Google запустила Gemini Decisions API: модель выбирает ответ, а выходные токены бесплатны

Обычная языковая модель отвечает текстом, и программе потом приходится его разбирать. Gemini Decision 1 читает вход один раз и сразу выдаёт вероятность для каждого варианта. По описанию Google, сервис рассчитан на развилки внутри ИИ-агентов (программ, которые сами выполняют цепочку действий): куда направить запрос, нарушает ли текст правила, какой инструмент вызвать и как оценить ответ.

Что нового в Gemini Decisions API?

• Ответ числами, а не текстом. Модель возвращает калиброванные вероятности. Калибровка означает, что уверенность модели совпадает с реальностью: если она говорит «90%», то права примерно в 9 случаях из 10.
• До 1000 вопросов за один запрос. Все вопросы задаются к одному общему входу. Вход оплачивается один раз, а каждый вопрос добавляет только свои токены (кусочки слов, в которых модели считают объём текста).
• Три типа вопросов. «Да или нет» с вероятностью от 0,01 до 0,99, выбор одного из вариантов (от 2 до 255) и оценка по шкале (от 2 до 255 уровней).
• Мультимодальность. Модель понимает не только текст: текст, картинки, видео, аудио и PDF она читает за один проход.
• Окно в 262 144 токена. Этот объём делится между общим входом и всеми вопросами.
• Скорость. От запроса до ответа проходит от 150 до 250 мс, сами вычисления занимают от 50 до 100 мс (медиана). Данные приведены для входов до 16 тыс. токенов, время почти не растёт при увеличении числа вопросов от 1 до 100.
• Оценка уверенности у каждого ответа. Шкала от 0 до 1. Google советует сомнительные случаи отдавать запасной системе или человеку.
• Без скрытых доплат. Платы за «размышления» модели, расшифровку аудио и распознавание текста на картинках (OCR) нет.

Где модель сильна, а где проигрывает?

Google сравнила модель с тремя конкурентами: TypeSafe Jev 1.14, GPT-6 Luna на OpenAI Decisions и Gemini 3.5 Flash-Lite. Все цифры компания приводит сама, отказы и срабатывания защитных фильтров засчитаны как ошибки.

• Лидирует в 7 из 9 тестов на точность в таблице Google.
• Лучший результат: 92,2% на JevBench (публичная часть).
• Худший результат: 58,7% по Macro-F1 (сводному показателю точности по всем категориям) на Amazon ESCI.
• На When2Call модель уступает Jev 1.14: 79,9% против 82,0%.
• Ошибка калибровки 0,0250, примерно вдвое ниже, чем у Jev 1.14 (0,0494).

На общем наборе задач прогон обошёлся в $0,88 против $4,14 у Flash-Lite. Заметьте, что выигрыш в цене касается собственной модели Google: Jev 1.14 на том же наборе стоит $0,68, а за миллион входных токенов берёт $0,042 против $0,10.

Google показывает модель на своих продуктах. В Gemini Notebook она распределяет запросы между моделями разного уровня, и повседневные запросы обрабатываются с задержкой до 40% ниже. CC из Google Labs выбирает с её помощью эмодзи-реакцию из более чем 200 вариантов, а Stitch за секунды собирает кликабельные макеты.

Как попробовать Gemini Decisions API?

1. Откройте Google AI Studio: там есть бесплатный уровень для прототипов.
2. Для кода подключите Gemini Developer API (v1beta) и SDK google-genai версии 3.2 или новее (SDK, набор готовых библиотек для программистов). Инструкции есть для Python, JavaScript и REST (обычных веб-запросов).
3. В запросе укажите идентификатор модели gemini-decision-1, общий вход и набор вопросов.
4. Если работаете через сторонние сервисы, следите за поддержкой: её постепенно добавляют OpenRouter, LangChain, Vercel AI SDK, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit и OpenCode.

Есть ли замена среди доступных в России моделей?

Из доступных в РФ аналогов это YandexGPT и GigaChat. В сравнение Google их не включала, поэтому цифр по точности и цене рядом с Gemini Decision 1 нет. Задачу выбора через них можно решить обычным промптом с просьбой назвать вариант, но ответ потом придётся разбирать программой, а Google как раз уходит от этого подхода.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена. Это не привычный Gemini чат-бот, кнопки «спросить» здесь нет. Пользу вы получите через сервисы, которые встроят модель для проверки текстов на правила или сортировки комментариев.

Маркетологу. К одному отзыву или ролику можно задать сразу десятки вопросов: тональность, тема, оценка по шкале. Платите вы только за вход, и он учитывается один раз.

Разработчику и предпринимателю из РФ и СНГ. Сейчас доступ есть только через Developer API и AI Studio. Прежде чем закладывать сервис в продукт, проверьте, работает ли у вас AI Studio и есть ли способ оплаты в долларах. Бюджет считайте по полному входу: кэширования нет.

Что чаще всего спрашивают про Decisions API?

Можно ли переписываться с Gemini Decision 1, как с чат-ботом?

Нет. Модель возвращает только числа, выходных токенов у неё всегда 0, а ваша программа сразу действует по этим числам.

Сколько это стоит в рублях?

Рублёвую цену Google не называет, как и способы оплаты из России. Официальный тариф: $0,10 за миллион входных токенов, для прототипов есть бесплатный уровень в AI Studio.

Когда сервис появится в Google Cloud?

Google пишет только «скоро», дату не назвали. Не ждите: обкатайте свою самую частую развилку в AI Studio сейчас, чтобы к выходу в облако уже знать, окупается ли модель.