つまり、短いテキスト質問はほとんど消費しない一方、長い会話や高度な機能を使うと一気にクォータを使い切る可能性がある。
この「計算量ベース」の仕組みは、無料ユーザーと有料ユーザーの両方に適用された。ただし、プランごとに利用できる計算量は異なる。
またGoogle I/O 2026では、月額100ドルの「AI Ultra」プランも発表された。このプランでは、AIコーディング環境「Antigravity」でAI Proの5倍の利用上限が提供されるとされている。
つまり、Geminiのサブスクリプションは「機能アクセス」だけでなく、どれだけAI計算リソースを使えるかが大きな差別化要素になった。
最大の問題は「予測できないこと」だった。
従来は「あと何回プロンプトを送れるか」が明確だったが、新しい方式ではタスクによって消費量が変わるため、利用者が残量を予測しづらくなった。
特に次のような用途では消費が急激に増える。
こうした反発を受け、Googleは迅速な対応を取った。特に影響が大きかったのが、AIコーディングツールAntigravityだ。
導入直後、Googleは次の措置を実施した。
この迅速な修正は、実際の開発ワークフローがGoogleの想定よりもはるかに多くの計算リソースを消費していたことを示している。
今回の出来事は、AIサービスが直面する大きなジレンマを浮き彫りにした。
そのため、単純な「メッセージ数制限」ではサービス運営が難しくなっている。
一方で、計算量ベースの制限はユーザーにとって分かりにくいという問題がある。
GoogleのGeminiの事例は、このトレードオフを象徴している。
AIがさらに高度化するほど、このバランスをどう取るかが、今後のAIサービス設計の重要な課題になりそうだ。
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