Google запустил Gemini Decisions API, основанный на новой модели Gemini Decision 1 (gemini-decision-1). В отличие от классических языковых моделей, этот программный интерфейс (API) не генерирует текст: он присваивает до 1000 закрытых вопросов калиброванные вероятности на основе одного и того же входного контекста. Объявленная цена составляет $0,10 за миллион входных токенов, выходные токены не тарифицируются.
Согласно блог-посту Google, API нацелен на небольшие промежуточные решения, которые составляют основу работы агентов — программ, автономно выполняющих цепочки действий: маршрутизацию, проверку правил, выбор инструментов или оценку. Запрос включает идентификатор модели, общий входной контекст и список вопросов. Предусмотрены три типа: вопрос да/нет, выбор из 2–255 вариантов и оценка по шкале из 2–255 уровней. Каждый ответ сопровождается значением уверенности от 0 до 1, и Google предлагает передавать случаи с низкой уверенностью резервному решению или человеку для проверки.
Тарификация, разработанная для множественных вопросов
Модель за один проход обрабатывает текст, изображения, видео, аудио и PDF. Google указывает медианное время вычислений 50–100 мс и сквозную задержку 150–250 мс для входных данных до 16K токенов (токен — единица текста, обрабатываемая моделью). Это время остается почти стабильным для 1–100 вопросов. Общий входной контекст тарифицируется только один раз за запрос независимо от количества вопросов. Окно контекста достигает 262 144 токенов (256K).
Модель доступна только через Gemini Developer API (v1beta), размещенную у Google: открытые веса или самостоятельное размещение не предлагаются. Требуется SDK google-genai версии 3.2 или выше, а бесплатный тариф позволяет создавать прототипы в Google AI Studio.
Результаты, объявленные Google
Google сравнивает Gemini Decision 1 с TypeSafe Jev 1.14, GPT-6 Luna на OpenAI Decisions и Gemini 3.5 Flash-Lite. Эти цифры предоставлены Google, причем отказы и блокировки по соображениям безопасности считаются ошибками. Согласно таблице компании, модель опережает конкурентов по 7 из 9 тестов точности, имея наименьшую ошибку калибровки. Она набирает 92,2% на JevBench (публичный набор), против 90,0% у Jev 1.14. Ее ошибка калибровки 0,0250, по словам Google, примерно в два раза ниже, чем у Jev 1.14 (0,0494).
Модель отстает на When2Call, набирая 79,9% против 82,0% у Jev 1.14, а ее самый низкий показатель — 58,7% Macro-F1 на Amazon ESCI. На общем наборе из семи тестов Google объявляет общую стоимость $0,88 против $0,68 для Jev 1.14 и $4,14 для Gemini 3.5 Flash-Lite. Входная цена Jev 1.14 составляет $0,042 за миллион токенов. Наконец, кеширование контекста и Batch API пока не поддерживаются, поэтому повторяющийся контекст полностью тарифицируется при каждом запросе. Google также отмечает, что уже использует инструмент внутри компании, в частности в Gemini Notebook, где он направляет запросы к разным уровням моделей, снижая задержку для типовых запросов до 40%.
