Google a lancé la Gemini Decisions API, fondée sur un nouveau modèle, Gemini Decision 1 (gemini-decision-1). Contrairement aux modèles de langage classiques, cette interface de programmation (API) ne génère pas de texte : elle attribue à jusqu’à 1 000 questions fermées des probabilités calibrées, à partir d’une même entrée. Le tarif annoncé est de 0,10 $ par million de tokens en entrée, sans facturation des tokens de sortie.
- Google lance Gemini Decisions API, qui attribue des probabilités calibrées à des questions fermées.
- Le modèle facture l’entrée partagée une seule fois, à 0,10 $ par million de tokens.
- Selon Google, le modèle devance ses concurrents sur 7 benchmarks de précision sur 9.
- Le cache de contexte et l’API Batch ne sont pas encore pris en charge.
Selon le billet de blog de Google, l’API vise les petites décisions intermédiaires qui jalonnent le fonctionnement des agents, ces programmes qui enchaînent des actions de façon autonome : routage, vérification de règles, choix d’outils ou notation. Une requête comprend un identifiant de modèle, une entrée partagée et une liste de questions. Trois types sont prévus : la question oui/non, le choix parmi 2 à 255 options, et la notation sur 2 à 255 niveaux d’une grille. Chaque réponse s’accompagne d’une valeur de confiance comprise entre 0 et 1, et Google suggère de confier les cas peu sûrs à une solution de secours ou à un relecteur humain.
Une facturation conçue pour les questions multiples
Le modèle lit en une seule passe le texte, les images, la vidéo, l’audio et les PDF. Google indique une durée de calcul médiane de 50 à 100 ms, et de 150 à 250 ms de bout en bout, pour des entrées allant jusqu’à 16K tokens, un token étant une unité de texte traitée par le modèle. Cette durée reste presque stable entre 1 et 100 questions. L’entrée partagée n’est facturée qu’une fois par requête, quel que soit le nombre de questions. La fenêtre de contexte atteint 262 144 tokens, soit 256K.
Le modèle n’est accessible que via l’API Gemini Developer (v1beta), hébergée par Google : aucun poids ouvert ni auto-hébergement n’est proposé. Il nécessite le SDK google-genai 3.2 ou une version ultérieure, et un palier gratuit permet de prototyper dans Google AI Studio.
Des résultats annoncés par Google
Google compare Gemini Decision 1 à TypeSafe Jev 1.14, à GPT-6 Luna sur OpenAI Decisions et à Gemini 3.5 Flash-Lite. Ces chiffres sont communiqués par Google, et les refus ainsi que les blocages de sécurité y sont comptés comme des erreurs. Selon le tableau de l’entreprise, le modèle devance ses concurrents sur 7 des 9 benchmarks de précision, avec la plus faible erreur de calibration. Il obtient 92,2 % sur JevBench (jeu public), contre 90,0 % pour Jev 1.14. Son erreur de calibration de 0,0250 est, selon Google, environ deux fois inférieure à celle de Jev 1.14, qui atteint 0,0494.
Le modèle est en retrait sur When2Call, avec 79,9 % contre 82,0 % pour Jev 1.14, et son score le plus bas est de 58,7 % de Macro-F1 sur Amazon ESCI. Sur la suite commune de sept évaluations, Google annonce un coût total de 0,88 $, contre 0,68 $ pour Jev 1.14 et 4,14 $ pour Gemini 3.5 Flash-Lite. Le prix d’entrée de Jev 1.14 est de 0,042 $ par million de tokens. Enfin, le cache de contexte et l’API Batch ne sont pas encore pris en charge, si bien qu’un contexte répété est facturé intégralement à chaque requête. Google indique par ailleurs utiliser déjà l’outil en interne, notamment dans Gemini Notebook, qui s’en sert pour orienter les requêtes vers différents niveaux de modèles, avec une latence jusqu’à 40 % plus faible pour les requêtes courantes.
