Google은 화요일에 Gemini Decisions API를 출시했습니다. Gemini Decisions API는 Gemini Decision 1(gemini-decision-1)이라는 특수 목적 모델을 기반으로 빠르고 폐쇄적인 의사결정을 위해 구축된 새로운 엔드포인트입니다. Google의 발표에 따르면 API는 이제 Google AI Studio의 Gemini API를 통해 사용할 수 있습니다.

요점은 간단합니다. 대규모 프로덕션 AI 작업에는 에세이를 작성하는 모델이 필요하지 않습니다. 도구 선택, 정책 확인, 모델 라우팅 및 컨텍스트 등급 지정은 모두 제한된 선택이며, 이러한 경우 생성 텍스트 생성은 느리고 비용이 많이 들고 제대로 보정되지 않습니다. 대신 Decisions API는 후보 옵션을 선택하고 점수를 매겨 생성된 답변 텍스트 대신 확률과 신뢰도 점수를 반환합니다.

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1개의 입력, 최대 1,000개의 질문, 1개의 전달 패스

API의 입력 모델은 특이하며 의도적으로 그렇습니다. 개발자는 단일 요청으로 최대 1,000개의 독립적인 질문과 함께 최대 256K 토큰의 컨텍스트가 포함된 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 또는 PDF 등 하나의 다중 모드 입력을 전달합니다. 질문은 동일한 공유 입력에 대해 예/아니요 확인, 객관식 선택 및 루브릭 점수를 혼합할 수 있습니다.

Gemini 결정 1은 토큰을 하나씩 디코딩하는 대신 단일 전달 패스에서 후보 옵션의 점수를 매기기 때문에 Google은 모델 계산 중앙값이 50~100밀리초이고 엔드투엔드 대기 시간이 150~250밀리초라고 보고합니다. 회사는 질문이 요청당 1개에서 100개까지 확장되므로 성능이 거의 일정하게 유지되며 공유된 입력에 대해 얼마나 많은 질문이 평가되는지에 관계없이 한 번만 비용이 청구된다고 말합니다.

가격: 출력 토큰 없음

Gemini Decision 1의 가격은 입력 토큰 100만개당 0.10달러이며 청구되는 출력 토큰은 0입니다. 이는 출력 토큰이 일반적으로 청구서를 지배하는 생성 API와 의미 있는 구조적 차이입니다. Google은 별도의 오디오 전사나 OCR 비용 없이 Interactions API를 통해 사용되는 Gemini 3.5 Flash-Lite보다 공유 벤치마크 제품군 전체에서 Decisions API를 거의 5배 더 저렴하게 만든다고 말합니다. 프로토타입 제작을 위해 Google AI Studio에서 무료 등급을 사용할 수 있습니다.

교정은 헤드라인 주장입니다

Google의 발표는 교정에 대한 주장으로 이어집니다. 에이전트 라우팅, 추론, 순위 및 다중 모달 이해를 포괄하는 벤치마크 전반에 걸쳐 Gemini Decision 1이 가장 낮은 교정 오류로 제품군을 이끌고 있다고 회사는 말합니다. 모든 답변은 0에서 1까지의 신뢰도 점수와 함께 제공되므로 애플리케이션 코드는 신뢰도가 낮은 분류를 신뢰하는 대신 모호한 사례를 폴백 모델이나 검토자에게 라우팅할 수 있습니다.

라우팅 오류가 에이전트 시스템에 복합적으로 발생하므로 보정이 중요합니다. 높은 신뢰도로 잘못된 도구를 선택하는 에이전트는 조용히 실패합니다. 언제 확실하지 않은지 아는 에이전트는 정상적으로 성능이 저하될 수 있습니다. 분류 자체와 함께 보정된 신뢰도를 일류 API 출력으로 만드는 것은 틀림없이 출시에서 가장 생산적인 부분을 염두에 둔 부분입니다.

단일 패스의 기본 다중 양식

Gemini의 기본 멀티모달 아키텍처를 기반으로 구축된 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 PDF를 하나의 전달 패스로 직접 처리합니다. Google의 예는 실제로 양식의 혼합을 보여줍니다. 통화 녹음을 계정 메타데이터와 연결하거나 스캔한 PDF 보험 청구와 손상 사진을 연결하고 이미지 및 비디오 입력의 해상도를 조정하여 토큰 비용과 시각적 세부 정보의 균형을 맞춥니다.

회사는 또한 내부 채택을 강조했습니다. Google은 회사 전체의 팀이 이미 Decisions API를 지연 시간이 짧은 제어 평면으로 사용하고 있으며, API를 사용하여 몇 초 만에 전체 제품 흐름을 설계하는 Stitch Rapid를 포함하여 사용자 정의 분류자를 교육하는 대신 옵션을 정의하여 기능을 제공하고 있다고 밝혔습니다.

첫날부터 생태계 지원

Google은 Python, JavaScript 및 REST용 google-genai SDK와 함께 OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit 및 OpenCode 전반에 걸친 출시일 통합을 나열했습니다. 발표에 따르면 Google Cloud의 Gemini에 대한 지원이 곧 제공될 예정입니다.

개발자는 오늘부터 Google AI Studio와 Google에서 게시한 데모 앱(Doorstep Parcels, Speed ​​Sketch 및 Find the Zoo Keeper)의 API 키를 사용하여 실제 요청 패턴을 보여줄 수 있습니다.

에이전트 경제에 중요한 이유

Decisions API는 신흥 에이전트 스택 중 가장 덜 매력적이지만 가장 많이 사용되는 계층, 즉 에이전트가 작업당 수십 번씩 지속적으로 내리는 작은 결정을 대상으로 합니다. 라우팅, 정책 확인 및 컨텍스트 등급 지정이 예측 가능한 가격으로 150~250밀리초로 실행될 수 있다면 장기 실행 에이전트 워크플로의 경제성이 크게 변합니다. 즉, 의사 결정 계층이 생성 모델 병목 현상을 멈추고 기존 인프라에 더 가까워집니다.

이번 출시는 또한 상품 가격대에 프론티어 랩 다중 모드 기능을 추가함으로써 전용 분류 및 라우팅 모델을 구축하는 경쟁업체에 대한 Google의 입지를 더욱 강화합니다. 이는 또한 Google이 API 시장 분할을 보고 있는 지점을 나타냅니다. 즉, 개방형 작업을 위한 생성 모델, 에이전트 시스템을 레일에 유지하는 제한된 대용량 검사를 위한 결정 모델입니다. 독립적인 벤치마크가 교정 주장을 확인하는지 여부는 채택이 증가함에 따라 지켜봐야 할 지표가 될 것입니다.

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