Gemini Decision 1 y Gemini Decisions API: precio y latencia

Gemini Decision 1 (gemini-decision-1) es el modelo de decisión de conjunto cerrado de Google que impulsa Gemini Decisions API, lanzada el 11 de noviembre de 2026. Evalúa hasta 1.000 preguntas tipadas sobre una entrada multimodal compartida en una sola pasada y devuelve probabilidades calibradas en 150 a 250 ms de extremo a extremo por $0.10 por 1 millón de tokens de entrada y sin tokens de salida.

El 11 de noviembre de 2026, Min Choi, responsable de producto de Google DeepMind, y Felix Yu, científico principal, presentaron la Gemini Decisions API en el blog oficial de Google, junto con un anuncio del director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, en X. En lugar de generar texto para que las personas lo lean y el código lo analice, el punto de acceso evalúa conjuntos cerrados de opciones y devuelve probabilidades que el software puede usar directamente para bifurcar, ordenar y enrutar.

¿Qué es Gemini Decision 1 y cómo funciona Gemini Decisions API?

Gemini Decision 1 es un modelo de decisión multimodal (gemini-decision-1) disponible en Gemini Developer API (v1beta) dentro de Google AI Studio. Como explica la documentación oficial de Decisions API, los modelos generativos producen texto para que lo lean las personas, pero generarlo y analizarlo cuando el código solo necesita un juicio para decidir una bifurcación añade latencia y una lógica de análisis frágil.

Se llama a POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/decisions (con x-goog-api-key) o a client.decisions.create(model="gemini-decision-1", input=..., questions=...) mediante el SDK 3.2 o posterior (pip install -U google-genai o npm install @google/genai@latest). El modelo evalúa el mapa questions (un objeto con claves de preguntas nombradas) en una sola pasada, no emite tokens de salida y devuelve probabilidades calibradas y valores de confianza.

Las preguntas se evalúan en paralelo y no pueden verse entre sí; añadir o eliminar una pregunta nunca modifica las demás respuestas. Como el modelo nunca ve las claves de las preguntas ([A-Za-z0-9_-]+, de 1 a 64 caracteres ASCII), el prompt completo debe aparecer en el campo instructions de solo texto de cada pregunta. Según la página del modelo Gemini Decision 1, no se admiten la generación de texto, el pensamiento, las llamadas a funciones, las salidas estructuradas, Batch API, la caché, la inferencia Flex y Priority, Live API, el uso de ordenadores, la ejecución de código, la búsqueda de archivos, el grounding, el contexto de URL ni la generación de imágenes o audio.

¿Cuáles son los tres tipos de preguntas de Gemini Decisions API?

Gemini Decisions API admite tres tipos de preguntas (noul, choice y score) que pueden combinarse en una solicitud de hasta 1.000 preguntas. Cada respuesta incluye confidence (probabilidad de 0 a 1 de que la respuesta principal sea correcta).

1. Sí/no (`noul`)

El tipo noul devuelve la probabilidad calibrada de que se cumpla una condición binaria, con los criterios opcionales true_description y false_description. Las probabilidades siempre están entre 0.01 y 0.99 (un umbral superior a 0.99 nunca se alcanza). La probabilidad de no es 1 - noul y la confianza equivale a max(noul, 1 - noul).

2. Opción múltiple (`choice`)

El tipo choice evalúa de 2 a 255 opciones asociadas en criteria (identificadores de opción de 1 a 128 caracteres y hasta 512 bytes UTF-8; se permiten descripciones vacías si los identificadores son claros). Devuelve la opción ganadora, probabilidades normalizadas que suman 1 y una confianza igual a la probabilidad del resultado principal. Antes de evaluar, la API ordena las claves de las opciones alfabéticamente según el orden de bytes UTF-8 y resuelve los empates a favor de la primera clave alfabética. Evita las claves posicionales como none_of_the_above; usa other en su lugar. Como la probabilidad siempre se distribuye entre las opciones dadas aunque ninguna encaje, incluye una opción general o una comprobación noul cuando sea necesario.

3. Rúbricas ordenadas (`score`)

El tipo score evalúa la entrada según entre 2 y 255 niveles ordenados (se recomiendan de 2 a 10), indexados desde 0, mediante una matriz de descripciones criteria no vacías, de menor a mayor. Devuelve una puntuación continua ponderada por probabilidad, probabilidades por nivel, una leyenda y confianza. Como distintas distribuciones pueden compartir el mismo valor esperado, comprueba las probabilidades por nivel y la confianza junto con la puntuación. Para un nivel discreto, elige la entrada con mayor probabilidad; divide por el índice del nivel más alto para normalizar de 0 a 1 y mantén las escalas lineales para que el promedio de los índices de la matriz no se distorsione. Consulta nuestra guía sobre evaluación LLM-as-a-judge para saber más sobre el diseño de rúbricas.

¿Cuánto cuesta Gemini Decision 1? (Precios de Decisions API)

Al 12 de noviembre de 2026, Gemini Decision 1 cuesta $0.10 por 1 millón de tokens de entrada en el nivel de pago y los tokens de salida no se facturan (su uso siempre es 0). Google también ofrece un nivel gratuito para crear prototipos en Google AI Studio. Entender qué es un token en IA ayuda a ver por qué eliminar la facturación de salida cambia la economía de la clasificación.

Según la página oficial de precios de Gemini, el input compartido se factura una vez por solicitud para hasta 1.000 preguntas; cada pregunta solo añade sus tokens de instrucciones, criterios y formato. Las entradas de texto, imagen, vídeo, audio y PDF cuestan $0.10 por 1M de tokens (las páginas PDF y los fotogramas de vídeo se calculan a la tarifa de tokens de imagen), sin cargos por salida, pensamiento, OCR ni transcripción de audio. La caché de contexto y Batch API no están disponibles, por lo que la entrada repetida en solicitudes separadas se factura íntegramente. Las entradas del nivel gratuito se usan para mejorar los productos de Google; las del nivel de pago no.

En su blog de lanzamiento, Google afirma que, al no facturarse tokens de salida, Gemini Decision 1 con Decisions API es casi 5x más barato en el conjunto compartido de benchmarks que Gemini 3.5 Flash-Lite con Interactions API. Es un resultado de benchmark comunicado por Google, no una simple proporción de precios de lista. Como referencia, la tabla de precios de Gemini 3.5 Flash-Lite indica al 12 de noviembre de 2026 que gemini-3.5-flash-lite cuesta $0.30 por 1M de tokens de entrada y $2.50 por 1M de tokens de salida (incluidos los tokens de pensamiento). Según los precios de lista, 10.000 tokens de entrada cuestan $0.001 en Decision 1 frente a $0.003 en Flash-Lite, antes de los tokens de salida. Compara más tarifas en nuestra comparativa de precios de API de IA y en cómo reducir los costes de API de IA.

¿Qué velocidad tiene Gemini Decisions API y cuáles son sus límites técnicos?

Gemini Decisions API ofrece una latencia mediana oficial de 50 a 100 ms de cálculo del modelo (150 a 250 ms de extremo a extremo). Google afirma que la latencia permanece casi constante con entradas multimodales y contextos de hasta 16K tokens, con 1 a 100 preguntas por solicitud (no supongas que permanece constante hasta 1.000 preguntas o 262.144 tokens).

Los límites estrictos al 12 de noviembre de 2026 incluyen de 1 a 1.000 preguntas por solicitud, una ventana de entrada de 262.144 tokens (la ventana de clase 256K cubre la entrada compartida y todas las preguntas), 0 tokens de salida y 100 niveles de anidamiento JSON. El input compartido acepta texto, imágenes (png, jpeg, webp, heic, heif, gif, bmp, tiff), audio (wav, mp3, mpeg, aiff, aac, ogg, flac, m4a, opus, webm, l16, alaw, mulaw), vídeo (mp4, mpeg, mov, avi, webm, wmv, x-flv, 3gpp) y PDF (solo application/pdf), con ajustes de resolución low, medium, high y ultra_high solo para imágenes. Base64 en línea permite 100 MB por solicitud (50 MB para PDF), y Files API o las URL HTTPS permiten 15 MB por URL externa (sin URI de YouTube ni gs://).

¿Cómo rinde Gemini Decision 1 en los benchmarks?

Los datos de benchmarks proceden de dos conjuntos distintos al 12 de noviembre de 2026. En primer lugar, Google informa en su publicación de lanzamiento de que, en sus benchmarks internos de enrutamiento de agentes, razonamiento, clasificación y comprensión multimodal, Gemini Decision 1 lidera todo el conjunto y presenta el menor error de calibración.

En segundo lugar, la empresa independiente Artificial Analysis otorgó a Gemini Decision 1 66 en su Artificial Analysis Decision Index v2.1, al nivel de Elephant 9B de Base Labs y Jev 1.14 de TypeSafe, y a 7 puntos de los líderes Drex Max v1.1 de Nace AI y GLiDE v1.2 de Fastino, con 73. Artificial Analysis informó de que Gemini Decision 1 lidera las pruebas de conocimiento y razonamiento (AA-Omniscience-Decision y HLE-MultiChoice), pero queda por detrás en otras pruebas, incluida la clasificación y extracción de documentos AA-Paperclip. Los dos resultados reflejan conjuntos de evaluación diferentes.

¿Cuándo conviene usar Decisions API frente a Interactions API?

Usa Gemini Decisions API cuando tu código necesite probabilidades calibradas sobre opciones cerradas; usa Interactions API cuando necesites tokens generados. Consulta nuestra guía sobre cómo elegir un modelo de IA para conocer enfoques de enrutamiento.

Dimensión / tarea	Gemini Decisions API (`gemini-decision-1`)	Gemini Interactions API (p. ej., `gemini-3.5-flash-lite`)
Precio de pago (al 12 de nov. de 2026)	$0.10 / 1M de tokens de entrada; salida no aplicable (nivel gratuito en AI Studio)	$0.30 / 1M de entrada; $2.50 / 1M de salida (incluye pensamiento)
Mejores usos	Selección de herramientas, comprobaciones de políticas, enrutamiento de modelos, evaluación del contexto, reacción en tiempo real a interfaz/audio/vídeo	Texto generado, resúmenes, explicaciones, esquemas JSON personalizados, llamadas a herramientas con argumentos, razonamiento de varios pasos
Caché y Batch API	No admitidas (entrada compartida facturada una vez por solicitud)	Admitidas en modelos generativos estándar

El blog de Google cita cuatro usos propios: Gemini Notebook enruta consultas para reducir la latencia diaria hasta un 40%; Google Search examina las herramientas MCP ante comportamientos adversarios; Stitch permite crear wireframes rápidos y editarlos mediante voz o toques; y CC de Google Labs elige entre más de 200 emojis en una fracción de segundo. Los desarrolladores pueden probar las demostraciones Doorstep Parcels, Speed Sketch y Find the Zoo Keeper o Decisions Playground de AI Studio. Las integraciones del ecosistema se están desplegando en OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit y OpenCode junto con google-genai; la compatibilidad con Gemini en Google Cloud llegará pronto.

FAQ

¿Está disponible Gemini Decisions API en Google Cloud Vertex AI?

Al 12 de noviembre de 2026, Gemini Decisions API solo está disponible en Gemini Developer API (v1beta) dentro de Google AI Studio con gemini-decision-1. Google indica que la compatibilidad con Gemini en Google Cloud llegará pronto, por lo que la disponibilidad general en Vertex AI aún no ha comenzado.

¿Qué sucede cuando los filtros de seguridad bloquean una solicitud de Gemini Decisions API?

Cuando los filtros de seguridad de entrada bloquean una solicitud, la API devuelve HTTP 400 en lugar de respuestas, con códigos de error como safety, prohibited_content, blocklist, image_safety o content_blocked. Google recomienda tratar la entrada del usuario como no fiable, redactar criterios explícitos, probar entradas adversarias y mantener una segunda comprobación para acciones de alto impacto, como los pagos.

¿Cómo funciona la facturación de entradas compartidas entre varias preguntas?

Dentro de una misma solicitud, el input compartido se factura una vez a $0.10 por 1 millón de tokens en el nivel de pago para hasta 1.000 preguntas. Cada entrada del mapa questions añade solo sus propios tokens de instrucciones, criterios y formato, y los tokens de salida no se facturan.

¿Puede Gemini Decision 1 devolver explicaciones o argumentos de llamadas a herramientas?

No. Gemini Decision 1 tiene un límite de cero tokens de salida y no admite salidas estructuradas, llamadas a funciones ni tokens de pensamiento. Puede elegir un identificador de herramienta de una lista cerrada choice, mientras que generar argumentos, explicaciones u objetos JSON personalizados requiere Interactions API.

Gemini Decision 1 y Gemini Decisions API: precio y latencia

¿Qué es Gemini Decision 1 y cómo funciona Gemini Decisions API?