Google представила Gemini Decisions API для быстрых вероятностных решений на мультимодальных данных

Google DeepMind представила Gemini Decisions API — новый эндпоинт для быстрых решений в закрытом наборе вариантов, работающий на новой модели Gemini Decision 1 (gemini-decision-1). Доступ к нему открыт через Gemini API в Google AI Studio. Об этом сообщается в официальном блоге Google AI. Сервис предназначен для задач, где нужно не сгенерировать текст, а выбрать вариант или оценить вероятность: маршрутизация запросов, проверка правил политики, выбор инструмента, оценка контента.

Что умеет Decisions API

По данным Google, в одном запросе можно передать один мультимодальный вход — текст, изображения, аудио, видео и PDF объёмом до 256K токенов — и до 1000 независимых вопросов. Модель не генерирует ответ по токенам, а оценивает варианты за один прямой проход и возвращает вероятности и confidence-оценки. Заявленная сквозная задержка — 150–250 мс, цена — $0,10 за 1 млн входных токенов, выходные токены не тарифицируются.

Google указывает, что медианная задержка вычислений модели составляет 50–100 мс, а сквозная — 150–250 мс на мультимодальных входах и контекстах до 16K токенов, причём она остаётся почти неизменной при росте числа вопросов от 1 до 100 в запросе.

Три типа решений в одном запросе

Модель построена на нативной мультимодальной архитектуре Gemini и обрабатывает разные типы данных за один проход. Модальности можно комбинировать в общем входе — например, запись звонка вместе с метаданными аккаунта или сканированный PDF-документ вместе с фотографиями повреждений. Разрешение изображений и видео можно настраивать, чтобы управлять детализацией и стоимостью токенов.

В одном запросе допускается смешивать три типа вопросов:

• noul (да/нет) — оценивает вероятность выполнения условия, допускает опциональные описания критериев «истинно» и «ложно»;
• choice (множественный выбор) — выбирает из 2–255 вариантов и возвращает победителя и нормализованные вероятности для каждого кандидата;
• score (упорядоченная рубрика) — оценивает вход по упорядоченной шкале, начиная с 0, и возвращает непрерывный взвешенный балл и вероятности по каждому уровню.

Каждый ответ содержит confidence-оценку от 0 до 1, чтобы код мог направлять неоднозначные случаи в запасной сценарий или на проверку человеком. Формат поля input совпадает с форматом Content block в Interactions API.

Производительность и калибровка

Google заявляет, что на бенчмарках, охватывающих маршрутизацию агентов, рассуждения, ранжирование и мультимодальное понимание, Gemini Decision 1 лидирует по всему набору и показывает наименьшую ошибку калибровки. По данным компании, в сочетании с Decisions API модель почти в 5 раз дешевле, чем Gemini 3.5 Flash-Lite с Interactions API, на общем наборе бенчмарков — за счёт отсутствия тарификации выходных токенов.

Как сервис уже используют внутри Google

В официальном сообщении перечислены несколько внутренних сценариев, где Decisions API применяется как низколатентный управляющий слой:

• Динамическая маршрутизация моделей в Gemini Notebook — API в реальном времени направляет входящие запросы на оптимальный уровень модели и глубину рассуждений; классификация интента занимает миллисекунды и, по данным Google, снижает задержку для повседневных запросов до 40%, оставляя глубокие модели для сложных задач.
• Быстрая итерация дизайна в Stitch — эксперимент rapid canvas использует API, чтобы за секунды генерировать проигрываемые вайрфреймы продуктового сценария и почти мгновенно применять правки голосом или нажатием.
• Выбор эмодзи в CC — продукт Google Labs выбирает подходящую реакцию из палитры более чем из 200 вариантов за доли секунды.
• Защитный слой для инструментов MCP в Поиске — Google Search использует Decisions API для выявления состязательного поведения и контента в рамках допустимой задержки.

Цены и условия доступа

Gemini Decision 1 стоит $0,10 за 1 млн входных токенов и $0 за выходные токены. В Google AI Studio доступен бесплатный тариф для прототипирования. Общий вход тарифицируется один раз за запрос независимо от числа вопросов — каждый вопрос добавляет только токены своей инструкции и критериев. Отдельной платы за выходные токены, переменные thinking-токены, транскрипцию аудио и OCR нет.

Начать можно, получив API-ключ в Google AI Studio. В документации Decisions API опубликованы руководства для Python, JavaScript и REST. Также доступны демонстрационные приложения Doorstep Parcels, Speed Sketch и Find the Zoo Keeper.

Интеграции

Google сообщает, что интеграции с экосистемой разворачиваются в OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit и OpenCode вместе с SDK google-genai; поддержка в Gemini в Google Cloud ожидается позже.

Что это значит

Gemini Decisions API смещает акцент с генерации текста на быструю оценку вариантов: вместо обучения собственных классификаторов команды могут описать варианты и критерии и получать вероятности с confidence-оценками за один запрос. Для разработчиков это означает более простой способ строить маршрутизацию, проверки политик и оценку контента на мультимодальных данных. Насколько заявленные показатели калибровки и экономии подтвердятся на практике, будет зависеть от реальных сценариев использования; Google приводит результаты собственных бенчмарков и внутренних внедрений.