Gemini Decision 1 от Google отвечает на 1000 вопросов за один проход

Google DeepMind 11 ноября представила Gemini Decision 1, модель, которая выбирает ответы, а не пишет их. На ней работает новый Gemini Decisions API.

Он принимает до 1000 закрытых вопросов об одном тексте или файле.

Все ответы приходят за время от 150 до 250 миллисекунд.

Чем она отличается от чат-модели

Обычная LLM пишет ответ токен за токеном. Gemini Decision 1 за один проход оценивает варианты, которые вы ей дали, и возвращает вероятность для каждого. API поддерживает три типа вопросов:

• да или нет
• выбор из списка от 2 до 255 вариантов
• оценка по упорядоченной шкале

На вход подходят текст, изображения, аудио, видео и PDF объёмом до 256 тысяч токенов.

В примере Google модель посмотрела на фото кухонной столешницы и за один проход ответила, есть ли пятно, чем его убрать и насколько всё серьёзно.

“Каждый ответ сопровождается оценкой уверенности от 0 до 1, чтобы ваш код мог отправить неоднозначные случаи на запасной путь.”

— Мин Чой и Феликс Ю, Google DeepMind, блог Google о запуске Gemini Decisions API

Источник цитаты: Google, блог компании, 11 ноября 2026.

Эта оценка и даёт практическую пользу. Разработчик может отдать дешёвой модели ясные случаи, а сомнительные передать модели покрупнее или человеку.

Google утверждает, что у модели самая низкая ошибка калибровки в её наборе тестов: заявленная уверенность совпадает с тем, как часто модель права. Цифр по бенчмаркам в блоге при этом нет.

Цена и где Google её уже использует

Входные токены стоят $0,10 за миллион, за выходные Google денег не берёт.

Если отправить 1000 вопросов об одном документе, сам документ оплачивается один раз, а каждый вопрос только своими инструкциями. По подсчёту Google, на тех же тестах это примерно впятеро дешевле младшей модели Flash-Lite.

Внутри Google модель уже работает в четырёх продуктах:

• Gemini Notebook, где она распределяет запросы между моделями и сократила задержку маршрутизации до 40%
• Stitch, для быстрых правок макетов
• Google Search, как защитный слой, который проверяет MCP-инструменты на враждебное поведение
• CC из Google Labs, чтобы выбрать эмодзи-реакцию из более чем 200 вариантов

API открыт в Google AI Studio и Gemini API, для прототипов есть бесплатный тариф. Интеграции с OpenRouter, LangChain, Vercel и другими сервисами подключаются постепенно, а поддержку в Google Cloud обещают «скоро».

Тесная категория

Google пришла сюда не первой. По данным The Decoder, похожую модель раньше представил стартап Jev, а следом свои версии выпустили OpenAI, Cloudflare и Microsoft.

Маршрутизация запросов между моделями уже стала отдельным бизнесом: в августе Stripe договорилась купить OpenRouter.

Если вы строите ИИ-агент, который сортирует или распределяет запросы, проверьте Decision 1 на своих размеченных данных, прежде чем менять чат-модель.

Модель отвечает только из перечисленных вами вариантов, поэтому на открытые вопросы по-прежнему нужна генеративная модель. А заявления Google о бенчмарках пока не подкреплены опубликованными цифрами.

Модель, её цены и внутреннее применение описала сама Google, мы её не тестировали. Материал рассказывает о запуске продукта и не рекомендует покупать какой-либо сервис.