Google выпустила Gemini Decisions API — программный интерфейс, рассчитанный на задачи, в которых искусственному интеллекту необходимо быстро оценивать данные, выбирать варианты действий и проверять заданные условия. В основе нового решения лежит модель Gemini Decision 1, способная анализировать несколько типов информации одновременно и обрабатывать до 1000 вопросов в одном запросе. По замыслу разработчиков, это не ещё одна генеративная модель, а специализированный инструмент для принятия решений, где на выходе требуется не развёрнутый ответ, а оценка, выбор или числовой показатель.

Решение за один проход вместо последовательного текста

Главное отличие новинки от обычных генеративных моделей заключается в способе обработки запросов. Вместо того чтобы последовательно «дописывать» текст, Gemini Decision 1 оценивает предложенные варианты за один проход. Благодаря этому медианное время вычислений составляет 50–100 мс, а с учётом полной обработки запроса задержка увеличивается до 150–250 мс. Такой подход делает модель пригодной для сценариев, где критична скорость реакции, а не объём сгенерированного текста.

Мультимодальность и три режима оценки

Модель работает с текстом, изображениями, аудиозаписями, видео и PDF-документами, причём разные типы данных можно объединять в одном контексте. Например, запись телефонного разговора можно сопоставить с информацией об аккаунте, а скан страхового заявления — проверить вместе с фотографиями повреждений автомобиля. Максимальный объём общего контекста достигает 256 000 токенов. Разработчики предусмотрели три режима оценки: определение вероятности истинности утверждения, выбор наиболее подходящего варианта из списка и выставление оценки по заранее заданной шкале. Для каждого результата возвращается показатель уверенности от 0 до 1, что позволяет приложению автоматически передавать сомнительные случаи на проверку человеку — на демонстрационном интерфейсе это выглядит как, например, детекция пролитой жидкости с уверенностью 0,95 и рекомендация действия «протереть тканью» с вероятностью 98%.

Где Google уже применяет новый API

В компании рассчитывают использовать Gemini Decisions API в качестве промежуточного управляющего уровня для ИИ-систем. Так, Gemini Notebook применяет его для выбора подходящей модели и уровня рассуждений в зависимости от сложности запроса: задержка при обработке обычных запросов сокращается до 40%, а модели глубокого анализа остаются для решения сложных задач. В конструкторе Stitch (ранее известном как Galileo AI) технология помогает создавать прототипы интерфейсов, а Google Search использует её для выявления вредоносного поведения при взаимодействии с инструментами MCP.

Тесты, экономичность и стоимость

Google приводит результаты сравнительных тестов, охватывающих маршрутизацию запросов, логические рассуждения, ранжирование и мультимодальное понимание. По утверждению разработчика, Gemini Decision 1 показала лучшие результаты в этом наборе испытаний и минимальную ошибку калибровки. При одинаковых тестовых условиях модель оказалась почти в пять раз экономичнее Gemini 3.5 Flash-Lite с API. Стоимость использования составляет $0,10 за миллион входных токенов, при этом выходные токены не тарифицируются: общие входные данные оплачиваются один раз независимо от количества проверяемых вопросов, а дополнительную стоимость формируют только инструкции и критерии каждой проверки.

Доступ для разработчиков

Разработчики уже могут получить API-ключ в Google AI Studio и использовать бесплатный уровень для создания прототипов. Интеграции с OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI и другими инструментами постепенно появляются, а поддержку Gemini в Google Cloud компания обещает добавить позднее. Таким образом, Gemini Decisions API позиционируется как дешёвый и быстрый «слой решений», который можно встраивать в существующие ИИ-пайплайны без генерации лишних токенов.