Google у вівторок представив Gemini Decisions API, нову кінцеву точку, створену для швидких, замкнутих рішень на базі спеціально створеної моделі під назвою Gemini Decision 1 (gemini-decision-1). Згідно з повідомленням Google, API тепер доступний через Gemini API в Google AI Studio.

Подача проста: для великого класу роботи зі штучним інтелектом не потрібна модель, яка пише есе. Вибір інструментів, перевірка політики, маршрутизація моделі та класифікація контексту — все це обмежений вибір, і для них генеративна генерація тексту є повільною, дорогою та погано відкаліброваною. Натомість Decisions API бере ваші варіанти кандидатів і оцінює їх, повертаючи оцінки ймовірностей і достовірності, а не згенерований текст відповіді.

Щоб дізнатися більше про такі інструменти розробника, як цей, дивіться огляд інструментів ШІ.

Один вхід, до 1000 запитань, один перехід

Модель введення API є незвичайною, і це навмисно. Розробники передають один мультимодальний ввід — текст, зображення, аудіо, відео або PDF-файли з контекстами до 256 тисяч токенів — разом із до 1000 незалежних запитань в одному запиті. Запитання можуть змішувати перевірки «так/ні», вибір із кількома варіантами відповіді та оцінки за рубриками проти одного спільного введення.

Оскільки Gemini Decision 1 оцінює варіанти-кандидати за один прохід вперед, а не декодує маркери один за одним, Google повідомляє про середнє обчислення моделі 50–100 мілісекунд і наскрізну затримку 150–250 мілісекунд. Компанія стверджує, що продуктивність залишається майже незмінною, оскільки питання оцінюються від 1 до 100 на запит, і що загальний вхід виставляється один раз, незалежно від того, скільки питань оцінюється за ним.

Ціноутворення: ніяких вихідних токенів ніколи

Gemini Decision 1 коштує 0,10 доларів США за 1 мільйон вхідних токенів із нульовою оплатою за вихідні токени — суттєва структурна відмінність від генеративних API, де вихідні токени зазвичай домінують у рахунку. Google каже, що робить Decisions API майже в 5 разів дешевшим у своєму спільному тестовому пакеті, ніж Gemini 3.5 Flash-Lite, який використовується через Interactions API, без окремої транскрипції аудіо або OCR. У Google AI Studio для створення прототипів доступний безкоштовний рівень.

Калібрування - головне твердження

Оголошення Google лідирує з претензією щодо калібрування: серед контрольних тестів, що охоплюють маршрутизацію агента, міркування, ранжування та мультимодальне розуміння, компанія каже, що Gemini Decision 1 лідирує в наборі з найменшою помилкою калібрування. Кожна відповідь має оцінку достовірності від 0 до 1, тому код програми може скеровувати неоднозначні випадки до резервної моделі або рецензента замість того, щоб довіряти класифікації з низьким рівнем достовірності.

Калібрування має значення, оскільки збої маршрутизації поширені в агентських системах. Агент, який вибирає неправильний інструмент з високою впевненістю, зазнає невдачі; агент, який знає, коли він не впевнений, може витончено деградувати. Перетворення відкаліброваної впевненості в першокласний вихід API — поряд із самою класифікацією — є, мабуть, найбільш продуктивною частиною запуску.

Рідна мультимодальність за один прохід

Побудована на основі мультимодальної архітектури Gemini, модель обробляє текст, зображення, аудіо, відео та PDF-файли безпосередньо за один прохід. Приклади Google демонструють змішування модальностей на практиці: поєднання запису розмови з метаданими облікового запису або відсканованого PDF-претензії щодо страхування з фотографіями пошкоджень, а також налаштування роздільної здатності вхідних зображень і відео, щоб збалансувати візуальні деталі та вартість символів.

Компанія також підкреслила внутрішнє усиновлення. Google каже, що команди всієї компанії вже використовують Decisions API як площину керування з низькою затримкою, надаючи функції, визначаючи параметри, а не навчаючи користувацьких класифікаторів, зокрема Stitch Rapid, який, як сказано в оголошенні, використовує API для розробки всього потоку продукту за лічені секунди.

Підтримка екосистеми з першого дня

Google перерахував інтеграції OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit і OpenCode, а також SDK google-genai для Python, JavaScript і REST. Відповідно до оголошення, підтримка в Gemini на Google Cloud з’явиться незабаром.

Розробники можуть почати вже сьогодні з ключа API в Google AI Studio та опублікованих Google демонстраційних програм — Doorstep Parcels, Speed ​​Sketch і Find the Zoo Keeper — щоб показати шаблони запитів у дії.

Чому це важливо для агентської економіки

Decisions API націлений на найменш гламурний, але найбільш інтенсивний рівень стека нових агентів: постійні невеликі рішення, які агент приймає десятки разів за завдання. Якщо маршрутизація, перевірка політики та класифікація контексту можуть виконуватися за 150–250 мілісекунд із передбачуваною ціною, економіка тривалих робочих процесів агента суттєво змінюється — рівень прийняття рішень перестає бути вузьким місцем генеративної моделі та стає ближчим до традиційної інфраструктури.

Запуск також покращує позиціонування Google на тлі конкурентів, які створюють спеціальну класифікацію та моделі маршрутизації, додаючи мультимодальну здатність передової лабораторії до ціни товару. Це також сигналізує про те, де Google бачить розкол ринку API: генеративні моделі для відкритої роботи, моделі прийняття рішень для обмежених перевірок великого обсягу, які тримають агентські системи на рейках. Чи будуть незалежні контрольні тести підтверджувати твердження щодо калібрування, буде показником, на який слід стежити у міру зростання впровадження.

---

Будьте попереду ШІ

Отримуйте останні новини штучного інтелекту, аналіз і прориви — усе в одному місці.

Читати більше новин AI →