Gemini Decision 1 API
Gemini Decision 1 è il modello di Google che non genera testo ma restituisce probabilità e punteggi di confidenza per domande predefinite, fino a 1.000 per richiesta, con contesto da 256K token.
Gemini Decision 1 è un modello di Google rilasciato l'11 novembre 2026, progettato per rispondere a domande predefinite restituendo probabilità e punteggi di confidenza invece di generare testo. Accetta input testuali, immagini, audio, video e PDF, con una finestra di contesto di 256K token, e valuta fino a 1.000 domande indipendenti in un'unica richiesta e in un solo passaggio in avanti. Supporta domande sì/no, scelte multiple e punteggi di valutazione, restituendo per ogni decisione un punteggio di confidenza tra zero e uno. La risoluzione degli input visivi e video è regolabile per controllare il dettaglio e il costo in token.
Il modello è pensato per attività decisionali come la selezione degli strumenti, i controlli di policy, il routing tra modelli, la valutazione del contesto e dei contenuti e la verifica di regole aziendali, inclusa l'analisi di foto di consegna rispetto a una checklist di criteri di qualità. Secondo Google, la latenza end-to-end è di 150–250 millisecondi per contesti fino a 16K token e resta quasi costante sia con 1 sia con 100 domande per richiesta; inoltre il materiale di input condiviso viene fatturato una sola volta per richiesta indipendentemente dal numero di domande.
Google riporta un errore di calibrazione più basso rispetto ai modelli confrontati e prestazioni ai vertici in una suite di benchmark che copre routing degli agenti, ragionamento, ranking e comprensione multimodale. Il modello è disponibile tramite la Gemini API in Google AI Studio, con guide per Python, JavaScript e REST. Le cifre di latenza pubblicate si riferiscono a contesti fino a 16K token e non a tutte le richieste entro il limite di 256K token; al momento non è disponibile una verifica indipendente dei benchmark.
Aggiornato:
ID MODELLO
gemini-decision-1- Contesto
- 262.144K
- Output max
- 235.929K
- Input
- text / image / audio / video / file
- Output
- decisions
In evidenza
- Restituisce probabilità e confidenza, non testo
- Fino a 1.000 domande per richiesta
- Contesto da 256K token
- Input testo, immagini, audio, video e PDF
- Latenza di 150–250 ms fino a 16K token
- Input condiviso fatturato una volta per richiesta
Fornitori
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| Disponibilità | |||
|---|---|---|---|
| $0.1 | $0 |
Le statistiche storiche non sono un controllo in tempo reale. I dati mancanti non indicano un guasto.
Benchmark
- 92.2%
JevBench
Test interno di Google; confrontato con il 90.0% di Jev 1.14 di TypeSafe
Punteggi come pubblicati dal fornitore del modello.
Avvio rapido delle decisioni
Invia stato e domande tipizzate e mirate a /api/v1/decisions e ricevi una risposta per domanda: noul restituisce una probabilità da 0 a 1, choice l'opzione selezionata con la sua distribuzione e score un punteggio numerico per criteri ordinati. Questo endpoint è separato dalle superfici Chat Completions, Messages e 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"]
}
}
}'Domande frequenti
Cos'è Gemini Decision 1?
Gemini Decision 1 è un modello di Google rilasciato l'11 novembre 2026, progettato per rispondere a domande predefinite restituendo probabilità e punteggi di confidenza invece di generare testo. Accetta input testuali, immagini, audio, video e PDF, con una finestra di contesto di 256K token, e valuta fino a 1.000 domande indipendenti in un'unica richiesta e in un solo passaggio in avanti. Supporta domande sì/no, scelte multiple e punteggi di valutazione, restituendo per ogni decisione un punteggio di confidenza tra zero e uno. La risoluzione degli input visivi e video è regolabile per controllare il dettaglio e il costo in token. Il modello è pensato per attività decisionali come la selezione degli strumenti, i controlli di policy, il routing tra modelli, la valutazione del contesto e dei contenuti e la verifica di regole aziendali, inclusa l'analisi di foto di consegna rispetto a una checklist di criteri di qualità. Secondo Google, la latenza end-to-end è di 150–250 millisecondi per contesti fino a 16K token e resta quasi costante sia con 1 sia con 100 domande per richiesta; inoltre il materiale di input condiviso viene fatturato una sola volta per richiesta indipendentemente dal numero di domande. Google riporta un errore di calibrazione più basso rispetto ai modelli confrontati e prestazioni ai vertici in una suite di benchmark che copre routing degli agenti, ragionamento, ranking e comprensione multimodale. Il modello è disponibile tramite la Gemini API in Google AI Studio, con guide per Python, JavaScript e REST. Le cifre di latenza pubblicate si riferiscono a contesti fino a 16K token e non a tutte le richieste entro il limite di 256K token; al momento non è disponibile una verifica indipendente dei benchmark.
Come viene addebitato l'utilizzo?
La fattura dipende dal fornitore che usi, dai suoi prezzi e dal tuo utilizzo. Input più lunghi o altre condizioni possono avere prezzi diversi.
Quali tipi di input supporta Gemini Decision 1?
Accetta input testuali, immagini, audio, video e PDF, con una finestra di contesto di 256K token.
Quante domande può valutare in una singola richiesta?
Può valutare fino a 1.000 domande indipendenti in un'unica richiesta, in un solo passaggio in avanti.
Che tipo di risposte restituisce?
Restituisce probabilità e punteggi di confidenza tra zero e uno per ogni domanda predefinita, supportando domande sì/no, scelte multiple e punteggi di valutazione.
Per quali attività è più adatto?
È pensato per la selezione degli strumenti, i controlli di policy, il routing tra modelli, la valutazione di contesto e contenuti e la verifica di regole o checklist di qualità.
Come si comporta la latenza al variare del numero di domande?
Secondo Google, la latenza end-to-end è di 150–250 millisecondi per contesti fino a 16K token e resta quasi costante sia con 1 sia con 100 domande per richiesta.
Dove è disponibile il modello?
È disponibile tramite la Gemini API in Google AI Studio, con guide per Python, JavaScript e REST.