Google startet die Gemini Decisions API, YouTube legt EU-Creator-Bericht vor

Google bietet mit der Gemini Decisions API ein KI-Modell an, das keine Texte schreibt, sondern Auswahlfragen blitzschnell und günstig beantwortet. YouTube zeigt außerdem, was 20.000 Creator:innen in der EU fordern.

Das Thema kurz und kompakt

• Gemini Decision 1 beantwortet bis zu 1.000 Fragen zu einer Eingabe in einem Durchgang (Ja/Nein, Auswahl, Bewertung) und liefert Wahrscheinlichkeiten statt Text.
• Es kostet 0,10 US-Dollar pro Million Eingabe-Token, Ausgabe-Token werden nicht berechnet, die Antwortzeit liegt bei etwa 150 bis 250 Millisekunden.
• Im unabhängigen Decision Index landet es auf Platz 9 von 18, die Konkurrenz von OpenAI und TypeSafe ist teils günstiger.
• YouTube hat 20.000 Creator:innen aus allen 27 EU-Staaten befragt und fordert mehr Anerkennung, Förderung und Zugang zu Räumen und Geld.
• Der Bericht ist zugleich ein Argument gegen EU-Vorrangregeln für bestimmte Inhalte auf Plattformen.

Gemini Decisions API: Auswählen statt Schreiben

Die meisten KI-Modelle schreiben Antworten Wort für Wort. Ein „Entscheidungsmodell“ arbeitet anders: Es bekommt eine Eingabe (Text, Bild, Audio, Video oder PDF bis 256.000 Token) und dazu bis zu 1.000 Fragen, rechnet alle Antworten in einem Durchgang aus und gibt Wahrscheinlichkeiten zurück. Es gibt drei Fragetypen: Ja/Nein („Ist der Beitrag ein Spam-Kommentar?“), Auswahl aus 2 bis 255 Optionen („Welcher Kategorie gehört die Anfrage an?“) und Bewertung nach einem Raster („Wie gut erfüllt der Text diese Kriterien?“). Jede Antwort trägt einen Sicherheitswert zwischen 0 und 1, damit unsichere Fälle an einen Menschen oder ein anderes System gehen können.

Google hat die API am 11. November in Google AI Studio gestartet, mit dem Modell Gemini Decision 1. Die Kosten liegen bei 0,10 US-Dollar pro Million Eingabe-Token, Ausgabe-Token sind kostenlos, für Tests gibt es ein kostenloses Kontingent. Google gibt an, dass das Modell bei seinen Benchmarks fast fünfmal günstiger ist als ein kleines Gemini-Textmodell. Typische Einsätze: Werkzeuge für KI-Agenten auswählen, Richtlinien prüfen, Anfragen an passende Modelle verteilen, Inhalte bewerten. Denkbar ist das auch im Marketing, etwa um Kommentare oder Anfragen automatisch zu sortieren.

Zur Einordnung: Google ist nicht allein. OpenAI hat im Oktober eine ähnliche API auf Basis von GPT-6 Luna vorgestellt, die denselben Preis verlangt und Kontext über mehrere Anfragen wiederverwenden kann. Dazu kommen das Start-up TypeSafe mit „Jev“ und weitere Anbieter. Im Decision Index von Artificial Analysis erreicht Gemini Decision 1 65,98 Punkte und Platz 9 von 18, knapp hinter Jev (66,23) und deutlich hinter Drex Max (72,62). Bei den Kosten pro Million Aufgaben liegt Google mit 345 US-Dollar über Jev (156) und Drex Max (103), auch die Antwortzeit ist länger. Googles eigene Benchmarks zeigen dagegen Vorsprünge bei fünf von sieben Tests. Für Einsteiger:innen heißt das: Der Markt ist neu, und ein Vergleich mit den eigenen Daten lohnt sich vor der Wahl.

YouTube: Was 20.000 EU-Creator:innen fordern

YouTube hat für den Bericht „Creative Capital“ Creator:innen in allen 27 EU-Staaten befragt und zeigt jetzt in Video-Interviews, was hinter den Ergebnissen steckt. Die wichtigsten Anliegen: mehr Anerkennung und Unterstützung durch Regierungen, mehr Zusammenarbeit mit klassischen Branchen und Zugang zu Räumen, Weiterbildung und Finanzierung. Creator:innen berichten etwa, dass der Beruf in manchen Ländern gar nicht als offizieller Beruf gilt. YouTube schlägt unter anderem eine eigene Berufsklassifikation für digitale Creator:innen bei Eurostat, ein „Europäisches Jahr der Creator:innen“, einen Austausch über Erasmus+, Ausbildungen und Garantien für Kreditgeber vor. Nach YouTube-Angaben trägt die Creator-Wirtschaft 8,4 Milliarden Euro zum EU-Bruttoinlandsprodukt bei.

Wichtig für die Einordnung: Der Bericht ist eine Umfrage der Plattform selbst und zugleich ein politisches Papier. YouTube nutzt ihn auch, um gegen mögliche EU-Vorrangregeln zu argumentieren, die Plattformen verpflichten könnten, bestimmte Medieninhalte bevorzugt anzuzeigen. Das, so YouTube, könne unabhängigen Creator:innen schaden. Für Marken ist der Bericht trotzdem nützlich: Er zeigt, warum Kooperationen mit Creator:innen in Europa oft aufwendiger sind, als sie sein müssten, etwa weil offizielle Daten zu Honoraren und Klassifikation fehlen.