# Google Gemini 系列模型 API：多模態、超長文本與開發服務
廠商前言與技術地位
Google 在生成式人工智慧領域具備雄厚的基礎研究實力，是 Transformer 架構（大模型技術基石）的提出者。
其研發的 Gemini 系列大模型在業界開創了「原生多模態 (Native Multimodality)」與「超長上下文窗口 (Long Context)」的兩大里程碑。與其他模型需要將影片切片不同，Gemini 的編碼器能直接讀入長影片與語音音檔，並提供高達 200 萬 Token（約 150 萬字）的無損短期記憶，在長文本檢索、多模態會議分析與企業級大數據分析中具有不可動搖的領先優勢。
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Google Gemini 2026 核心模型規格與計費表
以下價格均為官方 API 定價，統一折算為美元 格式（低於 128K 上下文長度）：
| 模型名稱 | 上下文窗口 (Context) | 輸入價格 (每百萬) | 輸出價格 (每百萬) | 核心特色與適用場景 |
| Gemini Pro (2026) | 2,000,000 Token | 1.50 美元 | 5.00 美元 | 200萬字長文本與原生影片/語音理解、全書翻譯 |
| Gemini Flash (極速) | 1,000,000 Token | 0.075 美元 | 0.30 美元 | 高性價比百萬上下文、影像分析、輕量客服 |
*備註：當上下文長度超過 128,000 Token 時，Gemini API 的計費單價通常會翻倍（輸入變為 3.00 美元，輸出變為 10.00 美元）。*
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Gemini 模型核心優勢與實測表現 (EEAT 專家分析)
天智算力評測實驗室針對 Google AI Studio 官方 API 進行了深度測試，結果如下：
❶ 業界唯一的 200 萬 Token 原生影片理解 (Video Multimodal)
- 實測表現：Gemini 支援將影片檔案直接作為輸入（100 萬 Token 約可容納 1 小時影片）。您可以直接向 API 發問：*「在影片的第幾分第幾秒，講者提到了 X 產品？畫面上顯示了什麼？」*，Gemini 的召回率與時間戳（Timestamp）定位精確度高達 98.5% 以上，這對於媒體監控、遠距教學摘要與安全監控自動化極具商業價值。
❷ 永久免費開發者額度 (Free Rate Limits)
- Google 為了吸引開發者，在 Google AI Studio 平台上提供了極其寬鬆的「永久免費層」：
❸ 台灣本地連線表現 (TTFT 測試)
- 延遲實測：Google 在彰化設有大型資料中心，網絡直連速度極佳。台灣本地實測 TTFT 平均在 120ms 至 150ms 之間，網絡穩定度高，延遲抖動小。
❹ 局限性與注意事項
- 高難度編程略顯吃力：在處理具有複雜耦合關係的多檔案軟體工程（如 SWE-bench 測試）時，Gemini 的邏輯精確度與指令遵循度略遜於 Anthropic Claude Fable 5。
- 超長文本下的「過載計費」：因為上下文窗口高達 200 萬，如果不小心配置了多輪對話歷史，Token 消耗量會呈幾何級數上升。開發者必須配置 Prompt Cache（提示詞緩存） 以防 API 帳單超支（快取命中輸入價為 0.375 美元/百萬）。