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Google lança a Gemini Decisions API para fluxos de trabalho de IA multimodal
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Em 11 de novembro de 2026, o Google apresentou a Gemini Decisions API, um novo endpoint baseado no Gemini Decision 1 e disponível pela Gemini API no Google AI Studio. Ele avalia até 1.000 perguntas independentes sobre texto, imagens, áudio, vídeo e PDFs em uma única solicitação.
O endpoint foi desenvolvido para avaliações de escopo definido, como seleção de ferramentas, verificações de políticas, roteamento de modelos, avaliação de contexto e classificação, em vez de produzir prosa ou explicações. Uma solicitação combina uma entrada compartilhada com perguntas independentes. Em vez de decodificar o texto das respostas token por token, o Gemini Decision 1 pontua as opções candidatas em uma única passagem direta, permitindo que os programas tomem decisões condicionais, ordenem e encaminhem resultados diretamente com base em respostas estruturadas.
A abordagem foi concebida para o fluxo de controle de software, no qual, de outra forma, seria necessário converter uma explicação gerada em valores estruturados antes que o programa pudesse agir.
Três tipos de perguntas com pontuações de confiança
A documentação da Decisions API define uma janela de contexto de 262.144 tokens, que abrange a entrada compartilhada e todas as perguntas. As solicitações podem combinar verificações de sim/não, escolhas entre opções predefinidas e pontuações em escalas ordenadas. As perguntas de escolha aceitam de duas a 255 opções, enquanto as respostas em escala são médias ponderadas por probabilidade dos índices dos níveis, acompanhadas das probabilidades de cada nível.
Cada resposta inclui uma pontuação de confiança entre 0 e 1, definida como a probabilidade estimada de que a resposta mais bem classificada esteja correta. Os aplicativos podem agir automaticamente com base em resultados de alta confiança ou encaminhar os incertos para uma análise adicional. A documentação recomenda definir limites usando exemplos rotulados do próprio tráfego de um desenvolvedor e manter uma verificação humana ou uma segunda checagem para ações de alto risco, como pagamentos.
As perguntas não têm acesso umas às outras, e adicionar ou remover uma delas não altera as demais respostas. Portanto, as decisões interdependentes devem ser tratadas pela lógica do aplicativo: os desenvolvedores podem enviar uma segunda solicitação depois de analisar a primeira resposta ou fazer as duas perguntas juntas e desconsiderar a resposta de que não precisam.
Latência, preços e benchmarks divulgados
O Google informa uma latência mediana de processamento do modelo de 50 a 100 milissegundos e uma latência de ponta a ponta de 150 a 250 milissegundos para entradas multimodais e contextos de até 16 mil tokens. A latência permaneceu praticamente estável entre uma e 100 perguntas por solicitação. O Gemini Decision 1 também liderou o conjunto de benchmarks da empresa, que abrange roteamento de agentes, raciocínio, classificação e compreensão multimodal, e apresentou o menor erro de calibração.
O preço é de US$ 0,10 por 1 milhão de tokens de entrada, sem cobrança por tokens de saída. A entrada compartilhada é cobrada uma vez por solicitação, independentemente do número de perguntas, enquanto cada pergunta acrescenta seus próprios tokens de instruções e critérios. Não há cobranças variáveis por tokens de raciocínio nem custos separados para transcrição de áudio e OCR. O Google afirma que, em todo o conjunto compartilhado de benchmarks, o Gemini Decision 1 com a Decisions API é quase cinco vezes mais barato do que o Gemini 3.5 Flash-Lite com a Interactions API.
Implementações do Google e acesso para desenvolvedores
Segundo o Google, o Gemini Notebook usa a API como roteador em tempo real para níveis de modelos e níveis de raciocínio, oferecendo até 40% menos latência para consultas cotidianas e reservando modelos com raciocínio mais profundo para tarefas complexas. O experimento de tela rápida do Stitch usa a API para gerar wireframes jogáveis, enquanto o CC do Google Labs seleciona entre mais de 200 reações de emoji.
Os desenvolvedores podem usar Python, JavaScript ou REST; os guias de início rápido dos SDKs exigem google-genai 3.2 ou posterior. Um nível gratuito do AI Studio permite a criação de protótipos. As integrações estão sendo disponibilizadas gradualmente no OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit e OpenCode, enquanto o suporte ao Gemini no Google Cloud está previsto para breve.
O acesso inicial está limitado à Gemini Developer API v1beta com o Gemini Decision 1. As instruções das perguntas aceitam somente texto, e o histórico da conversa e os blocos de chamadas de ferramentas não são compatíveis. O armazenamento em cache do contexto, a Batch API e a inferência Flex ou Priority também não estão disponíveis.
Para as equipes que desenvolvem agentes, a API reúne avaliações multimodais em uma única chamada estruturada, mas a responsabilidade pela automação segura continua sendo dos desenvolvedores, que devem definir os critérios, os dados de avaliação rotulados e as regras de escalonamento, sobretudo quando uma ação envolve consequências financeiras ou de segurança.
