La API de decisiones de Gemini es un nuevo endpoint de Google que responde preguntas cerradas en lugar de generar texto. Envías una única entrada compartida (texto, imágenes, audio, video o PDF) más hasta 1,000 preguntas tipadas, y Gemini Decision 1 (gemini-decision-1) devuelve una probabilidad calibrada y una puntuación de confianza para cada una. Cuesta $0.10 por cada millón de tokens de entrada, la salida siempre es de 0 tokens, y Google indica entre 150 y 250 ms de extremo a extremo.
Google la lanzó el 11 de noviembre de 2026 como un endpoint v1beta. Para una guía práctica de implementación, consulta cómo usar la API de decisiones de Gemini.
Qué lanzó Google con Gemini Decision 1
Gemini Decision 1 es un modelo que puntúa un conjunto fijo de respuestas candidatas en una sola pasada hacia adelante, en lugar de decodificar texto token por token. La API de decisiones lo expone, y tu código recibe números con los que puede tomar decisiones.
La publicación de lanzamiento, «Gemini Decisions API: Fast, calibrated multimodal decisions», enumera los datos principales:
- ID de modelo
gemini-decision-1, disponible a través de la API de Gemini y Google AI Studio - Una entrada multimodal por solicitud, con una ventana de contexto de hasta 262,144 tokens compartida entre la entrada y todas las preguntas
- De 1 a 1,000 preguntas independientes por solicitud, de tres tipos:
noul,choiceyscore - $0.10 por cada millón de tokens de entrada, $0 de salida, además de un nivel gratuito para prototipos
- Compatibilidad con SDK en
google-genai3.2 o posterior (client.decisions.create(...)), con integraciones para OpenRouter, LangChain, Vercel AI SDK y LiteLLM en proceso de lanzamiento
La compatibilidad con Gemini en Google Cloud (Vertex AI) figura como «próximamente», así que hoy solo funciona en la Developer API.
Por qué un endpoint de decisiones en lugar de una llamada de chat
La mayoría del código de «clasifica esto» llama a un modelo generativo, pide JSON y analiza la respuesta. Pagas por tokens de salida y de razonamiento, y el analizador falla cuando el modelo se pone creativo.
La API de decisiones elimina el paso de generación. La documentación de Google lo dice sin rodeos: «genera cero tokens de texto, por lo que el uso de tokens de salida siempre es 0». De ahí se derivan tres decisiones de diseño:
- Puntuación paralela y aislada. Cada pregunta se evalúa contra la entrada compartida en una sola pasada. Las preguntas no pueden verse entre sí, así que añadir o quitar una no cambia las demás respuestas.
- Valor más confianza. El valor le indica a tu código qué hacer. La confianza le indica si hacerlo automáticamente o escalarlo.
- Verificaciones atómicas compuestas en código. Haces preguntas específicas y combinas las respuestas con sentencias
ify ponderaciones comunes.
Para texto generado, extracción con esquemas, llamadas a herramientas o razonamiento en varios pasos, Google sigue recomendando la Interactions API.
Los tres tipos de pregunta
Cada pregunta tiene un type, instructions y, para dos tipos, criteria. El modelo nunca ve las claves de tus preguntas, así que escribe la pregunta completa en instructions.
| Tipo | Úsalo para | Criterios | Devuelve |
|---|---|---|---|
noul |
Comprobar si una afirmación se cumple | Opcional true_description / false_description |
noul (0.01 a 0.99), confidence |
choice |
Elegir una opción de una lista fija | Mapa obligatorio de ID de opción a descripción, de 2 a 255 opciones | choice, probabilities (suman 1), confidence |
score |
Calificar la entrada según una rúbrica ordenada | Array obligatorio de niveles, del más bajo al más alto, de 2 a 255 (se recomienda de 2 a 10) | score, probabilities, legend, confidence |
Hay algunos comportamientos que conviene conocer antes de definir umbrales:
noulnunca llega a 0 ni a 1. Las probabilidades se mantienen entre 0.01 y 0.99, por lo que una comprobación de «mayor que 0.99» nunca coincidirá.- Las claves de
choicese ordenan alfabéticamente antes de la puntuación, así que usa una clave comodín comoother, nonone_of_the_above, que se ordenaría al principio. choicesiempre reparte la probabilidad entre tus opciones, incluso cuando ninguna encaja. Combínalo con una comprobación de ámbitonoulo con un umbral de confianza.scorees un promedio ponderado de los índices de nivel, por lo que 1.12 significa «principalmente nivel 1, algo de nivel 2».
La confianza se define de la misma manera en todos los casos: la probabilidad del resultado principal, o max(noul, 1 - noul) para preguntas de sí/no.
Una solicitud de ejemplo y qué devuelve
El endpoint REST es POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/decisions, autenticado con un encabezado x-goog-api-key. Esta solicitud hace una pregunta de sí/no y una pregunta de elección sobre un mensaje de soporte:
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/decisions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-decision-1",
"input": "Audio cuts out on the left earcup. Fix it today or I cancel my membership.",
"questions": {
"is_defect": {
"type": "noul",
"instructions": "Does the message describe a hardware defect?"
},
"department": {
"type": "choice",
"instructions": "Which department should handle this request?",
"criteria": {
"billing": "Payments, invoices, and refunds.",
"technical": "Problems using the product.",
"shipping": "Delivery and tracking.",
"other": "Anything outside these categories."
}
}
}
}'
La respuesta tiene dos campos de nivel superior, answers (indexados por los ID de tus preguntas) y usage:
{
"answers": {
"is_defect": { "type": "noul", "noul": 0.94, "confidence": 0.94 },
"department": {
"type": "choice",
"choice": "technical",
"probabilities": { "technical": 0.9, "other": 0.05, "billing": 0.03, "shipping": 0.02 },
"confidence": 0.9
}
},
"usage": { "total_input_tokens": 120, "total_output_tokens": 0, "total_tokens": 120 }
}
Los números son ilustrativos, con el formato de los ejemplos de la documentación de la API de decisiones de Google.
Para entradas que no sean texto, input se convierte en un array de bloques de contenido que usa el mismo esquema que la Interactions API: text, image, audio, video y document (PDF). Los archivos multimedia pueden ser base64 en línea (hasta 100 MB por solicitud), un URI de la Files API o una URL HTTPS (hasta 15 MB cada uno). Los bloques de imagen y video aceptan un ajuste resolution para equilibrar detalle frente a tokens.
Si un filtro de seguridad de entrada bloquea una solicitud, recibirás un HTTP 400 con un error.code como safety o prohibited_content en lugar de answers.
Precios, latencia y límites de frecuencia de la API de decisiones de Gemini
El precio se basa solo en la entrada: $0.10 por cada millón de tokens de entrada en el nivel de pago, sin costo en el nivel gratuito y sin línea de salida porque la salida siempre es de 0 tokens. Esto proviene de la página de precios de la Gemini Developer API de Google, verificada el 12 de noviembre de 2026. La misma página indica que el contenido del nivel gratuito se usa para mejorar los productos de Google, mientras que el del nivel de pago no.
Dos detalles de facturación son importantes:
- La entrada compartida se factura una vez por solicitud, sin importar cuántas preguntas hagas. Cada pregunta solo añade sus propios tokens de instrucciones y criterios.
- No hay almacenamiento en caché de contexto, Batch API ni inferencia Flex/Priority para este endpoint, así que la misma entrada enviada en dos solicitudes se factura dos veces.
Un cálculo aproximado: un ticket de soporte de 2,000 tokens con 20 preguntas de unos 40 tokens cada una supone alrededor de 2,800 tokens de entrada, es decir, unos $0.00028 por llamada de decisión en el nivel de pago.
Las cifras de latencia son las propias de Google: una mediana de 50 a 100 ms de cómputo del modelo, de 150 a 250 ms de extremo a extremo, manteniéndose casi plana de 1 a 100 preguntas para entradas de hasta 16K tokens. Google también afirma tener el menor error de calibración en su suite de benchmarks y un costo casi 5 veces menor que Gemini 3.5 Flash-Lite a través de la Interactions API. Trata ambos como cifras del proveedor hasta que midas tu propio tráfico.
Límites de frecuencia de la página de límites de frecuencia de Google, verificados el 12 de noviembre de 2026:
| Nivel de uso | Solicitudes/min | Tokens/min | Solicitudes/día |
|---|---|---|---|
| Gratis | 200 | 50,000 | 10,000 |
| Nivel 1 | 1,500 | 1,000,000 | 50,000 |
| Nivel 2 | 5,000 | 4,000,000 | Ilimitado |
| Nivel 3 | 15,000 | 10,000,000 | Ilimitado |
El nivel gratuito se explica en detalle en Gemini Decisions API gratis.
Dónde encaja la API de decisiones
La documentación de Google menciona cinco patrones, y sus equipos internos se corresponden con ellos:
- Enrutamiento de modelos. Gemini Notebook enruta consultas a un nivel de modelo y de razonamiento, con hasta un 40 % menos de latencia en consultas cotidianas, según Google.
- Verificaciones de políticas. Muchas reglas contra una sola entrada en una sola llamada; Google Search la usa como capa de seguridad para herramientas MCP.
- Control de agentes. Qué herramientas cargar, o si compactar, escalar o detenerse.
- Calificación y clasificación. Puntuar candidatos o fragmentos recuperados según una rúbrica.
- Medios en tiempo real. CC de Google Labs elige un emoji entre más de 200 opciones.
La recomendación de Google es fijar ese umbral a partir de ejemplos etiquetados de tu propio tráfico, sopesando el costo de un falso positivo frente a un falso negativo.
OpenAI lanzó un endpoint similar en octubre sobre GPT-6 Luna, con preguntas predicate, choice y score; nuestro explicador de la OpenAI Decisions API lo cubre. La comparación directa de límites, modalidades y precios está en Gemini Decisions API vs OpenAI Decisions API.
Limitaciones y preguntas abiertas
Lo que la documentación indica hoy:
v1betaen la Gemini Developer API, solo con Gemini Decision 1- Las instrucciones de las preguntas son solo texto; no se admite contenido multimedia en las preguntas
- El historial de conversación y los bloques de pensamiento o de llamadas a herramientas no son entradas válidas; serializa el contexto multi-turno como texto
Google no ha publicado una fecha de GA, las regiones ni los términos de residencia de datos. También advierte que el texto del usuario puede argumentar a favor de su propia clasificación, así que mantén una verificación humana en acciones de alto riesgo, como pagos.
Deja que tu agente de programación lo pruebe con Apidog CLI
Un endpoint de decisiones solo es útil si su contrato se cumple: cada confianza entre 0 y 1, cada choice dentro de tu conjunto. Tu agente de programación puede escribir y ejecutar esa prueba de regresión con Apidog CLI mientras tú sigues trabajando.
Configura una vez:
npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_APIDOG_TOKEN>
apidog skill install
Luego dale a tu agente un solo prompt:
In Apidog project <projectId>, create an environment "gemini" with base URL
https://generativelanguage.googleapis.com and a secret variable GEMINI_API_KEY.
Define POST /v1beta/decisions with header x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}
and the support-ticket body from this article. Add a test case asserting:
status 200, usage.total_output_tokens == 0, every answers.*.confidence is
between 0 and 1, answers.department.choice is one of billing|technical|shipping|other,
and answers.is_defect.noul is between 0.01 and 0.99. Run it and summarize failures.
El agente valida cada carga contra su esquema y luego crea y ejecuta el caso:
apidog environment create gemini --project <projectId> --base-url https://generativelanguage.googleapis.com
apidog cli-schema get environment-update
apidog environment update <envId> --project <projectId> --file env.json
apidog cli-schema get endpoint-create
apidog cli-schema validate endpoint-create --file decisions-endpoint.json
apidog endpoint create --project <projectId> --file decisions-endpoint.json
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file decisions-case.json
apidog test-case create --project <projectId> --file decisions-case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <projectId> -e <envId> -r cli,json
Para evitar que la clave quede guardada en el entorno, pásala en tiempo de ejecución con --env-var "GEMINI_API_KEY=..." en su lugar. El mismo apidog run con -r junit se integra en CI; la referencia del comando apidog run enumera todas las opciones, y Apidog CLI en Claude Code muestra la configuración completa del agente. El plan gratuito de Apidog cubre hasta 4 usuarios.
Preguntas frecuentes
¿La API de decisiones de Gemini es gratuita? Sí, dentro del nivel gratuito: 200 solicitudes por minuto, 50,000 tokens por minuto y 10,000 solicitudes al día. El uso de pago cuesta $0.10 por cada millón de tokens de entrada.
¿Cuántas preguntas puedo hacer en una solicitud? De 1 a 1,000, limitadas por la ventana de contexto de 262,144 tokens compartida entre la entrada y todas las preguntas.
¿Qué significa noul? Es el tipo de pregunta de sí/no. Devuelve la probabilidad de que la respuesta sea sí, entre 0.01 y 0.99, más una puntuación de confianza.
¿Puedo usarla en Vertex AI? Todavía no. Google indica que la compatibilidad con Gemini en Google Cloud llegará pronto; hoy está en la Gemini Developer API (v1beta).
¿Admite lotes o almacenamiento en caché de contexto? No. El almacenamiento en caché de contexto, la Batch API y la inferencia Flex o Priority no están admitidas, por lo que la entrada repetida se factura en su totalidad.