Google a présenté la Gemini Decisions API le 11 novembre 2026, un nouveau point d'accès de la Gemini API dans Google AI Studio, conçu pour des décisions rapides parmi un ensemble fermé d'options. Il repose sur un nouveau modèle, Gemini Decision 1 (gemini-decision-1). L'annonce est signée Min Choi, chef de produit chez Google DeepMind, et Felix Yu, chercheur principal dans la même équipe.
Le principe consiste à remplacer le texte généré par un score. Au lieu de rédiger sa réponse mot après mot, Gemini Decision 1 note les options candidates en une seule passe et renvoie des probabilités et des niveaux de confiance. Google annonce une latence de bout en bout de 150 à 250 millisecondes, dont 50 à 100 pour le calcul du modèle, et affirme qu'elle reste presque constante de une à 100 questions par requête. Une seule entrée multimodale pouvant atteindre 256K tokens, mêlant texte, images, audio, vidéo et PDF, peut être associée à jusqu'à 1000 questions indépendantes.
Les questions se répartissent en trois types. Dans l'annonce de Google, ils s'appellent noul pour les conditions oui ou non, choice pour choisir entre 2 et 255 options, et score pour noter selon une grille ordonnée qui commence à zéro. Chaque réponse s'accompagne d'un score de confiance compris entre 0 et 1, ce qui permet au code d'une application d'orienter les cas ambigus vers un modèle de repli ou vers un relecteur humain. Le champ d'entrée reprend le format de blocs Content de l'Interactions API, et l'article montre un exemple en Python qui vérifie la photo d'un plan de travail de salle de pause selon les trois types de question en un seul appel à client.decisions.create.
Le tarif est de 0,10 dollar par million de tokens en entrée, sans facturation des tokens de sortie. L'entrée partagée n'est facturée qu'une fois par requête, quel que soit le nombre de questions, et chaque question n'ajoute que les tokens de sa propre consigne et de ses critères. Google ne prévoit ni frais de réflexion ni frais distincts de transcription audio ou d'OCR, et mentionne un palier gratuit de l'API dans Google AI Studio pour le prototypage. Sur une suite de tests commune, selon l'entreprise, la Decisions API revient presque cinq fois moins cher que Gemini 3.5 Flash-Lite utilisé via l'Interactions API, et Gemini Decision 1 domine cette suite, qui couvre l'orientation d'agents, le raisonnement, le classement et la compréhension multimodale, avec la plus faible erreur de calibration.
Google décrit quatre usages internes. Gemini Notebook s'en sert comme aiguilleur en temps réel, qui envoie chaque requête vers un niveau de modèle et de réflexion, avec une latence jusqu'à 40 % plus faible pour les questions courantes. Une expérience de canevas rapide dans Stitch permet de générer des maquettes jouables en quelques secondes et d'appliquer presque aussitôt des modifications à la voix ou au toucher. CC, de Google Labs, choisit une réaction emoji parmi plus de 200 propositions, et Google Search l'emploie comme couche de sécurité détectant les comportements et contenus hostiles visant des outils MCP.
Pour les développeurs extérieurs, le modèle est accessible dans Google AI Studio, avec des guides Python, JavaScript et REST et trois applications de démonstration : Doorstep Parcels, Speed Sketch et Find the Zoo Keeper. Google indique que des intégrations arrivent chez OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit et OpenCode, en plus des SDK google-genai, et que la prise en charge dans Gemini in Google Cloud viendra bientôt.
Les résultats de performance, la comparaison de coûts et les chiffres de latence sont ceux de Google, et la suite de tests sous-jacente n'était pas disponible pour vérification. Le service se limite en outre aux questions à ensemble fermé : il remplace des classifieurs et des aiguilleurs, pas la génération libre de texte.