Googles neue Decisions API beantwortet bis zu 1.000 Fragen zu einem Dokument, Bild oder Video in einem einzigen Aufruf. Zurück kommen nur Wahrscheinlichkeiten, eine Begründung liefert das Modell nicht. Für die Eingabe berechnet Google 0,10 Dollar (rund 0,09 Euro) je Million Token, die Ausgabe kostet nichts.
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Google hat am 11. November die Gemini Decisions API und das Modell gemini-decision-1 vorgestellt.[1][2] Die Schnittstelle wertet Text, Bilder, Audio, Video und PDFs aus und gibt für jede Frage eine Wahrscheinlichkeit zurück.[1] Sie steht über die Gemini API und Google AI Studio bereit, für Prototypen gibt es dort einen kostenlosen Tarif.[1]
Das Wichtigste in Kürze
- Pro Aufruf stellt die API bis zu 1.000 Fragen zu einer gemeinsamen Eingabe von höchstens 262.144 Token.[3]
- Es gibt drei Fragetypen: Ja oder Nein, Auswahl aus bis zu 255 Optionen und Bewertung auf einer Stufenskala.[3]
- Die Eingabe kostet 0,10 Dollar (rund 0,09 Euro) je Million Token, die Ausgabe nichts.[1]
- OpenAI verlangt für seine Decisions API denselben Eingabepreis.[4]
Wie kommt eine Antwort ohne Text zustande?
Das Modell liest die Eingabe einmal und gibt für jede Frage direkt eine Wahrscheinlichkeit aus. Google beschreibt das als einzelnen Prefill-Durchlauf ohne Ausgabe-Token.[3] Die Antwortzeit liegt nach Googles Angaben bei 150 bis 250 Millisekunden und steigt zwischen einer und 100 Fragen kaum an.[1] Das gemeinsame Material berechnet Google einmal, jede weitere Frage kostet nur die Token ihrer eigenen Formulierung.[1]
Google beziffert den Preisvorteil gegenüber Gemini 3.5 Flash-Lite mit der Interactions API auf fast das Fünffache.[1] Neu ist die Klasse nicht. OpenAI bietet eine Decisions API mit dem Modell gpt-6-luna an und erlaubt bis zu 400 Fragen je Anfrage.[4] Cloudflare hat am 1. Oktober mit Clef offene Entscheidungsmodelle veröffentlicht, die ebenfalls nur einen Prefill-Durchlauf rechnen.[5] Der Wettbewerb dreht sich damit um die Eingabe-Token, weil die Ausgabe bei OpenAI und Google nichts kostet (Einschätzung der Redaktion).
Wo liegen die Grenzen der Schnittstelle?
Gemini Decision kann antworten, aber nicht begründen. Die Modellseite führt Thinking-Modus, Function Calling, strukturierte Ausgaben, Batch-Verarbeitung, Caching und Suchanbindung als nicht unterstützt auf.[3] Ein Prüfer kann bei einer Ja-Nein-Entscheidung deshalb keinen Rechenweg nachlesen (Einschätzung der Redaktion). Ob die Schnittstelle als Vorschau oder für alle Kunden freigegeben startet, geht aus den Google-Seiten nicht hervor.
Ob die Wahrscheinlichkeiten stimmen, hängt von der Aufgabe ab. Google nennt den Kalibrierungsfehler des Modells in der eigenen Testreihe den niedrigsten.[1] OpenAI rät für seine Variante, Schwellenwerte mit beschrifteten Beispielen aus der eigenen Anwendung festzulegen und falsch-positive gegen falsch-negative Treffer abzuwägen.[4]
Eine Wahrscheinlichkeit ist noch keine Entscheidung. Ein Mensch muss festlegen, ab welchem Wert die Antwort gilt.
Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web
Was heißt das für Unternehmen im DACH-Raum?
Naheliegend ist der Einsatz als Vorfilter, bevor ein größeres Modell oder ein Mitarbeiter eine Anfrage bearbeitet (Einschätzung der Redaktion). Google nennt als Aufgaben die Auswahl von Werkzeugen, die Prüfung von Richtlinien, die Verteilung von Anfragen auf Modelle und die Bewertung von Inhalten.[1] In Gemini Notebook senkt der Router die Wartezeit für alltägliche Anfragen nach Googles Angaben um bis zu 40 Prozent.[1]
Heikel wird es bei Entscheidungen über Menschen. Artikel 22 der DSGVO gibt Betroffenen das Recht, keiner ausschließlich automatisierten Entscheidung unterworfen zu werden, die ihnen gegenüber rechtliche Wirkung entfaltet oder sie erheblich beeinträchtigt.[6] Wie viel auf dem Spiel steht, zeigt die Sammelklage gegen die KI-Vorauswahl von Workday, über die das Gericht noch nicht entschieden hat.
Prüfen Sie mit eigenen, von Menschen beschrifteten Fällen, ab welcher Wahrscheinlichkeit Sie dem Ergebnis trauen. Klären Sie außerdem mit dem Datenschutzbeauftragten, wo die Verarbeitung stattfindet. Die Google-Seiten nennen dazu nichts, OpenAI führt für seine Variante regionale Verarbeitung in den USA und Europa (EWR und Schweiz) auf.[4]
Quellen
6 Quellen anzeigenQuellen ausblenden
- Google (Min Choi, Felix Yu, Google DeepMind)Gemini Decisions API
- Google AI StudioVersionshinweise, Eintrag vom 11. November 2026
- Google AI StudioModellseite „Gemini Decision (gemini-decision-1)“
- OpenAIDecisions API (Entwickleranleitung)
- Cloudflare (Michelle Chen)Introducing Clef: our open-source decision models, and new RL fine-tuning platform
- EUR-LexDatenschutz-Grundverordnung (EU) 2016/679, Artikel 22
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