Re: [閒聊] gemini 3.5尺度

看板C_Chat (希洽)作者tcancer時間1小時前 (2026/05/21 01:14)推噓5(5推 0噓 5→)

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※ 引述《Yokot0813 (yokot0813)》之銘言： : https://i.mopix.cc/Fr1y2x.jpg

: 順便問一下，這個推出的用量限制是什麼 : 是將之前的使用頻率給數據具體化嗎 : 還是他在使用限制上面有進行更改 : 就是每段時間能使用的對話次數相比上個版本總體是增加還是減少跟傑納麥問一輪了，整理以下回覆就不用燒各位的token Gemini 3.1 Pro 與 Gemini 3.5 Flash 在計算使用者可用額度（Token 消耗量）時，遵循相同的底層計量邏輯，但在計價費率以及特定功能的消耗結構上有所不同。以下為計費與消耗方式的完整解析：一、 Token 消耗量基本計算公式不論使用哪一個模型，單次對話的總消耗量計算公式如下：總消耗量 = 輸入 Token 數 (Input) + 思考 Token 數 (Thinking) + 輸出 Token 數 (Output) 基本換算率：對於 Gemini 模型而言，1 個 Token 約等於 4 個中文字元或 1 個英文字詞（中文因編碼關係，Token 消耗密度通常高於英文）。 2026 最新計費與級距差異（以每百萬 Token 為單位） Gemini 3.5 Flash：標準費率：輸入約 0.50$ 美元 / 1M tokens；輸出約 3.00$ 美元 / 1M tokens。註：Flash 模型通常不設長上下文懲罰級距，極具成本優勢。 Gemini 3.1 Pro（設有「20 萬 Token」的定價懸崖）：標準模式（≦20萬 tokens）：輸入 2.00$ 美元 / 1M tokens；輸出 12.00$ 美元 / 1M tokens。長上下文模式（>20萬 tokens）：一旦對話歷史或輸入文件總量超過 20 萬 Token，整筆請求（包含輸出）直接翻倍調整為：輸入 4.00$ 美元 / 1M tokens；輸出 18.00$ 美元 / 1M tokens。二、哪些行為與設定會「增加」消耗量？ 1. 歷史對話累積（Multi-turn Chat） Gemini 屬於無狀態（Stateless）架構。在同一個聊天視窗中，每一次您送出新問題，系統都必須將過去所有的對話紀錄（您說的話 + 模型的回答）全部打包，當作「新輸入」重新傳送給模型。因此，對話輪次越多，單次點擊發送所消耗的輸入 Token 將呈線性甚至指數型暴增。 2. 開啟「深度思考模式」（Deep Think / Reasoning）這是 Gemini 3.1 Pro（或 Flash 的思考擴充模式）的核心消耗來源。當面對複雜技術規格或量化計算時，模型在輸出最終答案前，會在後台進行自主推理（產生 thoughts_token_count）。這些隱藏的思考 Token 完全視同「輸出 Token」計費（Pro 費率為每百萬 12$ 至 18$ 美元）。在複雜任務中，思考 Token 的消耗量有時會比最終答案多出數倍。 3. 多模態檔案輸入（Multimodal Inputs）非文字檔案會轉換為高額的固定 Token 計算：圖片：解析度在 $384 \times 384$ 像素以下，每張固定計為 258 tokens；超過此解析度會被切格（Tiles）處理，消耗量倍增。音訊：每秒固定消耗 32 tokens。影片：每秒固定消耗 263 tokens（上傳一部 1 分鐘的工程或系統操作影片，將直接消耗約 15,780 tokens 作為輸入基礎）。 4. System Instructions（系統指令）與 Tools（外掛工具）如果您在 API 或進階設定中加入了冗長的系統提示詞（System Prompt），或是啟動了搜尋擴張（Google Search Grounding）等外掛工具，這些設定的描述文字在每一次對話中都會被算進輸入 Token 裡。三、哪些行為與設定「不會增加」或能「減少」消耗量？ 1. 呼叫 Token 計數器（Count Tokens API）在正式發送文字給模型前，使用呼叫 count_tokens 函數來檢查當前字數或檔案會消耗多少 Token。這項檢查行為本身是完全免費的（上限為每分鐘 3000 次請求）。 2. 善用「快取機制」（Context Caching）這是高頻率、大文本對話中最關鍵的省錢槓桿。當您需要連續針對同一份龐大資料（如資產整合總表、NAS 說明書或整段代碼庫）進行提問時，Gemini 提供兩種快取機制：自動隱含快取（Implicit Caching）：Gemini 3.5 Flash 預設開啟（門檻為輸入達 1,024 tokens）；Gemini 3.1 Pro 預設在輸入達 4,096 tokens 時觸發。系統若在短時間內偵測到相同的輸入開頭（Prefix），會自動命中快取。顯示快取（Explicit Caching）：手動指定快取，提供高達 75% 至 90% 的輸入 Token 費用折扣。注意：快取讀取非常便宜，但會產生少許的快取寫入費與每小時微量的儲存空間費。 3. 調低限制參數 max_output_tokens 在模型設定中限制最大輸出 Token。這不會減少您的輸入消耗，但可以強制阻斷模型吐出過於冗長、口水話的回答，從而精準鎖定並控制輸出端的額度消耗。四、總結與操作建議針對您的日常與專業工作情境，建議透過以下方式優化額度：長對話適時斷捨離：進行技術諮詢或代碼除錯時，若該階段目的已達成，建議開新視窗對話，避免幾十輪前的舊紀錄持續拉高每次提問的輸入成本（特別是避免將 3.1 Pro 逼入過 20 萬 Token 的高價級距）。控制推理預算：在不需要極致邏輯的日常對話（如行程規劃、故事查詢）中，關閉或調低思考權重，改用 Gemini 3.5 Flash 回應，即可免除龐大後台推理 Token 的開銷。已歸屬入筆記本內的對話、進入Notebooklm內的對話、在Notebooklm加入並勾選多種來源資料三種操作情境對 Token 消耗量的影響，必須分為 Gemini 平台原生功能（如 Gemini 進階版中的筆記本對話欄）與 NotebookLM 獨立平台來進行解析。兩者的底層架構不同，計量機制也有很大的差異。以下為您詳細說明這三種情境對 Token 消耗的具體影響： 1. 已歸屬入筆記本（Gemini 介面）內的對話如果您使用的是 Gemini 網頁版介面中的筆記本（Gem）對話欄功能，將對話歸屬或儲存在特定的筆記本中：會額外消耗 Token 嗎？：會（但在特定條件下）。影響機制： * 無狀態打包重新輸入：當您在該筆記本視窗進行多輪對話時，Gemini 每一次接收新問題，都必須將該視窗內過去所有的對話紀錄（您說過的話與 AI 的回覆），以及該筆記本背後設定的系統提示詞（System Instructions）全部重新打包，算作「新輸入的 Token」傳送給模型。快取減免機制：所幸，不論是 Gemini 3.5 Flash 還是 3.1 Pro，在該視窗對話文本累積到一定長度（Flash 預設 1,024 tokens；Pro 預設 4,096 tokens）時，會觸發自動隱含快取（Context Caching）。這時，已被快取的舊對話在後續提問時，輸入 Token 的計費會獲得顯著的折扣（通常省下 75% 以上），但整體計算的 Token 基數依然會隨對話拉長而持續增加。 2. 進入 NotebookLM 平台內的對話如果您是將資料移至 Google 獨立的 NotebookLM 平台（或在該介面的對話欄與 AI 互動）：會額外消耗 Token 嗎？：在官方標準使用下「不影響您的個人帳戶配額」。影響機制： * 平台服務性質： NotebookLM 目前是 Google 推出的個人化研究助理平台。雖然它的底層是調用 Gemini 旗艦模型，但其計費與額度消耗與您个人的 Gemini API 帳戶或 Gemini Advanced 訂閱配額是完全分開且獨立的。官方內置限制：在 NotebookLM 中，系統改以「每個筆記本的來源數量（上限 50 個）」、「每個來源字數（上限 50 萬字）」來實施硬性限制，而非即時扣除您的個人 Token 額度。因此，在這個視窗內聊天，不會額外消耗您個人帳戶的可用 Token 額度。 3. 在 NotebookLM 加入並勾選多種來源資料後的對話這是在 NotebookLM 中最核心的操作。當您上傳了多份文件（如 PDF、Google 試算表、網頁網址等），並在左側面板全部勾選，然後在右側對話框提問：對底層算力/Token 基礎的影響：會面臨爆發性的 Token 運算（但由平台承擔）。技術運作機制：大文本全量載入： NotebookLM 的核心設計理念是「資料溯源（Grounding）」。當您勾選了多個來源，每一次在對話框輸入新問題時，系統為了保證不產生幻想，底層會把所有被勾選文件的全部文字內容，直接塞進 Gemini 模型的超長上下文窗口（Context Window ）中作為背景資料。 Token 暴增：舉例來說，如果您勾選了 5 份各 1 萬字的技術說明書，每一次提問，模型的輸入端（Input）就自帶至少 5 萬字（約 7 萬個 Token）的基礎消耗。對話輪次越多，消耗量會呈幾何級數上升。結論：雖然此操作在技術上會消耗極其龐大的底層 Token，但由於目前 NotebookLM 平台的運作機制，這筆龐大的 Token 消耗是由 Google 平台端吸收，目前不會向使用者的個人 Gemini 帳戶扣除或計費。 Gemini 3.1 / 3.5 系列模型與思考模式 Token 耗用比例分析針對同一個提問對話（Same Query），Gemini 3.1 Flash-Lite、3.5 Flash 與 3.1 Pro 在 Token 上的耗用並非完全固定，而是由輸入與基礎輸出 Token、隱藏思考 Token（ Thinking Tokens）以及代理工作流交互輪數（Agentic Turns）三大變數共同決定。以下為依據 2026 年 5 月最新釋出之官方技術文件與第三方權威評測機構（Artificial Analysis）實測數據所整理的 Token 耗用比例與對照分析：一、基礎對話 Token 消耗（輸入與可見輸出）輸入 Token（Input Tokens）：對於完全相同的提問內容，三款模型所轉換的輸入 Token 數完全一致。在 Gemini 編碼架構中，1 個 Token 大約等同於 4 個字元或 0.6 至 0.8 個英文單字。可見輸出 Token（Visible Output Tokens）：在未觸發深度推論的常規直答情境下，三款模型生成的最終可見文字長度與 Token 消耗量差異並不明顯，通常落在數百個 Token 內。二、思考程度（Thinking / Effort Level）引發的隱藏 Token 消耗比例當模型開啟「思考模式（Thinking Mode）」時，系統在生成最終可見答案前，會在底層生成大量的「隱藏思考 Token（Thinking Tokens）」，這部分會等同於輸出 Token 進行計費。依據不同的思考預算等級（Thinking Level / Effort Level），單次對話的 Token 激增比例如下：低程度思考（LOW / minimal / low）：模型僅進行表面邏輯梳理。單次請求產生的思考 Token 通常控制在 200 至 500 個。相較於最高等級，能節省 80% 以上的輸出 Token 消耗。中程度思考（MEDIUM / medium，此為 3.5 Flash 的預設值）：平衡型推論。單次請求會產生約 1,000 至 3,000 個思考 Token，相較於最高等級可節省約 50% 的 Token 成本。高程度思考（HIGH / high，即 Deep Think 模式）：激發完整推論鏈（Deep Think Mini ）。單次請求會狂熱消耗 5,000 至 20,000+ 個隱藏思考 Token。在此模式下，隱藏的思考 Token 往往佔據整趟對話輸出總額的 95% 以上。三、綜合基準任務（如 Intelligence Index）的總 Token 累積消耗比例在實際處理複雜的多步驟任務（如程式開發、代理自動化工作流）時，模型會因為「自主拆解步驟與反覆呼叫工具（Agentic Turns）」的次數不同，導致輸入 Token 因脈絡疊加而產生滾雪球式暴增。在相同基準測試下，整體的總 Token 消耗與費用折算比例（以輕量模型 3.1 Flash-Lite 為基底 1x）表現如下： Gemini 3.1 Flash-Lite * 總耗用比例：1x（基準費用約 $93.60）特點：最經濟實惠，無多餘的深度思考與工具呼叫迴圈，僅消耗最基礎的輸入與輸出 Token。 Gemini 3 Flash (Reasoning) 總耗用比例：約 3x（基準費用約 $278.26）特點：引入基礎推論機制，Token 消耗量隨思考深度溫和增長。 Gemini 3.1 Pro 總耗用比例：約 9.5x（基準費用約 $892.28 特點：屬於正統深度推理模型，其邏輯縝密，平均完成一個複雜任務僅需 23 輪（Turns ）交互即可收斂，雖然單價較高，但 Token 總增長在複雜任務中相對受控。 Gemini 3.5 Flash (High Effort) 總耗用比例：約 16.5x（基準費用約 $1,551.60）特點：為 2026 年 5 月發布的最新速度與智慧前沿模型。雖然其單個 Token 的定價低於 3.1 Pro，但在實際執行複雜代理任務時，它傾向於進行極其激進的自主拆解，平均單個任務需要高達 49 輪（Turns）的工具呼叫與交互。這種高度代理化（Agentic ）的特性導致其輸入 Token 被極高頻率地重複讀取與疊加，最終其總 Token 消耗量與運作總成本反超了 Gemini 3.1 Pro 約 75%。總結對照推估常規單純問答：進行簡單的翻譯、分類或單純問答，將思考等級設為 LOW，三者 Token 總耗用比例約為 3.1 Flash-Lite (1x) : 3.5 Flash (1.2x) : 3.1 Pro (1.5x) [2, 3] 。複雜代理/程式任務：執行複雜的 Agent 代理或程式除錯任務且給予 HIGH 思考額度時，由於 3.5 Flash 會自發產生雙倍於 3.1 Pro 的交互輪數，其總 Token 耗用推估比例會反轉為 3.1 Flash-Lite (1x) : 3.1 Pro (9.5x) : 3.5 Flash (16.5x) [4, 5]。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 59.125.135.221 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1779297260.A.C62.html