O Google apresentou a Gemini Decisions API, um novo endpoint pensado para escolhas delimitadas, como seleção de ferramentas, verificação de políticas, roteamento de modelos e avaliação de contexto. Ela roda em um modelo novo, o Gemini Decision 1 (gemini-decision-1), e está disponível pela Gemini API no Google AI Studio. O anúncio é de 11 de novembro de 2026.
O que ela faz
O modelo não escreve uma resposta. Ele pontua, em uma única passada, as opções candidatas que você fornece e devolve probabilidades e níveis de confiança. Você envia uma entrada só, que pode combinar texto, imagens, áudio, vídeo e PDFs de até 256 mil tokens, e junto até 1.000 perguntas independentes sobre ela.
Há três tipos de pergunta:
- Sim ou não: a probabilidade de que uma condição seja verdadeira, com descrições opcionais do que conta como verdadeiro ou falso.
- Escolha: uma opção entre 2 e 255, com probabilidades normalizadas para cada candidata.
- Nota: uma avaliação contra uma rubrica ordenada, que devolve uma nota ponderada e uma probabilidade por nível.
Toda resposta traz um valor de confiança entre 0 e 1. A intenção declarada do Google é que o seu próprio código use esse valor para enviar casos ambíguos a um plano alternativo ou a um revisor humano.
Os exemplos da publicação misturam modalidades em uma única requisição: a gravação de uma ligação junto com metadados da conta, ou um PDF digitalizado de sinistro junto com fotos dos danos. A resolução de imagens e vídeos pode ser ajustada para controlar o nível de detalhe e o custo em tokens.
Velocidade e preço
O Google informa latência de ponta a ponta de 150 a 250 ms, dos quais 50 a 100 ms são de processamento do modelo, e diz que a latência fica quase estável de 1 a 100 perguntas por requisição. Esse número de latência vale para contextos de até 16 mil tokens. O preço é de US$ 0,10 por 1 milhão de tokens de entrada, e os tokens de saída são cobrados a zero. A entrada compartilhada é cobrada uma vez por requisição, e cada pergunta adicional custa apenas os tokens da sua própria instrução e dos seus critérios. Não há cobrança separada por transcrição de áudio ou OCR, nem cobrança de tokens de raciocínio.
O Google afirma ainda que a combinação sai quase 5 vezes mais barata, no conjunto de benchmarks que a empresa usa, do que o Gemini 3.5 Flash-Lite via Interactions API, e que o Gemini Decision 1 tem o menor erro de calibração nesse conjunto. Ambos são resultados de benchmarks do próprio Google, não testes independentes.
Primeiros usos dentro do Google
O Google descreve vários usos internos. O Gemini Notebook encaminha as consultas recebidas para um nível de modelo e um nível de raciocínio, o que, segundo o Google, reduz a latência em até 40% nas solicitações do dia a dia. A Busca do Google usa a API como camada de segurança para detectar comportamento adversarial envolvendo ferramentas MCP. Outros exemplos são a prototipagem de design no Stitch e a escolha de emojis em um produto do Labs.
Disponibilidade
Há uma faixa gratuita da API no Google AI Studio para prototipagem, com guias para Python, JavaScript e REST. As integrações estão sendo liberadas com OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit e OpenCode, além dos SDKs google-genai. O suporte no Gemini no Google Cloud aparece como "em breve", sem data definida.