구글, 입력 하나에 최대 1천 개 질문 적용하는 Gemini Decisions API 공개

Google은 2026년 11월 11일 Gemini Decision 1 모델을 사용하는 Gemini Decisions API를 발표했습니다. Google AI Studio의 Gemini API에서 제공하는 이 API는 정해진 선택지에서 답을 고르거나 정책 검사, 모델 라우팅, 맥락 평가처럼 범위가 제한된 판단을 겨냥합니다. 답변 문장을 한 토큰씩 생성하는 대신 입력에 후보를 대조해 한 번의 모델 계산으로 점수를 매기고, 후보별 확률과 신뢰도 점수를 돌려줍니다.

한 요청에는 텍스트, 이미지, 음성, 영상, PDF를 조합한 입력 하나와 최대 1,000개의 독립 질문을 담을 수 있습니다. 입력 한도는 최대 256K 토큰입니다. 질문은 세 가지 형식으로 구성하며 한 요청에 섞어 쓸 수 있습니다. 예·아니요형은 조건이 참일 확률을 추정합니다. 선택형은 2~255개 후보 중 하나를 고르고 각 후보의 정규화된 확률도 반환합니다. 기준표형은 0부터 시작하는 순서형 기준으로 입력을 채점해 가중 점수와 각 단계의 확률을 냅니다.

Google이 든 사례는 회의 전 휴게실 조리대 사진과 상황을 설명하는 문구를 함께 입력하는 방식입니다. API는 액체가 아직 치워지지 않았는지 예·아니요로 판단하고, 적절한 청소 조치를 후보에서 고르며, 지저분한 정도도 기준표에 따라 점수화합니다. 질문마다 붙는 0~1 신뢰도 점수를 이용하면 호출한 프로그램이 확신이 낮은 결과를 다른 처리 경로로 보내거나 사람 검토 대상으로 정할 수 있습니다.

요금은 입력 토큰 100만 개당 0.10달러이고 출력 토큰에는 과금하지 않습니다. 질문이 여러 개여도 공통 입력은 요청당 한 번만 과금하지만, 질문별 지침과 평가 기준에 들어가는 토큰은 추가됩니다. Google AI Studio에는 시제품 제작을 위한 무료 이용 단계도 있습니다. Google은 별도의 음성 전사나 OCR 요금을 부과하지 않는다고 설명했습니다.

Google은 에이전트 라우팅, 추론, 순위화, 멀티모달 이해를 포함한 공통 벤치마크 묶음에서 Gemini Decisions API의 비용이 Gemini 3.5 Flash-Lite를 Interactions API로 호출할 때보다 거의 5분의 1이라고 밝혔습니다. 이는 해당 벤치마크 묶음의 비용 비교입니다. Google이 공개한 지연시간 측정은 최대 16K 토큰 맥락에서 진행됐습니다. 모델 계산 시간의 중앙값은 50~100밀리초였고 통신을 포함한 전체 요청 시간은 150~250밀리초였습니다. 요청당 질문 수를 1개에서 100개로 늘려도 지연시간은 거의 일정했다고 Google은 설명했습니다. 이 측정 조건은 API가 받을 수 있는 최대 입력인 256K 토큰과 다릅니다.

Google은 자사 제품의 적용 사례도 공개했습니다. Gemini Notebook은 질문의 의도를 분류해 적절한 모델 등급과 추론 수준으로 보내는 실시간 라우터로 API를 사용합니다. Google은 일상적인 질문의 응답 지연을 최대 40% 줄이고 복잡한 작업에는 깊은 추론 모델을 남긴다고 밝혔습니다. Stitch의 빠른 캔버스 실험 기능은 제품 흐름을 몇 초 안에 시험할 수 있는 와이어프레임으로 만들고, 음성이나 화면 탭으로 한 수정을 반영합니다. 흐름이 정해지면 한 번의 클릭으로 Stitch의 전체 작업 환경에 화면을 넘깁니다.

Google Labs의 CC는 200개가 넘는 이모지 후보 가운데 반응에 맞는 항목을 고르는 데 API를 씁니다. Google 검색은 MCP 도구를 대상으로 하는 안전 계층에서 적대적 행동과 콘텐츠를 탐지하는 데 사용한다고 밝혔습니다. 이 사례들은 API가 정해진 질문의 결과를 다른 제품 동작으로 연결하는 방식도 보여줍니다.

Google은 발표 당시 OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit, OpenCode와 Google의 SDK를 대상으로 외부 연동을 순차 제공하고 있다고 밝혔습니다. Google Cloud의 Gemini 지원은 곧 제공할 예정이라고 했습니다.