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Google presenta la Gemini Decisions API y su modelo Gemini Decision 1 para elegir entre opciones en milisegundos
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
Gemini Decision 1, el nuevo modelo de Google, no redacta: puntúa las opciones y dice cuál encaja mejor, con un grado de confianza entre 0 y 1. Google asegura que contesta hasta 1.000 preguntas cerradas sobre un mismo archivo de texto, imagen, audio, vídeo o PDF en una sola petición, en 150 a 250 milisegundos. Google AI Studio ya lo ofrece por 0,10 dólares el millón de tokens que recibe y nada por la respuesta.
Google ha presentado un modelo que no escribe respuestas: elige entre opciones. Se llama Gemini Decision 1 y funciona a través de la nueva Gemini Decisions API, una interfaz pensada para decisiones cerradas, como elegir qué herramienta usar, comprobar si un contenido cumple una norma o decidir a qué modelo enviar una consulta.
Admite una entrada de hasta 256.000 tokens que puede mezclar texto, imágenes, audio, vídeo y PDF, y sobre ella responde hasta 1.000 preguntas a la vez. Hay tres tipos: de sí o no; de opción múltiple, con entre 2 y 255 opciones; y de puntuación según una rúbrica ordenada. Cada respuesta trae una puntuación de confianza de 0 a 1, para que los casos dudosos pasen a otro sistema o a una persona.
En vez de generar texto palabra a palabra, el modelo puntúa las opciones en una sola pasada. Google habla de una latencia de 150 a 250 milisegundos de principio a fin y de un precio de 0,10 dólares por millón de tokens de entrada, sin cobrar la salida; la entrada compartida se factura una vez por petición, se hagan las preguntas que se hagan. Según sus propias pruebas, sale casi cinco veces más barato que Gemini 3.5 Flash-Lite en el mismo conjunto de tareas.
Ya está disponible en Google AI Studio, la plataforma de Google para desarrolladores, con un nivel gratuito para prototipos, y llegará pronto a Gemini en Google Cloud. Equipos de Google ya la usan: Gemini Notebook, por ejemplo, la emplea para dirigir cada consulta al modelo adecuado, con hasta un 40 % menos de latencia en las preguntas cotidianas.
Por qué importa · análisis y opinión
Hasta ahora, para que una aplicación tomara una decisión sencilla con IA, como clasificar una consulta o revisar si una foto cumple una norma, había dos caminos: entrenar un clasificador propio o pedírselo a un modelo generativo, más lento y caro. Google abre una tercera vía con un modelo que solo elige, rápido y barato justo en las tareas pequeñas que un agente repite miles de veces. Que sus propios equipos ya lo usen para repartir consultas indica que no es un experimento aislado. Falta ver cómo rinde fuera de las pruebas de la propia Google. Para quien ya monta flujos con IA, merece la pena probarlo en una decisión acotada y compararlo con lo que usa hoy.
Fuente oficial: Google · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
