Gemini Decisions API 총정리: Gemini Decision 1 기능, 가격, 작동 방식

Gemini Decisions API는 텍스트를 생성하는 대신 폐쇄형 질문(closed question)에 답하는 Google의 새로운 엔드포인트입니다. 하나의 공유 입력(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 또는 PDF)과 최대 1,000개의 유형화된 질문을 보내면, Gemini Decision 1(gemini-decision-1)이 각 질문에 대해 보정된 확률과 신뢰도 점수를 반환합니다. 비용은 입력 토큰 100만 개당 $0.10이며, 출력은 항상 0토큰이고, Google은 엔드 투 엔드 150~250ms를 공식 수치로 제시하고 있습니다.

Google은 2026년 11월 11일 이 API를 v1beta 엔드포인트로 출시했습니다. 실전 활용 방법은 Gemini Decisions API 사용 방법을 참고하세요.

Google이 Gemini Decision 1과 함께 출시한 것들

Gemini Decision 1은 텍스트를 토큰 단위로 디코딩하는 대신, 단일 포워드 패스에서 고정된 후보 답변 집합에 점수를 매기는 모델입니다. Decisions API가 이 모델을 노출하며, 여러분의 코드는 분기에 사용할 수 있는 숫자 값을 받게 됩니다.

출시 공개 글인 “Gemini Decisions API: Fast, calibrated multimodal decisions”에는 핵심 사항이 다음과 같이 정리되어 있습니다:

모델 ID는 gemini-decision-1이며, Gemini API와 Google AI Studio를 통해 이용 가능
요청당 하나의 멀티모달 입력, 입력과 모든 질문이 공유하는 최대 262,144토큰 컨텍스트 윈도우
요청당 1~1,000개의 독립적인 질문, 질문 유형은 noul, choice, score 세 가지
입력 토큰 100만 개당 $0.10, 출력 $0, 프로토타이핑용 무료 티어 제공
google-genai 3.2 이상에서 SDK 지원(client.decisions.create(...)), OpenRouter, LangChain, Vercel AI SDK, LiteLLM 통합도 순차 제공 예정

Google Cloud의 Gemini(Vertex AI) 지원은 "곧 제공 예정"으로 표시되어 있어, 현재는 Developer API에서만 실행할 수 있습니다.

Diagram: one shared input feeds Gemini Decision 1 in a single forward pass, which returns a noul probability, a choice and a score, each with a confidence bar

챗 호출 대신 결정(decision) 엔드포인트를 쓰는 이유

대부분의 "분류해줘" 코드는 생성형 모델을 호출하고 JSON을 요청한 뒤 응답을 파싱합니다. 출력 토큰과 사고(thinking) 토큰에 비용을 지불해야 하고, 모델이 재주를 부리면 파서가 깨집니다.

Decisions API는 생성 단계를 없앱니다. Google 문서는 이를 명확히 설명합니다: "텍스트 토큰을 전혀 생성하지 않으므로, 출력 토큰 사용량은 항상 0입니다." 여기서 세 가지 설계 선택이 도출됩니다:

병렬적이고 격리된 점수 계산. 모든 질문이 하나의 패스에서 공유 입력을 대상으로 처리됩니다. 질문끼리는 서로 볼 수 없기 때문에, 하나를 추가하거나 제거해도 다른 답변에는 영향을 주지 않습니다.
값과 신뢰도. 값(value)은 코드에 무엇을 할지 알려주고, 신뢰도(confidence)는 이를 자동으로 수행할지 아니면 사람에게 에스컬레이션할지를 알려줍니다.
코드에서 조합하는 원자적 검사. 좁은 질문을 던지고, 그 답변을 일반적인 if 문과 가중치로 조합합니다.

생성 텍스트, 스키마 기반 추출, 도구 호출 또는 다단계 추론에는 Google이 여전히 Interactions API를 안내합니다.

세 가지 질문 유형

각 질문에는 type, instructions가 있고, 두 유형에는 추가로 criteria가 있습니다. 모델은 여러분의 질문 키를 볼 수 없으므로, 전체 질문을 instructions에 작성해야 합니다.

유형	용도	Criteria	반환값
`noul`	진술이 성립하는지 확인	선택적 `true_description` / `false_description`	`noul` (0.01~0.99), `confidence`
`choice`	고정된 목록에서 하나의 옵션 선택	필수. 옵션 ID와 설명의 맵, 2~255개 옵션	`choice`, `probabilities` (합이 1), `confidence`
`score`	순서화된 루브릭 기준으로 입력 평가	필수. 레벨 배열, 낮은 것부터, 2~255개 (2~10개 권장)	`score`, `probabilities`, `legend`, `confidence`

임계값을 작성하기 전에 알아두면 좋은 몇 가지 동작이 있습니다:

noul은 0이나 1에 도달하지 않습니다. 확률은 항상 0.01~0.99 사이에 머무르므로, "0.99 초과" 검사는 절대 일치하지 않습니다.
choice 키는 점수 계산 전에 알파벳순으로 정렬됩니다. 따라서 정렬 시 맨 앞에 오게 되는 none_of_the_above 대신 other 같은 포괄(catch-all) 키를 사용하세요.
choice는 어떤 옵션도 맞지 않는 경우에도 확률을 옵션들에 분산시킵니다. noul 범위 검사나 신뢰도 임계값과 함께 사용하세요.
score는 레벨 인덱스의 가중 평균입니다. 예를 들어 1.12는 "대부분 레벨 1, 일부 레벨 2"를 의미합니다.

신뢰도는 어디서나 같은 방식으로 정의됩니다: 최상위 결과의 확률이며, 예/아니오 질문의 경우 max(noul, 1 - noul)입니다.

예시 요청과 응답

REST 엔드포인트는 POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/decisions이며, x-goog-api-key 헤더로 인증합니다. 다음 요청은 하나의 고객 지원 메시지에 대해 예/아니오 질문과 선택 질문을 던집니다:

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."
        }
      }
    }
  }'

응답에는 두 개의 최상위 필드가 있습니다. 질문 ID를 키로 하는 answers와 usage입니다:

{
  "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 }
}

수치는 예시용이며, Google의 Decisions API 문서에 있는 예시들과 같은 형태입니다.

텍스트가 아닌 입력의 경우, input은 Interactions API와 동일한 스키마를 사용하는 콘텐츠 블록 배열이 됩니다: text, image, audio, video, document(PDF). 미디어는 인라인 base64(요청당 최대 100MB), Files API URI 또는 HTTPS URL(각각 최대 15MB)로 전달할 수 있습니다. 이미지와 비디오 블록에는 resolution 설정을 사용해 디테일과 토큰 사이의 균형을 조절할 수 있습니다.

입력 안전 필터가 요청을 차단하면, answers 대신 safety나 prohibited_content 같은 error.code와 함께 HTTP 400을 받게 됩니다.

Gemini Decisions API 가격, 지연 시간, 속도 제한

가격은 입력 전용입니다: 유료 티어에서 입력 토큰 100만 개당 $0.10, 무료 티어에서는 무료이며, 출력이 항상 0토큰이므로 출력 항목은 없습니다. 이는 2026년 11월 12일 기준으로 확인한 Google의 Gemini Developer API 가격 페이지에 나온 내용입니다. 같은 페이지에는 무료 티어 콘텐츠는 Google 제품 개선에 사용되고 유료 티어 콘텐츠는 그렇지 않다는 점도 나와 있습니다.

청구와 관련해 알아둘 두 가지 세부 사항이 있습니다:

공유 입력은 질문 개수와 관계없이 요청당 한 번만 청구됩니다. 각 질문은 자신의 instructions와 criteria 토큰만 추가됩니다.
이 엔드포인트에는 컨텍스트 캐싱, Batch API, Flex/Priority 추론이 없습니다. 따라서 같은 입력을 두 번 요청하면 두 번 청구됩니다.

대략적인 계산 예: 약 2,000토큰의 지원 티켓에 각 약 40토큰인 질문 20개를 붙이면 입력 토큰은 약 2,800개이며, 유료 티어에서 결정 호출 1회당 약 $0.00028입니다.

지연 시간 수치는 Google이 공개한 것입니다: 모델 연산 시간 중앙값 50~100ms, 엔드 투 엔드 150~250ms이며, 16K 토큰까지의 입력에서는 질문이 1개든 100개든 거의 일정하게 유지됩니다. Google은 또한 자사 벤치마크 스위트에서 가장 낮은 보정 오차(calibration error)를 기록했으며, Interactions API를 통한 Gemini 3.5 Flash-Lite보다 비용이 약 5배 낮다고 주장합니다. 이 두 가지 모두 직접 트래픽을 측정하기 전까지는 벤더 발표 수치로 취급하세요.

속도 제한은 2026년 11월 12일 기준으로 확인한 Google의 속도 제한 페이지에 따릅니다:

사용 티어	분당 요청 수	분당 토큰 수	일일 요청 수
Free	200	50,000	10,000
Tier 1	1,500	1,000,000	50,000
Tier 2	5,000	4,000,000	무제한
Tier 3	15,000	10,000,000	무제한

무료 티어에 대한 자세한 내용은 Gemini Decisions API 무료로 사용하기에서 다룹니다.

Decisions API가 적합한 분야

Google의 문서는 다섯 가지 패턴을 소개하며, Google의 내부 팀들이 이를 실제로 활용하고 있습니다:

모델 라우팅. Gemini Notebook은 쿼리를 모델 티어와 사고 수준에 따라 라우팅하며, Google에 따르면 일상적인 쿼리에서 지연 시간이 최대 40% 감소했습니다.
정책 검사. 하나의 호출로 하나의 입력에 대해 여러 규칙을 검사합니다. Google Search는 MCP 도구의 안전 레이어로 사용합니다.
에이전트 제어. 어떤 도구를 로드할지, 압축(compaction), 에스컬레이션 또는 중단할지 결정합니다.
채점 및 랭킹. 후보나 검색된 청크를 루브릭 기준으로 점수화합니다.
실시간 미디어. Google Labs의 CC는 200개 이상의 옵션 중에서 이모지를 선택합니다.

Diagram: a support ticket goes through a confidence gate; at 0.7 or above it routes to answer.choice automatically, below 0.7 it goes to human review

Google의 권고사항은 자사 트래픽의 라벨링된 예시를 바탕으로 위양성 비용과 위음성 비용을 저울질하면서 임계값을 설정하라는 것입니다.

OpenAI도 10월에 GPT-6 Luna에서 predicate, choice, score 질문을 갖춘 유사한 엔드포인트를 출시했습니다. 자세한 내용은 OpenAI Decisions API 해설에서 확인할 수 있으며, 제한, 모달리티, 가격에 대한 직접 비교는 Gemini Decisions API vs OpenAI Decisions API에 정리되어 있습니다.

제한 사항과 남아 있는 과제

현재 문서에 명시된 내용은 다음과 같습니다:

Gemini Developer API의 v1beta, Gemini Decision 1만 지원
질문의 instructions는 텍스트 전용이며, 질문 내 미디어는 지원되지 않음
대화 기록, 사고(thought), 도구 호출 블록은 유효한 입력이 아니므로, 멀티턴 컨텍스트는 텍스트로 직렬화해야 함

Google은 아직 GA 일정, 지원 리전, 데이터 상주 조건을 공개하지 않았습니다. 또한 사용자 텍스트가 자신의 분류 결과를 유도할 수 있다고 경고하며, 지급(payout) 같은 고위험 작업에는 사람의 검토를 유지하라고 권고합니다.

Apidog CLI로 코딩 에이전트에게 테스트시키기

결정 엔드포인트는 계약(contract)이 유지될 때만 유용합니다: 모든 신뢰도는 0과 1 사이, 모든 choice는 여러분의 집합 안에 있어야 합니다. 코딩 에이전트가 Apidog CLI로 그 회귀 테스트를 작성하고 실행하는 동안 여러분은 다른 작업을 계속할 수 있습니다.

한 번만 설정하세요:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_APIDOG_TOKEN>
apidog skill install

그런 다음 에이전트에게 프롬프트 하나를 주면 됩니다:

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.

에이전트는 각 페이로드를 스키마에 대해 검증한 뒤, 테스트 케이스를 만들어 실행합니다:

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

키가 저장된 환경에 남지 않게 하려면, 대신 실행 시점에 --env-var "GEMINI_API_KEY=..."로 전달하세요. 동일한 apidog run을 -r junit과 함께 사용하면 CI에 바로 넣을 수 있습니다. apidog run 명령어 레퍼런스에 모든 플래그가 정리되어 있고, Claude Code에서 Apidog CLI 사용하기에서 전체 에이전트 설정을 확인할 수 있습니다. Apidog의 Free 플랜은 최대 4명까지 사용할 수 있습니다.

FAQ

Gemini Decisions API는 무료인가요? 네, 무료 티어 범위 내에서는 무료입니다: 분당 200 요청, 분당 50,000 토큰, 일일 10,000 요청. 유료 사용 시 입력 토큰 100만 개당 $0.10입니다.

한 번의 요청에서 몇 개의 질문을 할 수 있나요? 1개부터 1,000개까지 가능하며, 입력과 모든 질문이 공유하는 262,144토큰 컨텍스트 윈도우가 상한입니다.

noul은 무슨 뜻인가요? 예/아니오 질문 유형입니다. 답이 "예"일 확률(0.01~0.99 사이)과 신뢰도 점수를 반환합니다.

Vertex AI에서 사용할 수 있나요? 아직은 불가능합니다. Google은 Google Cloud의 Gemini 지원을 곧 제공 예정으로 표시하고 있으며, 현재는 Gemini Developer API(v1beta)에서만 이용할 수 있습니다.

배치나 컨텍스트 캐싱을 지원하나요? 아니요. 컨텍스트 캐싱, Batch API, Flex/Priority 추론은 지원되지 않으므로, 반복된 입력도 전액 청구됩니다.