Google навчила ШІ приймати рішення без зайвих слів

Google випустила Gemini Decisions API, призначений для завдань, в яких штучному інтелекту потрібно швидко оцінювати дані, обирати варіанти дій і перевіряти задані умови. В основі нового інтерфейсу лежить модель Gemini Decision 1, здатна аналізувати одразу кілька типів інформації та обробляти до 1000 запитань в одному запиті.

Джерело зображень: Google

Головна відмінність новинки від звичайних генеративних моделей полягає в способі обробки запитів. Замість послідовного створення тексту Gemini Decision 1 оцінює запропоновані варіанти за один прохід, завдяки чому медіанне час обчислень становить 50–100 мс. З урахуванням повної обробки запиту затримка збільшується до 150–250 мс.

Модель працює з текстом, зображеннями, аудіозаписами, відео та PDF-документами. Різні типи даних можна об'єднувати в одному контексті, наприклад, співставляти запис телефонної розмови з інформацією про акаунт або перевіряти скан страхового заяви разом із фотографіями пошкоджень, отриманих автомобілем під час аварії. Максимальний обсяг загального контексту досягає 256 000 токенів.

Розробники передбачили три режими оцінки. У першому модель визначає ймовірність істинності твердження, у другому обирає найбільш підходящий варіант зі списку, а в третьому виставляє оцінку заздалегідь заданою шкалою. Для кожного результату повертається показник впевненості від 0 до 1, тому додаток може автоматично передавати сумнівні випадки на перевірку людині.

У Google розраховують використовувати новий API як проміжний керуючий рівень для ІІ-систем. Наприклад, Gemini Notebook застосовує його для вибору підходящої моделі та рівня міркувань залежно від складності запиту. Завдяки цьому затримка при обробці звичайних запитів скорочується до 40 %, а моделі глибокого аналізу залишаються для вирішення складних завдань. У конструкторі Stitch (раніше відомому як Galileo AI) технологія допомагає створювати прототипи інтерфейсів, а Google Search використовує її для виявлення шкідливої поведінки під час взаємодії з інструментами MCP.

Google також наводить результати порівняльних тестів, що охоплюють маршрутизацію запитів, логічні міркування, ранжування та мультимодальне розуміння. За словами розробника, Gemini Decision 1 показала найкращі результати в цьому наборі випробувань і мінімальну помилку калібрування. Крім того, за однакових тестових умов модель виявилася майже в п'ять разів економічнішою за Gemini 3.5 Flash-Lite з API.

Вартість використання становить $0,10 за мільйон вхідних токенів, тоді як вихідні токени не тарифікуються. Загальні вхідні дані оплачуються один раз незалежно від кількості перевіряємих запитань, а додаткову вартість формують лише інструкції та критерії кожної перевірки.

Розробники вже можуть отримати API-ключ у Google AI Studio та використовувати безкоштовний рівень для створення прототипів. Інтеграції з OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI та іншими інструментами поступово з'являються, а підтримку Gemini в Google Cloud компанія обіцяє додати пізніше.

Хочеш дізнатися більше — читай відгуки