Gemini 使用限制大改：从“提问次数”到“算力配额”，为什么用户迅速反弹

这意味着：

• 简短的文本问题几乎不会消耗太多配额
• 长对话、复杂推理或代码任务则可能迅速消耗额度

Google 表示，这种方式更符合现实，因为不同 AI 任务的计算成本差异非常大。

免费与付费用户有什么区别

新的算力配额体系适用于所有 Gemini 用户，但不同订阅等级获得的“计算预算”不同。

根据 Google 官方支持文档：

• 免费用户：标准算力配额
• AI Plus：约为免费额度的 2 倍
• AI Pro：约为免费额度的 4 倍
• AI Ultra：可获得远高于 Pro 的额度（某些产品甚至可达数倍）

在 Google I/O 2026 上，Google 还推出了 每月 100 美元的 AI Ultra 订阅。该计划在 AI 编程工具 Antigravity 中提供 比 AI Pro 高 5 倍的使用额度。

换句话说，Gemini 订阅之间最大的差别不再只是功能，而是 可使用的 AI 算力规模。

为什么用户很快就用完额度

问题很快出现：可预测性下降了。

在旧系统中，用户大致知道自己还剩多少次提问。但在算力配额模式下，每次操作消耗多少资源并不透明。

尤其是在这些场景中：

• 长时间编程或调试
• AI 代理式工作流程
• 图片、视频等媒体生成
• 高级推理功能

这些任务往往会消耗大量计算资源。

一些开发者报告称，几次工作会话就可能耗尽 5 小时额度甚至每周配额。

因此，不少订阅用户认为自己的计划“实际可用量减少”。一些人甚至把这次调整称为 “bait‑and‑switch”（先吸引用户再减少价值）。

Google 的紧急补救措施

面对开发者社区的强烈反馈，Google 很快做出调整，尤其是在其 AI 编程工具 Antigravity 中。

上线后几天内：

• Google 将 Antigravity 中 Gemini 的速率限制提高 3 倍
• 为所有用户重置周配额，让项目可以继续进行

随后不久，Google 再次将限制提高 3 倍，进一步扩大可用算力预算。

这表明 Google 在最初部署新系统时，低估了真实开发工作流程（特别是编码和代理任务）对算力的消耗速度。

这场争议背后的 AI 经济学问题

Gemini 的这次风波，其实反映了整个 AI 行业正在面对的一个核心矛盾。

现代 AI 的运行成本并不一致：

• 简单文本回复 → 成本较低
• 长上下文推理、编程代理 → 成本明显更高
• 视频或复杂生成 → 计算成本更高

因此，用“消息数量”来限制使用越来越不现实。

算力配额在经济上更合理，但也带来一个新问题：

当限制基于用户看不见的计算消耗时，人们很难预测自己到底还能用多少。

Gemini 的调整正好说明了这种矛盾：

一个为控制 AI 计算成本而设计的系统，如果不够透明，很容易让用户感觉服务价值突然下降。

随着 AI 模型越来越强大、计算成本越来越高，科技公司未来必须在三件事之间找到平衡：

• 不断上涨的 AI 推理成本
• 用户可理解、可预测的使用规则
• 仍然让订阅看起来“物有所值”的产品体验

Gemini 的这次争议，可能只是 AI 行业在寻找这个平衡过程中遇到的第一波公开冲突。