Google DeepMind presenterade Gemini Decisions API den 11 november 2026. Tjänsten bygger på Gemini Decision 1, en modell som kan besvara upp till 1 000 oberoende frågor med ja- eller nej-svar, flervalsalternativ eller betyg i ett enda svep. Den kan hantera text, bilder, ljud, video och PDF-filer. Enligt företaget returnerar modellen sannolikheter och konfidensvärden på 150 till 250 millisekunder. API:t används redan internt på Google. Det hjälper till att fördela uppgifter i Gemini Notebook, vägleder designidéer i prototypverktyget Stitch och kontrollerar säkerheten i Google Search. För utvecklare finns API:t nu tillgängligt via Google AI Studio och ska snart integreras med tjänster som OpenRouter, LangChain och Vercel. Gemini Decision 1 analyserade också ett foto av en köksbänk i ett enda svep: modellen upptäckte en fläck (ja/nej med konfidensvärdet 0.95), valde rätt rengöringsåtgärd (98 % konfidens) och bedömde hur allvarlig fläcken var på en skala från 0 till 2 (1.19). Google uppger att modellen ligger i topp i benchmarktester för agentstyrning, resonemang och multimodal förståelse, och att den hade lägst kalibreringsfel bland jämförbara modeller.
Hur står sig Gemini Decision 1 mot andra AI-tjänster?
Priset är $0.10 per miljon indatatoken, och utdata debiteras inte. Google uppger att det är ungefär fem gånger billigare än företagets modell Gemini 3.5 Flash-Lite. Beslutsmodeller från startupföretag som Jev och större aktörer som OpenAI, Cloudflare och Microsoft har däremot lanserats först under de senaste veckorna, men prisuppgifter har inte offentliggjorts. Hastigheten – svar på några hundra millisekunder – gör att API:t kan användas i realtidslösningar som interaktiva assistenter och snabba säkerhetskontroller. Modellen hanterar dock bara frågor med fasta svarsalternativ; den kan inte generera fri text eller längre förklaringar.
Varför det spelar roll
För utvecklare erbjuder det nya API:t ett billigt och snabbt sätt att lägga till beslutsfunktioner i stor skala, från snabba säkerhetsfilter till poängsättning av enkätsvar i realtid. För slutanvändare kan det ge smidigare upplevelser i produkter som behöver snabba ja- eller nej-svar eller flervalsbeslut, även om modellen för närvarande bara hanterar frågor med fasta svarsalternativ.
