Google lancia Gemini Decisions API per i flussi di lavoro multimodali basati sull’IA

L’11 novembre 2026, Google ha presentato Gemini Decisions API, un nuovo endpoint basato su Gemini Decision 1 e disponibile tramite Gemini API in Google AI Studio. In un’unica richiesta, valuta fino a 1.000 domande indipendenti su testo, immagini, audio, video e PDF.

L’endpoint è progettato per formulare valutazioni circoscritte, come la selezione degli strumenti, i controlli delle policy, l’instradamento dei modelli, la valutazione del contesto e l’ordinamento, anziché generare prosa o spiegazioni. Una richiesta combina un input condiviso con domande indipendenti. Invece di decodificare il testo delle risposte token per token, Gemini Decision 1 assegna un punteggio alle opzioni candidate con un’unica passata in avanti, consentendo ai programmi di diramarsi, ordinare e instradare direttamente sulla base di risposte strutturate.

Questo approccio è pensato per il flusso di controllo del software, nel quale, altrimenti, una spiegazione generata dovrebbe essere riconvertita in valori strutturati prima che il programma possa agire.

Tre tipi di domande con punteggi di affidabilità

La documentazione di Decisions API stabilisce una finestra di contesto di 262.144 token, che comprende l’input condiviso e tutte le domande. Le richieste possono combinare verifiche con risposta sì/no, scelte da un insieme predefinito e punteggi basati su rubriche ordinate. Le domande a scelta ammettono da due a 255 opzioni, mentre le risposte basate su rubriche sono medie degli indici dei livelli ponderate in base alla probabilità e accompagnate dalle probabilità associate a ciascun livello.

Ogni risposta include un punteggio di affidabilità compreso tra 0 e 1, definito come la probabilità stimata che la risposta con il punteggio più alto sia corretta. Le applicazioni possono agire automaticamente sui risultati con un alto livello di affidabilità oppure sottoporre a verifica quelli incerti. La documentazione raccomanda di impostare le soglie usando esempi etichettati ricavati dal traffico effettivo dello sviluppatore e di mantenere un controllo umano o una seconda verifica per le azioni ad alto rischio, come i pagamenti.

Le domande non possono vedere le risposte reciproche e aggiungerne o rimuoverne una non modifica le altre risposte. Le decisioni dipendenti devono quindi essere gestite dalla logica dell’applicazione: gli sviluppatori possono inviare una seconda richiesta dopo aver letto la prima risposta, oppure porre entrambe le domande insieme e ignorare la risposta non necessaria.

Latenza, prezzi e benchmark dichiarati

Google dichiara una latenza mediana di calcolo del modello compresa tra 50 e 100 millisecondi e una latenza complessiva end-to-end compresa tra 150 e 250 millisecondi, con input multimodali e contesti fino a 16K token. La latenza è rimasta pressoché invariata passando da una a 100 domande per richiesta. Gemini Decision 1 ha inoltre ottenuto i risultati migliori nella suite di benchmark dell’azienda, che comprende l’instradamento degli agenti, il ragionamento, l’ordinamento e la comprensione multimodale, registrando l’errore di calibrazione più basso.

Il prezzo è di 0,10 $ per 1 milione di token in ingresso; i token in uscita non vengono fatturati. L’input condiviso viene fatturato una sola volta per richiesta, indipendentemente dal numero di domande, mentre ogni domanda aggiunge i propri token relativi alle istruzioni e ai criteri. Non ci sono costi variabili per i token di ragionamento né costi separati per la trascrizione audio e l’OCR. Secondo Google, Gemini Decision 1 con Decisions API costa quasi cinque volte meno sull’intera suite di benchmark condivisa rispetto a Gemini 3.5 Flash-Lite con Interactions API.

Implementazioni di Google e accesso per gli sviluppatori

Google afferma che Gemini Notebook usa l’API come router in tempo reale per i livelli dei modelli e di ragionamento, riducendo fino al 40% la latenza per le richieste di uso quotidiano e riservando i modelli con capacità di ragionamento più approfondite alle attività complesse. L’esperimento di canvas rapido di Stitch la usa per generare wireframe interattivi, mentre CC di Google Labs seleziona tra oltre 200 reazioni emoji.

Gli sviluppatori possono usare Python, JavaScript o REST; le guide rapide degli SDK richiedono google-genai la versione 3.2 o successive. Un livello gratuito di AI Studio permette di realizzare prototipi. Le integrazioni sono in fase di distribuzione su OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit e OpenCode, mentre il supporto per Gemini in Google Cloud è indicato come in arrivo.

Inizialmente, l’accesso è limitato a Gemini Developer API v1beta con Gemini Decision 1. Le istruzioni delle domande possono contenere solo testo; la cronologia delle conversazioni e i blocchi delle chiamate agli strumenti non sono supportati. Non sono inoltre disponibili la memorizzazione nella cache del contesto, Batch API e l’inferenza Flex o Priority.

Per i team che sviluppano agenti, l’API riunisce valutazioni multimodali in un’unica chiamata strutturata, ma la responsabilità di un’automazione sicura resta affidata ai criteri dello sviluppatore, ai dati di valutazione etichettati e alle regole di escalation, soprattutto quando un’azione comporta conseguenze finanziarie o per la sicurezza.