Gemini費用多少？Gemini訂閱方案比較：價格、功能、適用對象一表看懂|數位時代 BusinessNext

Gemini費用多少？Gemini訂閱方案比較：價格、功能、適用對象一表看懂

多數人的問題從「該選擇哪款 AI 工具？」轉向「選擇哪個訂閱方案才合適？」，本文以Google Gemini為例，拆解現有的訂閱方案，以協助讀者評估。

時至 2026 年，AI 工具已深度滲透多數人的日常，並成為增強職場競爭力的必備工具。然而，面對耳熟能詳的 AI 工具，如擁有強大生態系的 Google Gemini、強調對話互動的 ChatGPT，大家問的問題已不再是「該選擇哪款 AI 工具？」，而是轉向「選擇哪個訂閱方案才合適？」因此，本文將以 Google Gemini 為例，完整拆解現有的訂閱方案，以協助讀者評估。

Gemini 是什麼？

Gemini 是 Google 推出的大型語言模型和聊天服務，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」。

Gemini 本身有免費版可以直接使用，但如果想獲得更強的邏輯推理能力、處理長篇文件或在 Google Workspace 中直接使用 AI 等進階功能，就需要訂閱 Google AI 服務，其核心載體為去年 11 月中推出的 Gemini 3 系列模型。

Google Gemini 網頁版：請點我前往
下載 Google Gemini App（iOS 用戶）：請點我前往
下載 Google Gemini App（Android 用戶）：請點我前往

Google AI 有哪些訂閱方案？

方案	基本版	Google AI Plus	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	基本權限	30 個提示詞/天	100 個提示詞/天	500 個提示詞/天
Gemini-思考型模型	基本權限	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	20 則/天	20 則/天	20 則/天	20 則/天
Deep Research	5 份報表/月	12 份報表/月	20 份報表/月	120 份報表/月
Deep Think	-	-	-	每天最多 10 個提示，支援 19.2 萬個詞元的脈絡窗口
使用 Nano Banana 生成及編輯圖像	100 張/天	1,000 張/天	1,000 張/天	1,000 張/天
使用 Nano Banana Pro 生成及編輯圖像	3 張/天	3 張/天	100 張/天	1,000 張/天
動態檢視	25 個提示詞/天	25 個提示詞/天	250 個提示詞/天	250 個提示詞/天
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、Vids 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
影片生成	-	Veo 3.1 Fast (預先發布版) 部分權限	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	20 份簡報/天	-	-
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	-	-	-	YouTube Premium 個人方案
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)

註：官方提醒，因 Nano Banana 及 Nano Banana Pro 圖像生成和編輯功能目前需求量較大，限制可能會經常調整且每日重設。

（延伸閱讀｜Gemini 新功能：動態檢視！三大實測帶你看，如何化身介面設計師，無痛做出旅遊儀表板、互動式應用？）

Google AI 4 種方案有哪些特色，我該怎麼選擇？

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，並提供網頁版的訂閱頁面：

前往升級 Google AI 訂閱：請點我

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。

模型選用指南：快捷、思考型、Pro 怎麼選？

Google 官方於今年年 1 月 15 日起，也針對 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。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。

本文授權轉載自FC未來商務

七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務？

顏勝豪認為，雲端轉型的起點不是直接遷移系統，而是從四個面向打底：應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃，以及組織治理框架建立，而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏，若沒有共同語言與平台底座，上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示，為讓所有員工可以齊步前行，國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R（註1）作為共同語言、用平台作為共同底座，讓轉型不只是技術選擇，而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後，便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中，要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程（SOP），透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本，以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性，目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分，進而邁向 Cloud First 階段：在合規前提下，新專案與系統升級預設在雲端環境開發，並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則：讓雲成為 AI 時代的成長引擎，而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局，顏勝豪如是總結。

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲，也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲，打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備：成立國泰風險聯防中心（CRC）攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力；釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版，提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務；此外，亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務，更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出，發展AI需要龐大的 GPU 算力，若自建 GPU 機房，不僅硬體設備昂貴、折舊速度快，光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本，若採取雲端資源，可以隨啟隨用，同時，大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組，銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破，而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本，資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋，在 AI 新世代，AI 模型定調能力「下限」，集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」，考量雲端有許多好用 AI 服務，唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略，打造雲端智慧生態圈，並以現代化雲原生技術拓展應用場景；同時，運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗，並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式，以充分發揮上雲效益。至於國泰產險，不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程，如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等，讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求，如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果，讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務，以客戶持股為核心，應用 AI 技術打造個人化推播服務，協助投資人更有效率地掌握庫存狀況，提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說，國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級，更是思維革新，從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段，可以預期在雲地基礎下，國泰將進一步引領 AI 時代變革，持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1：Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論，將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構，並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。