Google-ը գործարկել է ընտրանքները գնահատող Gemini Decisions API-ն

Միակ աղբյուրը՝ Google։ Google-ը հայտնել է, որ 2026 թ․ նոյեմբերի 11-ին գործարկել է Gemini Decisions API-ն, որն աշխատում է իր նոր՝ Gemini Decision 1 մոդելով։ Ծրագրավորողները կարող են օգտվել դրանից Google AI Studio-ում՝ Gemini API-ի միջոցով, և այնտեղ ստանալ API-ի բանալի․ Decisions API-ի փաստաթղթավորումը ներառում է Python-ի, JavaScript-ի և REST-ի ուղեցույցներ։ Ինտերֆեյսը նախատեսված է, օրինակ, հարցումները համապատասխան ուղղությամբ ուղարկելու և նախապես սահմանված ընտրանքները քաղաքականության կանոններին համապատասխանության տեսանկյունից ստուգելու համար։ Google-ի խոսքով՝ մոդելը գնահատում է այդ ընտրանքները մեկ անցումով՝ պատասխանի տեքստը թոքեն առ թոքեն գեներացնելու փոխարեն։ Թոքենները մոդելի մշակած մուտքային տվյալները չափելու միավորներ են։

Ինչպես է աշխատում գնահատումը

Մեկ հարցումը կարող է համատեղել տեքստ, պատկերներ, աուդիո, տեսանյութ և PDF ֆայլեր՝ առավելագույնը 256 000 թոքեն պարունակող ընդհանուր մուտքային տվյալներում, ինչպես նաև ներառել մինչև 1 000 անկախ հարց։ Google-ի խոսքով՝ մոդելը վերադարձնում է ընտրանքների հավանականություններն ու վստահության գնահատականները։

Այո կամ ոչ պատասխանով հարցը գնահատում է որևէ պայմանի կատարման հավանականությունը։ Բազմակի ընտրության դեպքում մոդելը 2-ից 255 տարբերակներից ընտրում է հաղթողին և վերադարձնում բոլոր տարբերակների նորմավորված հավանականությունները։ Կարգավորված սանդղակի դեպքում մոդելը մուտքային տվյալները գնահատում է 0-ից սկսվող մակարդակներով և վերադարձնում շարունակական կշռված գնահատականն ու յուրաքանչյուր մակարդակի հավանականությունը։ Յուրաքանչյուր պատասխան ունի նաև 0-ից 1 վստահության գնահատական, որի օգնությամբ ծրագրավորողները կարող են երկիմաստ դեպքերը փոխանցել պահուստային համակարգի կամ մարդ մասնագետի՝ վերանայման համար։

Գինը և աշխատանքի արդյունավետության վերաբերյալ պնդումները

Google-ը Gemini Decision 1-ի յուրաքանչյուր միլիոն մուտքային թոքենի համար գանձում է $0,10 և նշում, որ ելքային թոքենների համար վճար չի գանձվում։ Ընդհանուր մուտքային տվյալները յուրաքանչյուր հարցման համար հաշվարկվում են մեկ անգամ, իսկ յուրաքանչյուր հարց ավելացնում է իր հրահանգների և չափանիշների թոքենները։ Ընկերությունն առաջարկում է նաև անվճար մակարդակ՝ նախատիպեր ստեղծելու համար։

Google-ի խոսքով՝ մոդելի հաշվարկի միջնային ժամանակը եղել է 50–100 միլիվայրկյան, իսկ արդյունքը սկզբից մինչև վերջ ստանալու ժամանակը՝ վերը նշվածի չափ։ Չափումներն արվել են տարբեր տեսակի մուտքային տվյալների և մինչև 16 000 թոքեն պարունակող համատեքստերի դեպքում։ Ընկերության խոսքով՝ մեկ հարցման մեջ 1-ից 100 հարց ներառած փորձարկումներում ուշացումը գրեթե չի փոխվել։ Google-ը նաև պնդում է, որ իր ընդհանուր համեմատական թեստերի հավաքածուում նոր մոդելի և API-ի օգտագործումը գրեթե 5 անգամ ավելի էժան է եղել, քան Gemini 3.5 Flash-Lite-ը Interactions API-ի հետ օգտագործելը։ Աշխատանքի արագության և ծախսի վերաբերյալ այս պնդումներն անկախ ստուգման չեն ենթարկվել։

Google-ը պնդում է, որ Gemini Decision 1-ը առաջատար է գործակալների երթուղավորման, դատողության, դասակարգման և բազմամոդալ ընկալման իր համեմատական թեստերի հավաքածուում՝ կալիբրացման ամենացածր սխալով։ Ընկերության խոսքով՝ Gemini Notebook-ը API-ն օգտագործում է հարցումները մոդելների մակարդակներին և մտածողության մակարդակներին ուղղելու համար, իսկ Google Search-ը՝ որպես MCP գործիքների անվտանգության շերտ՝ հակառակորդային վարքագիծն ու բովանդակությունը հայտնաբերելու համար։

Google-ի խոսքով՝ OpenRouter-ի, LangChain-ի, Vercel-ի, LiteLLM-ի, Pydantic AI-ի, Pipecat-ի, LiveKit-ի և OpenCode-ի հետ ինտեգրումները google-genai SDK-ների հետ մեկտեղ փուլ առ փուլ հասանելի են դառնում, իսկ Google Cloud-ում Gemini-ի աջակցությունը շուտով հասանելի կլինի։