Gemini Decisions API: решения без выходных токенов

11 ноября 2026 года Google выпустила Gemini Decision 1 и Decisions API. Это модель, которая не пишет текст, а отвечает на типизированные вопросы — да или нет, выбор из списка, оценка по рубрике — и возвращает калиброванные вероятности. Выходных токенов нет вообще. Цена — $0,10 за миллион входных токенов, до 1000 вопросов к одному входу за один запрос.

Идея простая и давно назревшая: когда коду нужно решение, а не текст, генерировать абзац и потом разбирать его — лишняя задержка и лишние ошибки. Ниже — как устроен Decisions API, сколько он стоит и как сделать похожее на обычных моделях через API.

Что выпустила Google

Gemini Decision 1 — специализированная мультимодальная модель для Decisions API. Она принимает текст, картинки, видео, аудио и PDF, оценивает вопросы за один проход и возвращает вероятности исходов. Текст модель не генерирует, поэтому выходных токенов всегда ноль.

Google называет основные сценарии:

• маршрутизация обращений;
• проверка соблюдения многих правил одновременно;
• оценка кандидатов по рубрике;
• выбор инструмента для агента;
• быстрая классификация живых медиапотоков.

Какие вопросы можно задавать

Каждый вопрос относится к одному из трёх типов:

Вероятности калиброванные: 0,9 означает, что в похожих случаях ответ «да» верен примерно в 90 % случаев. Отдельное поле уверенности подсказывает коду, можно ли действовать автоматически или стоит передать решение человеку.

Как устроен запрос

Запрос состоит из общего входа и набора вопросов. Пример из документации: сообщение клиента «Синяя кружка, заказанная в понедельник, пришла треснутой в среду» и два вопроса к нему — повреждён ли товар и в какую очередь поддержки отправить обращение. Ответ — вероятность повреждения и выбранная очередь «замены».

Три правила, которые Google подчёркивает:

1. Вопросы независимы. Все считаются за один проход и не видят друг друга. Задержка почти не растёт с их числом.
2. Значение плюс уверенность. Значение говорит, какое действие подходит, уверенность — можно ли его выполнить без человека.
3. Узкие вопросы, логика в коде. Спрашивайте простые вещи по одной и собирайте решение обычными условиями и весами в коде.

Ограничения: до 1000 вопросов на запрос, общий вход до 262 144 токенов, пакетный режим не поддерживается.

Сколько стоит Decisions API

Цены Google на странице тарифов:

По курсу ЦБ на 13 ноября 2026 года, 82,9803 ₽ за доллар, $0,10 — около 8,3 ₽ за миллион. Общий вход оплачивается один раз, сколько бы вопросов к нему ни было. Каждый вопрос добавляет токены своих инструкций и критериев.

Пример: обращение в поддержку на 300 токенов и пять вопросов по 40 токенов — около 500 входных токенов на решение. Миллион таких решений — 500 млн токенов, около $50 или 4150 ₽.

Почему это удобнее генерации

Обычный подход к классификации через языковую модель выглядит так: попросить модель ответить одним словом, получить текст, разобрать его в коде. Проблемы известны:

• модель иногда отвечает лишним текстом, и разбор ломается;
• нет надёжной меры уверенности, только сам ответ;
• каждый вопрос — отдельный запрос или сложный составной промпт;
• выходные токены, особенно с рассуждением, стоят денег и времени.

Decisions API убирает все четыре: ответ типизирован, уверенность есть, вопросы идут пачкой, выхода нет. О классических способах классификации мы писали в статье Классификация текстов нейросетью, а о подходе без языковой модели — в статье GLiNER: классификация без LLM.

Где это полезно в продукте

Самые очевидные места:

1. Маршрутизация запросов между моделями. Простой вопрос — дешёвой модели, сложный — сильной. Решение «простой или сложный» стоит доли копейки, а экономия на сильной модели для простых вопросов окупает его многократно. Как устроена такая схема, мы разбирали в статье Маршрутизация между моделями.
2. Проверка правил модерации. Десятки правил к одному тексту за один запрос.
3. Выбор инструмента для агента. Вместо того чтобы основная модель тратила рассуждение на выбор, решение принимает дешёвый классификатор.
4. Первичный разбор обращений. Тема, срочность, тональность — одним запросом.

Похожий подход уже набирает популярность: экономист Ramp недавно отмечал среди лидеров по расходам сервис Jev, который выбирает между заранее заданными вариантами. Компании переносят на такие инструменты дешёвые массовые решения.

Как проверить качество классификатора

Любой классификатор, специализированный или на обычной модели, нужно проверять на своих данных. Порядок, который работает:

1. Соберите выборку. 100–200 реальных примеров с правильными ответами, размеченными человеком. Включите трудные и пограничные случаи, а не только очевидные.
2. Посчитайте точность по классам. Общий процент правильных ответов скрывает проблемы: классификатор может отлично узнавать частый класс и путать редкий.
3. Подберите порог. Для вопросов да или нет решите, при какой вероятности действовать автоматически, а когда отдавать человеку. Порог зависит от цены ошибки: для модерации он один, для возвратов денег — другой.
4. Сравните с альтернативой. Прогоните ту же выборку через две-три модели и сравните точность и стоимость на тысячу решений. Как это сделать, мы описывали в статье Как сравнивать модели.
5. Повторяйте при смене модели. Новая версия модели может решать иначе, даже если в среднем она сильнее.

Как сделать похожее через KeyDealer

Decision 1 и Decisions API в каталоге KeyDealer на 13 ноября 2026 года нет. Похожий результат на обычных моделях даёт чат-API с ответом по JSON-схеме и жёстким ограничением длины ответа. Один ключ KeyDealer даёт GPT, Claude, Gemini и DeepSeek через OpenAI-совместимый API с оплатой российской картой в рублях.

Как сделать это экономно:

• задайте JSON-схему с полем-перечислением вариантов, чтобы модель не могла ответить иначе;
• задайте маленький max_tokens, чтобы ответ не разрастался;
• объединяйте несколько вопросов к одному тексту в одну схему — общий вход оплатится один раз;
• проверьте качество на своей размеченной выборке из 100–200 примеров: калиброванных вероятностей у обычного ответа нет.

Дешёвые модели для этого — со списочными ценами вендоров по курсу ЦБ на 13 ноября:

На маршруте 2 к каждому запросу добавляется служебный контекст около 5000 токенов. Для коротких классификаций это главная статья расхода: сам вопрос с текстом может занимать всего несколько сотен токенов. Поэтому выгоднее объединять несколько вопросов и несколько текстов в один запрос, а не отправлять каждое решение отдельно. Кэш у нас тарифицируется по полной ставке.

Чего мы не утверждаем

Мы не проверяли Gemini Decision 1 и точность её вероятностей. Описание — из документации Google.

Мы не утверждаем, что чат-модель с JSON-схемой заменяет Decisions API. Калиброванных вероятностей и уверенности у неё нет.

Расчёт стоимости на миллион решений — наша оценка на условных размерах запроса.

Что держать в голове

Gemini Decision 1 и Decisions API отвечают на вопросы да или нет, выбор и оценку по рубрике без генерации текста. Выходных токенов ноль, цена — $0,10 за миллион входа.

До 1000 вопросов к одному входу за один проход, с калиброванными вероятностями и уверенностью — удобно для маршрутизации, модерации и выбора инструментов.

Похожий результат дают обычные модели с ответом по JSON-схеме через API, но без калиброванных вероятностей. Подробнее о сервисе — на странице о проекте, ключ — на keydealer.ru/login.