2026最新Google AI訂閱方案|Gemini改算力消耗制、AI Ultra 上線⋯方案價格、功能一表看懂
2026最新Google AI訂閱方案|Gemini改算力消耗制、AI Ultra 上線⋯方案價格、功能一表看懂

Google 於 2026 年 I/O 開發者大會宣布訂閱方案重大更新,計費邏輯全面改採「算力消耗制」(compute-used),並新增 AI Ultra 新台幣 3,300 元方案層級。同時,原先月付 8,150 元的 AI Ultra 方案也調降至 6,500 元。

擁有強大生態系的 Google Gemini、強調對話互動的 ChatGPT,以及主打安全性及高品質的推理輸出 Claude,如今已深入大家的工作與生活。大家問的問題已不再是「該選擇哪款 AI 工具?」而是「選擇哪個訂閱方案才合適?」因此,本文以 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」。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 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 5x Google AI Ultra 20x
費用 NT$0 元 NT$260 元 NT$650 元/月 約 NT$3,300 元/月 約 NT$6,500 元/月(原 NT$8,150 元降價)
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 進階開發者、高頻創作者 企業級應用、高強度重度使用者
用量上限(算力消耗制,每 5 小時重置) 標準額度 標準的 2 倍 標準的 4 倍 AI Pro 的 5 倍 AI Pro 的 20 倍
脈絡長度 3.2 萬個詞元 12.8 萬個詞元 100 萬個詞元(約 1,500 頁文字或 3 萬行程式碼) 100 萬個詞元 100 萬個詞元
語音摘要
Deep Research
Deep Think(深入思考,需搭配 Pro 模型) X X X
於 Gemini 生成及編輯圖像 X X
NotebookLM 提供研究與寫作支援 提供研究與寫作支援,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,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 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 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 -
影片生成模型訪問 - Omni Flash Omni Flash Omni Flash Omni Flash
投影片生成
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 10,000 點 25,000 點
雲端儲存空間 15GB 200GB 5TB 20TB 30TB
YouTube Premium - - ✓ Lite 方案 ✓ 個人方案 ✓ 個人方案
Gemini Live
Canvas
Gem
Agent - - - • 每天 200 個 Agent 要求
• 同時執行 3 項 Agent 工作
(僅限美國,僅支援英文)

Google AI 各方案有哪些特色,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,以下提供四個方案的訂閱建議,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 可支援更高算力額度及脈絡長度,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 5x:進階開發者適用

介於 Pro 與頂級 AI Ultra 20x 之間,此方案提供 AI Pro 5 倍的算力額度,並內建 Gemini 3.5 Flash 模型,適合需要頻繁測試、快速迭代的開發者或高頻創作者。20TB 雲端儲存空間也方便存放大型資料集與多媒體素材,同時包含 YouTube Premium 個人方案。

4. Google AI Ultra 20x:企業數位轉型的自動化中樞

原最高階 Ultra 方案調降售價,提供 AI Pro 20 倍的頂級算力額度,無論是在雲端空間、Google Workspace 生態系統整合、模型使用額度上皆享有最高配置,支持團隊成員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:Flash-Lite、Flash、Pro 怎麼選?

Google 自 2026 年 5 月 17 日起,全面改採以「算力(compute)」為核心的用量計算機制,一改過去按模型分開計算每日提示詞次數的做法。新制下,使用算力是合計計算,每 5 小時重置一次直到達到每週上限;啟用較複雜的提示、較大的上傳檔案,或設定較高的「思考程度」,都會消耗更多算力。因此,理解各模型的適用場景,以及思考程度的選用策略,是控制用量、精準發揮訂閱效益的關鍵。

1. Gemini Flash-Lite:日常任務的主力
這是 Gemini 應用程式中速度最快、消耗算力最少的基礎模型。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。

Gemini新模型
圖/ 螢幕截圖

2. Gemini Flash:兼顧速度與推論的主力
功能更強大,兼顧速度與推論能力,能處理各種問題,無論簡單或複雜。搭配「延伸思考」模式可進一步強化邏輯推演,適合非線性因果分析。

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. Gemini Pro: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。Ultra 訂閱用戶可進一步開啟「Deep Think」模式,提供最高程度的平行推論,適合需要數分鐘深度運算的複雜問題。

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

關鍵字: #AI工具
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

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。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

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。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

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。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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