Google hat am 11. November 2026 die Gemini Decisions API vorgestellt, die auf dem neuen Modell Gemini Decision 1 beruht. Statt Text zu erzeugen, bewertet das Modell bis zu 1.000 geschlossene Fragen zu einem gemeinsamen multimodalen Eingang. Der Preis liegt bei 0,10 Dollar pro einer Million Eingabe-Token, Ausgabe-Token werden nicht berechnet.
Google hat am 11. November 2026 die Gemini Decisions API vorgestellt. Sie beruht auf dem neuen Modell Gemini Decision 1 (gemini-decision-1), das über die Gemini API und Google AI Studio verfügbar ist. Statt Antworttext Token für Token zu erzeugen, bewertet das Modell vorgegebene Optionen in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf und gibt Wahrscheinlichkeiten samt Konfidenzwert zurück, wie die Entwickler Min Choi und Felix Yu im Google-Blog schreiben.
Ein Aufruf kann einen gemeinsamen Eingang aus Text, Bildern, Audio, Video und PDFs mit bis zu 256.000 Token verarbeiten und dazu bis zu 1.000 unabhängige Fragen beantworten. Die Latenz liegt nach Google-Angaben bei 50 bis 100 Millisekunden Rechenzeit und 150 bis 250 Millisekunden Ende-zu-Ende. Der Preis beträgt 0,10 Dollar pro einer Million Eingabe-Token; Ausgabe-Token werden nicht berechnet, weil keine erzeugt werden.
Das Modell kennt drei Abfragetypen:
- noul (Ja/Nein): schätzt die Wahrscheinlichkeit, dass eine Bedingung zutrifft, optional mit Beschreibung der zutreffenden und der nicht zutreffenden Kriterien.
- choice (Mehrfachauswahl): wählt aus zwei bis 255 Optionen und liefert normalisierte Wahrscheinlichkeiten für alle Kandidaten.
- score (Bewertungsskala): ordnet einen Eingang auf einer geordneten Skala ein und gibt einen gewichteten Wert samt Stufenwahrscheinlichkeiten zurück.
Jede Antwort enthält einen Konfidenzwert zwischen 0 und 1. Damit lässt sich im Code festlegen, ab welcher Sicherheit eine Entscheidung automatisch gilt und wann ein Fall an einen Menschen geht. Google nennt als typische Anwendungen die Werkzeugauswahl bei Agenten, Regelprüfungen, Modell-Routing und die Bewertung von Kontextfenstern.
Nach Google-Angaben ist der Ansatz über die gemeinsamen Benchmarks rund fünfmal günstiger als Gemini 3.5 Flash-Lite mit der Interactions API. Der Eingang wird pro Anfrage einmal berechnet, unabhängig von der Zahl der Fragen; jede Frage fügt nur ihre eigene Anweisung und ihre Kriterien hinzu. Zuschläge für Ausgabe-Token, Denkschritte oder getrennte Transkription und Texterkennung entfallen.
Google setzt die API nach eigenen Angaben bereits intern ein. Gemini Notebook nutzt sie als Router und ordnet Anfragen nach Angaben des Unternehmens in Millisekunden dem passenden Modell zu, was Alltagsabfragen um bis zu 40 Prozent schneller machen soll. Auch die Emoji-Auswahl in Google Labs CC, die Prüfung von MCP-Werkzeugen in der Suche und das Rapid-Canvas-Experiment in Stitch laufen darüber. Integrationen sind für OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit und OpenCode angekündigt.
Autor: Team REN-AI-SSANCE – mit KI-Unterstützung erstellt, von Menschen geprüft und freigegeben.
Quelle: Google (The Keyword) – Originalartikel vom 11.11.2026; Abruf/Archivstand: 12.11.2026
