Google Gemini API 定价完全指南 2026：7 大模型费用详解与中国开发者实战手册

Google 在 2026 年初对 Gemini API 进行了重大更新，推出了性能更强的 Gemini 3 系列，同时宣布 Gemini 2.0 系列将于 3 月退役。对于正在评估 AI API 选型的开发者来说，理解这些变化至关重要。本指南将为你提供 2026 年 1 月最新的完整定价信息、真实场景成本计算，以及中国开发者关心的支付解决方案。

2026 年 Gemini API 定价速览

根据 Google 官方文档（2026年1月13日更新，来源：ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing），Gemini API 当前提供三个定价层级：免费层、按需付费层和企业层。每个层级的定价和速率限制有显著差异，开发者需要根据自己的使用场景选择合适的方案。

从定价范围来看，输入 token 的价格从最低的 $0.10/百万 token（Gemini 2.5 Flash-Lite）到最高的 $4.00/百万 token（Gemini 3 Pro Preview 长上下文），相差 40 倍。输出 token 的价格差异更大，从 $0.40 到 $18.00/百万 token 不等。这种大跨度的定价策略让开发者可以根据任务复杂度灵活选择模型，在性能和成本之间找到最佳平衡点。

值得注意的是，Google 对 200K token 以上的长上下文请求采用了差异化定价策略。以 Gemini 3 Pro Preview 为例，200K 以下上下文的输入价格是 $2.00/百万 token，而超过 200K 后价格翻倍至 $4.00。这意味着处理长文档或多轮对话历史时，成本会显著增加。

对于大多数中国开发者来说，免费层是入门的最佳选择——它不需要绑定国际信用卡，提供每天 1000 次请求、每分钟 5-15 次请求的额度，足以完成功能验证和原型开发。

完整模型定价详解（7 大模型 + RMB 换算）

为了帮助中国开发者更直观地理解成本，下表提供了所有主要模型的完整定价，并按当前汇率（约 7.2:1）换算为人民币。

文本生成模型定价

从表中可以看出，Gemini 2.5 Flash-Lite 是目前成本最低的选择，输入价格仅为 Gemini 3 Pro 的 5%。对于简单的文本处理任务，如分类、摘要、格式转换等，使用 Flash-Lite 可以大幅降低成本。

Gemini 2.5 Flash 则是性价比最优的选择，它在保持较低价格的同时，提供了 1M token 的长上下文窗口和完整的多模态能力。根据我们的测试，2.5 Flash 在大多数通用场景下的表现已经足够出色，除非你需要处理极其复杂的推理任务。

如果你需要了解更多关于 Gemini 2.5 系列的详细定价分析，可以参考我们之前的 Gemini 2.5 API 详细定价分析。

特殊功能定价

除了基础的文本生成，Gemini API 还提供了多种特殊功能，这些功能有独立的定价模式：

图片生成(Imagen 4)：按张计费是图片生成的主要特点。Imagen 4 Fast 每张 $0.02（约 ¥0.14），Standard 每张 $0.04（约 ¥0.29），Ultra 每张 $0.06（约 ¥0.43）。对于需要大量生成图片的应用，如电商、内容创作平台，这个价格相比 DALL-E 3 具有明显优势。

Google 搜索 Grounding：这项功能可以让 Gemini 在回答时引用实时搜索结果，非常适合需要最新信息的应用场景。付费层每天前 5000 次免费，之后按 $14/千次计费。从 2026 年 1 月 5 日起，Gemini 3 系列的 Grounding 开始计费。

上下文缓存：对于需要重复使用相同上下文的场景（如文档问答），上下文缓存可以节省高达 75% 的成本。缓存的定价是基础价格的 10%，加上 $1-4.50/百万 token 的存储费用。

向量嵌入(Embedding)：Gemini Embedding 模型的定价非常友好，付费层仅 $0.15/百万 token（约 ¥1.08），免费层完全免费。这使得构建 RAG（检索增强生成）系统的成本大幅降低。

Token 计费机制与中文成本差异

理解 token 计费机制对于准确估算成本至关重要，尤其是对于中文应用开发者而言。Gemini 使用的 tokenizer 对不同语言的处理方式存在显著差异，这直接影响到实际使用成本。

对于英文文本，1 个 token 大约等于 4 个字符或 0.75 个单词。一篇 1000 词的英文文章大约会产生 1300-1500 个 token。然而，中文的情况完全不同——由于 tokenizer 的设计主要针对英文，中文字符通常需要 2-3 个 token 来表示。

让我们通过一个具体的例子来说明这个差异。假设你要处理一段 500 字的中文文本：

英文等量文本（约 750 词）：~1000 tokens
中文文本（500 字）：~1000-1500 tokens

这意味着处理同等信息量的中文内容，token 消耗可能比英文高出 30-50%。在成本估算时，中国开发者需要将这个因素考虑进去。

实际计算中，我们建议使用以下经验公式：

• 中文字符：1 个中文字 ≈ 2-3 tokens
• 英文混合：中英混合内容取平均值，约 1 字符 ≈ 1.5 tokens
• 代码内容：代码通常 token 效率较高，1 字符 ≈ 0.8-1.2 tokens

以 Gemini 2.5 Flash 为例，处理 1000 字中文对话（假设 2000 tokens 输入 + 1000 tokens 输出）的成本约为：

输入成本：2000 / 1,000,000 × \$0.30 = \$0.0006
输出成本：1000 / 1,000,000 × \$2.50 = \$0.0025
单次对话总成本：\$0.0031（约 ¥0.022）

这个价格意味着 1 元人民币可以支撑约 45 次中等长度的中文对话，对于大多数应用来说是非常经济的。

真实场景成本计算

理论定价固然重要，但开发者更关心的是"我的应用每月要花多少钱"。下面我们通过几个典型场景来计算实际成本。

场景一：中文智能客服机器人

假设一个电商平台的智能客服机器人，日均处理 3000 次对话，每次对话平均 5 轮交互，每轮用户输入约 50 字、AI 回复约 150 字。

使用 Gemini 2.5 Flash 模型，这个智能客服系统每月成本约 3159 元人民币，平均每次对话成本约 0.035 元。

场景二：内容创作平台

一个 AI 写作助手平台，日均生成 500 篇文章，每篇约 800 字。

选择 Flash-Lite 模型，每月仅需约 92 元即可支撑日均 500 篇文章的生成量，成本极其低廉。

场景三：代码助手

开发团队使用 AI 代码助手，10 名开发者，每人日均 50 次代码生成请求，每次约 300 tokens 输入、500 tokens 输出。

代码助手场景推荐使用 Gemini 2.5 Pro，因为它在代码生成和理解方面表现更好。每月约 426 元的成本对于 10 人开发团队来说非常合理。

模型选型完全指南

面对 7 种以上的模型选择，如何找到最适合自己的那一个？下面的选型指南将帮助你快速做出决策。

按预算选型

如果你的首要考虑是成本控制，那么模型选择应该遵循这个优先级：

1. 预算极限型：Gemini 2.5 Flash-Lite（$0.10/$0.40）

   • 适合：批量处理、简单分类、格式转换
   • 不适合：复杂推理、长对话、创意写作

2. 性价比优先型：Gemini 2.5 Flash（$0.30/$2.50）

   • 适合：聊天机器人、内容生成、代码辅助、多模态任务
   • 是 90% 场景的最佳选择

3. 性能优先型：Gemini 2.5 Pro（$1.25/$10.00）

   • 适合：复杂分析、长文档处理、专业领域任务
   • 当 Flash 表现不够好时的升级选择

4. 顶级性能型：Gemini 3 Pro Preview（$2.00/$12.00）

   • 适合：最复杂的推理任务、研究探索
   • 注意：Preview 版本可能有稳定性风险

按场景选型

如果你正在对比不同的 AI API 选项，建议也参考我们的 ChatGPT API 定价对比，了解市场上主流选择的价格差异。

混合路由策略

在生产环境中，单一模型往往不是最优解。更聪明的做法是根据任务复杂度动态选择模型：

用户请求 → 复杂度评估 → 路由决策
    └─ 简单任务 → Flash-Lite（节省 60-80%）
    └─ 常规任务 → Flash（基准成本）
    └─ 复杂任务 → Pro（保证质量）

这种混合路由策略可以在保证用户体验的同时，将整体成本降低 40-60%。

成本优化策略大全

掌握正确的优化策略可以大幅降低 API 使用成本。以下是经过验证的几种有效方法。

策略一：充分利用免费层

Google 提供的免费层非常慷慨，每天 1000 次请求、每分钟 5-15 次请求的额度对于开发测试完全够用。免费层的特点是：

• 无需绑定信用卡
• 支持大部分模型（包括 2.5 Flash、Flash-Lite）
• 1M token 上下文窗口可用
• 适合原型开发、功能验证

建议在正式上线前，先用免费层充分测试，确认模型能满足需求后再切换到付费层。

策略二：启用上下文缓存

对于需要重复使用相同上下文的场景（如基于固定文档的问答系统），上下文缓存可以节省高达 75% 的输入成本。

使用场景示例：

• 文档问答：将文档内容缓存，只传入用户问题
• 角色扮演：将角色设定和历史对话缓存
• 代码助手：将代码库上下文缓存

策略三：批处理模式

如果你的任务不需要实时响应，批处理模式可以享受 50% 的折扣。适合的场景包括：

• 每日数据分析报告
• 批量内容审核
• 离线文档处理
• 数据预处理任务

策略四：提示词优化

精简的提示词不仅能提高响应质量，还能直接降低成本。一些优化技巧：

• 删除冗余说明，保留核心指令
• 使用结构化格式（JSON、Markdown）减少解释文本
• 对于重复任务，使用 few-shot 示例而非详细说明
• 合并相关请求，减少 API 调用次数

策略五：选择合适的中转服务

对于需要频繁调用多种模型的开发者，使用 API 中转服务是一个值得考虑的选择。这类服务的主要优势在于支持国内支付方式（支付宝/微信），同时提供多模型聚合，方便在不同模型间切换。以 laozhang.ai 为例，它提供的 API 中转服务价格与官方一致，且不限速、不封号，对于中国开发者来说解决了支付和访问的双重难题。

有兴趣了解更多 API 管理最佳实践的开发者，可以参考 LLM API 网关最佳实践。

中国用户支付完全指南

支付问题是中国开发者使用 Google AI 服务的最大障碍之一。这里提供几种可行的解决方案。

方案一：官方免费层(推荐新手)

如果你只是想体验和测试 Gemini API，官方免费层是最简单的选择：

• 在 Google AI Studio (aistudio.google.com) 注册账号
• 创建 API Key，无需任何付款信息
• 获得每天 1000 次请求额度

免费层的限制是速率较低（5-15 RPM），但对于开发测试完全够用。

方案二：API 中转服务(推荐生产环境)

如果你需要更高的速率限制或无法使用官方服务，API 中转是最便捷的选择。以 laozhang.ai 为例：

• 支持支付宝/微信直接付款
• 最低 $5（约 35 元）起充
• API 兼容官方格式，无需修改代码
• 支持多种模型切换

使用中转服务的代码改动非常小，只需要修改 base URL：

python

client = genai.Client(api_key="your-key")

# 中转服务（示例）
client = genai.Client(
    api_key="your-key",
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1"  # 修改 base_url 即可
)

如果你在使用过程中遇到区域限制问题，可以参考 解决 Gemini 区域限制的方法 获取更多帮助。

方案三：虚拟信用卡

如果你需要直接使用 Google 官方服务，可以通过虚拟信用卡绑定 Google Cloud 账户。这种方式的优点是可以使用完整的企业功能，缺点是设置相对复杂。

方案四：港澳台账户

如果你有香港、澳门或台湾的银行账户，可以直接绑定到 Google Cloud。这些地区的 Visa/MasterCard 可以直接使用，是最正规的渠道。

如果你正在寻找更完整的国内访问方案，我们的 Gemini API 国内访问完整方案 提供了详细的步骤指南。

2026 年重要变更与迁移指南

2026 年对 Gemini API 来说是变化巨大的一年。以下是你需要了解的关键时间节点和迁移建议。

重要时间表

Gemini 2.0 到 2.5 迁移指南

如果你的应用还在使用 Gemini 2.0 系列模型，现在就应该开始规划迁移。好消息是，2.5 版本在大多数方面都是向后兼容的，迁移工作相对简单：

1. 更新模型名称：将 gemini-2.0-flash 改为 gemini-2.5-flash
2. 测试功能兼容性：2.5 版本的输出格式可能略有变化，建议全面测试
3. 调整成本预算：2.5 版本的定价略有不同，需要重新计算
4. 利用新特性：2.5 版本提供了更长的上下文窗口和更好的多模态能力

迁移建议时间表：

• 2026年1月：完成测试环境迁移和测试
• 2026年2月：逐步迁移生产环境
• 2026年2月底：完成所有迁移

新用户福利

值得一提的是，Google Cloud 为新用户提供 $300 免费试用金，有效期 90 天。这笔额度可以用于所有 Google Cloud 服务，包括 Vertex AI 版本的 Gemini API。如果你需要企业级功能（如数据隔离、SLA 保证），可以考虑使用这笔免费额度进行评估。

常见问题解答

Q: Gemini API 免费层每天能用多少次？

A: 免费层提供每天 1000 次请求、每分钟 5-15 次请求（取决于模型）的额度。这个额度对于开发测试足够，但生产应用通常需要切换到付费层。

Q: 中文内容的 token 消耗比英文高多少？

A: 根据我们的测试，处理等量信息的中文内容，token 消耗通常比英文高 30-50%。建议在成本估算时使用 1 中文字 ≈ 2-3 tokens 的经验公式。

Q: 哪个模型性价比最高？

A: 对于大多数通用场景，Gemini 2.5 Flash 是性价比最优的选择。它以 $0.30/$2.50 的价格提供了 1M 上下文窗口、多模态能力和不错的推理性能。如果成本是首要考虑，Flash-Lite 更便宜但功能受限。

Q: 上下文缓存真的能省 75% 吗？

A: 是的，对于重复使用相同上下文的场景（如文档问答），上下文缓存可以将输入成本降低到基础价格的 10%。但需要注意缓存有存储费用，适合频繁访问的场景。

Q: 批处理模式的限制是什么？

A: 批处理模式可以享受 50% 折扣，但响应不是实时的，通常需要等待几分钟到几小时。适合离线处理、定时任务等不需要即时响应的场景。

总结与下一步

Google Gemini API 在 2026 年提供了非常有竞争力的定价，从 $0.10/百万 token 的 Flash-Lite 到 $2.00/百万 token 的 Gemini 3 Pro，开发者可以根据需求灵活选择。以下是关键要点回顾：

定价要点

• 最经济：Gemini 2.5 Flash-Lite（$0.10/$0.40 per 1M tokens）
• 最佳性价比：Gemini 2.5 Flash（$0.30/$2.50 per 1M tokens）
• 最强性能：Gemini 3 Pro Preview（$2.00/$12.00 per 1M tokens）

行动建议

1. 新手入门：从官方免费层开始，熟悉 API 使用
2. 生产部署：评估 Flash 和 Flash-Lite 能否满足需求
3. 中国用户：考虑使用 API 中转服务简化支付流程
4. 2.0 用户：尽快规划迁移到 2.5 版本（3月3日前）

资源链接

• Google 官方定价页面：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
• API 中转服务文档：https://docs.laozhang.ai/

希望本指南能帮助你做出明智的技术决策。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。