A Google lançou a API Gemini Decisions, que permite aos desenvolvedores obter respostas rápidas e estruturadas para perguntas delimitadas, usando um novo modelo, o Gemini Decision 1. O modelo pontua cada opção em uma única passagem, retornando probabilidades e pontuações de confiança com latência de 150 a 250 milissegundos. O recurso já está disponível pela API Gemini no Google AI Studio.

A Google lançou a API Gemini Decisions, um novo endpoint desenvolvido para escolhas rápidas de conjunto fechado. O serviço funciona com um novo modelo, o Gemini Decision 1, e já está disponível por meio de da API Gemini no Google AI Studio.

Como funciona a API Gemini Decisions?

O modelo não escreve a resposta palavra por palavra. Em vez disso, ele pontua cada opção candidata em uma única passagem direta e retorna probabilidades e pontuações de confiança. A Google afirma que a latência de ponta a ponta fica entre 150 e 250 milissegundos. A entrada custa US$ 0,10 por milhão de tokens, e os desenvolvedores não pagam nada pela saída.

A API foi projetada para o tipo de decisão delimitada que os softwares tomam constantemente. Um desenvolvedor pode enviar uma única entrada multimodal que inclua texto, imagens, áudio, vídeo e PDFs, junto com até 1.000 perguntas separadas. A entrada compartilhada pode chegar a 256.000 tokens.

Quais tipos de pergunta a API Gemini Decisions suporta?

Há três tipos de pergunta disponíveis. Uma verificação de sim ou não estima a probabilidade de uma condição ser verdadeira. Uma pergunta de múltipla escolha seleciona entre 2 e 255 opções e retorna probabilidades normalizadas para cada uma delas. Uma rubrica ordenada avalia uma entrada em uma escala que começa em 0, retornando uma pontuação ponderada e probabilidades para cada nível. Cada resposta traz uma pontuação de confiança de 0 a 1, para que o código possa encaminhar casos incertos a um sistema de contingência ou a um revisor humano.

Os desenvolvedores podem combinar esses tipos de pergunta sobre a mesma entrada em uma única requisição. A Google dá como exemplo a verificação de uma foto de uma bancada de copa, junto com uma breve nota de texto, para identificar se há derramamento, qual etapa de limpeza é adequada e qual é a gravidade da sujeira. A empresa também afirma que os desenvolvedores podem combinar modalidades em uma única entrada, como associar a gravação de uma ligação a metadados da conta ou um PDF digitalizado de sinistro a fotos de danos. A resolução de entradas de imagem e vídeo pode ser ajustada para controlar o nível de detalhe visual e o custo em tokens.

Como a API e o modelo se comparam aos concorrentes?

A Google afirma que o Gemini Decision 1 lidera seu conjunto de benchmarks, que abrange roteamento de agentes, raciocínio, ranqueamento e compreensão multimodal, e que apresenta o menor erro de calibração nesse grupo. O tempo mediano de computação do modelo fica entre 50 e 100 milissegundos, e a latência permanece quase constante, seja a requisição com uma pergunta ou com 100. A Google afirma que a API Decisions com o Gemini Decision 1 é quase cinco vezes mais barata no conjunto de benchmarks compartilhado do que o Gemini 3.5 Flash-Lite usado pela API Interactions.

Onde as equipes já estão usando

O Gemini Notebook usa a API como roteador em tempo real. Ele classifica a intenção em milissegundos, encaminhando consultas do dia a dia para o nível de modelo e de capacidade de raciocínio adequados. A Google afirma que isso reduz a latência em até 40% nas consultas comuns, enquanto modelos de raciocínio profundo ficam reservados para tarefas complexas.

O experimento de tela rápida do Stitch usa a API para gerar wireframes jogáveis de um fluxo de produto em segundos e para aplicar edições feitas por voz ou toque quase instantaneamente. Quando um design fica do jeito certo, um clique transfere as telas para a experiência completa do Stitch, para mais refinamento.

O CC, do Google Labs, usa a API para escolher uma reação com emoji em uma paleta de mais de 200 opções em uma fração de segundo. A Busca do Google usa a API Decisions para detectar comportamentos e conteúdos adversariais, o que, segundo a empresa, faz com alta eficácia e dentro da latência exigida.

Preços e disponibilidade

Quanto custa a API Gemini Decisions?

A entrada compartilhada é cobrada uma vez por requisição, independentemente de quantas perguntas forem feitas. Cada pergunta acrescenta apenas os tokens de suas próprias instruções e critérios. A Google afirma que não há cobrança por tokens de saída, tokens de raciocínio variáveis nem por transcrição de áudio ou OCR separados. Um nível gratuito no Google AI Studio permite que os desenvolvedores façam protótipos.

Para começar, os desenvolvedores podem obter uma chave de API no Google AI Studio, testar os aplicativos de demonstração Doorstep Parcels, Speed Sketch e Find the Zoo Keeper e seguir os guias de Python, JavaScript e REST na documentação. As integrações estão sendo implantadas com OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit e OpenCode, junto com os SDKs google-genai. O suporte ao Gemini no Google Cloud chegará em breve.

This article was written with the assistance of AI.
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