Am 11. November 2026 um 19:00 Uhr MEZ hat Google die Gemini Decisions API und das Modell Gemini Decision 1 angekündigt^[1]. Statt Antworten Wort für Wort zu formulieren, bewertet das Modell vorgegebene Optionen in einem Durchlauf. Zurück kommen Wahrscheinlichkeiten und ein Konfidenzwert, also eine Schätzung, wie sicher die Antwort ist^[1].

Stand 12. November läuft die Schnittstelle über die Gemini API in der Version v1beta^[2], laut Google die Version für Funktionen, die sich noch ändern können^[3]. Einen Status wie Preview oder allgemein verfügbar nennt Google nicht, im Änderungsprotokoll steht nur „Released“^[4]. Was kann das Werkzeug, was kostet es, und wie testen Sie es, ohne Kunden oder Daten zu gefährden?

Das Prinzip: Sie schicken einen gemeinsamen Input, etwa eine E-Mail, ein Foto oder ein PDF, und dazu bis zu 1.000 voneinander unabhängige Fragen^[2]. Text, Bilder, Audio, Video und PDFs lassen sich kombinieren, Google nennt als Beispiel eine gescannte Schadensmeldung samt Schadensfotos^[1]. Jede Frage gehört zu einem von drei Typen^[2]:

• Ja/Nein (noul): Wahrscheinlichkeit für „Ja“ zwischen 0,01 und 0,99 plus Konfidenzwert^[2].
• Auswahl (choice): eine von 2 bis 255 festen Optionen, mit Wahrscheinlichkeit für jede^[2].
• Bewertung (score): ein gewichteter Wert auf einer Skala, etwa von „unkritisch“ bis „dringend“^[2].

Die Fragen sehen einander nicht. Hängt eine Entscheidung von einer anderen ab, verknüpft Ihr Code die Antworten oder schickt eine zweite Anfrage^[2]. Input und Fragen zusammen dürfen 262.144 Tokens umfassen, also die Text- und Bildbausteine, nach denen KI-Anbieter abrechnen^[2].

Laut Google liegt die mittlere Antwortzeit (Median) bei 150 bis 250 Millisekunden, gemessen bei Inputs bis rund 16.000 Tokens und 1 bis 100 Fragen pro Anfrage^[1].

Die Doku nennt typische Einsätze: Anfragen weiterleiten, Inhalte gegen viele Regeln zugleich prüfen, Ergebnisse nach einem Bewertungsschema filtern^[2]. Im KMU heißt das etwa: Gehört die Kontaktanfrage zur Buchhaltung, zum Versand oder zur Technik? Ist das PDF eine Rechnung, eine Mahnung oder ein Lieferschein? Zeigt das Retourenfoto einen Schaden?

Die Grenzen: keine Texte, keine ausgelesenen Werte, dafür verweist Google auf seine Interactions API zur Textgenerierung^[2]. Und ohne Text gibt es auch keine Begründung zur Entscheidung^[2].

Der Preis gilt gleich für Text, Bild, Video, Audio und PDF. Der gemeinsame Input wird pro Anfrage nur einmal berechnet, egal wie viele Fragen Sie stellen. Jede Frage bringt aber eigene Tokens für Anweisung und Kriterien mit, wie viele, nennt Google nicht^[5]. Zwischenspeichern (Caching) und Stapelverarbeitung (Batch) gibt es nicht: Wer dieselbe Datei mehrfach schickt, zahlt sie jedes Mal voll^[2].

Ein Rechenbeispiel mit angenommenen 2.000 Tokens pro Anfrage: 10.000 Anfragen im Monat ergeben 20 Millionen Tokens, nach Preisliste 2 US-Dollar^[5]. Die tatsächliche Tokenzahl steht in jeder Antwort im Feld „usage“^[2]. Für Prototypen gibt es ein kostenloses Kontingent^[5], begrenzt auf 200 Anfragen und 50.000 Tokens pro Minute, 10.000 Anfragen pro Tag^[7].

Zur Einordnung: Laut Google ist das Modell auf der eigenen Testreihe (Benchmark) fast fünfmal günstiger als Gemini 3.5 Flash-Lite mit der Interactions API und führt dort mit dem geringsten Kalibrierungsfehler (Abweichung zwischen angegebener Sicherheit und Trefferquote)^[1]. Das sind Herstellerangaben. Unter Entscheidungsmodellen liegt es bei Artificial Analysis knapp über dem Median von 64 Punkten, kostet pro Testaufgabe aber über das Doppelte des Medians^[6].

Deutschland steht auf Googles Liste der Länder, in denen Gemini API und AI Studio verfügbar sind^[8]. Eine Zusage, dass Daten nur in Europa verarbeitet werden, folgt daraus nicht, eine eigene Regionsangabe für die Decisions API gibt es nicht^[8]. Was Google bei bezahlten Diensten zur Missbrauchserkennung protokolliert, kann laut Zusatzbedingungen vorübergehend in jedem Land gespeichert werden, in dem Google oder Beauftragte Einrichtungen betreiben^[9]. Dass Anwendungen für Nutzer im EWR nur über bezahlte Dienste laufen dürfen, steht in unserem Beitrag zu Gemini 4 Carbon; diese Bedingungen gelten für die gesamte Gemini API^[9].

Datenminimierung lohnt sich doppelt: Unnötige Inhalte senken laut Doku auch die Genauigkeit^[2].

Schattenbetrieb heißt: Die API sortiert parallel mit, entschieden wird weiter von Menschen. Erst wenn die Zahlen stimmen, übernimmt sie Routinefälle.