Gemini 3.0 API 定价：费用详解全攻略 (2026)

Gemini 3.0 API 定价：完整费用细解 (2026)

Google 的 Gemini 3.0 API 是目前访问最前沿 AI 模型成本效益最高的方式之一。通过 Google AI Studio 提供的丰厚免费层级（Free Tier）以及极具竞争力的按量付费（Pay-as-you-go）定价，它在每百万 Token 的成本上低于大多数竞争对手，同时还提供了 2M Token 上下文窗口等独特功能。

本指南提供了完整的费用细解、真实场景下的成本估算，以及与各大主流 LLM API 的对比。

Gemini 3.0 API 定价概览

Google AI Studio (免费层级)

Google AI Studio 为 Gemini 模型提供免费的 API 访问，主要通过速率限制（Rate Limits）而非硬性的总额度限制：

模型	免费速率限制	上下文窗口
Gemini 3.0 Flash	15 RPM / 1,500 RPD	1M tokens
Gemini 3.0 Pro	2 RPM / 50 RPD	2M tokens
Gemini 3.0 Ultra	等待名单 / 受限	2M tokens

RPM = 每分钟请求数，RPD = 每天请求数

对于原型设计、个人项目和低流量应用，该免费层级非常实用。Gemini 3.0 Flash 每天 1,500 次请求的额度可以处理许多轻量级的生产任务。

按量付费定价

当您需要更高的速率限制或保障可用性时，Google 提供按量付费定价：

模型	输入 (每 1M tokens)	输出 (每 1M tokens)	上下文缓存 (每 1M tokens)
Gemini 3.0 Ultra	$7.00	$21.00	$1.75
Gemini 3.0 Pro	$1.25	$5.00	$0.31
Gemini 3.0 Flash	$0.075	$0.30	$0.02
Gemini 3.0 Flash Lite	$0.04	$0.15	N/A

注：定价基于现有信息，可能会有变动。请始终在 ai.google.dev/pricing 验证当前定价。

多模态输入定价

Gemini 3.0 对非文本输入收费：

输入类型	成本 (每单位)
图像	约 $0.0025 每张图（视大小而定）
音频	约 $0.002 每 15 秒
视频	约 $0.002 每 15 秒帧序列
PDF	根据文本 + 图像内容计算 Token

真实场景成本估算

场景 1：聊天机器人 (每天 1,000 次对话)

假设平均每次对话包含 500 输入 Token + 500 输出 Token：

模型	每日成本	每月成本
Gemini 3.0 Flash	$0.19	$5.63
Gemini 3.0 Pro	$3.13	$93.75
Gemini 3.0 Ultra	$14.00	$420.00

场景 2：代码生成工具 (每天 500 次请求)

假设每次请求包含 2,000 输入 Token + 1,000 输出 Token：

模型	每日成本	每月成本
Gemini 3.0 Flash	$0.23	$6.75
Gemini 3.0 Pro	$3.75	$112.50
Gemini 3.0 Ultra	$17.50	$525.00

场景 3：文档分析 (每天 100 份长文档)

假设每份文档包含 50,000 输入 Token + 2,000 输出 Token：

模型	每日成本	每月成本
Gemini 3.0 Flash	$0.44	$13.13
Gemini 3.0 Pro	$7.25	$217.50
Gemini 3.0 Ultra	$37.20	$1,116.00

场景 4：个人项目 (每天 50 次请求)

假设包含 1,000 输入 Token + 500 输出 Token：

模型	每日成本	每月成本
Gemini 3.0 Flash	$0.01	$0.34
Gemini 3.0 Pro	$0.19	$5.63
Gemini 3.0 Ultra	$0.86	$25.73

对于个人项目，Gemini 3.0 Flash 每月的开销仅为区区几美分。

Gemini 3.0 与竞争对手 API 定价对比

输入 Token 定价 (每 1M tokens)

模型	输入价格	相对成本
Gemini 3.0 Flash Lite	$0.04	1x (最便宜)
Gemini 3.0 Flash	$0.075	1.9x
DeepSeek V3	$0.14	3.5x
GPT-4o mini	$0.15	3.8x
Claude Haiku 3.5	$0.80	20x
Gemini 3.0 Pro	$1.25	31x
GPT-4o	$2.50	63x
Claude Sonnet 4	$3.00	75x
Gemini 3.0 Ultra	$7.00	175x
Claude Opus 4	$15.00	375x

输出 Token 定价 (每 1M tokens)

模型	输出价格	相对成本
Gemini 3.0 Flash Lite	$0.15	1x (最便宜)
DeepSeek V3	$0.28	1.9x
Gemini 3.0 Flash	$0.30	2x
GPT-4o mini	$0.60	4x
Claude Haiku 3.5	$4.00	27x
Gemini 3.0 Pro	$5.00	33x
GPT-4o	$10.00	67x
Claude Sonnet 4	$15.00	100x
Gemini 3.0 Ultra	$21.00	140x
Claude Opus 4	$75.00	500x

质量 vs 成本对比

档位	Gemini	OpenAI	Anthropic	DeepSeek
入门级	Flash Lite ($0.04/$0.15)	GPT-4o mini ($0.15/$0.60)	Haiku 3.5 ($0.80/$4.00)	V3 ($0.14/$0.28)
均衡型	Flash ($0.075/$0.30)	GPT-4o ($2.50/$10.00)	Sonnet 4 ($3.00/$15.00)	R1 ($0.55/$2.19)
进阶级	Pro ($1.25/$5.00)	GPT-4o ($2.50/$10.00)	Sonnet 4 ($3.00/$15.00)	-
旗舰级	Ultra ($7.00/$21.00)	o3 (变动)	Opus 4 ($15.00/$75.00)	-

核心结论：Gemini 3.0 Flash 和 Flash Lite 是市面上最便宜的、具备前沿质量的模型。Gemini 3.0 Pro 则以中端价格提供了旗舰级的质量。

成本优化策略

1. 使用上下文缓存 (Context Caching)

对于具有相同前缀（如系统提示词、少样本示例或上传的文档）的重复提示词，上下文缓存可大幅降低费用：

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="your-api-key")

# 创建缓存内容对象
cache = genai.caching.CachedContent.create(
    model="models/gemini-3.0-pro",
    display_name="product-catalog",
    contents=[
        # 您的超大上下文（如产品目录、代码库）
        "Here is our complete product catalog with 10,000 items..."
    ],
    ttl=datetime.timedelta(hours=2)
)

# 使用缓存内容（从缓存输入的 token 费用降低 75%）
model = genai.GenerativeModel.from_cached_content(cache)
response = model.generate_content("What products are in the Electronics category?")

使用缓存后，大上下文按缓存费率计费（Pro 为 $0.31/1M，普通费率为 $1.25/1M），后续查询的输入 Token 可节省 75% 的成本。

2. 选择合适的模型

一个简单的决策框架：

任务是否简单（分类、提取、摘要）？
  → 使用 Flash Lite ($0.04/1M 输入)

任务难度中等（通用聊天、代码生成、分析）？
  → 使用 Flash ($0.075/1M 输入)

是否需要深度推理或复杂的多步逻辑？
  → 使用 Pro ($1.25/1M 输入)

是否属于对质量要求极高的最复杂任务？
  → 使用 Ultra ($7.00/1M 输入)

3. 实施提示词优化 (Prompt Optimization)

在不损失质量的前提下减少 Token 数量：

# 昂贵：冗长的提示词 (150 tokens)
prompt_verbose = """
I would like you to please analyze the following text and
provide me with a detailed summary of the main points that
are being discussed in the text. Please make sure to include
all the important details and key takeaways from the passage.
Here is the text: {text}
"""

# 便宜：简洁的提示词 (30 tokens)
prompt_concise = """
Summarize the key points:
{text}
"""

# 减少了 80% 的输入 Token，输出质量相近

4. 对非紧急任务使用 Batch API

Google 提供 50% 折扣的批处理服务：

# Batch API - 成本减半，24 小时内交付结果
batch = genai.batches.create(
    model="gemini-3.0-flash",
    requests=[
        {"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Query 1"}]}]},
        {"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Query 2"}]}]},
        # ... 最多支持 100,000 个请求
    ]
)
# 结果在 24 小时内可用，费用仅为 50%

5. 设置预算警报

防止意外账单：

1. 前往 Google Cloud Console。
2. 导航至 Billing > Budgets & Alerts。
3. 创建预算，并在达到目标支出的 50%、80% 和 100% 时设置邮件通知。

# 程序化用量监控
usage = genai.get_usage()
print(f"Tokens used this month: {usage.total_tokens}")
print(f"Estimated cost: ${usage.estimated_cost:.2f}")

Gemini 3.0 API 快速上手

Python

# pip install google-generativeai
import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="your-api-key")
model = genai.GenerativeModel("gemini-3.0-flash")

# 简单文本生成
response = model.generate_content("Hello, Gemini!")
print(response.text)

# 流式传输
for chunk in model.generate_content("Tell me a story.", stream=True):
    print(chunk.text, end="")

# 带系统指令
model = genai.GenerativeModel(
    "gemini-3.0-flash",
    system_instruction="You are a helpful coding assistant."
)
response = model.generate_content("Write a Python web scraper.")
print(response.text)

JavaScript/TypeScript

import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";

const genAI = new GoogleGenerativeAI("your-api-key");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-3.0-flash" });

const result = await model.generateContent("Hello, Gemini!");
console.log(result.response.text());

cURL

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.0-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Hello, Gemini!"}]
    }]
  }'

OpenAI 兼容端点

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-google-api-key",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.0-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

何时选择 Gemini 3.0 API

在以下情况选择 Gemini 3.0 Flash：

• 您需要用于生产环境的最廉价 API。
• 速度是首要任务（Flash 是目前最快的前沿模型之一）。
• 您的应用需要处理高并发请求。

在以下情况选择 Gemini 3.0 Pro：

• 您需要以合理的成本获得强大的推理能力。
• 您的用例需要 2M Token 的超长上下文窗口。
• 您希望在处理复杂任务时获得最佳的质量成本比。

在以下情况选择 Gemini 3.0 Ultra：

• 您需要 Google 产品线中的极致性能。
• 任务涉及复杂的多步推理。
• 您正在对比 GPT-4o 或 Claude Opus 4 级别的性能。

选择竞争对手的情况：

• 您需要 Claude 卓越的分析和安全性 (Anthropic)。
• 您已深度绑定 OpenAI 生态系统 (GPT Store, Assistants API)。
• 您需要绝对最便宜的模型 (DeepSeek V3)。

常见问题解答

Gemini API 真的免费吗？ 是的，Google AI Studio 提供了一个带有速率限制的真实免费层级。对于许多个人和低流量项目，您完全不需要付费。

Gemini 3.0 Flash 与 GPT-4o mini 的质量相比如何？ Gemini 3.0 Flash 在大多数基准测试中通常与 GPT-4o mini 持平或更高，而价格约为后者的一半。它是目前性价比最高的预算模型之一。

我可以将免费层级用于商业应用吗？ 根据 Google 的条款，允许将免费层级用于商业用途。但对于生产环境流量，速率限制可能不够，届时您应切换到按量付费方案。

是否有企业定价折扣？ 有的，Google 通过 Google Cloud 提供承诺使用折扣和企业定价。请咨询 Google Cloud 销售人员获取批量定价方案。

Google AI Studio 和 Vertex AI 的定价有什么区别？ Google AI Studio 定价更简单且包含免费层级。Vertex AI 的定价略有不同，提供 SLA 保障、企业级功能，并可通过 Google Cloud 信用额度支付。

总结

Gemini 3.0 的 API 定价在市场上极具竞争力，尤其是在 Flash 和 Flash Lite 级别。通过 Google AI Studio 提供的免费层级非常慷慨，而 2M Token 的上下文窗口提供了其他供应商在同等价位下无法比拟的能力。

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