Le 11 novembre 2026, Google a lancé l'API Gemini Decisions, construite autour d'un nouveau modèle appelé Gemini Decision 1 (gemini-decision-1). Il n'écrit pas de texte : donnez-lui jusqu'à 1 000 questions fermées d'un coup et il les juge toutes en une seule passe avant, ne renvoyant que la probabilité et le score de confiance de chaque question, de bout en bout en 150 à 250 millisecondes.
Ce qu'elle peut juger en une fois
Trois types de questions : oui/non, choix multiple et notation selon des critères. Une seule requête embarque une entrée multimodale — texte, images, audio, vidéo, PDF, jusqu'à environ 262 000 tokens — plus jusqu'à 1 000 questions indépendantes. L'entrée n'est facturée qu'une fois : plus vous posez de questions, plus l'opération est avantageuse.
Google la positionne étroitement : sélection d'outils, vérification de conformité, routage de modèles et classement de contenu. Gemini Notebook l'utilise déjà pour décider en temps réel vers quel niveau de modèle et quel niveau de réflexion router, et Search l'emploie en interne comme couche de sécurité pour les outils MCP. Le tarif est de 0,10 $ par million de tokens d'entrée, tokens de sortie gratuits — car il n'en produit aucun. L'accès passe par l'API Gemini dans Google AI Studio, avec un niveau gratuit pour prototyper.
Comment l'utiliser en pratique
Décidez d'abord ce que vous jugez, puis rédigez les questions : pour une conversation de service client, demandez « cela concerne-t-il un remboursement ? », « le ton est-il en colère ? », « faut-il transférer à un humain ? » — trois questions en un seul appel, bien moins cher que trois requêtes à un modèle de chat. Ne faites pas aveuglément confiance aux réponses à faible confiance : fixez un seuil et envoyez tout ce qui est en dessous à un humain ou à un modèle plus grand pour un second regard. La notation en masse, l'étiquetage en masse et le routage en masse sont ses usages les plus rentables ; ne poser qu'une ou deux questions à la fois gaspille sa force.
Connaître d'abord les limites
Premièrement, il ne génère pas de texte libre — ne l'utilisez pas pour rédiger des articles, résumer ou répondre à des questions ouvertes. Deuxièmement, les chiffres de vitesse et de benchmark sont ceux de Google : 150 à 250 millisecondes valent pour des entrées jusqu'à 16K tokens et 1 à 100 questions par requête ; Google ne donne aucun chiffre pour des entrées plus grandes ou 1 000 questions, et au moment du lancement, aucune réplication indépendante n'existait. Troisièmement, il ne fonctionne pour l'instant que via la v1beta de l'API Gemini Developer — la mise en cache du contexte et l'API Batch ne sont pas encore prises en charge. OpenAI propose un produit similaire ; pour comparer, voir L'API Decisions d'OpenAI est disponible : petites décisions 10 fois plus rapides, facturées sur les tokens d'entrée uniquement, et pour l'annonce complète de Google, voir L'API Gemini Decisions est arrivée : juger 1 000 questions d'un coup, résultat en 150 millisecondes.
