Gemini Decision 1 et API Gemini Decisions

2026-11-11 · Éditeur : Google · Domaine : Intelligence Artificielle

Google lance Gemini Decision 1, un modèle accessible via l'API Gemini Decisions qui renvoie des probabilités pour des questions fermées : jusqu'à 1 000 questions oui/non, à choix ou à barème par requête, à 0,10 $ le million de jetons d'entrée.

### Contexte Le 11 novembre 2026, Google présente l'API Gemini Decisions, un point d'accès consacré aux « décisions à choix fermé » (« a new endpoint for fast, closed-set decisions », soit « un nouveau point d'accès pour des décisions rapides à choix fermé »). Elle s'appuie sur le modèle `gemini-decision-1`. Elle s'ajoute aux modèles de décision déjà couverts sur la Timeline, ceux de Microsoft et d'OpenAI. ### Caractéristiques | Élément | Détail (source : Google) | |---|---| | Entrée | Une entrée partagée multimodale : texte, images, audio, vidéo, PDF | | Questions par requête | Jusqu'à 1 000 | | Contexte | Jusqu'à 256 K jetons d'entrée | | Types de questions | Oui/non (probabilité), choix multiple (2 à 255 options, probabilités normalisées), barème ordonné | | Sortie | Score de confiance de 0 à 1 par réponse, utile pour renvoyer les cas ambigus vers un repli ou un relecteur humain | | Latence annoncée | 150 à 250 ms de bout en bout, pour des contextes jusqu'à 16 K jetons | Google annonce un coût près de 5 fois inférieur à celui de Gemini 3.5 Flash-Lite via l'API Interactions sur sa suite de tests commune. Des intégrations sont en cours de déploiement avec OpenRouter, LangChain, Vercel et LiteLLM. ### Tarifs | Poste | Prix | |---|---| | Entrée | 0,10 $ par million de jetons | | Sortie | 0 $ | L'entrée partagée n'est facturée qu'une fois par requête. Un niveau gratuit existe dans Google AI Studio. ### Benchmarks Scores publiés par l'éditeur : Google affirme que Gemini Decision 1 domine sa suite de tests avec l'erreur de calibration la plus faible, sans publier de scores chiffrés sur sa page. Selon VentureBeat, qui cite les résultats de lancement de Google, le modèle obtient 92,2 % sur JevBench, devant GPT-6 Luna (90,9 %). Toujours selon VentureBeat, l'indice indépendant Artificial Analysis (Decision Index v2.1) le classe neuvième sur 18 modèles, avec un score de 65,98. ### À retenir Google entre sur le segment des modèles de décision à faible latence et à prix réduit, déjà occupé par Microsoft et OpenAI. Les chiffres comparatifs viennent de l'éditeur ou de la presse ; le classement indépendant, plus modeste, invite à tester le modèle sur ses propres cas d'usage.

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