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title: "Plans、Quota 與 Overage"
description: "解釋 Antigravity 官方 Plans 文件中的 Google AI plan、baseline quota、AI credits、overage 設定和當前不支援項。"
verifiedAt: "2026-05-06"
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Antigravity 的額度不是簡單的“每天能問多少次”。Google 官方 Plans 文件把它和 Google AI plans（賬戶計劃）、baseline quota（基礎配額）、weekly rate limits（每週速率限制）、AI credits（AI 積分）、overage setting（超額設定）聯絡在一起。更重要的是，官方明確說明使用限制可能調整，用於管理系統容量和穩定性。

所以教程不要寫“某計劃一定能用多少次”。正確做法是教使用者理解額度結構、在哪裡看 baseline quota、什麼時候會消耗 AI credits，以及哪些能力當前不支援。

> [!NOTE]
> **核驗日期**：本篇按 2026-05-06 官方 Plans 文件重寫。計劃、quota、credits 和服務條款屬於高波動資訊，實際使用以官方當前頁面和賬號設定頁為準。

> [!TIP]
> **閱讀目標**：讀完本章，你應該能解釋 baseline quota、weekly rate limits、AI credits 和 AI Credit Overages 的關係，並知道為什麼教程裡不能寫死“每天能用多少次”。

## 1. 當前可用範圍

官方 Plans 文件說明，Antigravity 當前面向個人賬號可用，並且使用條款來自 Google terms of service；團隊場景處於 pre-general availability preview，條款來自 Google Cloud enterprise terms 的 General Service Terms Section 5。

這對教程寫作有兩個約束：

- 個人使用和團隊使用不要混寫。
- preview 階段的資訊不要寫成 GA 後長期承諾。

如果是公司團隊準備使用 Antigravity，先確認賬號型別、企業條款、資料政策和本地 agentic IDE 安裝政策，而不是隻看個人頁面能不能開啟。

## 2. Baseline quota 包含什麼

官方文件說所有計劃都有 baseline quota。baseline 覆蓋的能力包括：

- 使用 Gemini 3 Pro、Gemini 3 Flash 和其他 Vertex Model Garden 模型作為 core agent model。
- Unlimited Tab completions。
- Unlimited Command requests。
- 訪問所有產品功能，例如 Agent Manager 和 Browser integration。

注意這裡的重點：Tab 和 Command 可以是 unlimited，但核心 agent model 的使用仍然受 quota 和 rate limits 影響。不要把“Tab unlimited”理解成“所有 agent 任務都無限”。

## 3. Google AI Ultra / Pro / 非付費計劃的差異

官方文件按 Google AI plan 區分 quota 和 rate limits：

| 賬號狀態 | 官方描述 |
| --- | --- |
| Google AI Ultra | 最高、最寬鬆 quota，每 5 小時重新整理，並有最高 weekly rate limits |
| Google AI Pro | 高 quota，每 5 小時重新整理，直到達到 weekly limit；weekly rate limit 更高 |
| 非 Pro / Ultra | 有 meaningful quota，每週重新整理，並受 weekly rate limit |

這裡不要寫具體次數，因為官方沒有把 baseline quota 寫成簡單固定次數。官方還說明，限制和 agent 實際完成的工作量相關：任務越簡單、agent 越快完成，可能能跑更多 prompts；複雜任務則相反。

```mermaid
flowchart TD
  Start["準備發起 Agent 任務"] --> Check["檢查當前 plan 和 baseline quota"]
  Check --> Enough{"額度是否足夠"}
  Enough -->|足夠| Split["拆成小任務執行"]
  Enough -->|不足| Overage{"AI Credit Overages 設定"}
  Overage -->|Never| Wait["等待 quota 重新整理或降級只讀分析"]
  Overage -->|Always| Credits["使用 AI credits 繼續"]
  Credits --> Cost["監控 credits 消耗"]
  Split --> Verify["用 artifacts、diff 和測試驗收"]
  Cost --> Verify
```

> [!IMPORTANT]
> 額度消耗更接近“agent 做了多少工作”，不是“你發了幾句話”。複雜任務要拆小、先計劃、少返工。

## 4. 為什麼同樣的 prompt 消耗可能不同

官方文件說，rate limits 和 agent 所做工作量相關，而不同 prompt 的工作量可能差異很大。

下面這些因素都會影響消耗：

- agent 是否需要讀大量檔案。
- 是否啟動 browser subagent。
- 是否生成 artifacts、截圖或錄屏。
- 是否反覆執行 terminal 命令。
- 是否因為許可權被拒絕而多次重試。
- 是否在一個過大的任務裡做搜尋、實現、驗證、總結。

控制消耗的辦法不是“少寫字”，而是把任務拆對：

```text
先让 agent 只读定位问题。
再让它提出计划。
确认后只执行第一组修改。
验证通过后再继续下一组。
```

## 5. Overage 與 AI credits

官方文件說明，Google AI Pro 或 Ultra 使用者可以在 baseline quota 之外使用 plan-included AI credits，也可以購買額外 AI credits。AI credits 按 Vertex API pricing 消耗。

是否在 baseline quota 用完後自動使用 credits，由 **AI Credit Overages** 使用者設定控制：

| 設定 | 含義 |
| --- | --- |
| Never | 不自動使用 AI credits，等待 baseline quota 重新整理後再繼續使用該模型 |
| Always | baseline quota 用完後自動使用 AI credits，重新整理後會自動切回 baseline quota |

真實專案建議預設 `Never`，除非你明確知道當前任務值得消耗 credits，並且已經設定成本監控。

> [!WARNING]
> `Always` 會降低中斷感，但也更容易把複雜 agent 任務變成不透明成本。長任務、批次任務和瀏覽器任務尤其要謹慎。

<details>
<summary>深讀：為什麼不能把額度寫成固定 prompt 次數</summary>

官方 Plans 文件沒有把 Antigravity 的額度表達成“每天固定多少次 prompt”。它強調 rate limits 與 Agent 實際完成的工作量相關，並且這些限制可能隨系統容量和穩定性管理而調整。

這對教程寫作很關鍵。寫死次數會很快過期，也會誤導使用者以為“少發字”就一定省額度。實際更接近的是：一個需要讀取大量檔案、啟動瀏覽器、生成 artifacts、反覆跑命令和修正錯誤的任務，會比一個只讀解釋任務消耗更多。

因此商業級教程應該教結構：先查 quota，再拆任務，再決定是否允許 AI credits overage。不要用不可驗證的次數承諾替代官方當前頁面。
</details>

## 6. 在哪裡看 quota

官方文件說明，baseline quota usage across models 可以在 settings page 檢視。

建議每次做長任務前檢查：

- 當前 reasoning model 是否還有 baseline quota。
- 是否接近 weekly limit。
- AI Credit Overages 是 Never 還是 Always。
- 任務是否可以拆分成低風險階段。
- 是否需要先切到更便宜或更快的模型做探索。

如果遇到額度不足，不要反覆重試同一個大 prompt。先讓任務降級：

```text
当前额度有限。请只做只读分析，不修改文件，不启动浏览器，不运行命令。
输出最小下一步计划。
```

## 7. 當前不支援項

官方 Plans 文件明確寫了當前沒有支援：

- Bring-your-own-key 或 bring-your-own-endpoint 來增加額外 rate limits。
- General availability 或 contract 形式的 organizational tiers。

這意味著，不要在教程裡暗示可以透過自帶 API key 繞過 Antigravity 的額度，也不要把團隊正式商業訂閱寫成已經 GA 的能力。

## 8. 商業使用前的判斷

如果團隊準備把 Antigravity 放進真實開發流程，先回答這些問題：

1. 使用的是個人賬號還是團隊 preview。
2. 當前 Google AI plan 是否滿足日常 agent 任務。
3. AI Credit Overages 是否允許自動消耗 credits。
4. 團隊是否有模型和成本審計要求。
5. 是否允許本地 agent 使用 browser、terminal、MCP。
6. 是否有禁止把 secrets 暴露給 agent 的規則。

額度只是一個維度。企業真正要同時看資料邊界、許可權邊界、成本邊界和釋出邊界。

## 本章自檢

完成本章後，用這 3 個問題檢查自己是否真正理解：

1. 為什麼 `Unlimited Tab` 和 `Unlimited Command` 不等於所有 Agent 任務都無限？
2. `AI Credit Overages = Never` 和 `Always` 在 baseline quota 用完後有什麼區別？
3. 為什麼企業團隊不能只看個人賬號能不能開啟 Antigravity，還要看條款、資料、許可權和成本邊界？

透過標準：你能在發起長任務前判斷是否需要拆階段、是否允許 credits overage，以及額度不足時如何降級到只讀分析。

## 官方來源

- [Google Antigravity Plans](https://antigravity.google/docs/plans) —— 官方說明 Google AI plans、baseline quota、weekly rate limits、overage 和當前不支援項。
- [Google AI plans](https://one.google.com/about/google-ai-plans/) —— Google AI 計劃入口，用於核對賬號層級。
- [Google AI credits](https://one.google.com/ai/credits) —— AI credits 說明入口，用於核對 credits 機制。
- [Google Antigravity Terms](https://antigravity.google/terms) —— Antigravity 使用條款入口，用於區分個人和團隊 preview 場景。

## 接下來去哪

<Cards>
  <Card title="模型選擇器與系統模型" description="理解 reasoning model、sticky model selection 和內部系統模型。" href="/zh-Hant/docs/antigravity/official/06-models-pricing-platforms/00-models" />
  <Card title="Agent Modes 與全域性設定" description="把 quota 控制和 Planning、Fast、terminal review 結合起來。" href="/zh-Hant/docs/antigravity/official/01-agent-manager/01-agent-modes-settings" />
</Cards>
