如何免费获取 Gemini 2.5 Pro 使用权限 (2026)
免费使用 Gemini 1.5 Pro 的所有途径
开始使用 Hypereal 构建
通过单个 API 访问 Kling、Flux、Sora、Veo 等。免费积分开始,扩展到数百万。
无需信用卡 • 10万+ 开发者 • 企业级服务
如何免费获取 Gemini 2.5 Pro 访问权限 (2026)
Gemini 2.5 Pro 是 Google 功能最强大的 AI 模型,在许多基准测试中表现优于 GPT-4o 和 Claude Sonnet 4。好消息是,Google 提供了非常慷慨的免费访问权限——比任何其他前沿模型提供商都要多。
本指南涵盖了 2026 年免费使用 Gemini 2.5 Pro 的所有方法,包括 AI Studio API 免费层级、Gemini 应用,以及最大化免费使用额度的策略。
免费访问选项概览
| 方法 | 成本 | 速率限制 | 最佳用途 |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio API | 免费 | 10 RPM, 250K TPM | 开发人员构建应用 |
| Gemini 应用 (网页/移动端) | 免费 | 慷慨的每日限制 | 日常对话和研究 |
| Gemini Advanced 试用 | 免费 (1 个月) | 更高限制 + 额外功能 | 测试高级功能 |
| Vertex AI | $300 免费赠金 (新用户) | 企业级 | 生产环境负载 |
| Google Colab | 免费层级 | 有限的 GPU 访问 | 数据科学、ML 实验 |
方法 1: Google AI Studio API (最适合开发人员)
Google AI Studio 提供了所有前沿模型中最慷慨的免费 API 层级:
设置
# 1. 访问 aistudio.google.com
# 2. 点击 "Get API Key"
# 3. 创建一个新的 API 密钥
# 安装 Python SDK
pip install google-generativeai
基础用法
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content("Explain how neural networks learn")
print(response.text)
免费层级限制
| 限制项 | 数值 |
|---|---|
| 每分钟请求数 (RPM) | 10 |
| 每分钟 Token 数 (TPM) | 250,000 |
| 每天请求数 (RPD) | 1,500 |
| 上下文窗口 | 1,000,000 tokens |
| 最大输出 Token 数 | 65,536 |
| 图片输入 | 支持 |
| 音频输入 | 支持 |
| 视频输入 | 支持 |
| 代码执行 | 支持 |
| 价格 | $0.00 |
与竞争对手对比:
| 提供商 | 模型 | 免费层级 |
|---|---|---|
| Google AI Studio | Gemini 2.5 Pro | 1,500 次请求/天, 250K TPM |
| OpenAI | GPT-4o | $5 赠金 (3 个月过期) |
| Anthropic | Claude Sonnet 4 | $5 赠金 (30 天过期) |
| Mistral | Mistral Large | 有限的免费层级 |
| Groq | Llama 3.3 70B | 受速限的免费层级 |
Google 的免费层级远比任何竞争对手都要慷慨。
高级 API 功能 (全部免费)
多模态输入
import google.generativeai as genai
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
# 图片分析
image = genai.upload_file("screenshot.png")
response = model.generate_content([
"Analyze this UI design and suggest improvements",
image
])
# 视频分析
video = genai.upload_file("demo.mp4")
response = model.generate_content([
"Summarize the key points from this video",
video
])
# 音频转录及分析
audio = genai.upload_file("meeting.mp3")
response = model.generate_content([
"Transcribe this audio and extract action items",
audio
])
结构化输出
import google.generativeai as genai
from pydantic import BaseModel
class ProductReview(BaseModel):
product_name: str
rating: float
pros: list[str]
cons: list[str]
summary: str
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content(
"Review the MacBook Pro M4 Max for software developers",
generation_config=genai.GenerationConfig(
response_mime_type="application/json",
response_schema=ProductReview
)
)
代码执行
model = genai.GenerativeModel(
"gemini-2.5-pro",
tools=[genai.Tool(code_execution=genai.CodeExecution())]
)
response = model.generate_content(
"Calculate the first 20 Fibonacci numbers and plot them"
)
# Gemini 会编写并执行 Python 代码,然后返回结果
长上下文 (100 万级 Token)
Gemini 2.5 Pro 的 100 万 Token 上下文窗口在免费层级中即可使用:
# 上传大型文档
large_file = genai.upload_file("entire_codebase.zip")
response = model.generate_content([
"Analyze this codebase. Find potential security vulnerabilities "
"and suggest improvements. Focus on authentication, input validation, "
"and data handling.",
large_file
])
这相当于大约 750,000 个单词——你可以在单个上下文中处理整本书、大型代码库或数小时的视频。
方法 2: Gemini 应用 (网页端和移动端)
Gemini 应用提供无需任何 API 设置即可免费访问 Gemini 2.5 Pro 的途径:
如何访问
- 访问 gemini.google.com 或打开 Gemini 移动应用
- 使用你的 Google 账号登录
- 从模型选择器中选择 "Gemini 2.5 Pro" (如果可用)
免费获得的内容
| 功能 | 免费访问额度 |
|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | 是 (可能与 Flash 轮换使用) |
| 聊天对话 | 慷慨的每日限制 |
| 图片生成 | 有限 (Imagen) |
| 文件上传 | 是 (图片、文档、代码) |
| Google Workspace 集成 | Gmail, Docs, Drive 搜索 |
| 扩展程序 | Google Search, Maps, YouTube |
| Gems (自定义聊天机器人) | 有限 |
Gemini 应用使用技巧
- 在提示词中使用 @Google Search 来获取最新信息
- 直接上传文件进行分析,而不是粘贴内容
- 使用 "分享与导出" 功能将回复保存为 Google Docs
- 启用 "Google Workspace extensions" 来搜索你的电子邮件和云端硬盘
方法 3: Gemini Advanced 免费试用
Google Gemini Advanced (Google One AI Premium) 每月费用为 $19.99,但提供 1 个月的免费试用:
Gemini Advanced 增加的功能
| 功能 | 免费版 Gemini | Gemini Advanced |
|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | 间歇性提供 | 始终可用 |
| Veo 3 视频生成 | 否 | 是 |
| Imagen 4 图片生成 | 有限 | 完全访问 |
| NotebookLM Plus | 否 | 是 |
| 2TB Google One 存储 | 否 | 是 |
| 优先访问权 | 否 | 是 |
| Gems (自定义机器人) | 有限 | 无限制 |
| 深度研究 (Deep Research) | 有限 | 完全访问 |
如何开启免费试用
- 访问 one.google.com/explore-plan/gemini-advanced
- 点击 "免费试用 1 个月"
- 输入支付信息 (试用期间不会扣款)
- 立即获得所有 Gemini Advanced 功能的访问权限
取消提醒: 请在第 28 天设置日历提醒,如果你不想以 $19.99/月的价格后续订阅,请及时取消。
方法 4: Google Cloud Vertex AI ($300 免费赠金)
对于生产级的 API 访问,新的 Google Cloud 账号可获得 $300 的免费赠金:
import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel
vertexai.init(project="your-project", location="us-central1")
model = GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content("Your prompt here")
print(response.text)
$300 赠金可以做什么
| 模型 | 输入 (每 1M tokens) | 输出 (每 1M tokens) | $300 约可处理消息数 |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro (< 200K 上下文) | $1.25 | $10.00 | ~25,000 |
| Gemini 2.5 Pro (> 200K 上下文) | $2.50 | $15.00 | ~15,000 |
| Gemini 2.5 Flash | $0.15 | $0.60 | ~200,000+ |
$300 赠金有效期为 90 天,为实验甚至早期的生产环境负载提供了极大的空间。
方法 5: 在 Google Colab 中使用 Gemini
Google Colab 在笔记本中提供了对 Gemini 的免费访问:
# 在 Google Colab 笔记本中:
# Gemini API 已预先配置
import google.generativeai as genai
from google.colab import userdata
genai.configure(api_key=userdata.get('GOOGLE_API_KEY'))
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content("Analyze this dataset pattern...")
Colab 还在笔记本界面中直接提供由 Gemini 驱动的代码辅助功能,帮助你在工作时编写和调试代码。
Gemini 2.5 Pro 免费版的实际应用案例
1. 代码审查与生成
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
code = """
def process_orders(orders):
results = []
for order in orders:
if order['status'] == 'pending':
total = 0
for item in order['items']:
total += item['price'] * item['quantity']
if total > 100:
order['discount'] = total * 0.1
results.append(order)
return results
"""
response = model.generate_content(f"""
Review this Python code for:
1. Performance improvements
2. Bug risks
3. Type safety
4. Pythonic style
Code:
```python
{code}
""")
### 2. 文档分析
```python
# 上传研究论文
paper = genai.upload_file("research_paper.pdf")
response = model.generate_content([
"Summarize the key findings, methodology, and limitations "
"of this paper. Then suggest 3 follow-up research questions.",
paper
])
3. 数据分析
# 上传 CSV 文件
data = genai.upload_file("sales_data.csv")
response = model.generate_content([
"Analyze this sales data. Identify trends, anomalies, "
"and provide 5 actionable insights. Include statistical "
"summaries where relevant.",
data
])
最大化免费使用额度的技巧
简单任务使用 Gemini 2.5 Flash:Flash 速度更快且免费层级限制更高,将你的 Pro 配额留给复杂任务。
批量处理相关问题:将多个相关问题组合成一个提示词,以减少请求次数。
对重复上下文使用缓存:API 支持上下文缓存,对于针对相同文档的重复查询,可以减少 Token 使用量。
设置最大输出 Token 数:防止产生不必要的超长回复。
response = model.generate_content(
"Brief answer: What is the capital of France?",
generation_config=genai.GenerationConfig(
max_output_tokens=100
)
)
- 对长回复使用流式传输:如果输出偏离轨道,可以及早取消。
response = model.generate_content(
"Explain quantum computing",
stream=True
)
for chunk in response:
print(chunk.text, end="")
# 如果需要,可以提前中断
Gemini 2.5 Pro 与竞争对手对比
| 基准测试 | Gemini 2.5 Pro | GPT-4o | Claude Sonnet 4 |
|---|---|---|---|
| MMLU | 92.0% | 88.7% | 89.5% |
| HumanEval (编程) | 90.2% | 90.2% | 88.4% |
| MATH | 91.5% | 76.6% | 78.3% |
| 上下文窗口 | 1M tokens | 128K tokens | 200K tokens |
| 免费层级 | 慷慨 | $5 赠金 | $5 赠金 |
| 多模态 | 文本、图片、音频、视频 | 文本、图片、音频 | 文本、图片 |
Gemini 2.5 Pro 在基准测试中极具竞争力,并且在所有前沿模型中提供了最好的免费访问政策。
常见问题解答
Google 会一直让 Gemini 2.5 Pro 免费吗?
自 Gemini 发布以来,Google 一直维持着 AI Studio 的免费访问,并持续提供慷慨的免费层级。虽然限制可能会变化,但某种程度的免费访问很可能会持续下去,因为这能驱动 Google Cloud 的采用率。
免费层级够生产环境使用吗?
对于低流量应用 (每天 1,500 次请求以下),免费层级是可行的。对于流量较高或有 SLA 要求的生产环境,请升级到 Vertex AI。
免费层级的输出可以商用吗?
可以,Google AI Studio 的条款允许对通过免费 API 层级生成的模型输出进行商业使用。具体细节请查看最新的服务条款。
Gemini 2.5 Pro 与 Gemini 2.5 Flash 相比如何?
Pro 在处理复杂推理、编程和分析任务方面能力更强。Flash 速度更快、更便宜 (免费层级更慷慨),足以应付大多数日常任务。建议将 Flash 作为默认选择,将 Pro 用于难题。
结论
Gemini 2.5 Pro 在 2026 年提供了所有前沿 AI 模型中最慷慨的免费访问权限。Google AI Studio 的免费层级 (每天 1,500 次请求,100 万 Token 上下文) 足以满足大多数个人开发者和小型项目的需求,而 1 个月的 Gemini Advanced 试用则让你能够体验 Veo 3 视频生成等高级功能。
对于除了文本之外还需要 AI 能力的开发者——特别是图片和视频生成——Hypereal AI 能很好地补充 Gemini。你可以使用 Gemini 2.5 Pro 进行免费的文本处理、推理和代码生成,然后通过 Hypereal AI 的统一 API 调用 Flux、Sora 2、Kling 和 Veo 3 等模型进行媒体创作,同样可以通过免费试用来开启体验。
