Gemini是什麼？與ChatGPT差在哪？AI功能、特色、收費方案一次看|數位時代 BusinessNext

Google在11月19日推出Gemini 3，使用者不只可體驗到採用最新模型的聊天機器人Gemini 3 Pro，包含AI Mode（搜尋）、Gemini App、開發者和企業端，都將導入Gemini 3，用戶打開Google AI Studio就能開始免費體驗。

究竟Gemini是什麼？本次《未來商務》將帶讀者快速了解 Gemini 的功能、收費模式，並與 ChatGPT 做功能比較，協助讀者判斷哪一款 AI 工具更適合自己。

Gemini 是什麼？

隨著 AI 工具快速普及，從簡報製作、企劃發想、提案撰寫、資料分析到日常提問…等工作/非工作事項皆可事事問 AI，我們已經很難想像沒有 AI 的工作日常。在這股浪潮中，Gemini 這款由 Google 開發的生成式人工智慧聊天機器人（前稱為Bard，於 2024 年 2 月才更名為 Gemini），是除了 ChatGPT 外，同樣深受大家喜愛的 AI 工具之一。

Gemini 結合自家強大的大型語言模型，並以「進階語言理解」與「推理」為其設計核心，因此使用者在與其互動的過程中，可享受更自然的對話，以及更精準的答案。

Gemini 有哪些功能？

以下整理出四個使用者可運用 Gemini 來協助的應用場景：

一、日常使用

● 生活規劃與建議

● 製作簡短摘要或筆記

二、工作應用

● 信件撰寫或修改

● 生成社群宣傳/廣告文案

● 協助內容企劃、簡報架構優化

● 資料分析與整理

● 程式設計輔助

三、學習應用

● 協助外文翻譯

● 知識問答

● 語言學習

四、創意生成

● 圖片、影音腳本、影片生成

● 故事創作

● 點子發想

● 內容及設計優化

Gemini 收費方案有哪些？

Gemini 除了免費版外，目前還提供兩種不同的付費使用方案。對於日常查詢或使用量不大的使用者來說，可選擇「免費版」方案；而對於本身有在進行大量研究、需進行長文寫作的人來說，則可選擇「Google AI Pro」方案，每月收費為 NT$650 元；對於企業級應用的用戶來說，則較適合「Google AI Ultra」方案。

下表為三種不同方案的比較：

方案	免費版	Google AI Pro (或稱 Gemini Advanced)	Google AI Ultra
定位	獲得 Google AI 的日常支援，輕鬆處理工作、學校或家庭的各種事務	具強大新功能，激發創意並提升工作效率	為最高權限、可使用最強大的 Google AI 和多項專屬功能
適用對象	日常查詢或較輕度使用者	需要進行深度研究、長文寫作者，如學生、研究員	企業級應用的用戶
費用	NT$0 元/月	NT$650/月	NT$8,150/月
Gemini 模型2.5 Pro	5個提示/天	100個提示/天	500個提示/天
Gemini 模型2.5 Flash	一般存取權	一般存取權	一般存取權
token	32,000 個詞元	100 萬個詞元 (約1,500頁文字或3萬行程式碼)	100 萬個詞元 (約1,500頁文字或3萬行程式碼)
語音摘要	每天最多20則語音摘要	每天最多20則語音摘要	每天最多20則語音摘要
Deep Research	5份報告/天	20份報告/天	200份報表/天
圖像生成和編輯	30張圖片/天	1,000張圖片/天	1,000張圖片/天
Gem	V	V	V
影片生成功能	X	可使用 Veo 3 Fast (預先發布版)，每天最多可生成3部影片	可使用 Veo 3 Fast (預先發布版)，每天最多可生成5部影片
Google 應用程式串接	X	V	V
AI 點數	100點/月	1,000點/月	25,000點/月
NotebookLM	提供研究與寫作支援	研究與寫作助手，語音摘要和筆記本數量增為5倍	最高品質上限和最強大的模型功能（今年稍晚推出）
儲存空間	15GB	2TB	30TB
Jules 專為軟體開發人員設計、非同步程式設計代理	X	V	V
YouTube Premium個人方案	X	X	V

Gemini vs. ChatGPT 功能比較

Gemini 與 ChatGPT 雖然都是生成式 AI 聊天機器人，但在設計思路與應用情境上仍有差異：

比較面向	Gemini	ChatGPT
開發者	Google	OpenAI
模型/版本	Gemini 2.5 Flash：適合需快速取得各類協助者 Gemini 2.5 Pro：適合有推論、數學和程式設計需求者。	GPT-5：於今年8月才推出的AI模型。相比先前的所有模型，在程式設計、數學、寫作等領域已達頂尖水準。且AI幻覺的現象也較上一版本少。
特色	強調推理、多模態處理（文字+圖片+影片）	擅長自然語言生成與對話，也可生成圖片
整合生態	內建於Google Search、Docs、Gmail、Excel	透過ChatGPT App、Microsoft Copilot整合
使用體驗	與Google服務高度串接，方便既有用戶	對話體驗成熟，擁有廣大社群生態

總體來看，Gemini 更適合深度依賴 Google 生態系的用戶，而 ChatGPT 在跨平台應用與擴充性上仍有優勢。

如何使用 AI 工具已成為現代人的必修課，隨著 AI 應用百花齊放且快速迭代的情景下，除了「會使用」更要「懂使用」。因此，可透過了解 Gemini 及 ChatGPT 各自具有的功能後，再從中選擇一款或兩款混用可融入你的工作流程的 AI 工具。

延伸閱讀：Gemini 3 Pro提示詞怎麼下？拆解Google官方教學：從4個實用prompt，掌握黃金技巧

本文授權轉載自《FC未來商務》

1973 年，良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家，半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過，伴隨規模擴張帶來的不只是成長，還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆，加上跨部門協作頻繁，行政耗損與知識傳承的缺口，成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧，從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營，作為 3C 零售業者，良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能，就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化，從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴，而賴志達評估合作夥伴的標準很明確：技術能力是基本，產業知識（Domain Know-how）的深度是關鍵，回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上，良興選擇攜手 Data-DI，看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的，良興與 Data-DI 合作的第一個專案，就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節：會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果，對企業很傷！」賴志達說，他每天參加許多會議，但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理，常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤，讓會議效果大打折扣。

為了解決會議記錄的痛點，Data-DI 業務副總包威棣指出，在導入工具以前，團隊須先釐清三件事：場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入，以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問，都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後，良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統，透過模糊比對技術校正語音辨識誤差，並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫，不僅將行政人員從重複性作業中釋放，也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享，現在他去外部開會也會用這個工具，運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報，很快就能完成，更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子！也提醒想做 AI 的老闆們，與其急著搞大架構，不如先從小工具讓公司嘗試 AI，建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後，良興接著切入更深層的營運核心：知識傳承。過去，頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上，新人培訓耗時三個月，員工離職即帶走知識資本。與此同時，網路資訊發達，消費者進店前早已掌握基本規格，3C 通路門市人員要如何發揮更多價值？「我要門市的人不是死背規格，而是面對客人時，能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此，Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡，串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報，主管僅需在核心節點審核；員工透過手機語音對練，系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示，目標是將新人培訓期縮短至一個月，讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而，要讓這套系統真正運作，得先解決兩個根本問題：資料從哪裡來？以及訓練如何更準確？

「以前大數據時代，講的是資料要大、全、細、實；現在 AI 要做到的是準（準確）、合（合乎場景）。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊，Data-DI 除了整合內部資料，也補充加入外部市場評測內容以填補空缺，再透過人員審核機制過濾雜訊，搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定，確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

賴志達則看得更遠：「這些教育訓練的內容，也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問，帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中，雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步，賴志達表示，公司各部門很早就建置 Power BI 報表，但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤，如果沒有梳理，就沒有用了。」因此，他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流，以精實的人力持續驅動成長。

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察：AI 導入需要高層認同、由上而下推進，像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者，就是不可或缺的推手；而單點工具的價值，終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構，人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革，這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後，對於仍在觀望AI應用的企業，他則建議：「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大，人會變成超級工作者，企業會變成超級企業。開始做就對了，先做一個三個月的小任務，降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑，讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任，這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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