Gemini Decision 1 API
Gemini Decision 1 de Google responde preguntas predefinidas con probabilidades y puntuaciones de confianza en una sola pasada, en lugar de generar texto libre.
Gemini Decision 1 es un modelo de Google presentado el 11 de noviembre de 2026 que no genera texto, sino que devuelve probabilidades y puntuaciones de confianza para preguntas predefinidas. Admite entradas de texto, imagen, audio, vídeo y PDF, con una ventana de contexto de 256K tokens, y puede evaluar hasta 1.000 preguntas independientes en una sola solicitud y en una única pasada. Para cada decisión devuelve una puntuación de confianza entre cero y uno, y permite ajustar la resolución de las entradas de imagen y vídeo para controlar el nivel de detalle visual y el coste en tokens.
Está pensado para tareas de decisión acotadas: selección de herramientas, comprobación de políticas, enrutamiento de modelos, evaluación de contexto y de contenido, verificación de reglas y revisión de fotos de entrega frente a una lista de criterios de calidad. Según Google, la latencia de extremo a extremo es de 150 a 250 milisegundos para contextos de hasta 16K tokens, y se mantiene casi plana tanto si se formula una pregunta como si se formulan 100 por solicitud; el tiempo de cómputo del modelo representa de 50 a 100 milisegundos de esa latencia total.
El material de entrada compartido se factura una sola vez por solicitud, independientemente del número de preguntas. Google indica que el modelo es casi cinco veces más económico que usar Gemini 3.5 Flash-Lite con la Interactions API en el conjunto de pruebas compartido, y que presenta el menor error de calibración entre los modelos comparados. Está disponible a través de la Gemini API en Google AI Studio, con guías para Python, JavaScript y REST.
Actualizado:
ID DEL MODELO
gemini-decision-1- Contexto
- 262.144K
- Salida máx.
- 235.929K
- Entrada
- text / image / audio / video / file
- Salida
- decisions
Aspectos destacados
- Devuelve probabilidades y confianza, no texto
- Hasta 1.000 preguntas por solicitud
- Una sola pasada para todas las preguntas
- Latencia de 150 a 250 ms hasta 16K tokens
- Entrada compartida facturada una vez
- Contexto de 256K tokens
Proveedores
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| Disponibilidad | |||
|---|---|---|---|
| $0.1 | $0 |
Las estadísticas históricas no son una comprobación en tiempo real. La falta de datos no implica una interrupción.
Benchmarks
- 92.2%
JevBench
Pruebas propias de Google; frente al 90.0% de Jev 1.14 de TypeSafe
Puntuaciones según lo publicado por el proveedor del modelo.
Inicio rápido de decisiones
Envía estado y preguntas tipadas y concretas a /api/v1/decisions y recibe una respuesta por pregunta: noul devuelve una probabilidad de 0 a 1, choice la opción seleccionada con su distribución y score una puntuación numérica para criterios ordenados. Este endpoint es independiente de las superficies Chat Completions, Messages y Responses.
curl https://openapi.felo.ai/api/v1/decisions \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-decision-1",
"state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
"questions": {
"is_urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this message convey urgency?",
"criteria": {"true": "Time-sensitive", "false": "No urgency"}
},
"department": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this?",
"criteria": {
"billing": "Payments, invoicing, refunds",
"technical": "Bugs, outages, integrations",
"sales": "Pricing, upgrades, new accounts"
}
},
"frustration": {
"type": "score",
"instructions": "How frustrated is the customer?",
"criteria": ["Calm", "Frustrated", "Very angry"]
}
}
}'Preguntas frecuentes
¿Qué es Gemini Decision 1?
Gemini Decision 1 es un modelo de Google presentado el 11 de noviembre de 2026 que no genera texto, sino que devuelve probabilidades y puntuaciones de confianza para preguntas predefinidas. Admite entradas de texto, imagen, audio, vídeo y PDF, con una ventana de contexto de 256K tokens, y puede evaluar hasta 1.000 preguntas independientes en una sola solicitud y en una única pasada. Para cada decisión devuelve una puntuación de confianza entre cero y uno, y permite ajustar la resolución de las entradas de imagen y vídeo para controlar el nivel de detalle visual y el coste en tokens. Está pensado para tareas de decisión acotadas: selección de herramientas, comprobación de políticas, enrutamiento de modelos, evaluación de contexto y de contenido, verificación de reglas y revisión de fotos de entrega frente a una lista de criterios de calidad. Según Google, la latencia de extremo a extremo es de 150 a 250 milisegundos para contextos de hasta 16K tokens, y se mantiene casi plana tanto si se formula una pregunta como si se formulan 100 por solicitud; el tiempo de cómputo del modelo representa de 50 a 100 milisegundos de esa latencia total. El material de entrada compartido se factura una sola vez por solicitud, independientemente del número de preguntas. Google indica que el modelo es casi cinco veces más económico que usar Gemini 3.5 Flash-Lite con la Interactions API en el conjunto de pruebas compartido, y que presenta el menor error de calibración entre los modelos comparados. Está disponible a través de la Gemini API en Google AI Studio, con guías para Python, JavaScript y REST.
¿Cómo se cobra el uso?
Tu factura depende del proveedor que uses, de sus precios y de tu uso. Las entradas más largas u otras condiciones pueden tener precios distintos.
¿Qué tipos de entrada admite Gemini Decision 1?
Acepta entradas de texto, imagen, audio, vídeo y PDF, con una ventana de contexto de 256K tokens.
¿En qué se diferencia de un modelo generativo?
No genera texto: devuelve probabilidades y una puntuación de confianza entre cero y uno para preguntas predefinidas. Puede evaluar hasta 1.000 preguntas independientes en una sola solicitud y en una única pasada.
¿Qué formatos de pregunta admite?
Admite preguntas de sí o no, opciones múltiples y puntuaciones de valoración.
¿Para qué tareas está pensado?
Para selección de herramientas, comprobación de políticas, enrutamiento de modelos, evaluación de contexto y de contenido, y revisión de fotos de entrega frente a criterios de calidad.
¿Cómo se controla el detalle visual y el coste en tokens?
Permite ajustar la resolución de las entradas de imagen y vídeo para controlar el nivel de detalle visual y el coste en tokens.
¿Cómo se accede al modelo?
A través de la Gemini API en Google AI Studio, con guías para Python, JavaScript y REST.