Google запускає Gemini Decisions API для мультимодальних робочих процесів ШІ

11 листопада 2026 року Google представила Gemini Decisions API — нову кінцеву точку на базі Gemini Decision 1, доступну через Gemini API у Google AI Studio. За один запит вона оцінює до 1 000 незалежних запитань щодо тексту, зображень, аудіо, відео та PDF-файлів.

Кінцеву точку розроблено для чітко обмежених оцінок, як-от вибір інструментів, перевірка відповідності правилам, маршрутизація між моделями, оцінювання контексту й ранжування, а не для створення прози чи пояснень. Запит поєднує один спільний вхідний матеріал із незалежними запитаннями. Замість того щоб декодувати текст відповіді токен за токеном, Gemini Decision 1 оцінює можливі варіанти за один прямий прохід, даючи змогу програмам безпосередньо розгалужуватися, сортувати й маршрутизувати на основі типізованих відповідей.

Такий підхід призначений для керування потоком виконання програмного забезпечення: інакше згенероване пояснення довелося б перетворювати назад на структуровані значення, перш ніж програма могла б діяти.

Три типи запитань з оцінками впевненості

У документації Decisions API зазначено, що розмір контекстного вікна становить 262 144 токени й охоплює спільний вхідний матеріал та всі запитання. В одному запиті можна поєднувати запитання з відповіддю «так» або «ні», вибір із фіксованого набору варіантів і впорядковані оцінки за шкалою. Для запитань із вибором можна запропонувати від двох до 255 варіантів, тоді як відповіді за шкалою є зваженими за ймовірністю середніми значеннями індексів рівнів, доповненими ймовірностями для кожного рівня.

Кожна відповідь містить оцінку впевненості від 0 до 1, що визначається як розрахункова ймовірність правильності відповіді з найвищою оцінкою. Застосунки можуть автоматично діяти на підставі результатів із високою оцінкою впевненості або передавати на додаткову перевірку ті, що викликають сумніви. У документації рекомендовано встановлювати порогові значення на основі позначених мітками прикладів із власного потоку запитів розробника, а для дій із високими ставками, як-от виплати, передбачати перевірку людиною або повторну перевірку.

Запитання не мають доступу до відповідей одне одного, а додавання чи вилучення запитання не змінює решти відповідей. Тому залежні рішення потрібно реалізовувати в логіці застосунку: розробники можуть надіслати другий запит після отримання першої відповіді або поставити обидва запитання одночасно й не враховувати непотрібну відповідь.

Заявлені показники затримки, ціни та результати тестування

За даними Google, медіанна затримка обчислень моделі становить 50–100 мілісекунд, а затримка від початку до завершення операції — 150–250 мілісекунд для мультимодальних вхідних даних і контекстів розміром до 16K токенів. Затримка майже не змінювалася за кількості запитань від одного до 100 на запит. Gemini Decision 1 також показала найкращі результати в наборі тестів компанії, що охоплює маршрутизацію агентів, міркування, ранжування та мультимодальне розуміння, і мала найнижчу похибку калібрування.

Вартість становить $0.10 за 1 мільйон вхідних токенів; за вихідні токени плата не стягується. Спільні вхідні дані оплачуються один раз за запит незалежно від кількості запитань, а кожне запитання додає власні токени інструкцій і критеріїв. Немає змінної плати за токени міркувань або окремої плати за транскрибування аудіо й OCR. Google описує Gemini Decision 1 із Decisions API як майже вп’ятеро дешевший за Gemini 3.5 Flash-Lite з Interactions API за спільним набором тестів.

Розгортання Google і доступ для розробників

За словами Google, Gemini Notebook використовує API як маршрутизатор у реальному часі для вибору рівнів моделей і режимів мислення, що знижує затримку до 40% для повсякденних запитів, залишаючи моделі з глибшими міркуваннями для складних завдань. Швидкий експеримент Stitch із полотном використовує API для створення інтерактивних каркасів інтерфейсу, а CC від Google Labs обирає серед понад 200 реакцій-емодзі.

Розробники можуть використовувати Python, JavaScript або REST; короткі посібники для швидкого початку роботи з SDK потребують google-genai версії 3.2 або новішої. Безкоштовний рівень AI Studio дає змогу створювати прототипи. Інтеграції поступово впроваджуються в OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit та OpenCode, а підтримка Gemini у Google Cloud має з’явитися незабаром.

На початковому етапі доступ обмежено Gemini Developer API v1beta з Gemini Decision 1. Інструкції до запитань можуть містити лише текст, а історія розмов і блоки викликів інструментів не підтримуються. Кешування контексту, Batch API, а також інференс у режимах Flex і Priority теж недоступні.

Для команд, які створюють агентів, API об’єднує мультимодальні оцінки в одному виклику з типізованими даними, однак відповідальність за безпечну автоматизацію залишається за розробником і залежить від визначених ним критеріїв, даних оцінювання з мітками та правил передавання на додаткову перевірку, особливо коли дія може мати фінансові наслідки або вплинути на безпеку.