Gemini Decision 1: Google выпустила модель для быстрых решений по $0.10 за 1M токенов

Опубликовано: 12 ноября 2026 · Официально

11 ноября 2026 года Google представила Gemini Decisions API — отдельный эндпоинт, работающий на новой модели Gemini Decision 1. Модель не пишет текст, а оценивает до 1000 заранее заданных вопросов по одному общему входу и возвращает вероятности за 150–250 мс. Цена — $0.10 за 1M входных токенов, выходные токены не тарифицируются.

Что именно выпустили

Анонс опубликован в блоге Google 11 ноября 2026 года, авторы — продакт-менеджер Google DeepMind Мин Чой и главный научный сотрудник Феликс Ю. Речь идёт о Gemini Decisions API, новом эндпоинте Gemini API, который работает на модели Gemini Decision 1 с идентификатором gemini-decision-1. Модель не генерирует связный ответ: она оценивает заранее заданные варианты и возвращает вероятности и оценки уверенности.

Назначение — закрытый набор решений: выбор инструмента, проверка соответствия правилам, маршрутизация запросов между моделями и уровнями рассуждений, оценка контекста. Google называет это примитивами для ограниченных выборов, то есть для тех мест в агентах, где раньше приходилось либо обучать отдельный классификатор, либо ждать генеративного ответа и разбирать его.

Доступ открыт через Gemini Developer API в версии v1beta и в Google AI Studio, включая бесплатный уровень для прототипирования; для работы нужен SDK google-genai версии 3.2 или новее. Весов модели нет — только облачный API Google, о self-hosting речи не идёт. Google описывает Gemini Decision 1 как свою первую модель такого класса, хотя само направление появилось раньше: Jev от TypeSafe AI вышел в середине сентября, а Decisions API у OpenAI — в октябре.

Один общий вход и до 1000 вопросов

Запрос состоит из трёх частей: идентификатор модели, общий вход и набор вопросов. Общий вход может содержать текст, изображения, аудио, видео и PDF — всего до 256K токенов (262 144), модальности разрешено смешивать, например запись звонка вместе с метаданными аккаунта. К этому входу можно приложить до 1000 независимых вопросов; они оцениваются параллельно и не видят друг друга, а общий вход оплачивается один раз за запрос.

Поддерживаются три типа вопросов. noul — вопрос с ответом да или нет, возвращает вероятность в границах от 0.01 до 0.99, при желании можно задать описание условий для «да» и для «нет». choice — выбор из 2 до 255 вариантов с нормированными вероятностями для каждого кандидата. score — оценка по упорядоченной шкале, начиная с 0, возвращает взвешенный балл и вероятности по уровням.

Ключевое отличие от обычной LLM: модель не декодирует ответ токен за токеном. Она оценивает варианты за один forward pass, поэтому медианное время вычислений составляет 50–100 мс, а end-to-end задержка — 150–250 мс. По данным Google, эти цифры держатся на контекстах до 16K токенов и почти не растут при увеличении числа вопросов в запросе с 1 до 100.

Каждый ответ сопровождается оценкой уверенности от 0 до 1 — низкие значения можно отправлять на фолбэк или человеку. Кэширование промптов не поддерживается, отдельных платежей за thinking-токены, транскрипцию или OCR нет.

Цена, бенчмарки и калибровка

Стоимость — $0.10 за 1M входных токенов, выходные токены не тарифицируются вообще. Google сравнивала модель с TypeSafe Jev 1.14, GPT-6 Luna в составе OpenAI Decisions и собственной Gemini 3.5 Flash-Lite. По таблице Google новая модель лидирует в 7 из 9 бенчмарков точности, а по калибровке показывает лучший результат во всём наборе.

Лучший показатель — 92.2% на JevBench (публичный сплит). Самый слабый — 58.7% Macro-F1 на Amazon ESCI. На When2Call модель уступает Jev 1.14: 79.9% против 82.0%. По общей цене семи совместных оценок Jev тоже дешевле: $0.68 против $0.88, то есть Gemini Decision 1 — не самый дешёвый вариант в этой группе.

Зато разрыв по калибровке заметный: ошибка Top-1 ECE у Gemini Decision 1 составляет 0.0250 против 0.0494 у Jev 1.14, 0.0721 у GPT-6 Luna и 0.2104 у Gemini 3.5 Flash-Lite. Это важно для тех, кто ставит пороги автоматизации: чем ниже ошибка калибровки, тем надёжнее работают правила вида «уверенность ниже 0.9 — отдаём человеку».

Относительно Gemini 3.5 Flash-Lite Google заявляет почти пятикратную экономию на общем наборе бенчмарков: $0.88 против $4.14. Все эти цифры — самозаявленные Google, отказы и срабатывания фильтров безопасности при подсчёте считались неверными ответами.

• Лидирует в 7 из 9 бенчмарков точности по таблице Google
• JevBench, публичный сплит: 92.2%
• Amazon ESCI, Macro-F1: 58.7% — худший результат в наборе
• When2Call: 79.9% против 82.0% у Jev 1.14
• Top-1 ECE: 0.0250 против 0.0494 у Jev 1.14
• $0.10 за 1M входных токенов, ноль за выходные

Где Google уже это применяет

Компания не ждёт внешних разработчиков: Gemini Notebook использует API как маршрутизатор в реальном времени, определяя тип запроса за миллисекунды и направляя его к нужному уровню модели и рассуждений. Для повседневных запросов это даёт до 40% меньшей задержки, а тяжёлые модели остаются для сложных задач.

В Stitch новый эксперимент с быстрым канвасом собирает играбельные вайрфреймы продуктового сценария за секунды и почти мгновенно применяет правки голосом или касанием. Ассистент CC из Google Labs выбирает эмодзи-реакцию более чем из 200 вариантов, а в Google Search API работает как слой безопасности для выявления состязательного поведения с инструментами Model Context Protocol.

Интеграции с фреймворками и SDK — LangChain, Vercel AI SDK, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit, OpenCode — выходят постепенно. Поддержка в Gemini на Google Cloud заявлена как «скоро».

Что использовать уже сейчас

Gemini Decision 1 — узкий инструмент под конкретный класс задач, и в каталоге API Market его пока нет. Но те же прикладные сценарии — маршрутизация запроса, классификация, проверка правил, разметка — закрываются быстрыми моделями, которые доступны уже сегодня через один ключ, с оплатой в рублях и без VPN.

Для таких задач разумно смотреть на gemini-3.8-flash как на очень быструю модель Google, на gpt-6-luna как на быструю и дешёвую для ботов и массовой обработки, и на gpt-6.1-terra — она дешевле Sol и сильнее Luna. Если нужен длинный контекст и работа с документами, в каталоге есть старшие модели. Следите за каталогом моделей API Market: он обновляется по мере появления новых моделей у провайдеров.

Модели, доступные уже сейчас

Как подключить за минуту

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api-market1.shop/v1",
    api_key="sk-ваш-ключ",
)

reply = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет! Расскажи о себе."}],
)
print(reply.choices[0].message.content)

Вопросы и ответы

Источники

• Gemini Decisions API: Fast, calibrated multimodal decisions — Google, 2026-11-11
• Google Unveils Gemini Decision 1: Its First-Ever Decision-Making AI Model That Tops 7 Out of 9 Benchmarks With Up to 92.2% Accuracy - 36Kr — 36Kr, 2026-11-12
• Google Launches Gemini Decisions API With Gemini Decision 1 at $0.10/M Tokens — marktechpost.com, 2026-11-11
• Google joins the decision-model wave with Gemini Decision 1, scoring 1,000 questions in a single pass — the-decoder.com, 2026-11-11
• Google enters decision model market with Gemini Decisions API — siliconangle.com, 2026-11-10
• Google’s Gemini Decisions API processes 1,000 decisions in 150–250 milliseconds — interestingengineering.com, 2026-11-11

Другие новости

• Gemini 4 Hydrogen: что Google представила 12 ноября
• Gemini 3.7 Flash: Google делает ставку на сверхбыстрый код и половинную цену
• Gemini 4 Pro: утечки обещают высокие бенчмарки и низкую цену
• Qwen 4: подтверждённые факты, тизер и статус релиза новой модели Alibaba
• Gemini Omni 1.2 Flash: клипы до 15 секунд, правки в диалоге и цена $0.07 за секунду

English version