Gemini Decision 1: precios, $0.10/M de entrada, API y casos de uso

Gemini Decision 1 está pensado para cuando tu programa necesita un veredicto, no un párrafo. Responde preguntas de sí o no, elige entre tus opciones o asigna puntuaciones según una rúbrica; devuelve probabilidades en lugar de generar texto con respuestas. El precio oficial de Google es de $0.10 por millón de tokens de entrada, sin tokens de salida.

La disyuntiva práctica es sencilla: úsalo para decisiones acotadas sobre las que tu código pueda actuar. Recurre a un modelo generativo cuando la tarea requiera una explicación, valores extraídos de formato libre, argumentos para herramientas o razonamiento en varios pasos. AIHubMix ofrece Gemini Decision 1 en un endpoint de decisiones independiente; no es un modelo que puedas conectar a Chat Completions.

Tres tipos de respuesta con los que puede trabajar tu código

Lanzado el 11 de noviembre de 2026, el modelo especializado en decisiones de Google evalúa las preguntas de forma independiente sobre una entrada compartida. La API nativa de Google acepta texto, imágenes, audio, video y PDF, dentro de una ventana de 262,144 tokens que incluye la entrada y todas las preguntas.

En la API nativa de Google, noul va de 0.01 a 0.99. Una respuesta de tipo choice tiene entre 2 y 255 opciones. Una de tipo score tiene entre 2 y 255 niveles ordenados, aunque Google recomienda entre 2 y 10 para la mayoría de las rúbricas. El resultado puede ser fraccionario: la puntuación es el promedio ponderado por probabilidad de los índices de nivel, no necesariamente el nivel más probable.

Google permite hasta 1,000 preguntas por solicitud. Esto es útil para comprobaciones independientes, no para encadenar razonamientos de forma oculta: una pregunta no puede leer la respuesta de otra. Combina los resultados en el código o realiza otra solicitud cuando una decisión posterior dependa realmente de una anterior.

Estas son funciones nativas de Google. No garantizan que todos los tipos de contenido, límites o campos de respuesta estén disponibles a través de un intermediario.

Precios: cuenta la solicitud completa, no solo el caso

La página oficial de precios factura la entrada compartida una vez por solicitud. Cada pregunta añade sus instrucciones, criterios y tokens de formato. Tres preguntas sobre un mismo caso no significan que se facturen tres copias independientes de ese caso, pero tampoco están libres de cargos por tokens.

Estos son los precios estándar oficiales en USD para la API directa. El precio de salida de Flash-Lite incluye los tokens de pensamiento. En la fecha de consulta, el 12 de noviembre de 2026, las tarifas indicadas por AIHubMix para estos dos modelos coincidían con esos precios.

Considera un volumen de trabajo ilustrativo, no medido: 100,000 casos al mes, cada uno enviado una vez con tres preguntas y 2,000 tokens de entrada facturables por solicitud incluidas las preguntas.

• Decision: 200 millones de tokens de entrada × $0.10/M = $20.
• Gemini 3.5 Flash-Lite: la misma cantidad de entrada asumida cuesta $60. Si suponemos además 40 tokens de salida por solicitud, cuatro millones de tokens de salida cuestan $10, para un total de $70.

Esto no incluye el almacenamiento en caché, los reintentos, los impuestos ni ninguna revisión posterior. También supone la misma cantidad de entrada facturable para este ejemplo, no una tokenización ni una calidad equivalentes. Si Decision se equivoca con más frecuencia al decidir la ruta en tus datos, una factura menor por tokens no necesariamente se traduce en un costo operativo menor.

La API de Decisions no ofrece almacenamiento en caché de contexto ni Batch API. Si repites un estado largo en la siguiente solicitud, se vuelve a facturar; el beneficio de compartir la entrada se aplica dentro de una solicitud, no entre solicitudes.

El límite de la API importa

Las instrucciones del modelo de AIHubMix documentan POST /v1/systemone, autenticación Bearer y un cuerpo con model, state y questions.

En cambio, la API nativa Decisions de Google usa /v1beta/decisions y un campo input. Ambas describen el mismo tipo de tarea, pero sus estructuras de solicitud no son intercambiables. No apuntes el ejemplo del SDK nativo de Google a otra URL base dando por hecho que el método y los campos se adaptarán automáticamente.

El siguiente es un ejemplo de texto basado en la documentación, no una prueba ejecutada. Usa un caso ficticio y evita deliberadamente las entradas multimedia, cuyo comportamiento en la pasarela no se ha verificado aquí:

curl --fail-with-body https://aihubmix.com/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-decision-1",
    "state": "The export button fails in Safari. Chrome works, but I need to send the report today.",
    "questions": {
      "department": {
        "type": "choice",
        "instructions": "Which team should handle this support request?",
        "criteria": {
          "billing": "Charges, invoices, or refunds.",
          "technical": "A product feature is not working.",
          "other": "The request does not fit either department."
        }
      },
      "urgency": {
        "type": "score",
        "instructions": "How time-sensitive is the request?",
        "criteria": [
          "No deadline is stated.",
          "A future deadline is stated, but not today.",
          "The user needs the task completed today."
        ]
      },
      "has_workaround": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Does the message explicitly describe a working alternative?"
      }
    }
  }'

choice.criteria es un objeto; score.criteria es un arreglo ordenado. No los confundas. Incluye la pregunta completa en instructions, en lugar de confiar en que la clave de la pregunta transmita su significado.

Hay una salvedad de integración que merece atención: las instrucciones actuales de AIHubMix incluyen un ejemplo de respuesta que menciona un modelo Jev. Ese ejemplo no confirma la estructura real de la respuesta de Gemini, el enrutamiento, el cálculo de tokens de salida ni la semántica de las puntuaciones y la confianza. Este artículo no ha realizado una solicitud autenticada; valida los tipos y el uso que devuelve realmente antes de integrar el modelo, en vez de tomar ese ejemplo como una respuesta de Gemini. Tampoco se han verificado aquí la compatibilidad multimedia nativa completa, los límites de contexto ni el número máximo de preguntas en este canal.

Convierte las probabilidades en una política, no en una acción sin verificar

La guía de Google recomienda establecer umbrales con ejemplos etiquetados del tráfico propio. Para un flujo de enrutamiento:

1. Valida la respuesta y los campos obligatorios antes de leer una respuesta.
2. Comprueba que la ruta seleccionada esté entre las opciones permitidas.
3. Envía a revisión los resultados inciertos, fuera del alcance o mal formados.
4. Mantén un conjunto de datos de prueba independiente para medir los errores después de elegir los umbrales.

En la API nativa de Google, la confianza equivale a la probabilidad más alta de los resultados; para una respuesta de sí o no, es max(p, 1 − p). No se trata de otro modelo que confirme la decisión de forma independiente. Un «no» con alta confianza sigue siendo un no, así que no sustituyas por la confianza la probabilidad de que se cumpla una condición.

Para las puntuaciones, decide si tu política requiere la puntuación esperada o el nivel más probable. Pueden dar lugar a acciones distintas. Incluye una opción other para los casos que podrían quedar fuera del alcance; una lista cerrada de opciones igualmente distribuye probabilidades cuando ninguna encaja.

Los filtros de seguridad también imponen otro límite: la documentación de Google muestra que las entradas bloqueadas devuelven HTTP 400 en lugar de respuestas de decisión. Este es un ejemplo de la documentación nativa, no una respuesta de AIHubMix medida. Gestiona por separado las respuestas que no sean satisfactorias, siguiendo las indicaciones sobre errores HTTP de la pasarela, y nunca conviertas una respuesta ausente en una aprobación automática.

Cuándo conviene usarlo y cuándo no

Decision puede ser adecuado para el enrutamiento de solicitudes, las comprobaciones de políticas, la clasificación de candidatos y las decisiones acotadas de un agente sobre detenerse o escalar un caso. Google informa una latencia de extremo a extremo mediana de 150–250 ms para entradas de hasta 16K tokens y una latencia casi constante entre 1 y 100 preguntas. Son cifras comunicadas por el proveedor, no mediciones de AIHubMix ni una garantía para 1,000 preguntas o para toda la ventana de contexto.

Usa un modelo generativo si necesitas texto nuevo, valores extraídos arbitrariamente o llamadas a herramientas con argumentos. Una respuesta tipada tampoco autoriza la ejecución de una acción: la autorización y la revisión de decisiones de alto impacto siguen siendo responsabilidad de la aplicación.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta Gemini Decision 1?
El precio estándar de Google es de $0.10 por millón de tokens de entrada. No genera tokens de salida. Las instrucciones y los criterios de las preguntas se incluyen en el uso de entrada.

¿Es un modelo de Chat Completions?
No. AIHubMix documenta un endpoint de decisiones System One. El servicio nativo de Google usa la API Decisions, con una estructura de solicitud distinta.

¿Que no genere tokens de salida significa que la respuesta está vacía?
No. La API devuelve respuestas tipadas y probabilidades; no genera texto de respuesta token por token.

¿Puede una solicitud incluir 1,000 preguntas?
La API nativa de Google permite hasta 1,000 dentro del límite total de contexto. Este artículo no ha verificado que se alcance ese máximo a través de AIHubMix.

¿Puede procesar imágenes, audio, video y PDF?
La API nativa de Google documenta los cuatro tipos, además de texto. Este artículo no ha verificado que estén disponibles a través de AIHubMix; el ejemplo solo usa texto.

¿Se ha probado el ejemplo anterior?
No. Sigue el formato de solicitud publicado por la pasarela. Para este artículo no se realizó ninguna solicitud autenticada ni se midieron respuestas o latencia.

Sigue leyendo: la serie Gemini Decision 1

• ¿Estás eligiendo un modelo de decisiones, no solo un endpoint? Compara la calibración, el enrutamiento de herramientas y el costo en Gemini Decision 1 vs Jev 1.14: ¿Cuál deberías elegir?.

Fuentes

Precios oficiales y de la pasarela comprobados de nuevo el 12 de noviembre de 2026 a las 06:43 UTC. Las especificaciones y los precios son instantáneas de la documentación, no mediciones de inferencia.

1. Anuncio del lanzamiento de la API Gemini Decisions — Google DeepMind.
2. Especificaciones del modelo Gemini Decision 1 y guía de la API Decisions — Google.
3. Precios de la API de Gemini — Google, precios estándar en USD para Decision y Flash-Lite.
4. Instrucciones de la pasarela Gemini Decision 1 y ficha de Flash-Lite — AIHubMix.
5. Referencia de códigos de estado HTTP — AIHubMix.