Google公布Gemini收費新制!拆分「思考型」與「Pro」額度,一表看懂方案差異
Google公布Gemini收費新制!拆分「思考型」與「Pro」額度,一表看懂方案差異

隨著生成式 AI 進入深化應用期,Google 官方於 2026 年 1 月 15 日起,針對 Google AI 訂閱用戶進行重大服務調整: 正式將思考型(Thinking)與 Pro 兩款主力模型的每日使用額度進行拆分 。這意味著使用者將能更具選擇性地分配任務,不再因為使用了一次 Pro 模型處理任務,就排擠了處理日常繁雜工作的額度。

以下特別整理了額度拆分後的用戶權益有哪些。在此之前,也先跟大家介紹 Google AI,以便於理解這次的服務調整對現有用戶及潛在用戶有什麼影響。

Google AI 是什麼?

Google AI 是 Google 旗下最尖端 AI 技術的服務總稱,包含快捷、思考型,以及效能最強的 Pro 模型。這些模型具備更深度的邏輯推理、更長文本的處理能力(脈絡窗口),以及精確的多模態(圖片、文字、影片)理解力。

對於需要處理複雜數據、撰寫程式碼或進行深度研究的專業人士而言,選擇合適的訂閱方案是將工作效率最大化的關鍵。以下是 Google AI 最新的訂閱方案及適用對象比較:

方案 免費版 Google AI Pro Google AI Ultra
訂閱費用 $0 元 (需有 Google 帳戶) NT$650 元/月(首月 NT$0 元/月) NT$8150 元/月(前 3 個月 NT$4050 元/月)
雲端儲存空間 15GB 2TB 30TB
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

延伸閱讀:Google發布10組Gemini提示詞!教你將目標拆解成每天、每週可執行計畫,中英文指令一次收

思考型與 Pro 模型額度分拆,對使用者有何影響?

過去,思考型與 Pro 模型的額度採合併計算,使用者容易陷入「算力資源錯置」的困境。當模型特性與任務需求無法精準匹配,無論是以高算力處理簡單任務,或是因選錯模型導致產出未達預期而需反覆修正,都會造成珍貴的每日額度在無意間被迅速消耗殆盡。

因此 Google 此次將 Gemini 模型的額度拆分,最大的意義在於「AI 算力的精準化」。使用者可根據當下的任務類型(如需要快速生成文案、需要深度分析的文本)進行模型的精準選用。

下表整理思考型及 Pro 模型可使用的額度有多少,以及不同訂閱方案享有什麼服務:

項目 Gemini(未訂閱 Google AI 方案) Google AI Pro 版 Gemini 應用程式 Google AI Ultra 版 Gemini 應用程式
快捷模型 一般存取權 一般存取權 一般存取權
思考型模型 基本存取權 - 每日上限可能會經常調整 300 個提示詞 / 天 1,500 個提示詞 / 天
Pro 模型 基本存取權 - 每日上限可能會經常調整 100 個提示 / 天 500 個提示 / 天
脈絡長度 32,000 個詞元 100 萬個詞元 100 萬個詞元
Agent - - 用量上限:
● 每天 200 個 Agent 要求
● 同時執行 3 項 Agent 工作
語音摘要 20 則 / 天 20 則 / 天 20 則 / 天
Deep Research 使用思考型模型,每月最多可生成 5 份報告 使用 Pro 模型,每天最多可生成 20 份報告 使用 Pro 模型,每天最多可生成 200 份報告
Deep Think - - 每天最多 10 個提示,脈絡窗口達 19.2 萬個詞元
使用 Nano Banana 生成及編輯圖像 100 張圖片 / 天 1000 張圖片 / 天 1,000 張圖片 / 天
使用 Nano Banana Pro 生成及編輯圖像 3 張圖片 / 天 100 張圖片 / 天 1000 張圖片 / 天
動態檢視 25 個提示詞 / 天 250 個提示詞 / 天 250 個提示詞 / 天
排定動作 - 2.5 Deep Think 部分權限 2.5 Deep Think 部分權限
影片生成 - Veo 3.1 Fast (預先發布版)每天生成最多 3 部影片 Veo 3.1 (預先發布版)每天生成最多 5 部影片
投影片生成 20 份簡報 / 天 - -

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

模型選用指南:快捷、思考型、Pro 該怎麼選?

隨著額度分開計算,使用者務必了解模型的專長,如此才能將訂閱費精準花在刀口上,並讓 AI 更融入到自身的工作環節中。

1. 快捷模型:日常任務的主力
這是 Gemini 應用程式中速度反應速度極快,且幾乎無延遲的基礎模型。當進階模型的額度用盡時,系統將自動切換至此模型,確保對話不中斷。

● 適合處理任務:歸納會議紀錄、長文總結、腦力激盪發想、一般資訊查詢。

2. 思考型模型:兼顧速度與推論
專為快速解決複雜問題而生,具備更強的邏輯推演能力,能處理非直線性的因果關係。

● 適合處理任務:策略分析、多步驟的邏輯謎題、需要推導過程的決策輔助。

3. Pro 模型:極致效能的專家
Gemini 3 系列中最強大的進階模型,專為高難度任務設計。擅長深度理解文字、檔案、圖片和影片等多模態資訊,並具備最強的數學與程式設計能力。

● 適合處理任務:複雜程式碼撰寫與除錯、高等數學運算、跨檔案的深度分析與學習。

gemini新收費方案
圖/ 數位時代

本文授權轉載自FC未來商務

關鍵字: #AI工具 #Gemini
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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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