Gemini API
Gemini API Pricing:模态、上下文、缓存、Batch 与工具费
按 Google 官方价格表把 Gemini 输入输出、不同模态、显式/隐式缓存、token-hours、Batch 和工具调用拆成可复核成本桶。
核心主题:gemini api pricing · 搜索意图:导航
Keyword evidence
Semrush US 关键词研究记录
文章主题词:gemini api pricing。仅用于选词与意图;不把 US 指标写成中国需求,不推断趋势。 no_data 保持原样,不换算为 0;趋势未导出数值,因此不展示或推断趋势。
| 角色 | 查询词 | 数据库 / 日期 | Volume | KD | Intent | CPC |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 选定记录 | gemini api pricing | US · 2026-08-29 | 4,400 | 48 | 导航 | $3.76 |
| 相关记录 | google ai api pricing | US · 2026-08-29 | 140 | 42 | 交易 | $5.26 |
Gemini 价目表要按模型、模态和处理模式读取
Gemini Developer API 价格页按模型列出输入、输出、Context Caching、存储和 Batch 等项目;多模态模型还可能按文本、音频、图片或视频使用不同单位。比较前必须锁定 model、tier、modality 和 region。
账本不要只留 total_tokens。建议将 text_input、audio_input、cached_content、output、thinking、storage_token_hours 和 tool_usage 分列,再由费率快照计算;这样模型或模态变化不会污染历史趋势。
证据边界:本节以 S1 支持“官方价格页按模型、模态、Standard/Batch、缓存读取与存储列出计费项。”。
Context Caching 同时包含命中与存储决策
Gemini 文档将缓存分为隐式和显式两种。隐式缓存对支持的模型自动启用,但不保证命中;显式缓存由应用创建 cached content 资源并在后续请求引用,适合稳定的大型前缀和可控复用周期。
显式缓存总成本由缓存内容读取费、缓存存储费、未缓存输入费和输出费组成。存储项可表示为 cached_tokens×实际存储小时数×每百万 token 每小时价格;实际存储时长取创建到删除或到期的区间。
证据边界:本节以 S2 支持“官方指南区分 count_tokens 的请求前估算与 usage_metadata 的输入、缓存、输出和 thinking 用量。”。
Batch 价格要与作业生命周期一起看
Gemini Batch API 支持把较小请求列表直接内联,也支持通过 JSONL 文件提交较大任务。官方文档截至 2026-08-29 将 Inline 描述为适合总请求体低于 20 MB 的小批次,较大请求则推荐文件方式。
Gemini 官方最佳实践明确提醒,重复发送相同创建请求会生成两个独立 Batch Job。网络超时后直接重试 create 可能造成重复执行与重复计费,因此调用前要写入本地 submission_intent,并在不确定状态下先查询已知作业。
证据边界:本节以 S3 支持“官方指南区分隐式缓存和显式缓存资源,并说明 TTL 与 token-hours 存储成本。”。
以 usage_metadata 回填真实成本
请求前使用 count_tokens 做上下文检查和成本预算,请求后读取 usage_metadata 的 prompt、cached、candidates 与 thoughts 等字段。两者职责不同,估计值不应覆盖结算值。
规则核验于 2026-08-29。价格页更新后,应保留旧费率版本并只对新请求应用新快照;重算历史报表时根据请求时间选择费率,避免把涨跌幅错误归因于业务 token 变化。
证据边界:本节以 S4 支持“官方指南说明 Batch 的折扣、24 小时目标、Inline/JSONL 输入、独立限额与非幂等创建。”。
落地检查清单
工程落地时,为“gemini api pricing”建立独立 article_run_id,并保存 selected_semrush_record、database、measured_on、source_snapshot_ids、content_hash、reviewer 与 gate_status。Semrush 字段只参与选词和意图决策,不进入价格公式,也不把 US 指标解释成中文或中国市场需求。
论点账本必须逐条可回放:S1 对应 C1:“Gemini 价格表必须同时按模型、模态、免费或付费层、Standard/Batch、缓存和工具费用读取。”;S2 对应 C2:“真实成本应从 usage_metadata 的输入、缓存、输出与 thinking 用量回填,而不是只依赖预估。”。编辑器在段落层写入 evidenceRefs,构建检查确认引用 ID 存在;来源页面发生结构变化时,只把对应论点退回复核,不让整篇文章静默继承旧快照。
动态复核字段包括:模型、免费/付费层、上下文阶梯、模态和工具费、usage_metadata、缓存和 Batch 的当前字段与限制。发布任务应读取当前页面、保留原始单位和地区、与上一快照做字段级 Diff,并记录核验日期 2026-08-29。缺失、受限或无法确认的值保持 null 或“待复核”,不使用 0、均值或相邻产品代填。
独立 SVG 采用“Gemini 模型 × 模态 × 处理层 × 缓存成本矩阵”结构,输入维度为:model、modality、tier、context band、Batch、cache、tools。图表只绘制有来源的数据,缺失项显示空缺;alt、caption、图内标题与正文使用同一术语,并在图注标明动态字段核验日期。
证据与来源链接
以下页面用于支持本文中的具体判断;价格、规则和产品状态可能变化,请按核验日期回到原始来源确认。
支持内容:官方价格页按模型、模态、Standard/Batch、缓存读取与存储列出计费项。
支持内容:官方指南区分 count_tokens 的请求前估算与 usage_metadata 的输入、缓存、输出和 thinking 用量。
支持内容:官方指南区分隐式缓存和显式缓存资源,并说明 TTL 与 token-hours 存储成本。
支持内容:官方指南说明 Batch 的折扣、24 小时目标、Inline/JSONL 输入、独立限额与非幂等创建。
相关文章
AI API 成本
AI API 价格对比:以 LLM API Pricing 证据统一 Token、缓存与工具费
不把厂商价目表机械拼在一起,而是统一 token 桶、缓存、Batch、工具费、错误重试和费率版本,再比较同一 AI 任务的可复核成本。
AI Token 成本
大模型 API Token 计费:从预估到 usage 对账的完整账本
把三家 AI API 的请求前估算与响应后 usage 映射为统一账本,避免用字符估算或单一每百万 token 价格替代真实任务成本。
AI API 缓存
大模型 API 缓存价格:命中、写入、TTL 与存储费怎么算
按同一成本式拆解 Prompt Caching 与 Context Caching:OpenAI 的缓存用量、Claude 的写入/读取倍率、Gemini 的显式存储与隐式命中。
常见问题
Gemini 显式缓存只需要算命中 token 吗?
还要加入缓存内容的存储 token-hours,并计算未缓存输入、输出和可能的工具费用;TTL 过长会增加闲置成本。
Gemini Batch 创建超时后可以直接重试吗?
官方文档提示创建作业不是幂等操作。应先查本地作业登记和服务端状态,再决定是否补交,避免重复计费。
Gemini API Pricing:模态、上下文、缓存、Batch 与工具费中的动态价格或规则怎样保持可复核?
每次更新都重新读取“模型、免费/付费层、上下文阶梯、模态和工具费、usage_metadata、缓存和 Batch 的当前字段与限制”,保存来源 URL、核验日期、原始单位、地区和快照哈希,并按 evidenceRefs 定位受影响段落。后续若字段消失或规则变化则进入更新复核,不用 0、旧数字或相邻产品自动补位。