Google은 2026년 11월 11일 Gemini Decisions API를 발표했다. 핵심은 Gemini Decision 1(gemini-decision-1)이라는 새 모델이다. 이 모델은 글을 쓰지 않는다. 최대 1,000개의 닫힌 질문을 한 번에 던지면 한 번의 순전파로 전부 판정해 각 문제의 확률과 신뢰도만 돌려주며, 종단 간 150~250밀리초가 걸린다.
한 번에 무엇을 판정할 수 있나
세 가지 문제 유형이 있다. 예/아니요, 선택형, 기준에 따른 채점이다. 한 번의 요청에는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF로 이루어진 멀티모달 입력 1건(최대 약 26.2만 토큰)과 최대 1,000개의 독립적인 질문이 들어간다. 입력은 한 번만 과금되므로 질문이 많을수록 유리하다.
Google의 포지셔닝은 좁고 명확하다. 도구 선택, 정책 검사, 모델 라우팅, 콘텐츠 등급 분류다. Gemini Notebook은 이미 어떤 모델 등급과 사고 수준으로 보낼지 실시간으로 결정하는 데 이를 쓰고 있고, Search 내부에서도 MCP 도구의 안전 계층으로 활용한다. 가격은 입력 100만 토큰당 0.10달러, 출력 토큰은 무료다. 출력 토큰을 전혀 생성하지 않기 때문이다. 진입점은 Google AI Studio 안의 Gemini API이며, 프로토타입 검증을 위한 무료 등급이 있다.
실제 사용법
질문을 쓰기 전에 '무엇을 판정할 것인가'부터 정하자. 예를 들어 고객 상담 대화라면 '환불과 관련 있는가', '감정이 화가 난 상태인가', '상담원에게 넘겨야 하는가' 세 문제를 한 번에 던지면 채팅 모델에 세 번 물어보는 것보다 훨씬 싸다. 신뢰도가 낮은 답은 그대로 믿지 말고 임계값을 정해 그 아래는 사람이나 더 큰 모델이 다시 확인하게 하자. 일괄 채점, 일괄 라벨링, 일괄 라우팅이 가장 값어치 있는 쓰임새고, 한 번에 한두 문제만 묻는 것은 재능 낭비다.
경계부터 알아두자
첫째, 자유로운 텍스트를 생성하지 않는다. 글을 쓰거나 요약하거나 열린 질문에 답하는 용도로는 쓰지 말자. 둘째, 속도와 벤치마크 수치는 Google 자체 발표다. 150~250밀리초는 16K 토큰 이내, 요청당 1~100문제인 경우의 수치이며, 더 큰 입력이나 1,000문제일 때의 지연은 공개되지 않았고 공개 시점에 독립적인 재현 실험도 없다. 셋째, 현재 Gemini Developer API의 v1beta 경유로만 제공되며 컨텍스트 캐싱과 Batch API는 아직 지원되지 않는다. OpenAI에도 비슷한 제품이 있다. 비교는 OpenAI Decisions API 정식 출시: 작은 판정이 10배 빨라지고 입력 토큰만 과금, Google 발표의 전말은 Gemini Decisions API 등장: 1,000문제 한 번에 판정, 150밀리초 만에 결과를 참고하자.
