Gemini Decision 1 et Gemini Decisions API : prix, latence

Gemini Decision 1 (gemini-decision-1) est le modèle de décision de Google pour des ensembles fermés, qui alimente Gemini Decisions API, lancée le 11 novembre 2026. Il évalue jusqu’à 1 000 questions typées sur une entrée multimodale partagée en une seule passe et renvoie des probabilités calibrées en 150 à 250 ms de bout en bout pour $0.10 par million de tokens d’entrée, sans token de sortie.

Le 11 novembre 2026, Min Choi, Product Manager chez Google DeepMind, et Felix Yu, Principal Scientist, ont présenté la Gemini Decisions API sur le blog officiel de Google, accompagnés d’une annonce du PDG de Google Sundar Pichai sur X. Au lieu de générer du texte à lire et à analyser par le code, le point d’accès évalue des ensembles fermés d’options et renvoie des probabilités que les logiciels peuvent directement utiliser pour effectuer des branchements, trier et router.

Qu’est-ce que Gemini Decision 1 et comment fonctionne Gemini Decisions API ?

Gemini Decision 1 est un modèle de décision multimodal (gemini-decision-1) disponible sur la Gemini Developer API (v1beta) dans Google AI Studio. Comme l’explique la documentation officielle de Decisions API, les modèles génératifs produisent du texte destiné aux humains ; générer puis analyser ce texte alors que le code n’a besoin que d’un jugement pour choisir une branche ajoute de la latence et une logique d’analyse fragile.

L’appel se fait par POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/decisions (avec x-goog-api-key) ou client.decisions.create(model="gemini-decision-1", input=..., questions=...) avec le SDK 3.2 ou une version ultérieure (pip install -U google-genai ou npm install @google/genai@latest). Le modèle évalue la map questions (un objet contenant des clés de questions nommées) en une seule passe, ne produit aucun token de sortie et renvoie des probabilités calibrées et des valeurs de confiance.

Les questions sont évaluées en parallèle et ne se voient pas entre elles ; en ajouter ou en retirer une ne modifie jamais les autres réponses. Comme le modèle ne voit jamais les clés de questions ([A-Za-z0-9_-]+, 1 à 64 caractères ASCII), le prompt complet doit figurer dans le champ instructions en texte seul de chaque question. Selon la page du modèle Gemini Decision 1, la génération de texte, le raisonnement, les appels de fonctions, les sorties structurées, Batch API, la mise en cache, l’inférence Flex et Priority, Live API, l’utilisation d’ordinateur, l’exécution de code, la recherche de fichiers, l’ancrage, le contexte URL et la génération d’images ou d’audio ne sont pas pris en charge.

Quels sont les trois types de questions de Gemini Decisions API ?

Gemini Decisions API prend en charge trois types de questions (noul, choice et score), combinables dans une requête de 1 000 questions maximum. Chaque réponse contient confidence (probabilité de 0 à 1 que la meilleure réponse soit correcte).

1. Oui/non (`noul`)

Le type noul renvoie la probabilité calibrée qu’une condition binaire soit vraie, avec les critères facultatifs true_description et false_description. Les probabilités sont toujours comprises entre 0.01 et 0.99 (un seuil supérieur à 0.99 ne correspond jamais). La probabilité de non est 1 - noul, et la confiance est égale à max(noul, 1 - noul).

2. Choix multiple (`choice`)

Le type choice évalue 2 à 255 options associées dans criteria (identifiants de 1 à 128 caractères, jusqu’à 512 octets UTF-8 ; les descriptions vides sont autorisées si les identifiants sont explicites). Il renvoie l’option gagnante, des probabilités normalisées dont la somme vaut 1 et une confiance égale à la probabilité du premier résultat. Avant l’évaluation, l’API trie les clés des options alphabétiquement selon l’ordre des octets UTF-8 et départage les égalités en faveur de la première clé. Évitez les clés positionnelles comme none_of_the_above ; utilisez plutôt other. La probabilité étant toujours répartie entre les options fournies, même si aucune ne convient, ajoutez au besoin une option fourre-tout ou une vérification noul.

3. Grilles ordonnées (`score`)

Le type score évalue l’entrée selon 2 à 255 niveaux ordonnés (2 à 10 recommandés), indexés à partir de 0, à l’aide d’un tableau de descriptions criteria non vides, du niveau le plus bas au plus élevé. Il renvoie un score continu pondéré par les probabilités, les probabilités par niveau, une légende et la confiance. Comme différentes distributions peuvent avoir la même valeur attendue, examinez les probabilités par niveau et la confiance en plus du score. Pour obtenir un niveau discret, choisissez l’entrée la plus probable ; divisez par l’indice du niveau le plus élevé pour normaliser de 0 à 1 et conservez des échelles linéaires afin de ne pas fausser la moyenne des indices du tableau. Consultez notre guide sur l’évaluation LLM-as-a-judge pour en savoir plus sur la conception des grilles.

Combien coûte Gemini Decision 1 ? (Tarifs de Decisions API)

Au 12 novembre 2026, Gemini Decision 1 coûte $0.10 par million de tokens d’entrée dans l’offre payante ; les tokens de sortie ne sont pas facturés (leur utilisation est toujours de 0). Google propose aussi une offre gratuite de prototypage dans Google AI Studio. Comprendre ce qu’est un token en IA permet de voir pourquoi l’absence de facturation de sortie change l’économie de la classification.

Selon la page officielle des tarifs Gemini, l’input partagé est facturé une fois par requête pour un maximum de 1 000 questions ; chaque question ajoute uniquement ses tokens d’instructions, de critères et de formatage. Les entrées texte, image, vidéo, audio et PDF coûtent toutes $0.10 par 1M de tokens (les pages PDF et les images vidéo sont comptées au tarif des tokens d’image), sans frais de sortie, de raisonnement, d’OCR ou de transcription audio. La mise en cache du contexte et Batch API ne sont pas disponibles ; une entrée répétée dans des requêtes distinctes est donc intégralement facturée. Les entrées de l’offre gratuite servent à améliorer les produits Google ; celles de l’offre payante ne le sont pas.

Dans son billet de lancement, Google affirme qu’en l’absence de facturation de tokens de sortie, Gemini Decision 1 avec Decisions API est près de 5x moins cher sur l’ensemble de la suite de benchmarks commune que Gemini 3.5 Flash-Lite avec Interactions API. Il s’agit d’un résultat de benchmark communiqué par Google, et non d’un simple rapport entre prix catalogue. À titre de comparaison, la grille tarifaire de Gemini 3.5 Flash-Lite indique au 12 novembre 2026 $0.30 par 1M de tokens d’entrée et $2.50 par 1M de tokens de sortie pour gemini-3.5-flash-lite (tokens de raisonnement compris). D’après les prix catalogue, 10 000 tokens d’entrée coûtent $0.001 sur Decision 1 contre $0.003 sur Flash-Lite, avant les tokens de sortie. Comparez d’autres tarifs dans notre comparatif des prix des API d’IA et notre guide pour réduire les coûts des API d’IA.

Quelle est la vitesse de Gemini Decisions API et quelles sont ses limites techniques ?

Gemini Decisions API affiche une latence médiane officielle de 50 à 100 ms de calcul du modèle (150 à 250 ms de bout en bout). Selon Google, la latence reste presque constante pour des entrées multimodales et des contextes jusqu’à 16K tokens, avec 1 à 100 questions par requête (ne supposez pas qu’elle reste constante jusqu’à 1 000 questions ou 262 144 tokens).

Au 12 novembre 2026, les limites strictes comprennent 1 à 1 000 questions par requête, une fenêtre d’entrée de 262 144 tokens (la fenêtre de classe 256K couvre l’entrée partagée et toutes les questions), 0 token de sortie et 100 niveaux d’imbrication JSON. L’input partagé accepte le texte, les images (png, jpeg, webp, heic, heif, gif, bmp, tiff), l’audio (wav, mp3, mpeg, aiff, aac, ogg, flac, m4a, opus, webm, l16, alaw, mulaw), la vidéo (mp4, mpeg, mov, avi, webm, wmv, x-flv, 3gpp) et les PDF (application/pdf uniquement), avec les résolutions low, medium, high et ultra_high pour les images uniquement. Le base64 intégré permet 100 MB par requête (50 MB pour les PDF), et Files API ou les URL HTTPS permettent 15 MB par URL externe (pas d’URI YouTube ou gs://).

Quels sont les résultats de Gemini Decision 1 aux benchmarks ?

Au 12 novembre 2026, les données proviennent de deux suites de tests distinctes. Premièrement, Google indique dans son billet de lancement que, dans ses benchmarks internes couvrant le routage d’agents, le raisonnement, le classement et la compréhension multimodale, Gemini Decision 1 arrive en tête sur l’ensemble de la suite, avec la plus faible erreur de calibration.

Deuxièmement, la société indépendante Artificial Analysis a attribué 66 à Gemini Decision 1 dans son Artificial Analysis Decision Index v2.1, au niveau d’Elephant 9B de Base Labs et de Jev 1.14 de TypeSafe, et à 7 points des premiers, Drex Max v1.1 de Nace AI et GLiDE v1.2 de Fastino, à 73. Artificial Analysis indique que Gemini Decision 1 domine les tests de connaissances et de raisonnement (AA-Omniscience-Decision et HLE-MultiChoice), mais reste derrière sur d’autres tests, dont la classification et l’extraction de documents AA-Paperclip. Ces deux résultats reflètent des suites d’évaluation différentes.

Quand utiliser Decisions API plutôt que Interactions API ?

Utilisez Gemini Decisions API lorsque votre code a besoin de probabilités calibrées sur des options fermées ; utilisez Interactions API lorsque vous avez besoin de tokens générés. Consultez notre guide sur le choix d’un modèle d’IA pour les approches de routage.

Dimension / tâche	Gemini Decisions API (`gemini-decision-1`)	Gemini Interactions API (par ex. `gemini-3.5-flash-lite`)
Prix payant (au 12 nov. 2026)	$0.10 / 1M de tokens d’entrée ; sortie sans objet (offre gratuite dans AI Studio)	$0.30 / 1M en entrée ; $2.50 / 1M en sortie (raisonnement compris)
Meilleurs usages	Sélection d’outils, contrôles de règles, routage de modèles, évaluation du contexte, réaction UI/audio/vidéo en temps réel	Texte généré, résumés, explications, schémas JSON personnalisés, appels d’outils avec arguments, raisonnement en plusieurs étapes
Cache et Batch API	Non pris en charge (entrée partagée facturée une fois par requête)	Pris en charge sur les modèles génératifs standards

Le blog de Google cite quatre usages internes : Gemini Notebook route les requêtes pour réduire la latence quotidienne jusqu’à 40% ; Google Search examine les outils MCP face aux comportements adversariaux ; Stitch permet de créer rapidement des maquettes et de les modifier par voix ou toucher ; et CC de Google Labs choisit parmi plus de 200 émojis en une fraction de seconde. Les développeurs peuvent essayer les démos Doorstep Parcels, Speed Sketch et Find the Zoo Keeper ou le Decisions Playground d’AI Studio. Les intégrations à l’écosystème sont en cours de déploiement sur OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit et OpenCode aux côtés de google-genai ; la prise en charge de Gemini dans Google Cloud arrivera bientôt.

FAQ

Gemini Decisions API est-elle disponible sur Google Cloud Vertex AI ?

Au 12 novembre 2026, Gemini Decisions API est disponible uniquement sur la Gemini Developer API (v1beta) dans Google AI Studio avec gemini-decision-1. Google indique que la prise en charge de Gemini dans Google Cloud arrivera bientôt ; la disponibilité générale sur Vertex AI n’a donc pas encore commencé.

Que se passe-t-il si les filtres de sécurité bloquent une requête Gemini Decisions API ?

Lorsque les filtres de sécurité des entrées bloquent une requête, l’API renvoie HTTP 400 au lieu de réponses, avec des codes d’erreur comme safety, prohibited_content, blocklist, image_safety ou content_blocked. Google conseille de considérer les entrées utilisateur comme non fiables, de rédiger des critères explicites, de tester des entrées adversariales et de conserver une seconde vérification pour les actions à fort enjeu comme les paiements.

Comment la facturation des entrées partagées fonctionne-t-elle pour plusieurs questions ?

Dans une même requête, l’input partagé est facturé une fois à $0.10 par million de tokens dans l’offre payante pour un maximum de 1 000 questions. Chaque entrée de la map questions ajoute uniquement ses propres tokens d’instructions, de critères et de formatage ; les tokens de sortie ne sont pas facturés.

Gemini Decision 1 peut-il renvoyer des explications ou des arguments d’appel d’outil ?

Non. Gemini Decision 1 a une limite de zéro token de sortie et ne prend en charge ni les sorties structurées, ni les appels de fonctions, ni les tokens de raisonnement. Il peut choisir un identifiant d’outil dans une liste fermée choice, tandis que la génération d’arguments, d’explications ou d’objets JSON personnalisés nécessite Interactions API.

Gemini Decision 1 et Gemini Decisions API : prix et latence

Qu’est-ce que Gemini Decision 1 et comment fonctionne Gemini Decisions API ?