ENPT

Gemini Decision 1

Última atualização:

Beta211–211ms$0.1/M input

Notas do quadrante

Ver o quadrante completo

Pontuação pela rubrica pública do quadrante (maturidade × capability; bolha = adoção). Revisamos conforme a evidência.

  • Maturidade6.4/10

    Gemini Developer API (v1beta), faixas grátis e paga. O changelog diz Released, sem o rótulo GA; Cloud ainda vem. Guia, preço, limites e o SDK google-genai. Classificador LangChain em beta; OpenRouter e Vercel AI Gateway listam o modelo. Sem SLA.

  • Capability7.2/10

    Sim/não, choice (2–255) e score. A doc chama as probabilidades de calibradas; a confiança é a probabilidade do topo, sem método nem ECE. AA v2.1: 211 ms/tarefa, índice 65,98 (10º de 19), abaixo do Jev 1.14 em 66,23. Sem Full no Decision Index.

  • Adoção13/100

    Blog e @googledevs em 11/11; curtidas não coletadas. LangChain, OpenRouter e Vercel são as superfícies conferidas; a Vercel entra em integrações, e este parcial segue 18. Exemplos de produtos da Google ficam como claim, então produção é 0.

Vendor claims

Notícias sobre este modelo

Lido em 11/11/2026 no blog da Google, na documentação do AI Studio, na página de preço, na de limites, no changelog e na página do Decision Index da Artificial Analysis.

A superfície de produto é a Gemini Decisions API. O modelo é o Gemini Decision 1 (gemini-decision-1). O post do blog está datado de 11/11/2026 (Min Choi e Felix Yu, Google DeepMind). O changelog de 11/11/2026 diz que o modelo e a API foram lançados. O @googledevs publicou o mesmo anúncio às 18:26 UTC (15:26 BRT). O post anterior do Logan Kilpatrick (18:16 UTC) repete o preço e a lista de modalidades; os números abaixo vêm da documentação e do blog, não das imagens dos posts.

Specs

Atributo Valor
Empresa Google (Google DeepMind no blog)
Id do modelo gemini-decision-1
Endpoint POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/decisions (CreateDecision)
Onde roda Gemini Developer API no Google AI Studio. O blog diz que o Gemini no Google Cloud ainda vem
Pesos Fechados. A página do modelo não informa número de parâmetros
Tipos noul (sim/não, probabilidade 0,01–0,99), choice (2–255 opções), score (2–255 níveis ordenados)
Entrada Texto, imagem, áudio, vídeo e PDF, uma entrada compartilhada por request. Janela de 262.144 tokens somando a entrada e todas as perguntas. O blog arredonda para 256K
Perguntas 1 a 1.000 por request
Tokens de saída 0. Na página de preço: “Not applicable (0 output tokens)”
Preço US$ 0,10 por 1M de tokens de entrada na faixa paga, para texto, imagem, vídeo, áudio ou PDF. Faixa grátis: entrada “Free of charge”. A entrada compartilhada é cobrada uma vez; cada pergunta soma os tokens da própria instrução e dos critérios
Cota da faixa grátis 200 requests/min, 50.000 tokens de entrada/min, 10.000 requests/dia, por projeto (limites)
SDK google-genai 3.2 ou mais novo, client.decisions.create, api_version: "v1beta"
Sem suporte Cache de contexto, Batch API, Flex, Priority. Sem preço de prompt cache

O que a documentação diz sobre os números

O guia da Decisions API diz que cada resposta traz probabilidades e um score de confiança. Em choice e score, a confiança é a probabilidade do resultado do topo. Em sim/não, é max(noul, 1 - noul). O guia chama essas probabilidades de calibradas. Não nomeia um método de calibração e não publica ECE.

A latência do catálogo é 211 ms, o timePerTaskMs do Gemini Decision 1 no payload da página da Artificial Analysis lido em 11/11/2026 (210,85, arredondado). É um número só, então mínimo e máximo coincidem. É um tempo por tarefa independente, não um par p50/p99 publicado.

Claims do vendor (UnverifiedClaim)

O blog afirma o que segue. Isso não é a tabela da Artificial Analysis e não é uma linha do Decision Index do Hugging Face.

  • Latência de ponta a ponta 150–250 ms, compute do modelo 50–100 ms, quase estável de 1 a 100 perguntas até 16K tokens. O tempo da AA, 211 ms, cai dentro da faixa de 150–250 ms. A faixa continua sendo claim da Google.
  • O Gemini Decision 1 “lidera a suíte, com o menor erro de calibração”. O texto do blog não traz a tabela (a página mostra uma figura). Não há número de ECE no texto que lemos.
  • “Quase 5× mais barato” que o Gemini 3.5 Flash-Lite com a Interactions API na suíte compartilhada da Google.
  • Gemini Notebook, Stitch, CC e Google Search já chamam a API. São produtos da própria Google, descritos pela Google.
  • Integrações “em rollout” na OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit e OpenCode.

Artificial Analysis Decision Index v2.1 (11/11/2026)

Lido na página ao vivo intitulada Decision Index v2.1 (evaluations). Esse placar é separado do Decision Index do Hugging Face e da tabela v2 da nota de 8/11. As notas não se misturam.

O Gemini Decision 1 é o 10º de 19 modelos de decisão nessa página, índice 65,98 (índice de acurácia 45,53). O Jev 1.14 no mesmo payload está em 66,23, 9º, 92 ms por tarefa. O Drex Max v1.1 é o primeiro, com 72,62. O SubQ Snap 1.2 é o segundo, com 72,58; essa linha não estava na tabela de 8/11. Nenhuma outra nota do catálogo muda com esta leitura.

Campo AA v2.1 Gemini Decision 1
Índice 65,98
Decisão em documento 56,83
EvalSafe-O*NET 87,05
When2Call 80,50
Omniscience 66,28
HLE 48,71
Invariância / simetria 70,47
Tempo por tarefa 211 ms
Custo por tarefa US$ 0,000345 (cerca de US$ 345 por 1M de tarefas)

Não há Full no Decision Index do Hugging Face para este modelo, então o subscore de acurácia não usa 8 × Full / 59,22. A acurácia fica em 6: um placar independente, e nesse placar o modelo fica abaixo do Jev 1.14. Acurácia 9 exigiria dois placares independentes acima do Jev, ou um primeiro lugar sem empate. Uma segunda leitura da mesma página em 12/11/2026 ainda mostra o índice 65,98. A capability continua 7,2.

Integrações conferidas

  • GoogleGenAIClassifier da LangChain, lido em 11/11: beta, langchain-google-genai>=4.5.0, modelo gemini-decision-1, tipos Noul, Choice e Score. A página diz que a API pode mudar sem aviso.
  • OpenRouter google/gemini-decision-1: a página existe. A meta description repete US$ 0,10 por 1M de entrada e US$ 0 de saída. O preço do catálogo é a página de preço da Google, não a OpenRouter.
  • Vercel AI Gateway, changelog datado de 11/11/2026 (datePublished 2026-11-11). A página mostra experimental_decide com o modelo google/gemini-decision-1. O PR #24938 em vercel/ai, mesclado em 11/11/2026 às 18:22 UTC, passa google.decisionModel('gemini-decision-1') para o endpoint nativo de decisões. Em 11/11 isso estava na lista de “rollout” da Google e não tinha sido conferido.

Notas (11/11/2026, integrações atualizadas em 12/11)

Fórmula no documento do quadrante. Pesos inalterados.

  • Maturidade 6,4 = disponibilidade 6 × 0,30 + docs 9 × 0,25 + integrações 7 × 0,25 + suporte 3 × 0,20 = 1,80 + 2,25 + 1,75 + 0,60 = 6,40. Disponibilidade 6, docs 9 e suporte 3 seguem os de 11/11. Integrações 6 → 7: a LangChain continua em beta, e o Vercel AI Gateway agora é uma listagem de produção conferida. Não é 8: LiteLLM, Pydantic AI e o resto da lista do blog não foram relidos. A adoção continua 13. O parcial de ecossistema continua 18; a listagem nova entra no subscore de integrações, sem um segundo aumento de adoção.
  • Capability 7,2 = tipos 10 × 0,30 + calibração 5 × 0,25 + latência 7 × 0,25 + acurácia 6 × 0,20 = 3,00 + 1,25 + 1,75 + 1,20 = 7,20. Calibração 5: probabilidades documentadas e chamadas de calibradas, sem método publicado. Latência 7: 211 ms cai na faixa “p50 ≤ 300 ms” e não é um p50 ≤ 100 ms com p99. Acurácia 6: ver a seção da AA.
  • Adoção 13 = engajamento 20 × 0,35 + ecossistema 18 × 0,35 + produção 0 × 0,30 = 7,00 + 6,30 + 0 = 13,30 → 13. Engajamento 20 porque o blog e o post do @googledevs existem e as curtidas não foram coletadas. Ecossistema 18 pelas duas superfícies acima. Produção 0: os exemplos internos continuam claim de vendor.