Google ha presentado la Gemini Decisions API, un endpoint nuevo pensado para decisiones acotadas: elegir una herramienta, comprobar políticas, enrutar entre modelos o evaluar contexto. Funciona con un modelo nuevo, Gemini Decision 1 (gemini-decision-1), y está disponible a través de la Gemini API en Google AI Studio. El anuncio es del 11 de noviembre de 2026.
Qué hace
El modelo no redacta una respuesta. Puntúa en una sola pasada las opciones candidatas que le indiques y devuelve probabilidades y niveles de confianza. Se envía una única entrada, que puede combinar texto, imágenes, audio, vídeo y PDF hasta 256K tokens, junto con un máximo de 1000 preguntas independientes sobre ella.
Hay tres tipos de pregunta:
- Sí/no: la probabilidad de que se cumpla una condición, con descripciones opcionales de qué cuenta como verdadero o falso.
- Opción: una elección entre 2 y 255 alternativas, con probabilidades normalizadas para cada candidata.
- Puntuación: una nota según una rúbrica ordenada, que devuelve una puntuación ponderada y una probabilidad por nivel.
Cada respuesta incluye un valor de confianza entre 0 y 1. Según Google, la idea es que tu propio código lo use para derivar los casos ambiguos a una alternativa o a un revisor humano.
Los ejemplos de la publicación mezclan modalidades en una misma solicitud: la grabación de una llamada junto con los metadatos de la cuenta, o un parte escaneado en PDF junto con fotos de los daños. La resolución de imágenes y vídeo se puede ajustar para controlar el detalle y el coste en tokens.
Velocidad y precio
Google indica una latencia de extremo a extremo de 150-250 ms, de los cuales 50-100 ms corresponden al cálculo del modelo, y asegura que apenas varía entre 1 y 100 preguntas por solicitud. Esa cifra de latencia se da para contextos de hasta 16K tokens. El precio es de $0.10 por 1M de tokens de entrada, y los de salida se facturan a cero. La entrada compartida se cobra una sola vez por solicitud, y cada pregunta añadida cuesta únicamente los tokens de su instrucción y sus criterios. No hay cargos aparte por transcripción de audio ni por OCR, ni facturación de tokens de razonamiento.
Google afirma además que la combinación resulta casi 5 veces más barata en su conjunto común de pruebas que Gemini 3.5 Flash-Lite usado mediante la Interactions API, y que Gemini Decision 1 tiene el menor error de calibración en ese conjunto. Ambos datos son resultados de las pruebas propias de Google, no de evaluaciones independientes.
Primeros usos dentro de Google
Google describe varios usos internos. Gemini Notebook dirige las consultas entrantes a un nivel de modelo y a un nivel de razonamiento, lo que según Google reduce la latencia hasta un 40% en las peticiones cotidianas. Google Search emplea la API como capa de seguridad para detectar comportamientos adversarios en torno a las herramientas MCP. Otros ejemplos son el prototipado de diseño en Stitch y la selección de emojis en un producto de Labs.
Disponibilidad
Hay un nivel gratuito de la API en Google AI Studio para hacer prototipos, con guías para Python, JavaScript y REST. Las integraciones se van desplegando con OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit y OpenCode, además de los SDK google-genai. El soporte en Gemini en Google Cloud figura como próximamente, sin fecha.