📌 本文更新於 2026 年 9 月：SDK 改為現行的 google-genai／@google/genai（舊版 2025-11-30 起停止維護）、cURL 範例換成官方 generateContent 端點；模型與價格表全面改為 2.5／3.x 現役世代（1.0／1.5／2.0 皆已退役）；免費額度改為「以 AI Studio 儀表板為準」並補上 Tier 升級條件；ChatGPT API 對照也更新成 GPT-5 系列現況。
如何開始使用 Gemini API：懶人快速開通攻略
✅ 第一步：先拿到你的「魔法鑰匙」——API 金鑰
如何取得 Gemini API？想用 Gemini API，不需要什麼程式背景，基本上就像辦一張會員卡，拿到鑰匙後就能開啟 AI 魔法世界。
流程很簡單：
- 登入 Google 帳號，進入 Google AI Studio。
- 建立一個專案（或選一個舊的也可以）。
- 到 API keys 頁面點「Create API key」→ 產生一串看起來很機密的密碼字串。
這串就是你的 API 金鑰，記得複製下來好好保存。接下來只要在任何支援 Gemini 的外部工具、插件、網站服務裡，貼上這串金鑰，就能叫 Gemini 幫你動腦了。
像 Notion AI 插件、AI 瀏覽器擴充工具、有些寫作/設計平台，都會有個「填入 Gemini API Key」的欄位，只要貼上，就能開啟智慧模式。順帶一提，AI Studio 現在的介面已經統一叫 Playground，拿到金鑰之前也可以先在裡面把 prompt 試到滿意再搬進程式。
🧠 小提醒：
- 這串 API 金鑰就像是你專屬的提款卡密碼，不要貼在公開網站、也不要丟到 GitHub。
- Google 有提供免費額度可以先試用，平常用其實很夠用，不需要馬上刷卡。
- 記得，如果你換了 Google Cloud 專案，API 金鑰也要重新設定一次。
上面的 cURL 展開來長這樣，方便你直接複製（把 $GEMINI_API_KEY 換成你的金鑰，或先 export 進環境變數）：
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:generateContent" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{"contents": [{"parts": [{"text": "講個笑話來聽聽"}]}]}'補充一個 2026 年的新變化：Google 從 2026 年 6 月起主推新的 Interactions API（端點是 POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions），generateContent 被官方歸類為 legacy。不過別緊張，generateContent 仍然完整支援、也持續拿到新模型，初學者先用它入門完全沒問題；等你要做比較複雜的多輪互動再去看官方的 Interactions 遷移指南就好。
💡 Google 2025 發表會懶人包！十分鐘看完： Gemini AI、Pixel 10 全系列、100 倍變焦等十大亮點！
2025 年 8 月的發表會發佈了 Gemini 作為 AI 助理的全新整合與功能：
- Gemini AI 現在會內建於 Pixel 手機、手錶、耳機，未來還會擴展到汽車、家用揚聲器和顯示器。
- 推出了「Gemini Live」功能，使用者可以即時分享手機鏡頭畫面，獲得現場協助。（影片裡 0:50 有 NBA 球星字母哥示範）
Gemini API 可以做什麼？
Gemini 是 Google 家現在最強的生成式 AI 模型，強到不像話。除了會「看字懂意思」，它還會「看圖猜內容」、「聽音辨場面」，甚至連影片都能理解個大概。你可以把它想成一個有點誇張的 AI 萬事通，只要你開口，它幾乎都能給出一個像樣的答案。
✍️ 幫你寫字寫文案，連道歉信都能代筆
你可以給 Gemini 幾句提示，它就能幫你：
- 寫完一篇還沒結尾的文章
- 生出一個創意小故事
- 幫你總結文件、翻譯段落
- 甚至把你不想打的道歉信、拒絕信，包裝得又誠懇又動人
重點是——它寫的還不錯。根據一些大型語言理解測試（像是 MMLU），它的表現甚至超過人類專家！是不是有點毛骨悚然，但又有點想趕快拿來用看看？
👨💻 懂程式碼，比很多線上課程還有耐心
如果你是寫程式會卡住的人（其實誰不會），Gemini 可以直接幫你看程式碼、解釋它在幹嘛，甚至照你的需求寫一段出來。不管你是寫 Python、Java 還是 Go，它都能搭上話。
你只需要問它：「這段是幹嘛的？我想改成 XXX 要怎麼寫？」
它會秒懂然後給你範例，完全像請到一個不會請假、也不會翻白眼的資深工程師。
🖼 看圖說話不是夢，還能幫你解影片
Gemini 的多模態能力也很強。
你傳一張照片給它，它不只會說「這是一隻貓」，還會說出「這隻貓看起來正在生氣，因為旁邊的杯子打翻了」。
同樣地，給它一段音訊、甚至影片片段，它也能理解裡面發生什麼事——而且現在的上限很誇張：影片最長可以餵 3 小時（低解析度）或 1 小時（高解析度），一次請求最多 10 部；PDF 最多 1,000 頁或 50MB；音訊每個 prompt 最長 9.5 小時。超級適合做：
- 圖片問答聊天機器人
- 看圖寫圖說文的教學應用
- 自動產出影音摘要的影片助手
一個小提醒：主線的文字模型（像 2.5 Flash、3.8 Flash、3.1 Pro Preview）「吃」得很雜，但「吐」出來的只有文字。想要它產圖、產語音，要另外用圖片模型（Nano Banana 系列）、TTS 模型或 Live API 模型，後面價格那段會講。
🤖 拿來做聊天機器人？非常可以，還很會記話
當然，最基本的應用之一就是做成聊天機器人。
跟 Gemini 對話，就像請一個反應快、記性好又不會情緒勒索的 AI 小幫手。你可以拿它來做：
- 客服聊天機器人
- 個人助理式的對話 AI
- 複雜任務的流程引導機器人
它最大的優勢之一是「長記憶」。不像某些 AI 每三句話就忘了你剛剛說什麼，Gemini 可以記得對話脈絡、上下文邏輯，而且不會跳針。現役主線模型一次可以吃 1,048,576 個 token 的輸入（大約就是「一百萬 token」），輸出上限 65,536 個 token。
而且 Google 還有推出 Gemini Live 這種能即時語音互動的功能，基本上就是能跟你用講的，像真人聊天一樣。開發者這邊也有對應的 Live API（目前模型是 gemini-3.1-flash-live-preview），可以自己做出邊講邊回的語音助理。
ChatGPT API 跟 Gemini API 哪個好用？
Gemini API 表格比較（2026 年 9 月版）
| 比較項目 | ChatGPT API（OpenAI） | Gemini API（Google） |
| 模型能力與表現 | GPT-5 系列已經是主力，現行旗艦是 GPT-5.6 家族（sol／terra／luna）與 GPT-6 Astra，對話自然、程式表現穩定 | 穩定版 Gemini 2.5 Pro／Flash，最新的 3.x Flash 系列（3.8 Flash 已 GA）與 3.1 Pro Preview，推理、程式、學術任務表現強，回答精簡有力 |
| 多模態能力 | 文字為主，圖片生成（gpt-image-2）、File Search、Code Interpreter 都以 Responses API 內建工具的形式提供 | 原生支援文字、圖片、音訊、影片輸入，全部走同一個 API；圖片輸出用 Nano Banana 系列模型、語音互動用 Live API |
| 語言支援與在地化 | 多語言能力強，中文表現佳 | 多語言也很出色，Google 自家搜尋與翻譯優勢讓在地化更貼近使用情境 |
| 功能彈性與整合 | Responses API 內建 Web Search（US$10／1,000 次）、Computer Use、Remote MCP，生態成熟 | 可直接整合 Google 搜尋：Grounding with Google Search 在 3.x 模型每月 5,000 次免費，適合深度資訊查詢 |
| 上下文長度（token） | GPT-5 為 400K 輸入／128K 輸出；GPT-5.6 家族與 GPT-6 拉到 1.05M | 主線模型 1,048,576 輸入／65,536 輸出，超長文本處理強大 |
| 開發者體驗 | 註冊簡單，API 文件與社群資源豐富，新手上手快 | 到 AI Studio 點一下就有金鑰，還有 Playground 可以先試 prompt；新版 google-genai SDK 支援 Python／Node／Go |
| 價格與免費額度 | 沒有像 Gemini 那種公開的免費層（只有開啟資料分享換每日免費 token 的方案）；GPT-5 每百萬 token 輸入 US$1.25／輸出 US$10，gpt-5-mini US$0.25／US$2.00，gpt-5-nano US$0.05／US$0.40 | 有免費層；2.5 Flash-Lite 每百萬 token 輸入 US$0.10／輸出 US$0.40，2.5 Flash US$0.30／US$2.50，3.8 Flash 介紹價 US$0.75／US$3.75 |
| 適合情境 | 想快速打造聊天機器人、處理一般問答、常識性任務，或已經在用 OpenAI 生態的團隊 | 需要多模態輸入、長文本處理、與 Google 生態整合的專案開發，以及想用免費層先驗證想法的人 |
要注意兩邊都已經不是「一個模型打天下」了：OpenAI 那邊 GPT-5 之後還有 GPT-5.2（US$1.75／US$14）、GPT-5.4（US$2.50／US$15）、GPT-5.5（US$5／US$30），一路到 GPT-5.6 家族（gpt-5.6-sol US$4／US$20、-terra US$2／US$12、-luna US$0.20／US$1.20）跟 GPT-6 Astra（US$10／US$50）；Gemini 這邊也是 Flash-Lite、Flash、Pro 三種檔次各自有價。比價時請對「同一檔次」比，不要拿 GPT-6 Astra 跟 2.5 Flash-Lite 比價格，那不公平。
總結：如果把 ChatGPT API 和 Gemini API 比喻成兩款飲料，一個是經典可樂（穩定好喝，人人熟悉），另一個是新出的綜合果汁（口味豐富，主打多合一）。哪個好喝？要看你的口味和需求！
若你需要強大的對話和豐富的現有範例，ChatGPT 是穩紮穩打的選擇；但如果你嚮往多模態整合、一杯滿足，而且想省點荷包，Gemini 值得你一試。反正兩家都有各自優勢，身為開發者何不兩邊薅羊毛，把好處都利用起來呢 😎
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Gemini API 是免費的嗎？有哪些免費額度？
先說結論：可以，而且 Google 給得不算小氣。
他們設計了一個叫「Free Tier」的長期免費機制——不是那種三天試用完就請你刷卡的套路，而是你每天都有穩定的免費配額可以用，只要你沒濫用，它就會一直免費給你用下去。
免費額度怎麼算？
先講一個 2026 年的大改變：Google 官方的 rate-limits 頁面已經不再列出「每個模型幾 RPM／幾 RPD」的固定表格了。你實際能用多少，要登入 AI Studio 的速率上限儀表板看，而且會依模型、依你的帳戶等級而不同。
- 免費層（Free）只要有專案就有，不用綁信用卡
- 額度單位還是那三個：RPM（每分鐘請求數）、TPM（每分鐘 token 數）、RPD（每天請求數），但實際數字以儀表板為準
- 網路上流傳的「Flash 每分鐘 15 次、每天 1,500 次」這類數字，是舊版官方表或第三方整理，別直接拿來規劃產品；Pro 系列是否還在免費層也請以儀表板為準
另外一個很重要、但很多人沒注意的差別：免費層送進去的資料，Google 會拿來改進產品；付費層則不會。如果你要處理客戶資料、公司內部文件，請直接開付費，不要省那幾塊錢。
對大多數插件、小工具、個人用戶來說，免費層還是夠玩、夠驗證想法的。講白一點：你就算整天坐在那邊丟問題給它，也不會馬上翻臉，只是被限速時會請你等一下。
token 是什麼？我要怎麼知道我用多少？
一個 token 大概是 4 個英文字符、1 個中文字的單位，簡單說你打一段幾百字的提問，再加上 Gemini 回你一段答案，大約會花掉幾百～幾千個 token。
只要你不是在拿它寫十萬字小說、或每天幫一堆人自動生成報告，平常使用是很難用爆的。Google 給得這麼寬容，真的有點像在默默補助開發者學習費。
而且這些免費額度是 每天會自動刷新 的，沒有什麼「只能用 X 天」的限制，基本上你只要不要手滑過量，它就會乖乖供應你每天用到飽。
🚨 什麼時候會開始收費？
當你開始做出一點規模，例如：
- 請求量動輒上千、超過每天上限
- 想要用到速度更快、限制更寬的模型
- 或者你的 app 每天都有一堆使用者在敲它
那時候你就要考慮升級到付費等級了。Google 設計了幾個 Usage Tier（使用層級），目前的升級條件長這樣：
- Free：有專案即可
- Tier 1：把專案綁定帳單帳戶就能升（帳單上限 US$250）
- Tier 2：累計付費滿 US$100，且付費滿 3 天
- Tier 3：累計付費滿 US$1,000，且付費滿 30 天
2026 年 3 月 23 日起，計費方式也改成 Prepay（預付）／Postpay（後付）兩種，細節以官方 billing 頁為準。層級越高，速率上限越寬，同樣是到儀表板看你目前拿到多少。
一旦進入付費，每百萬 token 就會開始算錢（輸入＋輸出都會計）。但別怕，通常到你願意付錢的那個程度，你的產品也差不多開始賺錢了。而且有兩招可以省：Batch API 打五折（不急著要答案的批次任務丟這裡），以及 Context caching（預設就是 implicit 自動快取，命中的部分只收大約標準價的 10%）。
免費額度在哪些國家有？
目前台灣是支援地區之一，所以你可以爽爽用免費額度。
如果你剛好在某些不支援的國家或區域（Google 官方有列），那就比較可惜，可能連免費額度都看不到。但放心，大多數國家都在支援範圍內。
Gemini API 有什麼限制？不要一股腦猛刷，小心被擋下來
雖然 Gemini API 功能強大又大方給免費額度，但該有的限制還是有。以下幫你整理幾個容易踩雷的點，早知道早避免：
請求速率限制：不是你想刷幾次就幾次
不管你是免費用戶還是付費等級，用 Gemini 都會被「限速」。簡單說：
- 免費層每個模型的 RPM／TPM／RPD 都不一樣，官方現在不公布固定表，一律到 AI Studio 的速率上限儀表板查你自己的數字
- 付費升級之後，Tier 1 → Tier 2 → Tier 3 逐級放寬，爽度升級，但實際上限同樣以儀表板為準
- 但別得寸進尺，瘋狂刷爆它的話，Google 也會根據你的帳戶信用、使用紀錄來決定給不給你更高的配額
另外，有些模型（像會產圖的 Nano Banana 系列、Imagen）還有限制「每分鐘幾張圖」、「每分鐘幾段影片」這種指標，不是每個模型都一樣，要看你用的是哪一款。
總之，不要手癢一直狂送 API，Google 雖然不會馬上封鎖你，但 Rate Limit 擋你一下也是常有的事。當它叫你休息，你就去喝杯水冷靜一下。
上下文限制（記憶力）：不是所有模型都能一次記100萬字
模型的「記憶容量」也是有上限的，專業一點叫 context window。意思是它一次能處理的總字數有極限。
- 早期的 Gemini 1.0 世代大概只有 32K tokens（已退役，現在 API 上找不到了）
- 現役主線模型（2.5 Flash／Pro、3.x Flash、3.1 Pro Preview）輸入上限 1,048,576 tokens，輸出上限 65,536 tokens
- 對照 OpenAI：GPT-5 是 400K 輸入／128K 輸出，GPT-5.6 家族與 GPT-6 才拉到 1.05M，所以 Gemini 在長文本這塊還是很有競爭力
如果你丟的是幾百頁 PDF 或大量對話紀錄，記得選對支援長上下文的模型。不然不是它突然失憶、就是回你錯亂訊息，還會直接給你錯誤訊息說「超過上限囉～」
小提醒：上下文越長，系統運算負擔越高，處理時間越久，計費也會越貴。Pro 系列還有一個門檻：超過 200K token 的請求，輸入輸出單價都會跳一級（例如 2.5 Pro 輸入從 US$1.25 變 US$2.50）。沒必要就不要一口氣餵它長篇小說，對你對它都好。
回應速度：快慢取決於你怎麼用
- 想快，就用 Flash 系列。像 Gemini 2.5 Flash-Lite、3.5 Flash-Lite 或 3.8 Flash，就是為速度和成本優化，回應相對快
- 想準，就選 Pro。像 2.5 Pro 或最新的 3.1 Pro Preview，推理深一點，但跑得沒那麼飛快、也貴不少
影響速度的還有你丟的內容量。簡單幾百字問答，它幾秒就回你；你要它幫你寫十頁報告，或一次分析五萬字，當然會等久一點。
免費跟付費用戶，在模型反應上理論上沒差太多，差的是速率與併發上限。免費層能同時跑的請求數有限，如果你要同時大量丟任務，那還是得升級才撐得住。
其他限制：內容審查、模型預覽、政策規則等等
跟 ChatGPT 一樣，Gemini 也有內建的內容安全規則。
- 遇到違規的 prompt（像是非法用途、敏感主題），它可能直接拒絕回應或請你重寫
- 有些模型還掛著「Preview」標籤，像 3.1 Pro Preview、3 Flash Preview，功能跟價格都可能變動，也可能像 3 Pro Preview 那樣說退役就退役（2026-03-09 換成 3.1 Pro Preview）；正式產品建議用 Stable／GA 的版本
- 模型會退役：1.5 系列 2025-09-29 關閉、2.0 Flash／Flash-Lite 2026-06-01 關閉，程式碼裡寫死的模型名記得定期看官方 deprecations 頁
- Batch API 已經有了（價格打五折），微調等其他功能支不支援，要看官方更新
所以在開發前，建議你先花幾分鐘看一下 Google 的官方文件，不要一直靠「試試看」來碰運氣，真的很浪費時間。
🧯 最後提醒（順便嘴一下其他人）
這些限制不是在刁難你，是希望你不要學那些 Reddit 上的悲劇使用者：「我只是想試玩一下，怎麼帳單跳出來幾百美金」 😱 當你還在試驗階段、用免費額度時，請理性使用，設定好配額預警。別傻傻讓外掛暴衝，回過神時 API key 幫你刷了一週的 server 費用。
Gemini 模型這麼多，到底誰適合你？一篇搞懂特色、價格與適用情境
2026 年 9 月更新：這一段原本寫的是 1.0／1.5 世代，全部都已經退役了。以下整張表和各模型介紹，改成以官方定價頁（2026-09-11 更新）為準的現役陣容：穩定版是 2.5 系列，最新是 3.x Flash 系列（3.8 Flash 於 2026-09-02 GA）與 3.1 Pro Preview。
Gemini api 收費表（現役模型，USD／每百萬 token）
| 模型 | 狀態 | 輸入 | 輸出 | 一句話定位 |
|---|---|---|---|---|
| gemini-2.5-flash-lite | Stable | US$0.10 | US$0.40 | 最便宜、跑批次分類標記 |
| gemini-2.5-flash | Stable | US$0.30 | US$2.50 | 穩定版主力，一般應用首選 |
| gemini-2.5-pro | Stable | US$1.25（>200K：US$2.50） | US$10（>200K：US$15） | 穩定版的高階推理 |
| gemini-3-flash-preview | Preview | US$0.50 | US$3.00 | 3 世代 Flash 的預覽版 |
| gemini-3.5-flash-lite | GA（2026-07-21） | US$0.30 | US$2.50 | 3 世代的省錢款 |
| gemini-3.5-flash | GA（2026-05-19） | US$1.50 | US$9.00 | 3 世代 Flash 正式版 |
| gemini-3.6-flash／3.7-flash／3.8-flash | GA（3.8 於 2026-09-02） | US$0.75（介紹價，2027 起 US$1.50） | US$3.75（介紹價，2027 起 US$7.50） | 最新 Flash，介紹價到 2026-12-31 |
| gemini-3.1-pro-preview | Preview（2026-02-19 起） | US$2.00（>200K：US$4.00） | US$12（>200K：US$18） | Pro 線最新、最聰明 |
免費層在你的速率上限之內不收費（哪些模型有開放免費層，以 AI Studio 儀表板為準），付費層才按表計價。表裡的 3.6／3.7／3.8 Flash 介紹價只到 2026 年 12 月 31 日，之後回到 US$1.50／US$7.50，規劃明年預算時記得算進去。
附加功能定價（音訊、圖片、Live、搜尋）
| 項目 | 模型／條件 | 付費方案價格 |
|---|---|---|
| 音訊輸入 | 2.5 Pro／2.5 Flash（約 32 tokens／秒） | US$1.00／每百萬 token |
| Live API（即時語音/影像互動） | gemini-3.1-flash-live-preview | 文字輸入 US$0.75、音訊輸入 US$3.00、文字輸出 US$4.50、音訊輸出 US$12.00（每百萬 token） |
| 圖片生成 | gemini-2.5-flash-image（Nano Banana，2026-10-02 退役） | 每張約 US$0.039 |
| gemini-3.1-flash-image（Nano Banana 2） | 每張約 US$0.067 | |
| gemini-3-pro-image（Nano Banana Pro） | 每張約 US$0.134（4K 約 US$0.24） | |
| Context caching（上下文快取） | 預設 implicit 自動快取 | 快取命中部分約標準價 10% |
| Batch API（批次處理） | 不急著要答案的任務 | 標準價五折 |
| Grounding with Google Search（結合 Google 搜尋） | Gemini 3.x 模型 | 每月 5,000 次免費（各模型共用），超過每 1,000 次 US$14 |
| Gemini 2.5 系列 | 每日 1,500 次（Pro）／500 次（Flash）免費，超過每 1,000 次 US$35 |
別被名字搞混了，「Gemini API」不是只有一個模型，而是一整個「模型家族」。就像手機有旗艦機、平價機、入門機，Gemini 也有從高智商超級AI到低成本批次處理的不同選擇。以下幫你介紹目前 2.5／3.x 世代的主要成員，看你想要速度、精度、還是省錢，有得選。
Gemini 2.5 Flash-Lite：最便宜的入門款，量產任務小天才
這是現在整個家族裡最便宜的雲端模型，也是官方快速入門文件裡 cURL 範例預設用的那一支。理解力不是最強，但也不太吃資源。
- 狀態：Stable（穩定版）
- 價格：輸入 US$0.10／輸出 US$0.40 每百萬 token
（翻譯：便宜到你會懷疑它是不是在做慈善）
👉 如果你只要跑分類、標記、結構化資料處理，不求回答多有深度，它就是最划算的入門量產工具，想先試水溫、不想一開始就爆預算的話，從這支開始準沒錯。
Gemini 2.5 Flash：穩定版主力，什麼都能做一點
這是很多人現在第一次正式上線用的版本。它強調「均衡」，寫文案、改語句、摘要重點、做分類，幾乎都能勝任，而且是穩定版，不用擔心哪天 API 突然改名。
- 狀態：Stable（穩定版），音訊輸入另計 US$1.00／每百萬 token
- 價格：輸入 US$0.30／輸出 US$2.50 每百萬 token，便宜又穩定
👉 適合拿來做內容生成器、聊天機器人、客服助手，要即時對話系統、大量生成任務、或低成本部署，選它荷包會感謝你。
Gemini 2.5 Pro：穩定版的高智商，長文件與複雜邏輯的好夥伴
這是 2.5 家族的「老大哥」，專門處理高難度任務，例如複雜邏輯推理、長文件分析、程式碼輔助、企業級知識系統。聰明但貴。
- 狀態：Stable（穩定版）
- 價格：輸入 US$1.25／輸出 US$10 每百萬 token；單次請求超過 200K token 時跳到 US$2.50／US$15
- Grounding with Google Search 每日 1,500 次免費（超過每 1,000 次 US$35）
👉 不是真的需要它的高智商就先別急著用，除非你真的在處理不能出錯、需要深度推理的任務，不然 Flash 就很夠用。
Gemini 3.x Flash 系列：最新世代，介紹價撐到年底
Gemini 3 是 2025 年 11 月登場的新世代，到 2026 年已經迭代到 3.8。Flash 這條線更新得很勤，目前 API 上同時有好幾支：
- gemini-3.8-flash（2026-09-02 GA）、3.7 Flash、3.6 Flash：輸入 US$0.75／輸出 US$3.75 每百萬 token，這是介紹價，2026-12-31 之後回到 US$1.50／US$7.50
- gemini-3.5-flash（2026-05-19 GA）：輸入 US$1.50／輸出 US$9.00
- gemini-3.5-flash-lite（2026-07-21 GA）：輸入 US$0.30／輸出 US$2.50，3 世代的省錢款
- gemini-3-flash-preview：輸入 US$0.50／輸出 US$3.00，還是 Preview
- 3.x 全系列的 Grounding with Google Search 每月共用 5,000 次免費，超過每 1,000 次 US$14
👉 想用最新能力、又不想付 Pro 價格，3.8 Flash 是現在的甜蜜點；但別忘了介紹價有期限，寫預算時用回歸價算比較保險。
Gemini 3.1 Pro Preview：Pro 線最新，高智商的天龍人
這隻是目前 Pro 線最聰明的一支，2026-02-19 上線，取代了 2026-03-09 退役的 3 Pro Preview。名字裡還掛著 Preview，意思是功能與價格都可能再變。
- 狀態：Preview
- 價格：輸入 US$2.00／輸出 US$12 每百萬 token；超過 200K token 時 US$4.00／US$18
👉 如果你要處理長文件、複雜邏輯、程式碼輔助，而且想要最強的推理，選它；但正式產品建議等 Stable 版，或至少把模型名做成設定檔，退役時好換。
Gemini Nano：模型變小，跑進手機裡的 AI
這是 Google 為行動裝置設計的小模型，名字很可愛但用法不一樣：
- 跑在本地，不靠雲端，不經 API
- 有 Nano-1 跟 Nano-2，參數數量很迷你（不到 33 億）
👉 你手機裡的 AI 可能就是 Nano，但對開發者來說，它比較像是硬體方案，不是你打 API 就能玩的東西。
歷史小教室：1.0、1.5、2.0 都去哪了？Ultra 又是什麼？
如果你 Google 到的教學還在講 Gemini 1.0 Pro、1.5 Pro、1.5 Flash、1.5 Flash-8B、2.0 Flash，那是舊資料，這些模型全都已經退役：
- Gemini 1.0 Pro／1.0 Ultra：早已不存在於 API
- Gemini 1.5 Pro／Flash／Flash-8B：2025-09-29 關閉
- Gemini 2.0 Flash／Flash-Lite：2026-06-01 關閉
- Gemini 3 Pro Preview：2026-03-09 退役，由 3.1 Pro Preview 接手
另外要澄清一個常見誤會：現在講「Ultra」，指的是 Google AI Ultra 訂閱方案（2025 年 5 月 I/O 推出的消費者方案），API 上並沒有叫 Ultra 的模型。想要最強推理，請看 Pro 線。
小提醒：多模態模型計費也會包含圖片/影音
你丟進去的圖片、音訊、影片都會換算成 token 一起計費（音訊在 2.5 Pro／Flash 是 US$1.00／每百萬 token，大約 32 tokens／秒）。而「產圖」是另外的模型、另外按張計價：gemini-2.5-flash-image（Nano Banana）每張約 US$0.039，但這支 2026-10-02 就要退役；接手的是 gemini-3.1-flash-image（Nano Banana 2）每張約 US$0.067，以及 gemini-3-pro-image（Nano Banana Pro）每張約 US$0.134、4K 約 US$0.24。
小結：怎麼選？
| 模型 | 特色 | 價格級距 | 適合誰 |
| 2.5 Flash-Lite | 最低成本、應急夠用 | 🌟 幾乎免費 | 簡單分類、大量實驗 |
| 2.5 Flash | 穩定萬用、CP 值高 | ★ | 一般應用、入門首選 |
| 2.5 Pro | 穩定版長記憶＋高智慧 | ★★★ | 文件分析、邏輯處理 |
| 3.5 Flash-Lite／3.8 Flash | 最新世代、介紹價到年底 | ★～★★ | 想用新能力又想省的人 |
| 3.1 Pro Preview | 最強推理、還在 Preview | ★★★★ | 專案不能出錯的你（但要能接受版本變動） |
| Nano | 在地裝置小助手（非 API） | — | 離線、手機應用開發 |
結語：拿到鑰匙只是開始，真正有趣的是你會怎麼用
所以說，Gemini API 不只是「能用」，而是「超值得玩」。從你註冊拿到那串 API 金鑰開始，就像打開了一扇通往 AI 實驗室的大門——你可以從小工具開始玩起，也可以一步步打造出屬於你的超強工作流。
你要它幫你寫文、寫程式、看圖、回答問題都沒問題，甚至還能挑模型口味：要快的、有，要聰明的、有，要便宜又能跑批量任務的？也有。加上每天送你一批免費額度，根本就像 Google 在默默幫你養副駕駛。
當然啦，不是每個模型都適合每一個場景，也不是免費就可以為所欲為。但只要你懂得選對工具，調整用法，Gemini 絕對能在你的 AI 工具箱裡佔一席之地，甚至變成主力。
未來它還會不斷進化（光是 2026 年就從 3 Pro Preview 換到 3.1、Flash 跑到 3.8），你也可以一路跟著升級。現在開始玩，總比等別人玩熟了你才跟進來得精彩。
那你呢？要用 Gemini 幫你跑什麼任務？不如現在就打開 AI Studio，試看看它第一句會回你什麼吧。😏
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參考資料
- Gemini API quickstart
Google 官方的入門教學頁，說明如何申請 API 金鑰、安裝 SDK，以及基本使用範例（含本文的 cURL 範例）。 - Gemini API pricing
Gemini API 官方定價頁（本文價格表依 2026-09-11 版本），列出各模型的 token 費率、Grounding、圖片生成、Live API 等附加功能價格。 - Gemini models
列出目前 API 可用的 Gemini 模型（2.5 系列、3.x Flash 系列、3.1 Pro Preview 等），每個模型的特性、輸入上限與用途。 - Gemini API libraries
官方 SDK 清單（google-genai／@google/genai／Go），以及舊版 SDK 2025-11-30 起停止維護的說明。 - Rate limits、Billing
速率上限與 Usage Tier 說明；實際額度到 AI Studio 儀表板查看。 - Deprecations、Migrate to the Interactions API
模型退役時程（1.5／2.0／3 Pro Preview），以及 generateContent 轉 Interactions API 的官方指南。 - OpenAI API pricing
OpenAI 官方定價頁，本文 GPT-5 系列價格與 context 長度的來源。 - Generative AI pricing on Vertex AI
Google Cloud 官方價格頁面，走 Vertex AI（企業版）路線的話看這份。 - Gemini 1.5 technical report（歷史資料）
Google DeepMind 發布的 1.5 模型技術白皮書；1.5 系列已於 2025-09-29 退役，僅供了解長上下文架構的演進。 - Comparing Gemini 1.5 Pro with GPT-4（歷史資料）
Google 官方部落格文章，當年 1.5 Pro 與 GPT-4 的基準測試比較；兩邊模型都已被 2.5／3.x 與 GPT-5 系列取代。
