Google открыла Decisions API для быстрых решений

Сервис работает через Gemini API в Google AI Studio. На вход модель принимает один мультимодальный материал, текст, изображения, аудио, видео или PDF до 256 тысяч токенов. К нему прикладывается до 1000 независимых вопросов, и все они обрабатываются в рамках одного запроса.

Как устроен запрос с тысячей вопросов

Вопросы в одном пакете можно смешивать по типу. Проверка да или нет, выбор из готовых вариантов и оценка по упорядоченной шкале опираются на общий вход. Режим choice берёт от 2 до 255 кандидатов и возвращает победителя с нормализованными вероятностями для каждого. Режим score оценивает вход по упорядоченной шкале от нуля и отдаёт непрерывный взвешенный балл с вероятностями по каждому уровню.

У каждого ответа есть оценка уверенности от 0 до 1. По ней код решает, отдать результат сразу или отправить неоднозначный случай на резервный вариант либо живому проверяющему. Проверку можно сформулировать так.

Отвечает ли этот фрагмент переписки на вопрос клиента про возврат денег? Ответь да или нет и покажи, насколько ты уверен.

Текст ответа модель не порождает, поэтому объяснить выбор словами она не может.

Скорость и цена одного запроса

Медианная задержка вычислений модели составляет 50–100 мс, полный цикл запроса занимает 150–250 мс. Замеры сделаны на мультимодальных входах и контекстах до 16 тысяч токенов. С ростом числа вопросов с 1 до 100 задержка почти не меняется, варианты оцениваются за один проход без порождения текста токен за токеном.

Счёт за запрос складывается из нескольких статей.

• Общий вход → $0.10 за 1 млн токенов, списывается один раз на запрос
• Выходные токены → не тарифицируются
• Каждый вопрос → добавляет только свои токены инструкции и критериев
• Распознавание речи и текста с картинок → отдельной платы нет

Бесплатного уровня в Google AI Studio хватает для прототипа. Переменных счетов за размышления модели в тарифе тоже нет. По цене Google сравнивает Gemini Decision 1 с Gemini 3.5 Flash-Lite через Interactions API, на общем наборе бенчмарков новый режим почти в 5 раз дешевле.

Маршрутизация в Gemini Notebook и Stitch

Gemini Notebook, блокнот с ИИ-ассистентом, применяет Decisions API как маршрутизатор в реальном времени. Классификация намерения занимает миллисекунды, повседневные запросы получают до 40% меньшую задержку, а сложные задачи уходят к моделям глубокого рассуждения. В дизайнерском инструменте Stitch новый эксперимент rapid canvas, режим быстрой сборки макетов, собирает интерактивные макеты продуктового потока за секунды и почти мгновенно применяет правки голосом или нажатием.

Интеграции и облачная поддержка впереди

Подключение идёт через google-genai SDK и сторонние инструменты. В списке интеграций платформы для доступа к моделям и фреймворки для агентов, среди них OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit и OpenCode. Поддержка в Gemini in Google Cloud, облачном сервисе Google, заявлена как ожидаемая в ближайшее время, сроков Google не называет.

Google заявляет, что Gemini Decision 1 лидирует по всему набору бенчмарков в маршрутизации агентов, рассуждениях, ранжировании и мультимодальном понимании и показывает наименьшую ошибку калибровки. Внешних замеров в анонсе нет, названные результаты остаются заявлением разработчика до независимых проверок.

Для команд, которые сейчас получают решения от чат-модели, это способ проверить, хватит ли точности оценок уверенности на их данных.