台灣也能訂閱Google AI Plus了!月付260元,跟AI Pro、AI Ultra方案差在哪?一表看懂
台灣也能訂閱Google AI Plus了!月付260元,跟AI Pro、AI Ultra方案差在哪?一表看懂

Google 正式在台推出全新的「Google AI Plus」 方案。僅需月付 NT$260 元,就能讓用戶享有在 Google Workspace(如 Gmail、文件、簡報)的 AI 協作能力。

對於追求極致效率的知識工作者而言,選擇一款高效的 AI 協作工具,是成就每日工作流程是否順暢的關鍵之一。然而,Google 先前的最低訂閱服務「Google AI Pro」雖強大,但月付 NT$650 元的價格仍具訂閱門檻。為此,以下拆解現有的三個付費方案,協助讀者評估是否升級。

Google AI 是什麼?

泛指 Google 開發與應用於其產品生態系統中的生成式人工智慧技術,核心載體是 Gemini 系列模型(目前最新模型為 2025 年 11 月中推出的 Gemini 3 系列)。Gemini 不僅是聊天機器人,更被設計為可以同時理解和處理文本、圖像、音訊和程式碼等多元資訊的「多模態 AI」。

從早期的 Bard 到現在的 Gemini,Google 致力於將這項技術整合進搜尋引擎、辦公軟體(Workspace)和行動裝置中,目標是成為用戶的智慧協作者,協助處理複雜的知識工作、提升日常資訊檢索效率,並推動個人與企業的數位轉型。

Google AI 訂閱方案有哪些?

方案 基本版 Google AI Plus
(全新方案)
Google AI Pro Google AI Ultra
費用 NT$0 元 NT$260 元(前 2 個月每月 NT$130 元) NT$650 元/月(首月優惠價 NT$0 元) NT$8150 元/月(前 3 個月每月 NT$4050 元)
適用對象 日常查詢或較輕度使用者 進階辦公、小資工作者 重度使用者 企業級應用的用戶
Gemini-Pro 模型 基本存取權 30 個提示詞/天 100 個提示詞/天 500 個提示詞/天
Gemini-思考型模型 基本存取權 90 個提示詞/天 300 個提示詞/天 1500 個提示詞/天
Gemini-快捷模型 一般存取權 一般存取權 一般存取權 一般存取權
脈絡長度 32k 個詞元 128k 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 一般存取權 一般存取權 一般存取權 一般存取權
Deep Research 思考型模型基本權限 Pro 模型部分權限 相較於基本版,Pro 模型提供了 50 倍以上的用量配額 相較於基本版,Pro 模型提供了 500 倍以上的用量配額
Deep Think - - - 基本存取權,支援 19.2 萬個詞元的脈絡窗口
圖像生成和編輯 基本存取權 基本存取權 最高存取權 最高存取權
NotebookLM 提供研究與寫作支援 提供研究與寫作支援,且語音摘要、筆記本和其他功能的用量限制提高至 5 倍。每個筆記本最多 100 個來源 提供研究與寫作支援,且語音摘要、筆記本和其他功能的用量限制提高至 5 倍 最高用量及最強大模型功能
Google 生態系整合 - Gmail、Google 文件和簡報等服務內建 Gemini Gmail、Google 文件和 Vids 等服務內建 Gemini Gmail、Google 文件和 Vids 等服務內建 Gemini,享有最高用量限制
排定的動作 - 2.5 Deep Think 部分權限 2.5 Deep Think 部分權限 2.5 Deep Think 部分權限
Jules - 受限存取權 較高存取權 最高存取權
每月 AI 點數(適用於 Flow 和 Whisk) 100 點 200 點 1,000 點 25,000 點
雲端儲存空間 15GB 200GB 2TB 30 TB
YouTube Premium - - 加購項目:適用情形會因國家/地區而異 適用情形因國家/地區而異
Gemini Live V V V V
Canvas V V V V
Gem V V V V
Agent - - - • 每天 200 個 Agent 要求
• 同時執行 3 項 Agent 工作求
(僅限美國,僅支援英文)

延伸閱讀:ChatGPT新訂閱方案!ChatGPT Go月付290元,跟免費版差在哪?4種方案一次看

我該如何選擇合適的訂閱方案?

選擇方案時,除了看價格,更應看重與現階段的工作流程適配度及需求。對於僅偶爾使用 AI 查詢資料或進行娛樂互動的一般用戶來說,基本版功能已足夠。但對於已將 AI 視為核心生產力工具的用戶而言,則可進一步評估是否付費升級,以下提供三個方案的訂閱建議:

1. Google AI Plus 方案:高 CP 值的數位助理
不同於過往,Plus 方案用 Pro 方案的四折費用即可入手,並可解鎖 Google Workspace 整合功能。因此適合預算有限,但希望在寫郵件、潤飾文案、文件整理時有 AI 助手隨時待命的進階辦公者、小資工作者或專案管理人員。

2. Google AI Pro 方案:重視生產力的深度研究夥伴
因 Google AI Pro 可支援更高模型使用額度及脈絡長度,故適合每天需要依賴 AI 進行大量研究、長文寫作與深度分析、行銷素材創作、數據分析、程式碼除錯或概念發想的使用者。適合對象包括:數位內容創作者、學術研究員、軟體開發者。

3. Google AI Ultra 方案:企業數位轉型的自動化中樞
無論是在雲端空間、Google Workspace 生態系統整合、模型使用額度上,Ultra 方案皆享有最高額度,支持團隊成員可快速建立和擴展高度優化的 AI 驅動工作流。同時,也適合需要部署自動化 Agent 來處理繁瑣行政流程、尋求 AI 協作工具標準化的企業級用戶。

#0 google ai plus
圖/ 數位時代

本文授權轉載自FC未來商務

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
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

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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