notebook utiliza la API como enrutador en tiempo real para los niveles de modelo y de razonamiento, lo que reduce hasta un 40 % la latencia en las consultas cotidianas y reserva los modelos de razonamiento más profundo para tareas complejas. El experimento de lienzo rápido de Stitch la utiliza para generar esquemas interactivos, mientras que CC de Google Labs selecciona entre más de 200 reacciones con emojis.

Los desarrolladores pueden usar Python, JavaScript o REST; las guías de inicio rápido del SDK requieren google-genai la versión 3.2 o posterior. Un nivel gratuito de AI Studio permite crear prototipos. Las integraciones se están incorporando gradualmente a OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit y OpenCode, mientras que el soporte de Gemini en Google Cloud figura como próximo lanzamiento.

El acceso inicial se limita a Gemini Developer API v1beta con Gemini Decision 1. Las instrucciones de las preguntas solo admiten texto, y no se admiten el historial de conversación ni los bloques de llamadas a herramientas. Tampoco están disponibles el almacenamiento en caché del contexto, Batch API ni la inferencia Flex o Priority.

Para los equipos que desarrollan agentes, la API reúne juicios multimodales en una sola llamada estructurada, pero la responsabilidad de que la automatización sea segura sigue recayendo en los criterios del desarrollador, los datos de evaluación etiquetados y las reglas de derivación, especialmente cuando una acción puede tener consecuencias financieras o para la seguridad.