Google Gemini API 定价 2026：2.5 Pro 仅 $1.25/百万 Token｜完整指南
2026 年 Google Gemini API 最新定价。2.5 Pro 输入 $1.25 输出 $10，Flash 低至 $0.15/$0.60。含免费额度、百万级上下文、与 GPT-5/Claude/DeepSeek 对比、月费估算。
Google 的 Gemini 在 2026 年悄悄变成了 AI API 市场里最不容忽视的选手。原因很简单：百万级上下文窗口、免费额度慷慨、Flash 系列价格逼近白菜价——而旗舰 2.5 Pro 的输入价格和 GPT-5 完全持平，只要 $1.25/百万 token。
很多开发者还停留在「Gemini 能力不如 GPT」的印象里，但 2026 年的 Gemini 2.5 Pro 在多个评测中已经和 GPT-5 不相上下，在长文档理解和多模态任务上甚至领先。更关键的是，它有一个别人给不了的东西：完全免费的开发额度，Pro 每分钟 25 次请求、Flash 每分钟 500 次请求，不收一分钱。
这篇文章会帮你彻底搞清楚 Gemini 全系列的定价结构、免费层细节、超长上下文溢价机制、与竞品的成本对比，以及在什么场景下 Gemini 是你的最优选择。
Gemini 2026 模型定价表
截至 2026 年 2 月，Google 主推三个 Gemini 模型：
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 上下文窗口 | 最大输出 | 定位 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | $1.25/M | $10.00/M | 1M | 64K | 旗舰级，复杂推理 |
| Gemini 2.5 Flash | $0.15/M | $0.60/M | 1M | 64K | 高性价比，高吞吐 |
| Gemini 2.0 Flash | $0.10/M | $0.40/M | 1M | 8K | 超低价，简单任务 |
价格单位：美元/百万 token (M = Million)。来源：Google AI Studio 官方定价
几个要点：
- 三款模型都支持百万级上下文窗口，这在行业里是独一档的。GPT-5 的上下文窗口是 400K，Claude 系列只有 200K
- 2.5 Pro 输入价 $1.25 和 GPT-5 完全相同，但拥有 2.5 倍的上下文容量
- 2.5 Flash 的 $0.15/$0.60 几乎是市面上有百万级上下文的模型中最低的定价
- 2.0 Flash 更便宜但最大输出只有 8K，适合简单分类、提取类任务
免费额度详解——Gemini 最大的差异化优势
这是很多开发者不知道的：Gemini 的免费层是所有主流 AI API 中最慷慨的，没有之一。
| 模型 | 免费额度 | 限制 |
|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | 25 RPM | 每分钟 25 次请求，不限日用量 |
| Gemini 2.5 Flash | 500 RPM | 每分钟 500 次请求 |
| Gemini 2.0 Flash | 500 RPM | 每分钟 500 次请求 |
来对比一下其他厂商的免费政策：
- OpenAI：没有免费层。新账号有 $5 试用额度，用完即止
- Anthropic：没有免费层。需要预充值才能调用
- DeepSeek：注册送少量额度，但不是持续免费
Gemini 的免费额度是持续的、不限期的。这意味着什么？
- 你可以用 Flash 500 RPM 的免费额度跑完整个开发和测试阶段，一分钱不花
- 个人项目如果日活不高，Flash 免费层可能完全够用——每分钟 500 次请求，一天就是 72 万次
- Pro 的 25 RPM 对于开发调试也绑绑有余
对于个人开发者和初创团队来说，Gemini 的免费层意味着你可以零成本验证产品原型。 这在其他平台上是做不到的。
超长上下文定价——注意隐藏的 2 倍溢价
Gemini 百万级上下文是最大卖点，但有一个很多人忽略的细节：当输入超过 200K token 时，价格翻倍。
Gemini 2.5 Pro 上下文定价
| 上下文范围 | 输入价格 | 输出价格 |
|---|---|---|
| 0 - 200K token | $1.25/M | $10.00/M |
| 200K - 1M token | $2.50/M | $15.00/M |
Gemini 2.5 Flash 上下文定价
| 上下文范围 | 输入价格 | 输出价格 |
|---|---|---|
| 0 - 200K token | $0.15/M | $0.60/M |
| 200K - 1M token | $0.30/M | $1.20/M |
这意味着什么？
举个实际例子：你要用 2.5 Pro 处理一份 50 万 token 的长文档（大约 400 页 PDF）。其中前 200K 按 $1.25 计费，后 300K 按 $2.50 计费。一次请求的输入成本：
- 前 200K：0.2M x $1.25 = $0.25
- 后 300K：0.3M x $2.50 = $0.75
- 总计：$1.00 输入成本
加上输出（假设 2000 token），单次请求总成本约 $1.02。不算便宜，但考虑到你在处理 50 万 token 的上下文——这是 Claude 和 GPT-5 物理上做不到的事（它们的上下文窗口根本装不下）。
关键判断标准： 如果你的平均输入在 200K 以内，Gemini 的定价和 GPT-5 完全一样。只有在使用超长上下文时才需要考虑溢价。对大多数应用来说，200K 的上下文已经足够了。
Gemini vs GPT-5 vs Claude vs DeepSeek 价格对比
这是开发者最关心的——同级别模型之间，价格差多少？
旗舰级对比
| 模型 | 厂商 | 输入价格 | 输出价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10.00 | 1M | |
| GPT-5 | OpenAI | $1.25 | $10.00 | 400K |
| Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | $3.00 | $15.00 | 200K |
| Claude Opus 4.5 | Anthropic | $5.00 | $25.00 | 200K |
分析： Gemini 2.5 Pro 和 GPT-5 输入输出价格完全一致，但 Gemini 的上下文窗口是 GPT-5 的 2.5 倍。Claude Sonnet 4.5 的输入价格是 Gemini Pro 的 2.4 倍，输出价格贵 50%。
经济型对比
| 模型 | 厂商 | 输入价格 | 输出价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.0 Flash | $0.10 | $0.40 | 1M | |
| Gemini 2.5 Flash | $0.15 | $0.60 | 1M | |
| DeepSeek V3.2 | DeepSeek | $0.27 | $1.10 | 128K |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | $1.00 | $5.00 | 200K |
分析： Gemini Flash 系列在经济型市场的定价非常激进。2.5 Flash 比 DeepSeek V3.2 还便宜将近一半（输入 $0.15 vs $0.27），而且上下文窗口是 DeepSeek 的 8 倍。Claude Haiku 在这一档里完全不具备价格竞争力。
综合价格倍数（以 Gemini 2.5 Flash 为基准）
| 模型 | 输入比 Flash 贵 | 输出比 Flash 贵 |
|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash | 1x（基准） | 1x（基准） |
| DeepSeek V3.2 | 1.8x | 1.8x |
| Gemini 2.5 Pro | 8.3x | 16.7x |
| GPT-5 | 8.3x | 16.7x |
| Claude Sonnet 4.5 | 20x | 25x |
| Claude Opus 4.5 | 33x | 41.7x |
月费估算——三种典型场景
场景 1：个人开发者（轻度使用）
每天 10 万输入 + 5 万输出 token
| 模型 | 月费 |
|---|---|
| Gemini 2.5 Flash | $0.99 |
| Gemini 2.0 Flash | $0.90 |
| DeepSeek V3.2 | $2.46 |
| Gemini 2.5 Pro | $18.75 |
| GPT-5 | $18.75 |
| Claude Sonnet 4.5 | $31.50 |
实际上： 个人开发者用 Gemini Flash 的免费层就够了，月费 $0。
场景 2：初创团队（中度使用）
每天 100 万输入 + 50 万输出 token
| 模型 | 月费 |
|---|---|
| Gemini 2.5 Flash | $9.90 |
| Gemini 2.0 Flash | $9.00 |
| DeepSeek V3.2 | $24.60 |
| Gemini 2.5 Pro | $187.50 |
| GPT-5 | $187.50 |
| Claude Sonnet 4.5 | $315.00 |
场景 3：企业级（重度使用）
每天 1000 万输入 + 500 万输出 token
| 模型 | 月费 |
|---|---|
| Gemini 2.5 Flash | $99 |
| Gemini 2.0 Flash | $90 |
| DeepSeek V3.2 | $246 |
| Gemini 2.5 Pro | $1,875 |
| GPT-5 | $1,875 |
| Claude Sonnet 4.5 | $3,150 |
重度使用场景下，Gemini 2.5 Flash 只要 $99/月，而 Claude Sonnet 要 $3,150——差了 32 倍。
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什么场景选 Gemini？
Gemini 不是万能的，但在以下四个场景里它是最优解：
1. 长文档处理和分析
如果你的应用需要处理超过 200K token 的输入——整本书、大型代码库、多份合同对比——Gemini 是唯一的选择。GPT-5 的 400K 上下文只有 Gemini 的 40%，Claude 的 200K 更是只有五分之一。
典型场景：法律文档审阅、学术论文分析、大型代码库重构建议。
2. 零成本开发和原型验证
利用免费层的 Flash 500 RPM，你可以在不花一分钱的情况下完成：
- 产品 MVP 的全部开发和测试
- 内部工具的日常运行（如果用量不大）
- 学习和实验各种 AI 应用架构
其他厂商做不到这一点。
3. 高吞吐低成本任务
内容分类、情感分析、数据清洗、格式转换——这类任务不需要顶级推理能力，但需要大量调用。2.5 Flash 的 $0.15/$0.60 和 2.0 Flash 的 $0.10/$0.40 是这类场景的最优价格。
4. Google Cloud 生态集成
如果你的基础设施已经在 Google Cloud 上（GKE、BigQuery、Vertex AI），使用 Gemini 可以享受统一计费、更低延迟、以及 Vertex AI 平台的企业级 SLA 和安全合规能力。通过 Vertex AI 调用 Gemini 还支持数据不出区域的隐私保证。
什么时候不选 Gemini？
- 需要最强指令跟随和创意输出：Claude 在这方面仍然有明显优势
- 需要最丰富的第三方工具生态：OpenAI 的社区生态最完善
- 主要面向中国用户且预算紧张：DeepSeek 中文能力更强、国内访问无障碍、价格也更低
- 需要高级推理（数学/逻辑）：o3 和 DeepSeek R1 在纯推理任务上更强
快速上手代码示例
Python 调用 Gemini API
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="your-gemini-api-key")
# 使用 2.5 Pro
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content("用 Python 实现一个高效的 LRU 缓存")
print(response.text)使用 2.5 Flash（推荐日常开发）
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
# 带系统提示词
response = model.generate_content(
"分析这段代码的性能瓶颈并给出优化建议：\n\n" + your_code,
generation_config=genai.GenerationConfig(
temperature=0.3,
max_output_tokens=4096
)
)
print(response.text)JavaScript / TypeScript（使用 REST API）
const API_KEY = 'your-gemini-api-key';
const MODEL = 'gemini-2.5-flash';
const response = await fetch(
`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${MODEL}:generateContent?key=${API_KEY}`,
{
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({
contents: [{
parts: [{ text: '用 TypeScript 写一个类型安全的事件总线' }]
}]
})
}
);
const data = await response.json();
console.log(data.candidates[0].content.parts[0].text);处理超长文档（百万级上下文）
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
# 上传长文档
long_document = open("large_document.txt").read() # 假设 50 万 token
response = model.generate_content([
"请详细总结以下文档的核心观点，并列出关键数据：",
long_document
])
print(response.text)这种量级的输入在 Claude（200K 上限）和 GPT-5（400K 上限）上根本做不到。
省钱技巧
1. 善用免费层
开发测试阶段全部用免费额度。Flash 500 RPM 的免费层对于绝大多数开发场景绰绰有余。只有上线跑生产流量后才需要切换到付费层。
2. 默认用 Flash，只在必要时升级 Pro
2.5 Flash 的能力已经可以覆盖 80% 以上的日常任务。只有在需要最强推理能力（复杂代码生成、多步分析、困难数学题）时才升级到 Pro。输入成本差 8 倍、输出差 17 倍——这不是小数目。
3. 控制上下文长度在 200K 以内
超过 200K 后价格翻倍。如果你的输入接近这个阈值，考虑：
- 预处理文档，只提取相关段落
- 分段处理后汇总，而不是一次性塞入全部内容
- 用 Token 计数器 在发送前测量实际 token 数
4. 批量请求合并
如果你有多个短 prompt 需要处理，考虑合并为一个请求（在 prompt 中列出多个子任务），减少请求次数和 overhead。
5. 利用结构化输出减少 token 浪费
Gemini 支持 JSON 模式输出。相比自由文本，结构化输出通常更短，你需要支付的输出 token 更少：
response = model.generate_content(
"提取以下文本中的所有人名和职位，以 JSON 格式返回",
generation_config=genai.GenerationConfig(
response_mime_type="application/json"
)
)6. 关注 Google Cloud 的承诺使用折扣
如果你通过 Vertex AI 使用 Gemini 且月用量较大，可以与 Google Cloud 销售团队谈承诺使用折扣（CUD），通常能在标准价格基础上再省 20-30%。
总结
2026 年的 Gemini API 有三大核心竞争力：
- 百万级上下文——行业独一档，处理超长文档没有替代品
- 免费层慷慨——Flash 500 RPM 免费，个人开发者可以零成本起步
- Flash 系列极致性价比——$0.15/$0.60 的定价比 DeepSeek V3.2 还便宜，且上下文窗口大 8 倍
如果你在做的项目涉及长文档处理、需要零成本验证原型、或者需要大量低成本 API 调用，Gemini 应该排在你的评估清单第一位。
对于已经在用 GPT-5 的开发者，值得考虑把部分请求迁移到 Gemini：旗舰级定价完全一致，但你能获得更大的上下文窗口。
对于预算有限的个人开发者和小团队：先用免费层把产品跑起来，等到需要付费时再根据实际用量选择 Flash 还是 Pro。
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