Gemini API 价格全解析：完整费用指南与成本计算器（2026）

Gemini API 的定价跨度非常大，从最经济的 Flash-Lite 模型每百万输入 token 仅需 $0.10，到功能最强大的 3.1 Pro Preview 每百万输入 token 高达 $4.00，这一数据来自 Google AI Studio 官方定价页面（2026年2月26日验证）。输出 token 的价格范围则从 $0.40 到 $18.00 每百万 token。Google 还提供了真正意义上的免费层，无需信用卡即可使用，支持每分钟5到15个请求，每天最多1,000个请求，涵盖六种不同的模型。无论你是在开发一个周末项目还是扩展企业级 AI 管道，理解这些定价层级对于在使用 Google 最先进语言模型的同时保持可预测的成本至关重要。

要点速览

Gemini API 的费用介于每百万输入 token $0.10 到 $4.00 之间，具体取决于你选择的模型。免费层提供六种模型的访问权限，包括 Gemini 2.5 Flash 和 3 Flash Preview，速率限制为 5-15 RPM，每天最多1,000个请求。对于付费使用，Gemini 2.5 Flash-Lite 以 $0.10/$0.40 每百万 token 的价格提供最佳性价比，而 Gemini 2.5 Pro 则以 $1.25/$10.00 的价格在能力与成本之间取得最佳平衡。通过上下文缓存、批量处理和智能模型选择等策略组合使用，你最多可以降低90%的成本。

Gemini API 完整定价表（2026年2月）

Google 目前通过 Gemini API 提供八种不同的模型，每种模型针对不同的使用场景和预算水平。定价结构采用简明的按 token 计费模式，你需要分别为输入 token（你的提示词和上下文）和输出 token（模型的响应）付费。全面了解整个定价格局至关重要，因为最便宜和最昂贵的选项之间存在180倍的成本差异，这意味着错误的模型选择可能会让你的月度账单急剧膨胀。

Gemini 系列中的旗舰模型是 3.1 Pro Preview 和 3 Pro Preview，两者在上下文窗口不超过200,000 token 时的定价均为每百万输入 token $2.00，每百万输出 token $12.00（ai.google.dev，2026年2月）。当你的提示超过 200K token 的阈值时，这些价格将翻倍至 $4.00 和 $18.00，因此在处理大型文档或长对话时，监控上下文长度变得至关重要。这些 Pro 模型提供最高的推理能力，最适合用于复杂分析、多步骤问题解决，以及精确度比成本效率更重要的任务场景。

Gemini 2.5 Pro 处于一个颇具吸引力的中间地带，标准上下文的定价为每百万输入 token $1.25，每百万输出 token $10.00，超过 200K token 的上下文时价格分别升至 $2.50 和 $15.00（ai.google.dev，2026年2月）。对于许多生产级工作负载来说，这个模型代表了能力与成本之间的最优平衡，它以大约 Pro Preview 60%的价格提供接近旗舰级的性能。那些需要强大推理能力但又不想支付高端价格的开发者，通常会发现 2.5 Pro 能有效满足他们的需求，同时为规模扩展留出预算空间。

Flash 系列模型是注重成本的开发者最能找到价值的地方。Gemini 3 Flash Preview 的文本输入价格为每百万 token $0.50，音频输入为 $1.00，输出价格为每百万 token $3.00。Gemini 2.5 Flash 更进一步将文本输入降至每百万 token $0.30，输出为 $2.50。对于寻求绝对最低每 token 成本的用户，Gemini 2.5 Flash-Lite 仅收取每百万输入 token $0.10，每百万输出 token $0.40，使其成为目前市面上最实惠的商业级语言模型之一。Gemini 2.0 Flash 的文本定价与 Flash-Lite 持平，为 $0.10/$0.40，而更早期的 2.0 Flash-Lite 则达到了最低价位——每百万输入 token $0.075，每百万输出 token $0.30（invertedstone.com，2026年2月）。

所有 Flash 模型的音频输入都需要支付额外费用。Gemini 2.5 Flash 的音频 token 价格为每百万 $1.00，而文本仅为 $0.30；Flash-Lite 的音频价格为 $0.30，文本则为 $0.10。如果你的应用需要处理大量音频内容，请在成本计算中考虑这个3倍的价格倍数。如果你的应用可以利用 Gemini 最新的功能，请查看我们关于 Gemini 3.1 Pro 免费 API 使用 的指南，了解最新的模型可用性信息。

Gemini API 是否免费？完整免费层指南

Gemini API 最吸引人的特点之一是其真正意义上的免费层——完全不需要信用卡，也无需设置任何账单。与许多竞争对手提供的有限试用额度或限时免费试用不同，Google 提供了对六种模型的持续免费访问，包括 Gemini 3 Flash Preview、Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Flash-Lite、Gemini 2.0 Flash、Gemini Embedding 以及开源的 Gemma 3 和 3n 模型（ai.google.dev，2026年2月）。这使其成为开发者原型验证、实验或构建低流量应用时最容易上手的 AI API 平台之一，完全不需要任何经济投入。

免费层确实有一些实质性的速率限制，决定了你在不付费的情况下能实际完成多少工作。每分钟请求数（RPM）限制根据具体模型从5到15不等，大多数 Flash 模型允许约10 RPM。每日请求限制（RPD）的差异更为显著，根据模型和当前分配情况，大约在100到1,000个请求之间。每分钟 token 数（TPM）限制约为250,000个 token，对于中等强度的交互式使用来说足够了，但对于批量处理或高流量应用来说可能会成为瓶颈。要了解这些限制的更详细分类以及它们对不同使用场景的影响，请参阅我们的 Gemini API 免费层完整指南。

需要特别注意的是，2025年12月 Google 对免费层配额进行了大幅削减，据估计减少了50%到80%（经 Reddit 和 HowToGeek 报道确认）。在此次削减之前，免费层用户享有更加慷慨的配额，削减幅度之大令许多开发者措手不及。当前的限制对于个人项目和原型开发仍然具有实际价值，但那些依赖免费层运行生产工作负载的开发者不得不迁移到付费计划或大幅减少使用量。如果你正在围绕免费层进行规划，请务必留出一定的缓冲空间并密切监控你的使用情况，因为配额可能在没有太多提前通知的情况下发生变化。

还有一个很多开发者容易忽视的关键限制：通过免费层提交的内容可能会被 Google 用于改进其模型。这意味着敏感数据、专有代码或机密商业信息永远不应通过免费层进行处理。相比之下，付费层的使用会附带数据处理协议，禁止 Google 使用你的输入进行模型训练。仅这一点就往往成为企业评估免费层是否适合其使用场景的决定性因素。要全面了解所有层级的速率限制详情，请参阅我们的完整速率限制指南。

什么时候应该从免费层升级到付费层？

从免费层升级到付费计划的决定通常取决于三个因素：吞吐量需求、数据隐私要求和可靠性期望。如果你发现在正常操作中经常触及 RPM 或 RPD 限制，或者你的应用服务的真实用户期望稳定的响应时间，那么升级到 Tier 1（只需设置一个账单账户即可）就能立即将你的 RPM 提升到150-300，具体取决于所用模型。费用完全按使用量计算，没有最低消费承诺，你只为实际消耗的部分付费。Tier 2 要求在30天内累计消费至少 $250，可以解锁 1,000+ RPM；而 Tier 3 在累计消费 $1,000+ 后提供更高的限制，适合企业级规模的部署（aifreeapi.com，2026年1月）。

Gemini API 实际花费多少：5个真实场景

每 token 的价格表对于横向对比很有用，但大多数开发者真正想知道的是一件事：我每个月实际需要花多少钱？答案很大程度上取决于你的具体使用场景、选择的模型、提示词的组织效率，以及是否利用了缓存和批量处理等优化功能。单纯的每 token 价格可能具有误导性，因为它没有考虑不同应用产生的不同输入输出比例，也没有反映模型选择对达到可接受结果所需 token 总数的影响。以下是五个基于常见 Gemini API 应用的详细真实场景，token 估算来自典型使用模式，成本按2026年2月验证的官方定价计算。这些估算假设在未做任何优化的标准使用条件下，如果你实施本指南后面介绍的策略，实际成本可能会显著降低。

场景一：客服聊天机器人（$5-$30/月）

一个每天处理500到2,000个查询的客服聊天机器人是 Gemini API 最常见的使用场景之一。使用 Gemini 2.5 Flash，输入价格为每百万 token $0.30，输出价格为每百万 token $2.50，假设每次对话平均消耗约1,000个输入 token（系统提示词加上用户查询加上对话历史）并生成约500个输出 token，你每月需要处理的 token 总量在1,500万到6,000万之间。在较低端的500个日查询量下，你的月度账单大约为 $5 到 $8；而2,000个日查询量则会将成本推高至 $20 到 $30。更有吸引力的是，如果你的流量保持在免费层约1,000 RPD 的限制之内，整个聊天机器人可能完全免费运行，这使其成为部署 AI 客服系统最经济实惠的方式之一。

场景二：代码助手（$15-$60/月）

面向开发者的代码助手通常需要更强大的模型，如 Gemini 2.5 Pro，来处理复杂的代码生成、调试和架构建议。假设每天100到500个查询，每个查询平均消耗2,000个输入 token（代码上下文、文件内容和指令）和1,000个输出 token（生成的代码和解释），月度 token 消耗量在600万到1,500万之间。按照 2.5 Pro 每百万输入 token $1.25、每百万输出 token $10.00 的定价，低端大约为 $15，高使用量下可达 $60。如果你的用户频繁在同一代码库内工作，上下文缓存可以显著降低这些成本，因为缓存的系统上下文和仓库结构将以优惠费率计费，有可能将成本削减50%到75%。

场景三：文档分析管道（$30-$120/月）

文档分析类工作负载——例如合同审查、PDF 提取和报告摘要——往往有很高的输入 token 数量，因为每份文档可能包含数万个 token。使用 Gemini 2.5 Pro 每天处理20到100份文档，每份文档平均50,000个输入 token，生成2,000个输出 token 的提取信息，月度消耗量在3,000万到1.5亿 token 之间。这里上下文长度定价层级变得很重要：如果单个请求的文档长度超过 200K token 阈值，输入价格将从 $1.25 翻倍至 $2.50 每百万 token。在标准上下文长度下，月度成本在 $30 到 $120 之间，但长文档可能会将成本推得更高。对于非时间敏感的文档处理工作流，通过 Batch API 享受50%的折扣可以有效降低成本。

7种方法帮你削减高达90%的 Gemini API 成本

成本优化是真正实现大幅节省的关键环节，而 Gemini API 提供了几种强大的优化机制，但大多数开发者并没有充分利用。通过组合运用正确的策略，将 API 支出相比未优化的实现降低70%到90%是完全现实可行的。关键在于了解哪些优化适用于你的特定使用模式，并有效地将它们组合叠加。

上下文缓存：单项最大节省(高达90%)

上下文缓存是 Gemini API 中效果最显著的优化手段，令人惊讶的是，很少有开发者充分利用了这一功能。当你的应用在每次请求中反复发送相同的系统提示词、Few-shot 示例或参考文档时，你实际上在为完全相同的内容每次都支付全额输入 token 费用。上下文缓存允许你存储这些重复的上下文并在多个请求中引用它，缓存 token 的费用最多可比常规输入 token 降低90%（ai.google.dev，2026年2月）。代价是每百万 token 每小时 $4.50 的缓存存储费用，因此这种优化只在缓存内容被频繁复用、存储成本能被输入 token 节省所抵消时才有意义。对于一个拥有2,000 token 系统提示词、每天处理1,000个请求的聊天机器人来说，缓存该提示词每天可节省约 $0.60 的输入成本，而存储费用可能约为每天 $0.22，净节省效果显而易见。

Batch API：非紧急任务半价优惠

Batch API 在输入和输出 token 定价上均提供固定50%的折扣，换取的是你需要接受24小时的结果交付时间窗口（ai.google.dev，2026年2月）。这使其非常适合不需要即时响应的工作负载，如隔夜内容生成、批量数据分类、文档摘要管道和定期分析处理。实现方式也很简单：不再发送单个同步请求，而是提交一批提示词，等处理完成后检索结果即可。对于一个每天生产50篇文章、正常成本约 $30/月的内容生成管道来说，切换到批量处理可以立即将成本降至 $15/月，且输出质量不会有任何降低。

智能模型选择：按任务匹配模型

最常见也最昂贵的错误之一是对那些 Flash 模型就能很好处理的任务使用强大的 Pro 模型。Gemini 2.5 Flash-Lite 的每百万输入 token 价格 $0.10 比 Gemini 2.5 Pro 的 $1.25 便宜12.5倍，但对于文本分类、简单信息提取和基础问答等许多常规任务，Flash-Lite 的效果完全可以相媲美。一个实用的方法是构建一个路由层，评估传入的请求并将其导向合适的模型层级：复杂推理任务路由到 Pro，标准任务路由到 Flash，简单分类任务路由到 Flash-Lite。这种分层方法通常能在保持关键场景质量的同时，将整体成本削减60%到80%。

提示词工程：减少20-40%的 Token 消耗

提示词工程是一个被低估的成本杠杆，因为它从源头上减少了你发送和接收的 token 数量。最有效的技术是用结构化格式替代冗长的自然语言指令。例如，不要写"请分析以下文本并提供详细摘要，包括主要话题、关键发现和提到的任何建议"，你可以使用结构化提示词如"摘要：话题、发现、建议"加上明确的输出格式说明。这种压缩通常能在不影响输出质量的情况下减少20%到40%的输入 token。同样，设置明确的 max_tokens 限制可以防止模型生成不必要的冗长回复。如果你需要100字的摘要，将 max_tokens 设为150可以防止模型产出500字的长文，为这个请求节省约70%的输出 token 成本。

免费层最大化与策略性模型路由

即使升级到付费层后，免费层配额仍作为独立的分配存在，不会计入你的付费使用量。智能的架构设计可以将开发流量、内部测试和低优先级后台任务通过免费层处理，同时将付费层容量留给面向用户的生产请求。利用六种模型每天1,000个请求的免费额度，这一策略可以抵消你总体成本中相当可观的一部分，对于较小的团队来说尤其如此。对于跨多个 AI 服务商工作的团队，laozhang.ai 等 API 聚合平台提供多模型访问、有竞争力的价格和简化的账单管理，通过基于用量的折扣和智能模型路由（自动为每种请求类型选择最具成本效益的模型）进一步降低成本。

Gemini vs OpenAI vs Claude：哪个 API 更便宜？

在 Gemini、OpenAI 和 Anthropic 的 Claude API 之间做选择，最终往往取决于价格、能力和特定使用场景需求的交叉点。截至2026年2月，三大主要服务商的定价格局呈现出明显的差异化，每家都为不同类型的工作负载和预算提供了独特的价值主张。

从旗舰模型定价来看，Google 的 Gemini 2.5 Pro 每百万输入 token $1.25、输出 token $10.00，比 OpenAI 的 GPT-4o（$5.00/$15.00）便宜得多，比 Anthropic 的 Claude Opus（$15.00/$75.00 每百万 token）更是价格优势巨大（intuitionlabs.ai，2026年2月）。这意味着对于等量工作负载，Gemini 2.5 Pro 的输入 token 成本比 GPT-4o 低约75%，输出 token 低约33%。与 Claude Opus 相比，输入和输出两项的节省都超过90%。对于那些不特别需要 OpenAI 或 Claude 特有能力的成本敏感型应用，Gemini 提供了非常有力的经济论据。

在预算端，Gemini 的 Flash-Lite 模型每百万输入 token $0.10 的价格与 OpenAI 的 GPT-4o Mini 和 Anthropic 的 Claude Haiku 竞争良好。xAI 的 Grok 模型提供更低的每 token 价格——每百万输入 $0.20，输出 $0.50，但其生态系统较小、集成方式较少、文档也不如成熟的服务商完善。对于每天处理数百万 token 的生产工作负载，这些每 token 的差异会在月度账单上累积成巨大的节省，规模化运营时往往意味着每月数千美元的差距。具体来说，一个每月处理1亿 token 的应用，仅输入 token 的费用在 Gemini 2.5 Pro 上约为 $125，在 GPT-4o 上约为 $500，在 Claude Opus 上约为 $1,500，清楚地展示了服务商选择对总成本的巨大影响。加入输出 token 成本后，差距会进一步扩大，因为 Gemini 的输出定价在每个模型层级上的竞争力都比其输入定价更强。

然而，选择 API 服务商时价格并非唯一考量。OpenAI 的 GPT-4o 在某些编码任务上保持优势，并拥有最广泛的第三方集成、插件和微调工具生态系统。其开发者社区规模最大，意味着更多教程、库和社区支持可供参考。Claude Opus 在细致分析、长篇内容生成和需要精确指令遵循的任务上表现卓越，是精确性和安全性至关重要的应用的首选。要深入了解 Claude 的定价结构，请参阅我们的 Claude API 定价指南。

Gemini 的独特优势包括在 API 层面的原生多模态能力（支持音频和视频输入）、主要服务商中最慷慨的免费层（无需信用卡）、以及与 Google Cloud 服务（包括用于企业部署的 Vertex AI）的无缝集成。在相近价位下，Gemini Pro 模型的上下文窗口通常比竞争对手更大，使 Gemini 特别适合文档分析和长文本处理工作负载。在服务商之间做选择时，建议用你实际的生产提示词在两到三个服务之间进行基准测试，在衡量定价差异的同时评估真实的质量差异。

对于同时使用多个服务商的开发者和团队来说，管理各个服务的独立 API 密钥、账单账户和客户端库会增加运维成本。laozhang.ai 等平台通过单一端点提供对所有主要模型的统一 API 访问来解决这个问题，简化多服务商管理，并通常通过流量聚合提供有竞争力的价格。这种方式还能轻松实现服务商之间的 A/B 测试，以及在某个服务商发生故障时的无缝故障转移路由。

隐藏成本与 Gemini API 预算控制

除了直接的按 token 定价之外，还有几项额外成本如果不在预算中考虑，可能会让开发者措手不及。在这些费用出现在账单上之前了解它们，对于维持可预测的 API 支出至关重要。

上下文缓存存储费用是最容易被忽视的成本。虽然缓存降低了每次请求的输入 token 成本，但缓存内容本身会产生每百万 token 每小时 $4.50 的存储费用（ai.google.dev，2026年2月）。一个规模适中的1,000万 token 的缓存（大约相当于一个中等规模的代码库或文档集合），如果持续运行，这意味着每小时 $45 或每天 $1,080。教训很明确：上下文缓存应该有策略地创建、仔细监控，并在不再需要时及时删除。设置自动化的缓存生命周期管理可以防止存储成本悄悄累积。

Google 搜索 Grounding 和地图 Grounding 是将 Gemini API 响应连接到实时网络数据和位置信息的强大功能，但它们有自己的定价。Google 搜索 Grounding 每天提供1,500个免费请求，超出后每1,000个提示收费 $35。Google 地图 Grounding 同样提供1,500个每日免费请求，超出部分每1,000个提示收费 $25。对于严重依赖 Grounding 响应的应用——例如研究助手或基于位置的服务——这些成本可以迅速累积，应该在每次请求的成本计算中与 token 定价一并考虑。

音频和视频处理的费率比文本更高，如果你的应用处理大量多媒体内容，这些成本可能会主导你的账单。如前所述，根据模型不同，音频输入 token 的价格比文本 token 高3到10倍，Gemini 2.5 Flash 的音频 token 收费为每百万 $1.00，而文本仅为 $0.30。通过 Veo 3.1 等模型的视频处理按每秒 $0.15 到 $0.60 单独定价，通过 Imagen 4 的图像生成根据分辨率和质量设置收费 $0.02 到 $0.06 每张（ai.google.dev，2026年2月）。对于日益流行的 Gemini 2.5 Flash 原生图像生成功能，每张生成图像的成本约为 $0.039。如果你的应用处理混合媒体内容，你能做的最重要的事情就是为每种媒体类型建立独立的成本追踪，因为混合平均成本指标会掩盖你最昂贵的处理类型的真实费用，并使优化决策变得更加困难。

预算控制与账单提醒

Google 提供了多种工具来控制你的 Gemini API 支出，强烈建议在扩展到生产环境之前就配置好这些工具。最关键的第一步是在 Google Cloud Console 中设置账单提醒，当支出达到预设阈值（如月度预算的50%、80%和100%）时发送电子邮件通知。这些提醒提供了早期预警，使你能在意外的成本增长变成重大问题之前进行排查。

除了提醒之外，你还可以配置硬性支出上限，当预算超支时自动禁用 API 访问，为失控的成本提供关键的安全网——无论是由代码 bug、流量激增还是错误配置的重试逻辑引起的。这在开发阶段尤为重要，因为实验性代码可能会因无限循环或过于激进的重试机制意外生成数千个 API 调用。对于生产应用，在应用代码中实现请求级别的成本追踪可以让你在细粒度层面实时掌握支出模式。通过记录每个 API 调用的 token 数量和预估成本，你可以识别哪些功能或用户消耗了最多预算，并就优化工作的优先级做出知情决策。许多团队发现，添加一个简单的中间件层来计算并记录每个请求的成本，往往在第一个月内就能回本，因为它揭示了原本不会被注意到的效率问题。

如何根据预算选择合适的 Gemini 模型

选择正确的模型是你在使用 Gemini API 时做出的最基础的成本决策，错误的选择可能意味着为等效结果多付10到40倍的费用。下面的决策框架帮助你将特定需求匹配到最具成本效益的模型层级。

对于简单的高频任务——如文本分类、实体提取、情感分析和基础问答——Gemini 2.5 Flash-Lite 或 2.0 Flash 以每百万输入 token $0.10 的价格提供出色的效果和极低的成本。这些模型在处理结构化任务时表现稳定，其速度使它们非常适合对延迟要求较高的实时应用。当你的任务需要中等程度的推理、代码生成或细致的语言理解时，Gemini 2.5 Flash 以每百万 token $0.30 的价格提供了显著的能力提升，仅为 Flash-Lite 成本的3倍，对大多数生产工作负载来说是出色的性价比选择。

对于复杂分析、高级编码、多步推理和精确度至关重要的任务，推荐选择 Gemini 2.5 Pro，每百万 token $1.25。它的成本高于 Flash 模型，但在具有挑战性的任务上能提供明显更好的结果，使得每任务的成本质量比在高精确度场景下是合算的。Pro Preview 模型（3.1 和 3 Pro）每百万 token $2.00，适合用于需要最前沿能力且愿意使用预览阶段模型的场景。要深入对比不同代际模型的能力差异，请参阅我们的 Gemini 3 模型对比。

对大多数开发者来说，实际的升级路径遵循一个可预见的过程。在原型验证阶段从免费层开始，你可以在没有任何经济负担的情况下尝试不同的模型和提示策略。当你的应用准备好面向真实用户时，通过启用账单功能升级到 Tier 1，并使用 Flash 模型进行部署，这提供了低成本和生产级可靠性的最佳组合。随着用户基础的增长和真实使用数据的积累，有选择性地为特定高价值任务引入 Pro 模型，同时保留 Flash 模型处理常规操作。最后，在累计消费 $250 后扩展到 Tier 2，解锁企业级部署所需的更高速率限制。这种渐进式路径让你在每一步都能验证使用场景的经济性，确保每一分 API 支出都能为用户提供可衡量的价值。

开发者最常犯的错误是在原型阶段选择了一个模型后，随着应用成熟和使用模式变得更加清晰，却从不重新审视这个决定。建议每季度根据实际使用数据审查你的模型选择，因为 Gemini 快速更新的模型系列意味着更新、更便宜的模型可能与你最初选择的更昂贵的选项表现同样出色。

常见问题：Gemini API 定价疑问解答

Gemini API 每百万 token 的价格是多少？

Gemini API 的定价从每百万输入 token $0.075 到 $4.00 不等，输出 token 从 $0.30 到 $18.00 不等，具体取决于模型和上下文长度。最实惠的选项是 Gemini 2.0 Flash-Lite，价格为 $0.075/$0.30，而功能最强大的 Gemini 3.1 Pro Preview 标准上下文收费 $2.00/$12.00，超过 200K token 的上下文收费 $4.00/$18.00（ai.google.dev，2026年2月）。

Gemini API 可以免费使用吗？

可以，Google 提供了真正意义上的免费层，不需要信用卡也无需设置任何账单。六种模型可供免费使用，包括 Gemini 2.5 Flash 和 3 Flash Preview，速率限制为每分钟5到15个请求，每天最多1,000个请求。不过，免费层的使用数据可能会被用于模型改进，因此请避免通过免费层发送敏感数据。

Gemini API 和 ChatGPT API 哪个更便宜？

Gemini API 在同级别模型对比中显著更便宜。Gemini 2.5 Pro 每百万输入 token 收费 $1.25，而 GPT-4o 为 $5.00，Gemini 在输入成本上便宜约75%。在预算级别，Gemini Flash-Lite 每百万 token $0.10 与 GPT-4o Mini 竞争，在市场低端提供相似的性价比。

Gemini API 的速率限制是什么？

速率限制取决于你的账单层级和使用的具体模型。免费层提供 5-15 RPM 和 100-1,000 RPD，对于开发和测试足够，但在中等负载下会对生产应用产生节流。Tier 1 只需设置付费账单账户（无最低消费要求）即可激活，根据模型提供 150-300 RPM。Tier 2 要求30天内累计消费至少 $250，解锁 1,000+ RPM，这是大多数服务真实用户流量的生产应用需要达到的水平。Tier 3 在累计消费 $1,000+ 后提供最高限制，适合企业级部署和服务数千并发用户的高流量应用。

如何降低 Gemini API 成本？

最有效的三种策略是上下文缓存（对重复输入 token 最高可节省90%）、Batch API（对非紧急请求固定50%折扣）以及智能模型选择（使用 $0.10/M 的 Flash-Lite 替代 $1.25/M 的 Pro 可节省92%）。组合运用这些策略可以将总 API 成本降低70-90%。

Gemini API 价格是否随上下文长度变化？

是的，Pro 模型对超过200,000 token 的上下文长度收取双倍费率。Gemini 2.5 Pro 的输入价格从每百万 token $1.25 升至 $2.50，输出从 $10.00 升至 $15.00。Flash 模型目前不存在基于上下文长度的分级定价。

开始使用 Gemini API

开始使用 Gemini API 非常简单，只需几分钟即可完成。访问 Google AI Studio（ai.google.dev）创建你的 API 密钥，即可立即获得六种模型的免费层访问权限，无需任何账单设置。最快速的体验方式是通过 AI Studio 的 Web 界面，你可以对不同模型测试提示词并对比输出结果，完全不用写任何代码。

对于程序化调用，Google 提供了 Python、JavaScript、Go 等多种语言的官方客户端库，均可通过各自的包管理器获取。一个基本的 Python 实现只需安装 google-generativeai 包，然后三行功能代码即可完成：配置 API 密钥、创建模型实例、调用 generate_content 方法传入你的提示词。响应对象包含生成的文本以及 token 使用量的元数据，这对于从一开始就建立成本追踪非常有价值。大多数使用场景建议从 Gemini 2.5 Flash 开始，它以每百万输入 token 仅 $0.30 的价格提供了速度、能力和成本之间的最佳平衡。随着使用量增长和需求变得更加清晰，你可以针对特定任务升级到 Pro 模型，为频繁重复的上下文实施缓存策略，并随着请求量的增加通过付费层级体系进行扩展。

在完成初始设置并运行后，建议的下一步是在两到三个模型之间对你的特定使用场景进行基准测试，找到适合你特定提示词和需求的成本质量最优点。不同模型在不同任务类型上展现出不同的优势，因此用你的真实数据进行实验性测试比依赖通用基准测试要可靠得多。从第一天起就实施基本的成本追踪，确保你对所有 API 调用的支出模式有清晰的了解，并在启用付费层访问之前设置好账单提醒，以防止意外的高额费用。

构建一个成本高效的 AI 应用不是一次性的优化工作，而是一个持续监控、衡量和调整的过程。随着 Google 不断发布新模型和调整定价，持续关注最新变化确保你始终使用最具成本效益的可用选项。Gemini 生态系统发展迅速，新模型发布、价格更新和功能添加频繁发生。通过将本指南中的定价知识与系统化的模型选择、成本监控和持续优化方法相结合，你可以构建强大的 AI 应用，在提供卓越价值的同时牢牢控制成本。