O Google DeepMind anunciou a API Gemini Decisions em 11 de novembro de 2026. O serviço é baseado no Gemini Decision 1, um modelo capaz de responder de uma só vez a até 1.000 perguntas independentes de sim ou não, múltipla escolha ou avaliação. Ele processa textos, imagens, áudio, vídeo e arquivos PDF. Segundo a empresa, o modelo retorna probabilidades e índices de confiança em 150 a 250 milissegundos. A API já é usada internamente pelo Google. Ela ajuda a encaminhar tarefas no Gemini Notebook, orienta ideias de design na ferramenta de prototipagem Stitch e verifica a segurança na Busca do Google. Para desenvolvedores, a API já está disponível pelo Google AI Studio e em breve será integrada a serviços como OpenRouter, LangChain e Vercel. O Gemini Decision 1 também analisou, em uma única rodada, uma foto de uma bancada de cozinha: identificou uma mancha (sim/não, confiança de 0,95), escolheu a ação de limpeza adequada (confiança de 98%) e avaliou a gravidade em uma escala de 0 a 2 (1,19). O Google afirma que o modelo lidera testes de benchmark em encaminhamento de tarefas para agentes, raciocínio e compreensão multimodal, além de ter registrado o menor erro de calibração entre modelos comparáveis.
Como o Gemini Decision 1 se compara a outros serviços de IA?
O preço é de US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada, sem cobrança pelos tokens de saída. Segundo o Google, isso é cerca de cinco vezes mais barato que o modelo Gemini 3.5 Flash-Lite. Já modelos de decisão lançados anteriormente por startups como a Jev e grandes provedores como OpenAI, Cloudflare e Microsoft surgiram apenas nas últimas semanas, mas os preços não foram divulgados. A vantagem de velocidade — respostas em algumas centenas de milissegundos — permite usar a API em aplicações em tempo real, como assistentes interativos ou verificações rápidas de segurança. No entanto, o modelo só aceita formatos de resposta fechados; ele não gera texto livre nem explicações longas.
Por que importa
Para desenvolvedores, a nova API oferece uma maneira barata e rápida de incorporar tomada de decisão em larga escala a aplicativos, desde filtros de segurança até a análise de pesquisas em tempo real. Para os usuários, ela pode tornar mais fluidos os produtos que precisam de respostas rápidas de sim ou não ou de múltipla escolha, embora o modelo atualmente só funcione com formatos fechados.
