O Google DeepMind lançou a Gemini Decisions API e o modelo dedicado Gemini Decision 1 (gemini-decision-1), projetados para decisões estruturadas de conjunto fechado em fluxos de agentes e aplicações em tempo real. Ao contrário de modelos generativos que decodificam texto token por token, o novo endpoint calcula probabilidades calibradas em um único passe (single forward pass) sobre entradas de texto, imagem, áudio, vídeo e PDF de até 256 mil tokens.

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Primitivas de decisão, latência e custos

A API permite submeter até 1.000 perguntas independentes contra uma mesma entrada multimodal em uma única requisição, mantendo a latência de computação entre 50 e 100 ms (150 a 250 ms ponta a ponta):

• Três primitivas tipadas: suporte nativo a verificações booleanas (yes/no), múltipla escolha (choice, de 2 a 255 opções) e avaliação por rubrica ordenada (score), retornando sempre índices de confiança entre 0 e 1.

• Tarifação sem custo de saída: disponível por US$ 0,10 a cada 1 milhão de tokens de entrada e US$ 0 para tokens de saída — custo até 5 vezes menor nos benchmarks avaliados em comparação ao Gemini 3.5 Flash-Lite na Interactions API.

• Roteamento e segurança em produção: já utilizado internamente pelo Google no roteamento dinâmico de modelos do Gemini Notebook (reduzindo a latência em até 40%), na prototipagem rápida do Stitch e na camada de segurança para ferramentas MCP na Busca.

• Ecossistema integrado: suporte imediato no Google AI Studio, Vercel AI Gateway (google/gemini-decision-1 via primitiva experimental_decide do AI SDK), OpenRouter, LangChain, LiteLLM, Pydantic AI e OpenCode.

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A documentação técnica, os guias para Python, JavaScript e REST e o ambiente de testes gratuito já estão disponíveis no anúncio oficial do Google e no Vercel AI Gateway.