Gemini 3是免費的嗎?Gemini 3 Pro費用多少?一表看API限制和配額
Gemini 3是免費的嗎?Gemini 3 Pro費用多少?一表看API限制和配額

Gemini 3 來了!Google 新一代 AI 模型已不再是輔助工具,而是主動的思考與規劃夥伴,模型智慧更是「階躍式提升」,目的是協助專業人士「實現任何創意」。

Gemini 3 是 Google 最新的 AI 模型系列,而 Gemini 3 Pro(目前在 AI Studio 中已能免費使用) 則是該系列中第一個發布且功能最強大的模型。Google 計劃在未來很快發布 Gemini 3 系列的其他模型。

#1 Gemini 3 來了!替你自動規劃旅遊行程、整理 Gmail AI Studio 能免費用,
圖/ Google

Gemini 3 的核心優勢,在於具備的前所未有的深度推理能力。在複雜的科學知識測試(如 GPQA Diamond)中,Gemini 3 Pro 獲得 91.9% 的高分,展現出博士級的推理能力。

此外,Gemini 3 Pro 最讓有感的功能之一,是從自動規劃旅遊行程、整理 Gmail 收件匣,到在全新的 Google Antigravity 平台中自主執行複雜的端對端軟體開發任務,Gemini 3 轉變為積極的合作夥伴,更好地協助開發者和管理者。

《經理人》將深入分析 Gemini 3 如何透過這些突破性的技術,幫助團隊釋放前所未有的生產力,並在快速變化的商業環境中,保持競爭優勢。

1. Gemini 3 是什麼?

Gemini 3 是 Google 迄今為止最智能的 AI 模型系列,以最先進的推理技術為基礎建構而成;Gemini 3 整合 Gemini 的所有能力,協助使用者實現任何創意 (bring any idea to life)。

Gemini 3 Pro 是 Gemini 3 系列的首個模型,最適合處理複雜工作,特別是需要廣泛世界知識和跨模式進階推理能力的工作。

2. Gemini 3 與其他 AI 助手如 ChatGPT 有何不同?

Gemini 3 Pro 在每一項主要的 AI 基準測試中,表現都顯著超越先前的版本,並在多個關鍵領域樹立了新標準:

基準測試 Gemini 3 Pro (分數/Elo) GPT-5.1 (分數/Elo) Claude Sonnet 4.5 (分數/Elo)
LMArena 排行榜 1501 Elo (榜首)
競賽編碼問題 (LiveCodeBench Pro) 2,439 Elo 2,243 Elo 1,418 Elo
多模態理解 (MMMU-Pro) 81.0% 76.0% 68.0%
科學知識 (GPQA Diamond) 91.9% (未使用工具) 88.1% 83.4%

此外,Gemini 3 在設計上具備更強的深度與細微差異的掌握能力,能提供聰明、簡潔且直接的回應,提供真知灼見,而非陳腔濫調。

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圖/ Google
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圖/ Google

3. Gemini 3 和先前的版本相比,有哪些突破和提升?

Gemini 3 是建立在先前版本的基礎上,整合了所有能力。

如果將 AI 模型比喻為處理訊息的「廚師」,那麼 Gemini 2 就像一個技藝精湛,懂得如何使用各種廚房工具(代理能力)的廚師。

Gemini 3 則像一位米其林星級主廚,他不僅技藝更精湛(最先進的推理),還能處理和融合所有類型的食材——文字、圖像、影片、音訊(世界領先的多模態理解)。

此外,Gemini 3 能根據顧客的需求,即時設計並建構出獨特的用餐環境和工具(生成式介面),並能自主規劃連續數天的複雜菜單(代理能力和長期規劃),確保每次上菜都能提供深刻的見解(深度與細微差異)。

突破和提升領域 Gemini 3 的主要進展
推理能力 具備最先進的推理能力,能掌握前所未有的深度和細微差異。在所有主要 AI 基準測試中,表現皆顯著超越 2.5 Pro。
代理人與工具使用 Gemini 2 奠定了代理能力的基礎,而 Gemini 3 帶來了更卓越的指令遵循與更有意義的工具使用。在代理編碼和長期代理任務上表現優異。在衡量編碼代理能力的 SWE-bench Verified 中,得分 76.2% (大幅超越 2.5 Pro 的 59.6%)。
編碼性能 超越 Gemini 2.5 Pro,擅長代理式工作流程和複雜的零樣本任務 (zero-shot tasks)。在 Terminal-Bench 2.0 上得分 54.2%,大幅高於 Gemini 2.5 Pro 的 32.6%。
長脈絡視窗 支援 100 萬個詞元的輸入脈絡窗口。Gemini 3 Pro 在長脈絡性能(MRCR v2, 128k 平均)上得分 77.0%,遠高於 Gemini 2.5 Pro 的 58.0%。
Deep Think 模式 推出強化的推理模式,進一步突破智慧界限,在複雜測試(如 Humanity’s Last Exam)中的表現優於 Gemini 3 Pro。

4. Gemini 3 具備哪些核心功能和技術優勢?

  1. 最先進的推理能力 (State-of-the-art reasoning):專為掌握深度和細微差異而設計,提供簡潔且具真知灼見的回覆。

  2. 世界領先的多模態理解 (World-leading multimodal understanding):能夠跨文字、圖像、影片、音訊,甚至是程式碼進行推理,並在多模態理解基準測試上創下新高。

  3. 改進的代理式能力 (Improved agentic capabilities):能同時處理多步驟任務,並具備更好的工具使用能力,可以建構更有助益且智能的個人 AI 助理。

  4. 代理式編碼與 Vibe Coding:是 Google 迄今為止最強大的 Vibe coding 模型,能將高階想法(如草圖和提示)轉化為豐富且互動性的應用程式。

  5. 長脈絡視窗:支援 100 萬個詞元,適用於處理大型資料集。

5. 目前 Gemini 3 的主要問題和挑戰有哪些?

Gemini 3 目前仍有以下幾點限制或需注意的事項:

  1. Deep Think 模式的可用性:Gemini 3 Deep Think 模式目前需要額外時間進行安全評估,先開放給安全測試人員使用,預計在接下來幾週內才會向 Google AI Ultra 訂閱用戶開放。

  2. API 參數衝突:在 API 中,無法在同一個要求中同時使用新的 thinking_level 和舊版 thinking_budget 參數,這麼做會傳回 400 錯誤

  3. 圖片區隔功能:Gemini 3 Pro 不支援圖片區隔功能(傳回物件像素層級遮罩)。如果工作負載需要此功能,建議繼續使用 Gemini 2.5 Flash。

  4. 工具支援限制:在 Gemini 3 支援的工具中,目前不支援 Google 地圖和電腦使用

  5. 溫度設定警告:建議將溫度參數維持預設值 1.0。變更溫度(尤其設為低於 1.0)可能會導致非預期的行為,例如迴圈或複雜工作效能降低。

6. Gemini 3 如何處理多模態輸入(文字、影像、音訊)?

Gemini 3 是處理複雜多模態理解的最佳模型之一,能夠無縫整合文字、圖像、影片、音訊和程式碼等資訊。

  • 圖像與文件:Gemini 3 Pro 在文件理解方面表現優異,能超越簡單的 OCR (光學字元辨識),進行複雜的文件理解和推理。在複雜圖像推理基準 MMMU-Pro 上得分 81.0%。

  • 影片:能夠捕捉高影格率的快速動作,並具備長脈絡回溯能力,可從數小時連續鏡頭中合成敘事並精確定位細節。在影片理解基準 Video-MMMU 上得分 87.6%。

  • API 粒度控制:開發人員可透過 media_resolution 參數,對多模態視覺處理作業進行精細控制,選項包括 lowmediumhigh,這會影響模型的權杖用量和延遲時間。

7. Gemini 3 代理能力與生成式介面具體是什麼?怎麼應用?

  1. 代理能力 (Agentic Capabilities)

    • 定義:指模型能夠可靠地遵循複雜指令,執行同步、多步驟任務,並改進工具使用。這是將 AI 輔助從工具箱中的一項工具,轉變為積極合作夥伴的關鍵。

    • 應用

      • 開發者:透過 Google Antigravity(新的代理開發平台),代理人可以代表開發者自主規劃並執行複雜的端對端軟體任務,例如建構功能、UI 迭代或修復錯誤。

      • 日常任務:Gemini Agent(一項實驗性功能)可處理多步驟任務,例如根據電子郵件中的細節規劃旅遊預訂服務,或整理 Gmail 收件匣

  2. 生成式介面 (Generative Interfaces/Generative UI)

    • 定義:這是一種新類型的使用者介面,可即時根據使用者的提示動態生成,以設計出最適合特定查詢的響應。它利用 Gemini 3 強大的推理和代理編碼能力實現。

    • 應用

      • 視覺版面 (Visual layout):生成沉浸式、雜誌風格的視圖,包含圖片和模組,例如用於規劃羅馬 3 日遊的視覺行程

      • 動態視圖 (Dynamic view):即時設計和編寫自訂使用者介面 (UI),以呈現互動式體驗,例如詢問梵谷畫廊時,會收到可點擊、滾動和學習的互動式回覆。

      • 互動式工具與模擬: 即時編寫自訂模擬或工具。
        ▪ 案例: 詢問「三體問題的物理學」,獲得可操縱變數的互動式模擬。研究「抵押貸款」時,模型會客製化互動式貸款計算器。

8. Gemini 3 在實務上有哪些應用場景和案例?

Gemini 3 廣泛應用於多個領域,包括:

  1. 軟體開發
    * Vibe Coding:將高階想法(如單一提示)轉化為功能齊全的應用程式,例如編寫一款具備豐富視覺效果的復古 3D 太空船遊戲。
    * 生產力提升:在 GitHub Copilot 的早期測試中,解決軟體工程挑戰的準確度比 Gemini 2.5 Pro 高出 35%。
    * 設計轉譯:在 Figma Make 中,模型能以精確度轉譯設計並生成廣泛且富有創意的樣式和互動。

  2. 企業與法律
    * 知識應用:協助 Box AI 解釋和應用機構知識。
    * 法律推理:在 Thomson Reuters 的評估中,在法律推理和複雜合約理解方面有顯著進展。

  3. 多模態處理
    * 會議與文件:準確轉錄 3 小時多語言會議並具備優異的說話者識別能力;從低品質文件照片中提取結構化數據,表現優於基準模型 50% 以上。

9. Gemini 3 的核心用途是什麼?怎麼用?

Gemini 3 的核心設計是幫助用戶實現 3 大目標,包括學習、構建與規劃等用途:

  1. 學習任何事物 (Learn anything)

    • 透過結合其最先進的推理、視覺和空間理解能力,以及 100 萬 Token 的脈絡長度,幫助使用者以最適合自己的方式學習。
    • 應用案例:解讀並翻譯不同語言的手寫食譜;分析學術論文或長講座影片,並生成互動式單字卡或視覺化圖表的程式碼;分析匹克球比賽影片,找出可改進之處並生成訓練計畫。
  2. 建構任何事物 (Build anything)

    • 透過卓越的 Vibe coding 和代理編碼能力,將想法從草圖和提示轉化為互動工具和體驗。
    • 應用案例:透過 Vibe coding 打造更豐富、更具互動性的網頁 UI 和應用程式;使用單一提示編寫複雜的互動式 3D 遊戲。
  3. 規劃任何事物 (Plan anything)

    • 透過提升長期規劃能力和工具使用的一致性,協助委派多步驟專案,比以往更快完成任務。
    • 應用案例:協助規劃旅遊行程;整理收件匣。

10. 在搜索引擎中,Gemini 3 是如何帶來生成式介面與互動工具的體驗?

在 Google 搜尋的**「AI 模式」**中,Gemini 3 利用其多模態理解和強大的代理編碼能力,解鎖了客製化的生成式使用者介面 (Generative UI) 體驗。

  • 動態生成:Gemini 3 會分析查詢,並即時動態生成最理想的視覺版面,其中包含視覺元素,如圖像、表格和網格,使輸出結果更清晰且可操作。

  • 即時編碼互動工具:當模型判斷互動工具(例如模擬情境)有助於理解主題時,它會利用其生成能力即時編寫自訂模擬或工具,並將其添加到回覆中。

舉例來說:詢問三體問題的物理學時,可以獲得一個互動式模擬,讓使用者操縱變數並觀察重力作用;研究抵押貸款時,模型可以在回覆中為使用者客製化一個互動式貸款計算器

11. Gemini 3 如何協助日常生活與工作流程的自動化,如旅遊規劃與收件匣整理?

Gemini 3 Pro 展現了更好的長期規劃能力,可以透過結合更深度的推理和改進後更一致的工具使用,代表能執行更複雜、多步驟的工作流程

以下舉兩個常見案例:

  1. 收件匣整理:Google AI Ultra 訂閱用戶可以在 Gemini 應用程式中試用 Gemini Agent,它能處理多步驟任務,例如整理收件匣,優先處理待辦事項並草擬回覆供使用者批准。

  2. 旅遊規劃:Gemini Agent 可以接受精確指令,例如:「研究並協助我預訂下週旅行的中型 SUV,預算在每天 $80 以下,並使用我的電子郵件中的細節。」Gemini 將會定位的航班資訊、比較符合預算的租賃選項並準備預訂。

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圖/ Google

12. Gemini 3 的隱私與資料安全如何保障?

Gemini 3 是 Google 迄今為止最安全的模型,並經歷了 Google AI 模型中最全面的安全評估

在安全保障方面,Gemini 3 模型展現了以下 3 個特性:

  • 減少阿諛奉承的傾向。
  • 增強對提示注入 (prompt injections) 的抵抗力。
  • 改善針對網路攻擊濫用的防護

13. 如何使用 Gemini 3 的 API?

Gemini 3 Pro (模型 ID:gemini-3-pro-preview) 可透過 Gemini APIGoogle AI StudioVertex AI 中使用。開發者可以使用 Python、JavaScript 或 REST 等方式呼叫模型。

Gemini 3 也引入了新的參數以控制模型行為和延遲時間,包括:

  • 思考層級 (thinking_level):控制模型在產生回覆前內部推理過程的深度。預設為 high,以進行最深入的推理。

  • 媒體解析度 (media_resolution):精細控制多模態視覺處理,選項包括 lowmediumhigh,影響權杖用量和延遲時間。

  • 思想簽章 (thoughtSignature):用於在 API 呼叫之間維持推理情境。在函式呼叫的嚴格驗證中,必須將這些簽章傳回模型,以確保模型維持推理能力。

14. 遇到常見錯誤碼怎麼排除?

開發者如果常見錯誤碼,排除與注意事項可參考以下表格:

錯誤類型/情境 排除方式與注意事項
400 錯誤 避免在同一個要求中同時使用 thinking_level 和舊版 thinking_budget 參數。
函式呼叫的 400 錯誤 在函式呼叫中,API 會對思維簽章 (thoughtSignature) 實施嚴格驗證。如果模型的回覆包含簽章,必須在下一個回合傳回它,否則會收到 400 錯誤。
從舊模型或自訂函式呼叫遷移 如果從其他模型遷移對話記錄,或插入非 Gemini 3 生成的自訂函式呼叫(無法取得有效簽章),請在 thoughtSignature 欄位中填入特定的虛擬字串 "context_engineering_is_the_way_to_go" 來略過嚴格驗證。
溫度設定 雖然不是錯誤碼,但強烈建議將溫度參數維持預設值 1.0。變更溫度(尤其設為低於 1.0)可能會導致非預期的行為,例如迴圈或複雜工作效能降低。

15. Gemini 3 是否需要額外付費,API 限制和配額如何?

Gemini 3 Pro 的費用取決於使用平台:

  1. Google AI Studio (免費試用)

    • 可以在 Google AI Studio 中免費試用 Gemini 3 Pro 模型,但有速率限制
  2. Gemini API (付費方案)

    • 目前 Gemini API 中的 gemini-3-pro-preview 沒有免費方案
    • 開發人員可透過 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中使用此模型。
    • 定價 (Gemini 3 Pro 預覽版):價格以每 100 萬個權杖為單位,所列價格為標準文字價格多模態輸入費率可能有所不同
權杖數量 輸入 (Input) 價格 (每 100 萬權杖) 輸出 (Output) 價格 (每 100 萬權杖)
20 萬個權杖或以下 $2 美元 $12 美元
超過 20 萬個權杖 $4 美元 $18 美元
  1. 訂閱服務 (使用限制)
    • Google AI Plus、Pro 和 Ultra 訂閱用戶將繼續享有更高的使用限制(主要指在 Gemini App 或 Search 的 AI 模式中)。

API 限制與配額 (脈絡長度與技術規格)則可參考以下表格整理:

項目 規格與說明
最大脈絡窗口 (輸入) 支援 100 萬個詞元 (tokens) 的輸入脈絡窗口。
最大輸出長度 最多支援 64,000 個詞元的輸出內容。
知識截點 Gemini 3 Pro 的知識截止日期為 2025 年 1 月
頻率限制 如需詳細的速率限制、批次定價和其他資訊,應參閱模型頁面。
脈絡快取 (Context Caching) 支援脈絡快取。如要啟動快取,至少需要 2,048 個權杖
媒體解析度影響 較高的媒體解析度 (media_resolution_high) 雖然能讓模型辨識細小文字或細節,但也會增加權杖用量和延遲時間

本文授權轉載自《經理人月刊》

關鍵字: #AI工具
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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