过去,Gemini 的限制非常直观:用户每天只能发送一定数量的请求。
但随着 AI 模型能力增强,这种方式逐渐失去合理性。一个简单的文本问题和一次复杂的编程推理、视频生成任务,所需计算资源差异巨大。
因此,从 2026 年 5 月 17 日 起,Google 将 Gemini 改为 基于算力的使用限制。
在新系统下,每次交互消耗多少配额取决于多个因素:
配额不再按天重置,而是 每 5 小时刷新一次,同时受到每周总上限限制。
这意味着:
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。
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:
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。
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:
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)。
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:
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。
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:
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:
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。
过去,Gemini 的限制非常直观:用户每天只能发送一定数量的请求。
但随着 AI 模型能力增强,这种方式逐渐失去合理性。一个简单的文本问题和一次复杂的编程推理、视频生成任务,所需计算资源差异巨大。
因此,从 2026 年 5 月 17 日 起,Google 将 Gemini 改为 基于算力的使用限制。
在新系统下,每次交互消耗多少配额取决于多个因素:
配额不再按天重置,而是 每 5 小时刷新一次,同时受到每周总上限限制。
这意味着:
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。
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:
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。
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:
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)。
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:
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。
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:
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:
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。