Google выпустила Gemini Decision 1: ИИ для выбора без генерации текста
Google представила Gemini Decision 1 и Decisions API — отдельный режим для задач, где агенту или приложению нужно не написать ответ, а быстро выбрать действие. Это меняет привычную схему работы с LLM: вместо цепочки генерации и последующего разбора текста API сразу оценивает заданные варианты и возвращает вероятность каждого.
Один запрос может содержать текст, изображения, аудио, видео или PDF объёмом до 256 тысяч токенов и до 1000 независимых вопросов. Google предлагает использовать это для проверки политик, выбора инструмента, маршрутизации запросов между моделями и оценки контекста. Есть три типа вопросов: «да/нет», выбор из 2–255 вариантов и оценка по шкале.
Скорость важнее красивого ответа
По данным Google, модель не декодирует ответ токен за токен, а оценивает варианты за один проход. Компания заявляет 150–250 мс полной задержки и $0,10 за миллион входных токенов; выходные токены не тарифицируются. Для агентных систем это важнее, чем кажется: недорогой классификатор перед дорогой моделью способен убрать лишние вызовы и оставить глубокое рассуждение только сложным задачам.
Google уже применяет API в собственных продуктах. Gemini Notebook, по заявлению компании, использует его для выбора уровня модели и снижает задержку повседневных запросов до 40%. Поисковая система — для обнаружения враждебного поведения и контента при работе с MCP-инструментами.
График: Google.
Где здесь подвох
Заявления о скорости, калибровке вероятностей и превосходстве на бенчмарках исходят от самого Google, поэтому их стоит воспринимать как характеристики поставщика, а не независимое сравнение. Но сама идея полезна уже сейчас: вместо того чтобы просить языковую модель «реши, что делать дальше» и надеяться на стабильный формат ответа, разработчик может задать конечный набор действий и получить измеримую уверенность.
Gemini Decision 1 доступна через Gemini API в Google AI Studio, включая бесплатный уровень для прототипов. Интеграции с OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit и OpenCode, по словам Google, разворачиваются; поддержка в Gemini в Google Cloud пока обозначена как будущая.
