Google lansează Gemini Decisions API pentru fluxuri de lucru multimodale bazate pe IA

Pe 11 noiembrie 2026, Google a introdus Gemini Decisions API, un nou punct de acces bazat pe Gemini Decision 1 și disponibil prin Gemini API în Google AI Studio. Acesta evaluează până la 1.000 de întrebări independente despre texte, imagini, materiale audio și video și fișiere PDF, într-o singură solicitare.

Punctul de acces este conceput pentru evaluări cu răspunsuri clar delimitate, precum selectarea instrumentelor, verificarea politicilor, direcționarea către modele, evaluarea contextului și clasificarea, nu pentru redactarea de texte sau explicații. O solicitare combină o intrare comună cu întrebări independente. În loc să genereze textul răspunsului token cu token, Gemini Decision 1 atribuie scoruri opțiunilor candidate într-o singură trecere prin model, permițând programelor să ramifice execuția, să sorteze și să direcționeze pe baza răspunsurilor structurate.

Abordarea este destinată fluxului de control al software-ului, în care o explicație generată ar trebui altfel convertită înapoi în valori structurate înainte ca programul să poată acționa.

Trei tipuri de întrebări cu scoruri de încredere

Documentația Decisions API stabilește o fereastră de context de 262.144 de tokeni, care include intrarea comună și toate întrebările. Solicitările pot combina verificări cu răspunsuri da/nu, opțiuni dintr-un set fix și scoruri ordonate pe o grilă de evaluare. Întrebările cu variante de răspuns acceptă între două și 255 de opțiuni, iar răspunsurile bazate pe grilă sunt medii ponderate cu probabilități ale indicilor de nivel, însoțite de probabilitățile fiecărui nivel.

Fiecare răspuns include un scor de încredere între 0 și 1, definit drept probabilitatea estimată ca răspunsul cu cel mai mare scor să fie corect. Aplicațiile pot acționa automat pe baza rezultatelor cu un grad ridicat de încredere sau le pot trimite mai departe pe cele incerte. Documentația recomandă stabilirea pragurilor folosind exemple etichetate din traficul propriu al dezvoltatorului și păstrarea unei verificări umane sau a unei a doua verificări pentru acțiunile cu miză mare, precum plățile.

Întrebările nu pot vedea răspunsurile una alteia, iar adăugarea sau eliminarea uneia nu modifică celelalte răspunsuri. Prin urmare, deciziile dependente trebuie gestionate în logica aplicației: dezvoltatorii pot trimite o a doua solicitare după ce citesc primul răspuns sau pot adresa ambele întrebări împreună și ignora răspunsul de care nu au nevoie.

Latență, prețuri și rezultate de evaluare raportate

Google raportează o latență mediană de calcul a modelului de 50–100 de milisecunde și o latență de la un capăt la altul de 150–250 de milisecunde pentru intrări multimodale și contexte de până la 16K tokeni. Latența a rămas aproape constantă pentru solicitări cu un număr cuprins între una și 100 de întrebări. Gemini Decision 1 s-a clasat, de asemenea, pe primul loc în suita de teste comparative a companiei, care acoperă direcționarea agenților, raționamentul, clasificarea și înțelegerea multimodală, și a avut cea mai mică eroare de calibrare.

Prețul este de 0,10 USD pentru fiecare 1 milion de tokeni de intrare, iar tokenii de ieșire nu sunt taxați. Intrarea comună este facturată o singură dată pentru fiecare solicitare, indiferent de numărul de întrebări, în timp ce fiecare întrebare adaugă propriile tokeni pentru instrucțiuni și criterii. Nu există taxe variabile pentru tokenii de raționament și nici costuri separate pentru transcrierea audio și recunoașterea optică a caracterelor (OCR). Google descrie Gemini Decision 1 cu Decisions API ca fiind de aproape cinci ori mai ieftin pe întreaga suită comună de teste comparative decât Gemini 3.5 Flash-Lite cu Interactions API.

Implementările Google și accesul dezvoltatorilor

Google spune că Gemini Notebook folosește API-ul ca router în timp real pentru nivelurile modelelor și nivelurile de raționament, reducând latența cu până la 40% pentru solicitările obișnuite și rezervând modelele cu raționament mai profund pentru sarcinile complexe. Experimentul Stitch cu o pânză interactivă rapidă îl folosește pentru a genera schițe funcționale, iar CC de la Google Labs alege dintre peste 200 de reacții emoji.

Dezvoltatorii pot folosi Python, JavaScript sau REST; ghidurile de inițiere rapidă pentru SDK-uri necesită google-genai versiunea 3.2 sau una ulterioară. Un nivel gratuit în AI Studio permite realizarea de prototipuri. Integrările sunt implementate treptat în OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit și OpenCode, iar compatibilitatea cu Gemini în Google Cloud este anunțată ca disponibilă în curând.

Accesul inițial este limitat la Gemini Developer API v1beta cu Gemini Decision 1. Instrucțiunile pentru întrebări pot conține doar text, iar istoricul conversațiilor și blocurile de apelare a instrumentelor nu sunt acceptate. Memorarea în cache a contextului, Batch API și inferența Flex sau Priority nu sunt, de asemenea, disponibile.

Pentru echipele care construiesc agenți, API-ul reunește evaluările multimodale într-un singur apel structurat, însă responsabilitatea pentru automatizarea sigură le revine dezvoltatorilor și depinde de criteriile, datele de evaluare etichetate și regulile de escaladare pe care le stabilesc, mai ales atunci când o acțiune implică riscuri financiare sau de siguranță.