AI 개발·판단 자동화 · 한국시각 2026년 11월 12일 발표
Gemini Decisions API, 답변 대신 판단 확률을 돌려줍니다
구글이 Gemini Decision 1 기반 멀티모달 판단 API를 공개했습니다. 최대 1000개 독립 질문의 의미와 신뢰도 점수, 속도·과금 조건을 살펴봅니다.
이 글에서 다룰 내용
Gemini Decision 1 제공 범위, 1000개 독립 질문과 256K 제한, 확률·신뢰도 활용, 지연·입력 과금 조건, 업무 도입 전 검토
무엇이 새로 나왔나요?
문서 하나를 읽고 “광고성인가요?”, “검토가 필요한가요?”, “어떤 도구로 보내야 하나요?”를 각각 판단하는 AI가 나왔습니다. 구글은 한국시각 11월 12일, 이런 작업을 위한 Gemini Decisions API와 전용 모델 Gemini Decision 1을 발표했습니다.
이번 발표는 일반 Gemini 챗봇에 새 대화 모델이 추가됐다는 소식과는 다릅니다. 자유로운 답변을 길게 작성하기보다 미리 정한 선택지를 빠르게 평가하는 API가 핵심입니다.
모델 ID는
gemini-decision-1
이며 Gemini Developer API v1beta와 Google AI Studio에서 시작할 수 있습니다. Google Cloud 지원은 예정돼 있어 현재 제공 범위와 구분해서 봐야 합니다.
질문 1000개를 처리한다는 정확한 의미
이 API는 텍스트뿐 아니라 이미지·오디오·영상·PDF를 공유 입력으로 사용하는 멀티모달 AI입니다. 같은 자료를 바탕으로 요청당 최대 1000개의 독립 질문을 처리할 수 있습니다.
예를 들어 상품 소개 자료 하나에 “가격이 적혀 있나요?”, “환불 안내가 있나요?”, “어떤 상품군인가요?”를 함께 물을 수 있습니다. 질문마다 긴 답변을 생성하는 대신 한 번의 모델 계산 과정에서 미리 정한 선택지에 점수를 매기는 방식입니다.
다만 1000개의 질문이 서로 대화하거나 앞선 답을 참고하지는 않습니다. 첫 질문의 답을 보고 다음 질문을 바꾸는 다단계 작업과는 다릅니다.
공유 자료와 모든 질문을 합친 입력에는 256K, 정확히 262144토큰의 컨텍스트 제한이 적용됩니다. 질문 수만 맞추면 자료를 무제한으로 넣을 수 있다는 뜻은 아닙니다.
확률과 신뢰도 점수는 어떻게 활용하나요?
질문 형식은 예·아니요, 2~255개 선택지 중 고르기, 순서가 있는 기준표로 점수 매기기입니다. 한 요청에 서로 다른 유형을 섞을 수도 있습니다.
반환되는 신뢰도 점수는 0~1 범위이며 정답 보증서가 아닙니다. 숫자가 높더라도 실제 업무 데이터에서 얼마나 자주 틀리는지 확인해야 합니다.
이를 AI 에이전트에 붙인다면 신뢰도가 낮은 사례만 사람이 검토하거나 다른 모델로 보내도록 설계할 수 있습니다. 다만 이런 분기는 API가 자동으로 완성해 주는 기능이 아니라 개발자가 코드로 정할 처리 규칙입니다.
구글 AI 서비스의 활용 사례도 판단과 연결에 가깝습니다. 구글은 Gemini Notebook에서 요청에 맞는 모델 계층과 thinking level을 고르는 모델 라우팅에 사용한다고 밝혔습니다.
150~250ms라는 속도에는 조건이 있습니다
구글 발표에 따르면 모델 계산 시간의 중앙값은 50~100ms이며 종단 지연은 150~250ms입니다. 이는 이 글에서 직접 실행해 측정한 결과가 아니라 구글이 공개한 성능 수치입니다.
특히 지연이 거의 일정하다는 설명은 최대 16K토큰 입력과 요청당 질문 1~100개 범위에 해당합니다. 최대 256K 입력에 1000개 질문을 채워도 언제나 같은 속도가 나온다고 해석하면 안 됩니다.
발표일 기준 가격은 입력 100만 토큰당 0.10달러이며 출력 토큰 비용은 0달러입니다. 공유 입력은 한 요청에서 한 번 과금되지만 각 질문의 지시문과 판단 기준에 쓰이는 토큰은 추가됩니다.
질문 1000개를 무조건 0.10달러에 처리하는 고정 요금은 아닙니다. 실제 비용은 자료와 질문의 길이에 따라 달라지며 프로토타입용 무료 티어도 전체 사용이 무료라는 의미는 아닙니다.
업무에 적용하기 전에 확인할 점
콘텐츠 운영이라면 먼저 분류나 정책 검토를 작은 질문으로 나눠 검토할 수 있습니다. “특정 표현이 포함됐나요?”처럼 판단 기준을 분명히 하고 실제 글에서 오판율과 지연을 측정하는 방식입니다.
이때 자동 통과 기준만 만들기보다 어떤 결과를 사람에게 넘길지 먼저 정하는 편이 좋습니다. 놓치면 안 되는 문제와 잘못 차단해도 되는 사례의 비용이 서로 다르기 때문입니다.
지원 범위에도 제한이 있습니다. 질문의 instruction은 텍스트만 사용할 수 있고 대화 history나 tool call 블록은 지원하지 않으므로 기존 대화형 에이전트 흐름을 그대로 옮길 수는 없습니다.
이런 적용 방식은 실무 제안이지 블로그 자동 발행을 보장하는 공식 기능 설명은 아닙니다. 환각이나 보안 문제를 완전히 없애 주는 도구로 받아들여서도 안 됩니다.
핵심은 답변의 길이보다 판단의 구조입니다
Gemini Decisions API의 변화는 AI가 더 긴 답을 쓴다는 데 있지 않습니다. 같은 자료에 여러 판단 기준을 적용하고 결과를 확률과 신뢰도로 받아볼 수 있다는 점에 있습니다.
도입을 검토한다면 최대 질문 수보다 우리 업무의 판단 기준이 명확한지부터 살펴보세요. 작은 질문 묶음으로 정확도와 비용을 확인한 뒤 사람 승인 절차까지 연결하는 접근이 현실적입니다.
한 줄 요약: Gemini Decisions API는 최대 1000개의 독립 판단을 묶는 도구이며 속도 조건과 오판 가능성을 함께 확인해야 합니다.
참고 출처
Google 공식 발표는 2026년 11월 11일 오후 6시(UTC), 한국시각 11월 12일 오전 3시에 공개됐습니다. 공식 발표와 Google AI Studio 문서를 확인했으며 지연·가격 수치는 Google 발표 기준입니다. 이 글에서 API를 직접 실행해 성능을 측정하지는 않았습니다.
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