Gemini Decision 1 & Gemini Decisions API: Preis und Latenz

Gemini Decision 1 (gemini-decision-1) ist Googles Entscheidungsmodell für geschlossene Optionen und bildet die Grundlage der am 11. November 2026 gestarteten Gemini Decisions API. Es bewertet bis zu 1.000 typisierte Fragen zu gemeinsamen multimodalen Eingaben in einem einzigen Durchlauf und liefert kalibrierte Wahrscheinlichkeiten in 150 bis 250 ms Ende zu Ende für $0.10 pro 1 Million Eingabetoken, ohne Ausgabetoken.

Am 11. November 2026 stellten Min Choi, Product Manager bei Google DeepMind, und Principal Scientist Felix Yu die Gemini Decisions API im offiziellen Google-Blog vor, begleitet von einer Ankündigung von Google-CEO Sundar Pichai auf X. Statt Text zu erzeugen, den Menschen lesen und Code parsen muss, bewertet der Endpunkt geschlossene Optionsmengen und gibt Wahrscheinlichkeiten zurück, anhand derer Software direkt verzweigen, sortieren und weiterleiten kann.

Was ist Gemini Decision 1 und wie funktioniert die Gemini Decisions API?

Gemini Decision 1 ist ein multimodales Entscheidungsmodell (gemini-decision-1), das über die Gemini Developer API (v1beta) in Google AI Studio verfügbar ist. Wie die offizielle Dokumentation zur Decisions API erklärt, erzeugen generative Modelle Text für Menschen. Wenn Code aber nur ein Urteil für eine Verzweigung benötigt, verursachen Texterzeugung und Parsing zusätzliche Latenz und eine fehleranfällige Parsing-Logik.

Der Aufruf erfolgt über POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/decisions (mit x-goog-api-key) oder client.decisions.create(model="gemini-decision-1", input=..., questions=...) mit SDK 3.2 oder neuer (pip install -U google-genai oder npm install @google/genai@latest). Das Modell bewertet die questions-Map (ein Objekt mit benannten Frage-Schlüsseln) in einem Durchlauf, erzeugt keine Ausgabetoken und gibt kalibrierte Wahrscheinlichkeiten und Konfidenzwerte zurück.

Fragen werden parallel bewertet und können einander nicht sehen; das Hinzufügen oder Entfernen einer Frage verändert andere Antworten nicht. Da das Modell die Frage-Schlüssel ([A-Za-z0-9_-]+, 1 bis 64 ASCII-Zeichen) nie sieht, muss der vollständige Prompt im reinen Textfeld instructions jeder Frage stehen. Laut der Modellseite zu Gemini Decision 1 werden Textgenerierung, Thinking, Function Calling, strukturierte Ausgaben, Batch API, Caching, Flex- und Priority-Inferenz, Live API, Computernutzung, Codeausführung, Dateisuche, Grounding, URL-Kontext sowie Bild- oder Audiogenerierung nicht unterstützt.

Welche drei Fragetypen bietet die Gemini Decisions API?

Die Gemini Decisions API unterstützt drei Fragetypen (noul, choice und score), die sich in einer Anfrage mit bis zu 1.000 Fragen kombinieren lassen. Jede Antwort enthält confidence (eine Wahrscheinlichkeit von 0 bis 1, dass die beste Antwort richtig ist).

1. Ja/Nein (`noul`)

Der Typ noul liefert die kalibrierte Wahrscheinlichkeit, dass eine binäre Bedingung zutrifft, mit optionalen Kriterien true_description und false_description. Wahrscheinlichkeiten liegen immer zwischen 0.01 und 0.99 (ein Schwellenwert über 0.99 trifft nie zu). Die Wahrscheinlichkeit für Nein ist 1 - noul, und die Konfidenz entspricht max(noul, 1 - noul).

2. Mehrfachauswahl (`choice`)

Der Typ choice bewertet 2 bis 255 in criteria zugeordnete Optionen (Options-IDs mit 1 bis 128 Zeichen, bis zu 512 UTF-8-Bytes; leere Beschreibungsstrings sind erlaubt, wenn die IDs selbsterklärend sind). Er liefert den Gewinner, normalisierte Wahrscheinlichkeiten mit der Summe 1 und eine Konfidenz, die der Wahrscheinlichkeit des besten Ergebnisses entspricht. Vor der Bewertung sortiert die API Optionsschlüssel alphabetisch nach UTF-8-Bytereihenfolge und löst Gleichstände zugunsten des alphabetisch ersten Schlüssels auf. Vermeiden Sie positionsbezogene Schlüssel wie none_of_the_above; verwenden Sie stattdessen other. Da die Wahrscheinlichkeit auch dann auf die vorgegebenen Optionen verteilt wird, wenn keine passt, sollten Sie bei Bedarf eine Auffangoption oder eine noul-Prüfung aufnehmen.

3. Geordnete Bewertungsraster (`score`)

Der Typ score bewertet Eingaben anhand von 2 bis 255 geordneten Stufen (2 bis 10 empfohlen), beginnend mit Index 0, anhand eines Arrays nicht leerer criteria-Beschreibungen von der niedrigsten zur höchsten Stufe. Er liefert einen kontinuierlichen wahrscheinlichkeitsgewichteten Wert, Wahrscheinlichkeiten je Stufe, eine Legende und Konfidenz. Da unterschiedliche Verteilungen denselben Erwartungswert haben können, prüfen Sie neben dem Wert auch die Wahrscheinlichkeiten je Stufe und die Konfidenz. Wählen Sie für eine diskrete Stufe den Eintrag mit der höchsten Wahrscheinlichkeit, teilen Sie zur Normalisierung auf 0 bis 1 durch den höchsten Stufenindex und halten Sie Skalen linear, damit die Mittelung der Array-Indizes nicht verzerrt wird. Mehr zur Gestaltung von Bewertungsrastern steht in unserem Leitfaden zur LLM-as-a-judge-Bewertung.

Was kostet Gemini Decision 1? (Preise der Decisions API)

Gemini Decision 1 kostet im kostenpflichtigen Tarif am 12. November 2026 $0.10 pro 1 Million Eingabetoken; Ausgabetoken werden nicht berechnet (die Nutzung von Ausgabetoken ist immer 0). Google bietet auch einen kostenlosen Prototyping-Tarif in Google AI Studio. Wer versteht, was ein Token in der KI ist, erkennt, warum der Wegfall der Ausgabekosten die Wirtschaftlichkeit der Klassifizierung verändert.

Laut der offiziellen Gemini-Preisseite wird gemeinsames input pro Anfrage für bis zu 1.000 Fragen einmal berechnet; jede Frage fügt nur ihre Anweisungs-, Kriterien- und Formatierungstoken hinzu. Text-, Bild-, Video-, Audio- und PDF-Eingaben kosten jeweils $0.10 pro 1M Token (PDF-Seiten und Videobilder zählen zum Bildtoken-Tarif), ohne Gebühren für Ausgabe, Thinking, OCR oder Audiotranskription. Kontext-Caching und Batch API sind nicht verfügbar, daher werden wiederholte Eingaben in getrennten Anfragen vollständig berechnet. Eingaben im kostenlosen Tarif werden zur Verbesserung von Google-Produkten verwendet; Eingaben im kostenpflichtigen Tarif nicht.

Im Einführungsblog erklärt Google, dass Gemini Decision 1 mit der Decisions API ohne berechnete Ausgabetoken über die gemeinsame Benchmark-Suite hinweg fast 5x günstiger ist als Gemini 3.5 Flash-Lite mit der Interactions API. Das ist ein von Google gemeldetes Benchmark-Ergebnis, kein einfacher Listenpreisquotient. Zum Vergleich nennt die Preistabelle für Gemini 3.5 Flash-Lite am 12. November 2026 für gemini-3.5-flash-lite $0.30 pro 1M Eingabetoken und $2.50 pro 1M Ausgabetoken (einschließlich Thinking-Token). Nach Listenpreisrechnung kosten 10.000 Eingabetoken $0.001 bei Decision 1 gegenüber $0.003 bei Flash-Lite, jeweils vor Ausgabetoken. Weitere Tarife finden Sie in unserem KI-API-Preisvergleich und unter So senken Sie KI-API-Kosten.

Wie schnell ist die Gemini Decisions API und welche technischen Grenzen gelten?

Die Gemini Decisions API erreicht eine offizielle mediane Latenz von 50 bis 100 ms Modellrechenzeit (150 bis 250 ms Ende zu Ende). Laut Google bleibt die Latenz bei multimodalen Eingaben und Kontexten bis zu 16K Token und 1 bis 100 Fragen pro Anfrage nahezu konstant (gehen Sie nicht von konstanter Latenz bis 1.000 Fragen oder 262.144 Token aus).

Zu den festen Grenzen am 12. November 2026 gehören 1 bis 1.000 Fragen pro Anfrage, ein Eingabefenster von 262.144 Token (das Fenster der 256K-Klasse umfasst gemeinsame Eingaben und alle Fragen), 0 Ausgabetoken und 100 JSON-Verschachtelungsebenen. Das gemeinsame input akzeptiert Text, Bilder (png, jpeg, webp, heic, heif, gif, bmp, tiff), Audio (wav, mp3, mpeg, aiff, aac, ogg, flac, m4a, opus, webm, l16, alaw, mulaw), Video (mp4, mpeg, mov, avi, webm, wmv, x-flv, 3gpp) und PDFs (nur application/pdf) mit den Auflösungseinstellungen low, medium, high und dem nur für Bilder verfügbaren ultra_high. Inline-Base64 erlaubt 100 MB pro Anfrage (50 MB für PDFs), Files API oder HTTPS-URLs erlauben 15 MB pro externer URL (keine YouTube- oder gs://-URIs).

Wie schneidet Gemini Decision 1 in Benchmarks ab?

Die Benchmark-Daten stammen am 12. November 2026 aus zwei getrennten Testreihen. Erstens berichtet Google im Einführungsbeitrag, dass Gemini Decision 1 in seinen internen Benchmarks zu Agenten-Routing, Reasoning, Ranking und multimodalem Verständnis über die gesamte Suite hinweg mit dem geringsten Kalibrierungsfehler führt.

Zweitens bewertete das unabhängige Unternehmen Artificial Analysis Gemini Decision 1 mit 66 im Artificial Analysis Decision Index v2.1, auf einer Höhe mit Elephant 9B von Base Labs und Jev 1.14 von TypeSafe und 7 Punkte hinter den führenden Modellen Drex Max v1.1 von Nace AI und GLiDE v1.2 von Fastino mit 73. Laut Artificial Analysis führt Gemini Decision 1 bei Wissens- und Reasoning-Tests (AA-Omniscience-Decision und HLE-MultiChoice), liegt aber bei anderen Tests zurück, darunter Dokumentklassifizierung und Extraktion mit AA-Paperclip. Die beiden Ergebnisse spiegeln unterschiedliche Testreihen wider.

Wann sollten Sie die Decisions API statt der Interactions API nutzen?

Nutzen Sie die Gemini Decisions API, wenn Ihr Code kalibrierte Wahrscheinlichkeiten für geschlossene Optionen benötigt; nutzen Sie die Interactions API, wenn Sie generierte Token brauchen. Unser Leitfaden zur Auswahl eines KI-Modells behandelt Routing-Ansätze.

Dimension / Aufgabe	Gemini Decisions API (`gemini-decision-1`)	Gemini Interactions API (z. B. `gemini-3.5-flash-lite`)
Preis im kostenpflichtigen Tarif (Stand 12. Nov. 2026)	$0.10 / 1M Eingabetoken; Ausgabe entfällt (kostenloser Tarif in AI Studio)	$0.30 / 1M Eingabe; $2.50 / 1M Ausgabe (einschließlich Thinking)
Beste Einsatzfälle	Tool-Auswahl, Richtlinienprüfungen, Modell-Routing, Kontextbewertung, UI-/Audio-/Video-Reaktion in Echtzeit	Generierter Text, Zusammenfassungen, Erklärungen, eigene JSON-Schemas, Tool-Aufrufe mit Argumenten, mehrstufiges Reasoning
Caching & Batch API	Nicht unterstützt (gemeinsame Eingabe einmal pro Anfrage berechnet)	Bei standardmäßigen generativen Modellen unterstützt

Googles Blog nennt vier eigene Anwendungen: Gemini Notebook leitet Anfragen weiter, um die alltägliche Latenz um bis zu 40% zu senken; Google Search prüft MCP-Tools auf adversariales Verhalten; Stitch ermöglicht schnelle Wireframes und Sprach-/Touch-Änderungen; und CC von Google Labs wählt in Sekundenbruchteilen aus über 200 Emojis. Entwickler können die Demos Doorstep Parcels, Speed Sketch und Find the Zoo Keeper oder den Decisions Playground in AI Studio ausprobieren. Ökosystem-Integrationen werden neben google-genai für OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit und OpenCode ausgerollt; die Unterstützung für Gemini in Google Cloud folgt bald.

FAQ

Ist die Gemini Decisions API auf Google Cloud Vertex AI verfügbar?

Am 12. November 2026 ist die Gemini Decisions API nur über die Gemini Developer API (v1beta) in Google AI Studio mit gemini-decision-1 verfügbar. Laut Google folgt die Unterstützung für Gemini in Google Cloud bald; die allgemeine Verfügbarkeit auf Vertex AI ist daher noch nicht gestartet.

Was geschieht, wenn Sicherheitsfilter eine Anfrage an die Gemini Decisions API blockieren?

Wenn Sicherheitsfilter für Eingaben eine Anfrage blockieren, gibt die API statt Antworten HTTP 400 mit Fehlercodes wie safety, prohibited_content, blocklist, image_safety oder content_blocked zurück. Google empfiehlt, Nutzereingaben als nicht vertrauenswürdig zu behandeln, explizite Kriterien zu formulieren, adversariale Eingaben zu testen und bei folgenreichen Aktionen wie Auszahlungen eine zweite Prüfung beizubehalten.

Wie funktioniert die Abrechnung gemeinsamer Eingaben für mehrere Fragen?

Innerhalb einer Anfrage wird das gemeinsame input im kostenpflichtigen Tarif für bis zu 1.000 Fragen einmal mit $0.10 pro 1 Million Token berechnet. Jeder Eintrag in der questions-Map fügt nur seine eigenen Anweisungs-, Kriterien- und Formatierungstoken hinzu; Ausgabetoken werden nicht berechnet.

Kann Gemini Decision 1 Erklärungen oder Argumente für Tool-Aufrufe zurückgeben?

Nein. Gemini Decision 1 hat ein Limit von null Ausgabetoken und unterstützt weder strukturierte Ausgaben noch Function Calling oder Thinking-Token. Es kann eine Tool-ID aus einer geschlossenen choice-Liste wählen; die Generierung von Argumenten, Erklärungen oder eigenen JSON-Objekten erfordert dagegen die Interactions API.

Gemini Decision 1 und Gemini Decisions API: Preis und Latenz

Was ist Gemini Decision 1 und wie funktioniert die Gemini Decisions API?