Gemini API定价完全指南：2026年每百万tokens最新价格与成本优化

想了解Gemini API在2026年的完整定价？这篇指南覆盖了Google所有Gemini模型的最新价格——从最经济的Gemini 2.5 Flash-Lite（$0.10/百万tokens）到最强大的Gemini 3 Pro Preview（$2.00/百万tokens）。我们还将深入讲解如何通过缓存和批处理节省高达90%的费用。

快速答案：Gemini 2.5 Pro的标准定价为输入$1.25/百万tokens、输出$10.00/百万tokens（200K上下文内），这个价格在同级别模型中具有竞争力。免费层在2025年12月经历了大幅削减，目前每日请求限制在25-50次之间，商业项目建议直接使用付费层。

Gemini API 2026完整价格表

所有Gemini模型的官方定价如下，数据来源为Google AI官方定价页面，更新于2026年1月。

Google目前提供三个系列的Gemini模型，每个系列都有不同的价格和性能定位。理解这些定价结构是控制API成本的第一步。

Gemini 3系列（最新预览版）

Gemini 3系列是Google最新发布的模型，目前处于预览阶段。Gemini 3 Pro Preview是当前功能最强大的模型，但价格也最高，且没有免费层访问权限。该模型采用上下文长度分层定价：200K tokens以内的请求按标准价格计费，超过200K的部分价格翻倍。

Gemini 3 Flash Preview则是3系列的轻量版本，在保持较高性能的同时提供了更亲民的价格。它支持文本、图片和视频输入，音频输入的价格略高。这款模型提供免费层访问，适合开发者在正式付费前进行测试。

Gemini 2.5系列（主力推荐）

Gemini 2.5系列是目前生产环境中最推荐使用的模型系列。Gemini 2.5 Pro在复杂推理和长上下文任务方面表现出色，支持完整的100万token上下文窗口，即使在免费层也可以使用这一完整能力。该模型同样采用上下文分层定价，200K以内和以上的价格差异为2倍。

Gemini 2.5 Flash是性价比最高的选择之一，适合大多数日常任务。而Gemini 2.5 Flash-Lite则是整个Gemini家族中最经济的选项，每百万tokens仅需$0.10输入和$0.40输出，非常适合对成本敏感的批量处理任务。

Gemini 2.0系列

Gemini 2.0 Flash是上一代模型中的代表作，价格与2.5 Flash-Lite相近。需要注意的是，Google已宣布Gemini 2.0 Flash和Flash-Lite将于2026年3月3日退役，建议开发者尽早迁移到2.5系列模型。

嵌入模型

Gemini Embedding模型用于文本向量化，支持标准API和批处理API两种调用方式，批处理方式可享受50%折扣。

各模型选择指南：根据需求选对模型

不同使用场景应该选择不同的模型，选错模型可能导致成本增加5-10倍。

模型选择是API成本控制中最重要的决策。很多开发者习惯性地选择最强大的模型，但实际上大多数任务并不需要顶级模型的能力。根据任务复杂度和预算选择合适的模型，可以在保证效果的同时大幅降低成本。

任务与模型匹配建议

对于复杂推理、代码生成、长文档分析等高难度任务，Gemini 2.5 Pro是最佳选择。它的推理能力在同级别模型中处于领先地位，100万token的上下文窗口也使其能够处理超长文档。虽然输出价格为$10/百万tokens，但对于这类任务而言，质量往往比成本更重要。

对于日常对话、简单问答、文本摘要等中等复杂度任务，Gemini 2.5 Flash提供了很好的平衡点。它的响应速度比Pro更快，价格仅为Pro的四分之一左右，足以胜任大多数商业应用场景。

对于批量数据处理、内容分类、简单提取等低复杂度任务，Gemini 2.5 Flash-Lite是成本最优的选择。每百万tokens仅$0.10的输入价格，使其在大规模处理时具有极大的成本优势。

费用优化：缓存与批处理最高省90%

Google提供了两种主要的成本优化机制：上下文缓存可节省最高90%，批处理API可节省50%。

如果你的应用有大量重复性请求或者可以接受非实时响应，这两个功能可以显著降低API成本。特别是对于企业级应用，合理使用这些优化功能往往能将成本降低到原来的十分之一。

上下文缓存（Context Caching）

上下文缓存是Gemini API最强大的成本优化功能。当你的应用需要反复使用相同的系统提示、文档或上下文时，可以将这些内容缓存起来，后续请求只需要引用缓存即可，而不需要每次都重新传输和处理。

Gemini 2.5系列模型支持90%的缓存折扣，这意味着缓存命中的tokens仅按原价的10%计费。例如，如果你有一个10万tokens的系统提示需要反复使用，使用缓存后每次请求的这部分成本仅为$0.0125（原价$0.125的10%）。

Gemini 2.0系列支持75%的缓存折扣。缓存存储本身有额外费用，为每小时$1.00/百万tokens。因此，缓存更适合高频使用的场景——如果同一内容每小时被调用数十次甚至数百次，缓存的价值就会非常明显。

批处理API（Batch API）

批处理API允许你提交大量请求，系统会在24小时内异步处理并返回结果。作为回报，所有批处理请求享受50%的价格折扣。这种方式特别适合数据预处理、批量内容生成、评估任务等不需要实时响应的场景。

使用Gemini 2.5 Pro的批处理API时，输入价格从$1.25降至$0.625/百万tokens，输出价格从$10降至$5/百万tokens。对于需要处理大量数据的企业应用，这可以节省相当可观的成本。

需要注意的是，批处理API不支持显式缓存功能，且Gemini 2.0系列不支持批处理的隐式缓存。如果你的任务同时需要缓存和批处理，建议选择Gemini 2.5系列。

免费层限制与付费层级

2025年12月Google大幅削减了免费层配额，目前免费层主要适合开发测试，商业项目建议直接使用付费层。

了解免费层的具体限制对于规划项目预算至关重要。Google在2025年底对免费层进行了50-80%的配额削减，这使得免费层的实际可用性大大降低。如果你正在评估Gemini API，需要清楚这些限制。

免费层当前限制

免费层的限制按模型有所不同。Gemini 2.5 Flash的每日请求限制从原来的约250次降至现在的50次左右，每分钟请求数（RPM）也从15降至10。Gemini 2.5 Pro的限制更为严格，每日仅约25次请求，每分钟5次。

这些限制意味着免费层主要适合个人学习、功能测试和原型开发。一旦进入正式开发阶段或有商业化需求，就需要启用付费层。特别需要注意的是，Gemini 3 Pro Preview完全没有免费层访问权限。

付费层级结构

Google的付费层级采用累进解锁制度。Tier 1在启用计费后自动生效，提供150-300 RPM的配额。Tier 2需要累计消费$250后解锁，配额提升至1000+ RPM。Tier 3为企业定制方案，可获得4000+ RPM甚至更高的配额。

对于大多数中小型项目，Tier 1的配额已经足够。如果你的应用需要处理高并发请求，可以考虑快速消费到$250门槛以解锁Tier 2。企业级应用则建议直接联系Google获取定制方案。

与GPT-4、Claude价格对比

在同级别模型中，Gemini的定价具有明显竞争力，特别是在输出tokens价格方面。

选择AI API时，价格是重要的考量因素之一，但不应该是唯一因素。不同厂商的模型在不同任务上各有优势，需要根据具体需求综合评估。以下是2026年1月主流AI API的价格对比。

旗舰模型对比

在旗舰模型层面，Gemini 2.5 Pro的定价显著低于GPT-4和Claude 3.5 Sonnet。GPT-4o的输入价格为$5/百万tokens，是Gemini 2.5 Pro的4倍；输出价格为$15/百万tokens，是Gemini的1.5倍。Claude 3.5 Sonnet的价格与GPT-4o相近。

这种价格差异在大规模应用中会产生明显影响。假设每月处理1亿tokens的输出，使用GPT-4o需要$1,500，而使用Gemini 2.5 Pro仅需$1,000。长期来看，这个差异相当可观。

经济型模型对比

在经济型模型层面，竞争更为激烈。GPT-4o Mini以$0.15/$0.60的价格提供了不错的性价比，但Gemini 2.5 Flash-Lite以$0.10/$0.40的价格更胜一筹。

值得一提的是，Gemini在上下文窗口方面具有压倒性优势。即使是最经济的Flash-Lite模型也支持100万tokens的上下文，而GPT-4o Mini仅支持128K。这意味着在处理长文档时，Gemini不需要额外的分块处理逻辑。

实际场景成本计算

以下是三个典型应用场景的成本估算，帮助你评估项目预算。

抽象的价格数字有时难以直观理解。通过具体场景的成本计算，可以更好地评估Gemini API是否适合你的项目，以及应该选择哪个模型。

场景一：智能客服机器人

假设你运营一个中型电商网站的客服机器人，每天处理1000次用户咨询。平均每次对话包含200 tokens输入（用户问题+系统提示）和800 tokens输出（机器人回复）。

使用Gemini 2.5 Flash时，每日输入成本为：1000次 × 200 tokens × $0.30/1M = $0.06。每日输出成本为：1000次 × 800 tokens × $2.50/1M = $2.00。每日总成本约$2.06，每月成本约$62。如果改用缓存（假设系统提示100 tokens可缓存），每月成本可降至约$50。

场景二：文档分析系统

假设你需要处理企业内部文档，每天分析50份平均10万tokens的文档，需要生成约2000 tokens的摘要。

使用Gemini 2.5 Pro时，每日输入成本为：50份 × 100K tokens × $1.25/1M = $6.25。每日输出成本为：50份 × 2K tokens × $10.00/1M = $1.00。每日总成本约$7.25，每月成本约$218。如果使用批处理API（50%折扣），每月成本可降至约$109。

场景三：大规模数据分类

假设你需要对100万条用户评论进行情感分类，平均每条100 tokens输入，10 tokens输出。

使用Gemini 2.5 Flash-Lite时，总输入成本为：100M tokens × $0.10/1M = $10。总输出成本为：10M tokens × $0.40/1M = $4。总成本约$14。如果使用批处理API（50%折扣），总成本仅需$7。

中国开发者接入方案

中国开发者无法直接访问Google AI Studio，需要通过Vertex AI或第三方平台接入Gemini API。

对于中国地区的开发者而言，访问Gemini API面临一些额外的挑战。Google AI Studio（ai.google.dev）在中国大陆无法直接访问，即使使用网络工具也可能遇到支付和账户验证问题。以下是几种可行的解决方案。

方案一：Google Cloud Vertex AI

Vertex AI是Google Cloud的企业级AI平台，支持通过香港或新加坡节点访问Gemini API。Vertex AI的定价与AI Studio基本一致，但需要配置Google Cloud账户和计费。这种方式适合有一定云服务经验的企业开发者，优势是直接使用官方服务，数据安全有保障。

新用户可以获得$300的Google Cloud赠金（91天有效期），足够进行大量测试。但需要注意的是，Vertex AI的配置相对复杂，且需要处理跨境支付问题。

方案二：第三方API聚合平台

对于个人开发者或中小团队，使用第三方API聚合平台是更便捷的选择。这类平台通常提供OpenAI兼容的接口，只需替换base_url和api_key即可接入多种模型，包括Gemini。

以laozhang.ai为例，平台支持Gemini全系列模型，价格与官方基本一致。接入方式非常简单，使用OpenAI SDK即可调用，支持支付宝/微信支付，最低$5起充。这种方式的优势是接入简单、支付便捷、无需处理网络问题，适合快速开发和原型验证。

hljs python复制
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-YOUR_API_KEY",  # 从平台获取
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash",  # 支持所有Gemini模型
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

方案选择建议

对于有企业合规要求的项目，建议选择Vertex AI官方方案。对于个人开发者和中小团队的快速开发需求，第三方平台是更实际的选择。两种方案的API调用方式基本兼容，迁移成本很低。

价格趋势与选型建议

基于Google历史定价规律，Gemini API价格预计将继续下降，但下降幅度会逐渐放缓。

理解AI API的价格趋势有助于做出更好的技术选型决策。Google通常在模型从预览版转为正式版时降价20-50%，这种规律在Gemini系列中一直存在。

价格趋势预测

Gemini 3 Pro目前处于预览阶段，定价为$2.00/$12.00。参考历史规律，当它在2026年上半年转为正式版时，价格可能会降至$1.50/$10左右。同时，Gemini 2.5系列可能会进一步降价以保持竞争力。

整体而言，AI API市场正在经历激烈的价格竞争。OpenAI、Anthropic、Google、xAI等厂商都在不断优化成本结构，这对开发者是利好消息。预计2026年底，同等性能的API价格可能比年初再降30-50%。

选型建议总结

对于新项目，建议优先考虑Gemini 2.5系列。2.5 Pro适合需要顶级能力的场景，2.5 Flash是大多数应用的最佳性价比选择，2.5 Flash-Lite适合大规模批量处理。

对于现有项目的迁移，如果正在使用Gemini 2.0系列，应尽快迁移到2.5系列，因为2.0将在2026年3月退役。迁移过程中API调用方式基本不变，主要是更新model参数。

对于预算敏感的项目，充分利用缓存和批处理功能可以将成本降低到原来的十分之一。建议在开发初期就设计好缓存策略，而不是事后优化。

常见问题

Gemini API免费层现在还能用吗？

可以使用，但配额非常有限。2025年12月Google大幅削减了免费层配额，目前Gemini 2.5 Pro每日约25次请求，2.5 Flash约50次请求。免费层适合学习测试，商业项目建议直接使用付费层。

Gemini 2.5 Pro和3 Pro应该选哪个？

目前建议选择2.5 Pro。虽然3 Pro是最新模型，但仍处于预览阶段，且价格是2.5 Pro的1.6倍，没有免费层。等3 Pro正式发布并稳定后再考虑迁移也不迟。

如何最大化节省API成本？

三个关键策略：第一，根据任务复杂度选择合适的模型，简单任务用Flash-Lite；第二，对重复内容启用上下文缓存，可省90%；第三，非实时任务使用批处理API，可省50%。

中文处理会比英文更贵吗？

是的。由于字符编码差异，1个中文字符通常占用2-3个tokens，而1个英文单词约1.3个tokens。这意味着处理同等长度的中文内容，成本可能比英文高50-100%。预算规划时需考虑这一因素。

Gemini API和ChatGPT API哪个更划算？

从纯价格角度，Gemini通常更便宜。Gemini 2.5 Pro的输入价格（$1.25/1M）是GPT-4o（$5/1M）的四分之一。但选择API还需考虑具体任务的表现、生态系统兼容性等因素，建议根据实际需求测试后决定。