Gemini Decisions API : décisions rapides sur texte et image

Gemini Decisions API est un point d’accès proposé par Google DeepMind pour obtenir des décisions fermées (oui/non, choix, note), avec une probabilité pour chaque réponse. Son modèle, Gemini Decision 1, ne rédige aucun texte : il note directement les options en un seul passage. Annoncé le 11 novembre 2026, il se teste dès maintenant dans Google AI Studio.

En bref

Jusqu’à 1 000 questions indépendantes posées sur une même entrée, en une requête
Texte, images, audio, vidéo et PDF acceptés, jusqu’à 256K jetons
150 à 250 ms de bout en bout, avec un score de confiance de 0 à 1 par réponse
0,10 $ le million de jetons en entrée, aucun jeton de sortie facturé
Palier gratuit pour prototyper dans Google AI Studio

Ce qu’est Gemini Decisions API

Gemini Decisions API est un nouveau point d’accès (endpoint) de l’API Gemini, pensé pour les choix bornés : choisir un outil, vérifier une règle de politique, router une requête vers un modèle ou noter la pertinence d’un contexte. Il repose sur un modèle dédié, Gemini Decision 1 (gemini-decision-1).

Un modèle de langage classique génère sa réponse mot après mot. Ici, Gemini Decision 1 attribue un score aux options proposées en un seul passage et renvoie des probabilités. Selon Google, aucun jeton de sortie n’est donc produit ni facturé.

Les trois types de questions

Une même requête peut mêler plusieurs types de questions, toutes posées sur la même entrée. Chaque réponse s’accompagne d’un score de confiance de 0 à 1, que le code peut utiliser pour envoyer les cas ambigus vers une solution de repli ou vers un relecteur humain.

Dans l’exemple de Google, le type oui/non s’écrit noul, un terme que le blog Simon Willison relève comme repris de la startup Jev.

noul (oui/non) : estime la probabilité qu’une condition soit vraie, avec des critères facultatifs pour le cas vrai et le cas faux.
choice (choix) : sélectionne parmi 2 à 255 options, et renvoie le gagnant ainsi que les probabilités normalisées de chaque candidat.
score (grille ordonnée) : note l’entrée sur une grille de niveaux commençant à 0, avec un score pondéré continu et la probabilité de chaque niveau.

Utiliser Gemini Decisions API avec une image et plusieurs questions

L’exemple publié par Google passe la photo d’un plan de travail de salle de pause, accompagnée d’une note, au travers des trois types de questions. Le champ input reprend le même format de blocs de contenu que l’Interactions API, et chaque question reçoit des instructions et, au besoin, des critères.

Voici un extrait du code de Google, celui de la première question :

questions={
    "has_spill": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Is there an uncleaned liquid spill on the counter?",
    },

Vitesse, prix et palier gratuit

Google annonce 150 à 250 ms de latence de bout en bout, dont 50 à 100 ms de calcul du modèle. Cette latence resterait presque constante de 1 à 100 questions par requête, pour des contextes allant jusqu’à 16K jetons. L’entrée partagée peut atteindre 256K jetons.

Le tarif est de 0,10 $ par million de jetons en entrée et de 0 $ en sortie. L’entrée commune n’est facturée qu’une fois par requête, quel que soit le nombre de questions : chacune n’ajoute que ses propres instructions et critères. Il n’y a ni facturation de jetons de réflexion, ni frais séparés de transcription audio ou de reconnaissance de texte (OCR). Google annonce un coût près de cinq fois inférieur à celui de Gemini 3.5 Flash-Lite avec l’Interactions API sur sa suite de tests, et un palier gratuit dans Google AI Studio pour prototyper.

Premiers usages chez Google et position face aux concurrents

Google dit utiliser l’API en interne. Gemini Notebook s’en sert pour router les requêtes vers le bon niveau de modèle, avec jusqu’à 40 % de latence en moins pour les requêtes courantes. Stitch l’emploie pour des maquettes interactives, CC choisit une réaction emoji parmi plus de 200, et Google Search détecte des comportements adverses pour une couche de sécurité autour d’outils MCP.

Le marché compte déjà des offres voisines. The Decoder cite Jev, OpenAI, Cloudflare et Microsoft. Selon Simon Willison, l’API ressemble beaucoup à celle de Jev, qui reste la moins chère à 4,2 cents le million de jetons, mais seul Gemini Decision 1 couvre texte, image, audio, vidéo et PDF. Lors de son test sur une vidéo, les réponses oui/non n’étaient jamais de pure certitude, contrairement à celles de Jev et d’OpenAI.

Démarrer et disponibilité

Il suffit d’obtenir une clé d’API dans Google AI Studio puis de suivre les guides Python, JavaScript et REST de la documentation. Google propose aussi trois applications de démonstration : Doorstep Parcels, Speed Sketch et Find the Zoo Keeper.

Des intégrations se déploient avec OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit et OpenCode, en plus des SDK google-genai. La prise en charge de Gemini dans Google Cloud est annoncée comme prochaine, sans date. Google ne détaille pas les limites du palier gratuit, et les résultats de tests (calibration, routage d’agents) sont présentés sans chiffres précis dans l’annonce.

Quelques repères

Jeton : Unité de découpage du texte (ou d’autres contenus) utilisée par un modèle d’IA. Les tarifs et les limites de taille se comptent souvent en jetons.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que Gemini Decisions API ?

C’est un point d’accès de l’API Gemini pour les décisions fermées : oui/non, choix multiple et note sur une grille. Il repose sur le modèle Gemini Decision 1 et renvoie une probabilité et un score de confiance pour chaque réponse.

Combien coûte Gemini Decisions API ?

Gemini Decision 1 est facturé 0,10 $ par million de jetons en entrée et 0 $ en sortie. Un palier gratuit existe dans Google AI Studio pour prototyper.

Gemini Decisions API accepte-t-elle les images, l’audio et la vidéo ?

Oui. Elle traite le texte, les images, l’audio, la vidéo et les PDF, jusqu’à 256K jetons, et ces formats peuvent être combinés dans une même entrée.

Combien de questions Gemini Decisions API peut-elle traiter à la fois ?

Jusqu’à 1 000 questions indépendantes par requête, sur une même entrée. Un choix peut proposer de 2 à 255 options.

À retenir

Gemini Decisions API remplace la génération de texte par un score direct des options : jusqu’à 1 000 questions, une probabilité par réponse, 150 à 250 ms et 0,10 $ le million de jetons en entrée. Elle est disponible dans Google AI Studio, tandis que la prise en charge dans Google Cloud est annoncée sans date.