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Gemini Decision 1 (gemini-decision-1) è il modello decisionale di Google per insiemi chiusi che alimenta Gemini Decisions API, lanciata l’11 novembre 2026. Valuta fino a 1.000 domande tipizzate su un input multimodale condiviso in un solo passaggio e restituisce probabilità calibrate in 150-250 ms da un capo all’altro, al costo di $0.10 per 1 milione di token di input e senza token di output.
L’11 novembre 2026 Min Choi, product manager di Google DeepMind, e Felix Yu, ricercatore principale, hanno presentato Gemini Decisions API sul blog ufficiale di Google, insieme a un annuncio del CEO di Google Sundar Pichai su X. Invece di generare testo che le persone devono leggere e il codice deve analizzare, l’endpoint valuta insiemi chiusi di opzioni e restituisce probabilità che il software può usare direttamente per scegliere un ramo, ordinare e instradare.
Che cos’è Gemini Decision 1 e come funziona Gemini Decisions API?
Gemini Decision 1 è un modello decisionale multimodale (gemini-decision-1) disponibile sulla Gemini Developer API (v1beta) in Google AI Studio. Come spiega la documentazione ufficiale di Decisions API, i modelli generativi producono testo destinato alle persone; generare e analizzare testo quando al codice serve solo un giudizio per scegliere un ramo aggiunge latenza e una logica di analisi fragile.
Si può chiamare POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/decisions (con x-goog-api-key) oppure client.decisions.create(model="gemini-decision-1", input=..., questions=...) usando l’SDK 3.2 o successivo (pip install -U google-genai oppure npm install @google/genai@latest). Il modello valuta la mappa questions (un oggetto con chiavi di domanda denominate) in un solo passaggio, non emette token di output e restituisce probabilità calibrate e valori di confidenza.
Le domande vengono valutate in parallelo e non possono vedersi tra loro; aggiungerne o eliminarne una non modifica mai le altre risposte. Poiché il modello non vede mai le chiavi delle domande ([A-Za-z0-9_-]+, da 1 a 64 caratteri ASCII), il prompt completo deve comparire nel campo instructions di solo testo di ogni domanda. Secondo la pagina del modello Gemini Decision 1, non sono supportati la generazione di testo, il ragionamento, le chiamate di funzione, gli output strutturati, Batch API, la cache, l’inferenza Flex e Priority, Live API, l’uso del computer, l’esecuzione di codice, la ricerca di file, il grounding, il contesto URL e la generazione di immagini o audio.
Quali sono i tre tipi di domanda di Gemini Decisions API?
Gemini Decisions API supporta tre tipi di domanda (noul, choice e score), combinabili in un’unica richiesta con fino a 1.000 domande. Ogni risposta include confidence (la probabilità da 0 a 1 che la risposta principale sia corretta).
1. Sì/no (noul)
Il tipo noul restituisce la probabilità calibrata che una condizione binaria sia vera, con i criteri facoltativi true_description e false_description. Le probabilità sono sempre comprese tra 0.01 e 0.99 (una soglia superiore a 0.99 non viene mai raggiunta). La probabilità di no è 1 - noul e la confidenza è uguale a max(noul, 1 - noul).
2. Scelta multipla (choice)
Il tipo choice valuta da 2 a 255 opzioni associate in criteria (ID delle opzioni da 1 a 128 caratteri, fino a 512 byte UTF-8; sono ammesse descrizioni vuote se gli ID sono autoesplicativi). Restituisce l’opzione vincente, probabilità normalizzate la cui somma è 1 e una confidenza pari alla probabilità del risultato principale. Prima della valutazione, l’API ordina alfabeticamente le chiavi delle opzioni secondo l’ordine dei byte UTF-8 e risolve i pareggi a favore della prima chiave. Evita chiavi posizionali come none_of_the_above; usa invece other. Poiché la probabilità viene sempre distribuita tra le opzioni fornite anche se nessuna è adatta, includi quando necessario un’opzione generale o un controllo noul.
3. Griglie di valutazione ordinate (score)
Il tipo score valuta l’input rispetto a un numero di livelli ordinati da 2 a 255 (da 2 a 10 consigliati), indicizzati da 0, usando un array di descrizioni criteria non vuote dalla più bassa alla più alta. Restituisce un punteggio continuo ponderato per probabilità, le probabilità per livello, una legenda e la confidenza. Poiché distribuzioni diverse possono avere lo stesso valore atteso, controlla le probabilità per livello e la confidenza insieme al punteggio. Per ottenere un livello discreto scegli la voce con la probabilità più alta, dividi per l’indice del livello massimo per normalizzare da 0 a 1 e mantieni lineari le scale affinché la media degli indici dell’array non risulti distorta. Per maggiori dettagli sulla progettazione delle griglie consulta la guida alla valutazione LLM-as-a-judge.
Quanto costa Gemini Decision 1? (Prezzi di Decisions API)
Al 12 novembre 2026 Gemini Decision 1 costa $0.10 per 1 milione di token di input nel piano a pagamento e i token di output non vengono fatturati (il loro utilizzo è sempre 0). Google offre anche un piano gratuito per la prototipazione in Google AI Studio. Capire che cos’è un token nell’IA aiuta a vedere perché l’assenza di fatturazione dell’output cambia l’economia della classificazione.
Secondo la pagina ufficiale dei prezzi di Gemini, l’input condiviso viene fatturato una volta per richiesta per un massimo di 1.000 domande; ogni domanda aggiunge solo i propri token di istruzioni, criteri e formattazione. Gli input di testo, immagini, video, audio e PDF costano tutti $0.10 per 1M di token (le pagine PDF e i fotogrammi video sono conteggiati alla tariffa dei token immagine), senza costi per output, ragionamento, OCR o trascrizione audio. La cache del contesto e Batch API non sono disponibili, quindi l’input ripetuto in richieste separate viene fatturato per intero. Gli input del piano gratuito vengono usati per migliorare i prodotti Google; quelli del piano a pagamento no.
Nel blog di lancio Google afferma che, senza token di output fatturati, Gemini Decision 1 con Decisions API è quasi 5x più economico nell’intera suite di benchmark condivisa rispetto a Gemini 3.5 Flash-Lite con Interactions API. È un risultato di benchmark riportato da Google, non un semplice rapporto tra prezzi di listino. Per confronto, la tabella dei prezzi di Gemini 3.5 Flash-Lite indica al 12 novembre 2026 per gemini-3.5-flash-lite $0.30 per 1M di token di input e $2.50 per 1M di token di output (inclusi i token di ragionamento). Calcolando sui prezzi di listino, 10.000 token di input costano $0.001 su Decision 1 contro $0.003 su Flash-Lite, prima dei token di output. Confronta altre tariffe nel nostro confronto dei prezzi delle API di IA e nella guida su come ridurre i costi delle API di IA.
Quanto è veloce Gemini Decisions API e quali sono i suoi limiti tecnici?
Gemini Decisions API offre una latenza mediana ufficiale di 50-100 ms di calcolo del modello (150-250 ms da un capo all’altro). Google afferma che la latenza rimane quasi costante per input multimodali e contesti fino a 16K token, con da 1 a 100 domande per richiesta (non dare per scontata una latenza costante fino a 1.000 domande o 262.144 token).
I limiti rigidi al 12 novembre 2026 comprendono da 1 a 1.000 domande per richiesta, una finestra di input di 262.144 token (la finestra di classe 256K comprende input condiviso e tutte le domande), 0 token di output e 100 livelli di annidamento JSON. L’input condiviso accetta testo, immagini (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) e PDF (solo application/pdf), con impostazioni di risoluzione low, medium, high e ultra_high solo per le immagini. Il base64 incorporato consente 100 MB per richiesta (50 MB per i PDF), mentre Files API o URL HTTPS consentono 15 MB per URL esterno (nessun URI YouTube o gs://).
Come si comporta Gemini Decision 1 nei benchmark?
I dati di benchmark provengono da due suite distinte al 12 novembre 2026. In primo luogo, nel post di lancio Google riferisce che nei propri benchmark interni su instradamento degli agenti, ragionamento, classificazione e comprensione multimodale, Gemini Decision 1 è in testa nell’intera suite, con l’errore di calibrazione più basso.
In secondo luogo, la società indipendente Artificial Analysis ha assegnato a Gemini Decision 1 66 nel proprio Artificial Analysis Decision Index v2.1, allo stesso livello di Elephant 9B di Base Labs e Jev 1.14 di TypeSafe, e 7 punti dietro i leader Drex Max v1.1 di Nace AI e GLiDE v1.2 di Fastino, a 73. Artificial Analysis ha riferito che Gemini Decision 1 guida i test di conoscenza e ragionamento (AA-Omniscience-Decision e HLE-MultiChoice), ma è indietro in altri test, tra cui classificazione ed estrazione di documenti con AA-Paperclip. I due risultati riflettono suite di valutazione diverse.
Quando usare Decisions API invece di Interactions API?
Usa Gemini Decisions API quando il codice richiede probabilità calibrate su opzioni chiuse; usa Interactions API quando servono token generati. Consulta la guida su come scegliere un modello di IA per gli approcci di instradamento.
| Aspetto / attività | Gemini Decisions API (gemini-decision-1) |
Gemini Interactions API (ad es. gemini-3.5-flash-lite) |
|---|---|---|
| Prezzo a pagamento (al 12 nov. 2026) | $0.10 / 1M di token di input; output non applicabile (piano gratuito in AI Studio) | $0.30 / 1M di input; $2.50 / 1M di output (include il ragionamento) |
| Casi d’uso migliori | Selezione di strumenti, controlli delle policy, instradamento dei modelli, valutazione del contesto, reazione in tempo reale a UI/audio/video | Testo generato, riassunti, spiegazioni, schemi JSON personalizzati, chiamate agli strumenti con argomenti, ragionamento in più passaggi |
| Cache e Batch API | Non supportate (input condiviso fatturato una volta per richiesta) | Supportate sui modelli generativi standard |
Il blog di Google cita quattro utilizzi interni: Gemini Notebook instrada le richieste per ridurre la latenza quotidiana fino al 40%; Google Search controlla gli strumenti MCP rispetto a comportamenti avversari; Stitch permette wireframe rapidi e modifiche vocali o tramite tocco; e CC di Google Labs sceglie tra oltre 200 emoji in una frazione di secondo. Gli sviluppatori possono provare le demo Doorstep Parcels, Speed Sketch e Find the Zoo Keeper o Decisions Playground di AI Studio. Le integrazioni dell’ecosistema sono in distribuzione su OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit e OpenCode insieme a google-genai; il supporto per Gemini in Google Cloud arriverà presto.
FAQ
Gemini Decisions API è disponibile su Google Cloud Vertex AI?
Al 12 novembre 2026 Gemini Decisions API è disponibile solo su Gemini Developer API (v1beta) in Google AI Studio con gemini-decision-1. Google afferma che il supporto per Gemini in Google Cloud arriverà presto, quindi la disponibilità generale su Vertex AI non è ancora iniziata.
Cosa succede quando i filtri di sicurezza bloccano una richiesta a Gemini Decisions API?
Quando i filtri di sicurezza dell’input bloccano una richiesta, l’API restituisce HTTP 400 invece delle risposte, con codici di errore come safety, prohibited_content, blocklist, image_safety o content_blocked. Google consiglia di trattare l’input degli utenti come non attendibile, scrivere criteri espliciti, testare input avversari e mantenere un secondo controllo per azioni importanti come i pagamenti.
Come funziona la fatturazione dell’input condiviso tra più domande?
All’interno di una singola richiesta, l’input condiviso viene fatturato una volta a $0.10 per 1 milione di token nel piano a pagamento per un massimo di 1.000 domande. Ogni voce della mappa questions aggiunge solo i propri token di istruzioni, criteri e formattazione e i token di output non vengono fatturati.
Gemini Decision 1 può restituire spiegazioni o argomenti per le chiamate agli strumenti?
No. Gemini Decision 1 ha un limite di zero token di output e non supporta output strutturati, chiamate di funzione o token di ragionamento. Può scegliere un ID strumento da una lista chiusa choice, mentre per generare argomenti, spiegazioni o oggetti JSON personalizzati serve Interactions API.
Fonti
- Google Official Blog: Gemini Decisions API: Fast, calibrated multimodal decisions (Min Choi and Felix Yu, Nov 11, 2026)
- Sundar Pichai Launch Announcement on X (Nov 11, 2026)
- Google AI Studio Documentation: Gemini Decisions API Guide
- Google AI Studio Documentation: Gemini Decision 1 Model Page
- Google AI Studio Documentation: Gemini Decision Pricing
- Google AI Studio Documentation: Gemini 3.5 Flash-Lite Pricing
- Artificial Analysis: Decision Index Evaluation Leaderboard
