Google lanzó la API Gemini Decisions, que permite a los desarrolladores obtener respuestas rápidas y estructuradas a preguntas acotadas mediante un nuevo modelo, Gemini Decision 1. El modelo puntúa cada opción en un solo paso, devolviendo probabilidades y puntajes de confianza con una latencia de 150 a 250 milisegundos. Ya está disponible a través de la API de Gemini en Google AI Studio.

Google lanzó la API Gemini Decisions, un nuevo endpoint diseñado para elecciones rápidas de conjunto cerrado. El servicio funciona con un nuevo modelo, Gemini Decision 1, y ya está disponible a través de la API de Gemini en Google AI Studio.

¿Cómo funciona la API Gemini Decisions?

El modelo no escribe la respuesta palabra por palabra. En cambio, puntúa cada opción candidata en un solo paso hacia adelante y devuelve probabilidades y puntajes de confianza. Google afirma que la latencia de extremo a extremo es de 150 a 250 milisegundos. La entrada cuesta 0,10 dólares por millón de tokens, y los desarrolladores no pagan nada por la salida.

La API está diseñada para el tipo de decisiones acotadas que el software toma constantemente. Un desarrollador puede enviar una sola entrada multimodal que incluya texto, imágenes, audio, video y PDF, junto con hasta 1.000 preguntas separadas. La entrada compartida puede alcanzar hasta 256.000 tokens.

¿Qué tipos de preguntas admite la API Gemini Decisions?

Hay tres tipos de preguntas disponibles. Una verificación de sí o no estima la probabilidad de que se cumpla una condición. Una pregunta de opción múltiple selecciona entre 2 y 255 opciones y devuelve probabilidades normalizadas para cada una. Una rúbrica ordenada califica una entrada en una escala que comienza en 0, devolviendo un puntaje ponderado y probabilidades para cada nivel. Cada respuesta incluye un puntaje de confianza de 0 a 1, para que el código pueda enviar los casos poco claros a un sistema de respaldo o a un revisor humano.

Los desarrolladores pueden combinar estos tipos de preguntas sobre la misma entrada en una sola solicitud. Google da como ejemplo la revisión de una foto de la mesa de un área de descanso, junto con una breve nota de texto, para determinar si hay un derrame, qué paso de limpieza corresponde y qué tan grave es el desorden. La compañía también afirma que los desarrolladores pueden combinar modalidades en una sola entrada, como una grabación de llamada con los metadatos de una cuenta, o un PDF escaneado de un reclamo con fotos de los daños. La resolución de las entradas de imagen y video puede ajustarse para controlar el detalle visual y el costo en tokens.

¿Cómo se compara con otros modelos?

Google afirma que Gemini Decision 1 lidera su suite de pruebas de referencia, que abarca el enrutamiento de agentes, el razonamiento, la clasificación y la comprensión multimodal, y que tiene el menor error de calibración de ese grupo. El cómputo mediano del modelo es de 50 a 100 milisegundos, y la latencia se mantiene casi constante, ya sea que una solicitud contenga una pregunta o 100. Google afirma que la API Decisions con Gemini Decision 1 es casi cinco veces más económica en la suite compartida de pruebas de referencia que Gemini 3.5 Flash-Lite usado a través de la API Interactions.

Dónde ya la usan los equipos

Gemini Notebook usa la API como enrutador en tiempo real. Clasifica la intención en milisegundos y envía las consultas cotidianas al nivel de modelo y de pensamiento adecuado. Google afirma que esto reduce la latencia hasta en un 40 por ciento para las consultas cotidianas, mientras que los modelos de razonamiento profundo se reservan para tareas complejas.

El experimento de lienzo rápido en Stitch usa la API para generar wireframes jugables de un flujo de producto en segundos y para aplicar casi al instante las ediciones hechas por voz o por toque. Cuando un diseño se ve bien, un solo clic traslada las pantallas a la experiencia completa de Stitch para un mayor acabado.

CC de Google Labs usa la API para elegir una reacción con emoji de una paleta de más de 200 opciones en una fracción de segundo. Google Search usa la API Decisions para detectar comportamientos y contenidos adversarios, lo que Google afirma que hace con alta eficacia y dentro de la latencia requerida.

Precios y lanzamiento

¿Cuánto cuesta la API Gemini Decisions?

La entrada compartida se factura una vez por solicitud, sin importar cuántas preguntas se formulen. Cada pregunta agrega solo los tokens correspondientes a sus propias instrucciones y criterios. Google afirma que no hay cargos por tokens de salida, tokens de pensamiento variables ni transcripción de audio u OCR por separado. Un nivel sin costo en Google AI Studio permite a los desarrolladores crear prototipos.

Para comenzar, los desarrolladores pueden obtener una clave de API en Google AI Studio, probar las aplicaciones de demostración Doorstep Parcels, Speed Sketch y Find the Zoo Keeper, y seguir las guías de Python, JavaScript y REST en la documentación. Las integraciones se están implementando con OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit y OpenCode, junto con los SDK de google-genai. El soporte de Gemini en Google Cloud llegará pronto.

Este artigo foi escrito com a assistência de IA.
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