Gemini Decisions API: 가격, 한도, OpenAI 비교 (2026)

고정된 선택지를 한 번에 대량 평가해야 한다면 Gemini Decisions API가 꽤 매력적인 선택지입니다. Google은 2026년 11월 11일 Gemini Decisions API를 출시했고, Gemini Decision 1은 한 번의 요청으로 여러 판단을 처리합니다. 다만 OpenAI보다 유리한지는 질문 수보다 캐싱 조건과 입력 형태에 달려 있습니다.

Gemini Decisions API 호출 비용은 얼마일까

Gemini Decisions API의 요금은 입력 토큰 100만 개당 $0.10이며, 출력 토큰 비용은 없습니다. 한 요청에 포함된 공통 멀티모달 입력은 평가하는 질문 수와 관계없이 한 번만 과금됩니다. 질문을 추가할 때는 해당 질문의 지시문과 평가 기준에 해당하는 토큰만 더해집니다.

Google은 Gemini Decision 1이 공통 벤치마크 모음에서 Interactions API를 사용한 Gemini 3.5 Flash-Lite보다 거의 5배 저렴하다고 설명합니다. 출력 토큰이나 가변적인 사고 토큰에 대한 별도 비용은 없고, 오디오 전사 및 OCR 비용도 따로 붙지 않습니다. 프로토타이핑은 Google AI Studio의 무료 API 티어로 시작할 수 있습니다.

계산식은 requests x average billed input tokens / 1,000,000 x $0.10입니다. 공통 근거 데이터는 한 번만 과금되므로, 하나의 티켓을 대상으로 50개의 독립적인 검사를 한 요청에 묶어도 추가되는 비용은 각 질문에 필요한 토큰뿐입니다. 절약의 핵심은 질문별 할인보다 배치 처리에 있습니다.

Gemini Decision 1로 할 수 있는 판단

Gemini Decision 1(모델 ID gemini-decision-1)은 대화형 모델이 아니라 분류와 점수 산정에 특화된 모델입니다. 한 요청에는 최대 256K 토큰의 공통 멀티모달 입력 하나와 최대 1,000개의 독립 질문을 담을 수 있습니다. 각 결과에는 확률과 0~1 범위의 신뢰도 점수가 포함됩니다.

텍스트, 이미지, 오디오, 동영상, PDF를 하나의 공통 입력 블록에 함께 넣을 수 있으며, 입력 형식은 Interactions API의 Content 블록과 같습니다. 이미지와 동영상은 해상도를 조절할 수 있어, 업로드 전에 증거 자료를 축소하면 토큰 비용도 직접 낮출 수 있습니다. 세 가지 질문 유형은 한 요청 안에서 섞어 사용할 수 있습니다.

Google은 멀티모달 입력과 최대 16K 토큰 컨텍스트를 대상으로 측정한 결과, 모델 연산 중앙값은 50~100ms, 종단 간 지연 시간은 150~250ms였다고 밝혔습니다. 요청당 질문 수가 1개에서 100개로 늘어도 거의 일정한 수준이라고 설명합니다. 에이전트 라우팅, 추론, 순위 평가, 멀티모달 이해를 아우르는 벤치마크에서는 Gemini Decision 1이 가장 낮은 보정 오류로 전체 평가를 이끌었다고 Google은 주장합니다. 다만 독립적인 수치가 공개되기 전까지는 두 주장 모두 공급업체 자체 벤치마크로 보는 편이 안전합니다.

Gemini Decisions API와 OpenAI Decisions API 비교

가장 직접적인 비교 대상은 몇 주 앞서 출시된 OpenAI Decisions API입니다. 두 API 모두 입력 토큰 100만 개당 $0.10, 타입이 지정된 출력 무료라는 동일한 가격을 내세우지만, 처리 용량과 입력 모달리티, 캐싱에서 차이가 납니다.

Gemini 항목은 Google의 출시 게시물을 기준으로 했고, OpenAI 항목은 공식 OpenAI 문서를 인용한 AIReiter의 OpenAI Decisions API 요금 가이드를 기준으로 했습니다.

표에서 확인할 수 있는 실무적인 결론은 세 가지입니다.

1. 입력 데이터가 멀티모달이라면 Gemini Decisions API가 유리합니다. 통화 녹음과 계정 메타데이터를 함께 분석하거나, 스캔한 청구 PDF와 손상 사진을 한 번에 처리할 수 있습니다. OpenAI 엔드포인트라면 일반적으로 별도 전처리가 필요합니다.
2. 대량 분기 처리가 필요할 때 적합합니다. 요청당 독립 질문을 400개가 아니라 1,000개까지 넣을 수 있으므로, 하나의 티켓에서 환불 의도, 담당 부서, 긴급도, 수십 개의 정책 조건을 추가 왕복 없이 평가할 수 있습니다.
3. 긴 공통 정책 문서를 반복해서 보내는 경우에는 OpenAI가 여전히 한 가지 장점을 가집니다. 캐시된 프리픽스의 비용이 100만 개당 $0.01까지 내려가므로, 매 요청마다 5,000토큰짜리 정책 문서를 전송하고 질문은 짧게 유지하는 워크로드에서 차이가 납니다.

프로덕션에서 Gemini Decisions API가 어울리는 곳

Google은 출시 발표에서 Notebook의 라우팅, Stitch의 와이어프레임, CC의 이모지 선택, Search의 MCP 안전성 검사에 이 엔드포인트를 사용한다고 설명했습니다. 공통 증거 블록 하나에 제한된 선택지를 여러 개 붙이고, 반환된 신뢰도에 따라 코드가 다음 동작을 결정하는 패턴입니다. 다만 한 엔지니어는 다음과 같이 주의를 당부합니다.

"싼 가격이 핵심이 아니라 출력 공간을 좁히는 것이 핵심입니다. 신뢰도가 곧 정확도는 아니므로, 실제 비즈니스 샘플로 보정하고 운영에 투입하기 전에 보류 임계값을 설정해야 합니다." — @david1989_zhu (중국어에서 번역)

모호한 사례까지 포함한 실제 업무용 라벨 데이터를 구축하고, 임계값별 위양성 및 위음성 비율을 확인해야 합니다. 신뢰도가 낮은 결과는 사람이 검토하는 명시적인 보류 경로로 보내는 것이 좋습니다. 반면 자유 형식 추출, 설명 생성, 인자를 전달해야 하는 도구 호출처럼 이 API의 계약 범위를 벗어난 작업은 Interactions API, Responses API 또는 함수 호출에 맡겨야 합니다.

Gemini Decision 1 호출 방법

Google AI Studio의 Gemini API에서 gemini-decision-1 모델과 google-genai SDK의 client.decisions.create를 통해 사용할 수 있습니다. Python, JavaScript, REST 가이드는 Decisions API 문서에 정리되어 있습니다. 공식 예제는 사진 한 장과 텍스트 메모를 세 가지 질문 유형으로 한 번에 확인하는 휴게실 카운터 검사입니다.

from google import genai

client = genai.Client(http_options={"api_version": "v1beta"})

result = client.decisions.create(
    model="gemini-decision-1",
    input=[
        {"type": "image", "uri": "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/images/spill.jpg", "mime_type": "image/jpeg"},
        {"type": "text", "text": "Breakroom counter check before the 9 AM client meeting."},
    ],
    questions={
        "has_spill": {"type": "noul", "instructions": "Is there an uncleaned liquid spill on the counter?"},
        "next_action": {"type": "choice", "instructions": "Which cleanup action fits the scene?",
            "criteria": {"wipe_with_cloth": "Small counter spill with cloth nearby.",
                         "dispatch_janitorial": "Large floor hazard, broken glass, or active leak.",
                         "ready_for_meeting": "Counter is clean and ready."}},
        "severity": {"type": "score", "instructions": "Rate the severity of the counter mess.",
            "criteria": ["Clean and ready.", "Minor localized spill.", "Major spill or safety hazard."]},
    },
)
print(result)

Google은 OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM, Pydantic AI, Pipecat, LiveKit, OpenCode와의 통합을 제공하며 Google Cloud 지원도 곧 추가할 예정이라고 밝혔습니다. 이미 OpenAI 엔드포인트를 사용 중이라면 멀티모달 게이트와 대량 분기 처리가 필요한 워크로드부터 옮기고, 캐싱 할인이 적용되는 긴 정책 문서 기반 작업은 기존 환경에 남겨 비교하는 방식이 현실적입니다. 이전 후에는 임계값도 처음부터 다시 보정해야 합니다. 공급업체마다 신뢰도 척도가 같다고 볼 수 없기 때문입니다.

Gemini Decisions API에 무료 티어가 있나?

있습니다. Google AI Studio의 무료 티어로 프로토타이핑할 수 있습니다.

Gemini Decisions API는 프롬프트 캐싱을 지원하나?

2026년 11월 12일 기준 출시 게시물에는 캐싱 옵션이 등장하지 않습니다.

Gemini Decisions API 요청 하나에 질문을 몇 개까지 넣을 수 있나?

최대 256K 토큰의 공통 입력 하나를 대상으로 독립 질문을 최대 1,000개까지 보낼 수 있습니다.

프로덕션 코드에서 어느 정도의 지연 시간을 예상해야 하나?

자체 리전별 p95를 측정하기 전까지는 종단 간 250ms를 예산으로 잡는 것이 좋습니다.

그래도 Interactions API가 필요한가?

텍스트를 작성하거나, 임의의 필드를 추출하거나, 판단 결과를 설명하거나, 도구 인자를 생성해야 한다면 필요합니다.