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title: "模型、配额和成本"
description: "理解 Gemini CLI 的模型选择、认证入口、配额、token caching 和成本控制。"
verifiedAt: "2026-05-09"
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Gemini CLI 的成本和稳定性不只取决于模型，还取决于认证方式、配额来源、上下文大小、是否缓存、是否进入自动化。

> [!IMPORTANT]
> 模型、配额和价格都会变。教程里写选择逻辑和复核路径，不要把某个时间点的额度数字写成永久结论。

## 先分认证来源

```text
Google 登录        适合个人交互使用
Gemini API Key    适合脚本、工具和轻量自动化
Vertex AI         适合企业云项目、统一账单和治理
```

不同入口的配额、隐私、计费和缓存能力可能不同。涉及金额或生产自动化时，以官方 quotas 和 pricing 页面为准。

| 认证入口 | 更适合 | 主要关注 |
| --- | --- | --- |
| Google 登录 | 本机交互、个人体验 | 账号权益、地区、Code Assist 边界 |
| Gemini API Key | 脚本、工具、轻量自动化 | API quota、key 存储、请求频率 |
| Vertex AI | 企业、云项目、统一治理 | IAM、项目、区域、账单和审计 |

## 模型怎么选

不要只选“最强模型”。更稳的判断是：

```text
简单解释       低成本模型
复杂重构       更强推理模型
大仓库理解     关注上下文窗口和缓存
CI 自动化      关注稳定、速度和失败重试
敏感项目       关注认证入口和数据治理
```

## token caching 的意义

长上下文任务里，反复传同一批项目上下文会浪费 token。Token caching 能降低重复上下文成本，但是否可用取决于认证和 API 能力。

官方 FAQ 里提到，cached token 信息并不总会显示；OAuth 用户和 API key 用户看到的统计可能不同。

## 控制成本的实际做法

- 用 `.geminiignore` 排除无关大文件。
- 先让 agent 列计划，不要直接喂全仓库。
- 大任务分阶段，每阶段只给必要上下文。
- headless 批量任务加频率限制。
- CI 中限制触发条件和最大轮数。
- 对高成本任务输出结构化结果，便于失败重试。

## 配额错误怎么判断

`429 Resource exhausted` 通常是配额或频率问题。先降低请求频率、减少批处理并发，再检查 AI Studio 或 Google Cloud 项目用量。

## 自动化里的成本边界

交互式使用里，成本通常来自少数长任务；自动化里，成本来自“重复”。一个 PR review workflow 如果对每次 push 都读取全仓库，费用和配额很快会失控。更稳的方式是只读取 diff、相关文件、测试输出和必要配置。

Headless 批量脚本要设置触发条件、最大文件数、最大轮数和失败重试间隔。脚本失败时保存输入、输出和错误码，方便下次只重跑失败项，而不是整批重跑。

## 成本失控的典型来源

| 来源 | 表现 | 控制方式 |
| --- | --- | --- |
| 上下文过大 | 每轮都读取无关文件 | `.geminiignore`、限定路径、分阶段读取 |
| 自动化过频 | 每次 push 都跑完整 review | 限制触发条件、只读 diff、加并发控制 |
| 模型过强 | 简单分类也用高推理模型 | 默认 Auto，按任务升级 |
| 重试粗糙 | 失败后整批重跑 | 保存输入输出，只重跑失败项 |
| 认证混乱 | quota 和账单来源不清 | 明确 API key / OAuth / Vertex AI |

## 选择模型的落地规则

默认用 Auto。只有当任务失败原因明确是推理能力不足时，再切 Pro；如果任务是格式整理、摘要、分类、提取，优先 Flash 或更低成本模型。模型切换要记录在教程或脚本配置里，否则后续复现成本不可控。

> [!IMPORTANT]
> **认证方式会限制可用模型**：用 Gemini API Key 免费层时，**只能用 Flash 模型**——Auto / Pro 都用不了。要用更强模型，要么走 Google 账号登录（Code Assist Individual / AI Pro / Ultra），要么把 API key 切到 Pay-as-you-go。详见 [Quota and pricing](/docs/gemini-cli/official/00-getting-started/06-quota-and-pricing)。

## 验收标准

任何长期工作流都要能回答：用什么认证入口，默认模型是什么，触发频率是多少，失败如何重试，是否用了 `.geminiignore` 控制上下文，是否记录 token / latency / error。回答不出来，就还不是可运营的工作流。

## 官方核验点

模型、配额、preview、token caching 和价格都属于高时效信息。教程发布前要回官方 quota/pricing、model selection、token caching 页面复核，并写清测试日期。不要把一次截图里的数字当作长期承诺。

自动化脚本里还要记录最终模型和失败原因。否则 fallback 或配额变化后，你无法判断成本上升来自模型、上下文还是重试策略。

成本复盘必须能回到具体输入和具体模型。

交互式任务也要看 `/stats` 或等价用量记录。至少记录模型、轮数、失败重试次数和是否启用缓存，才能判断一次任务贵在上下文、模型选择还是无效重试。

## 官方资料

- 配额与定价：[docs/resources/quota-and-pricing.md](https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/resources/quota-and-pricing.md)
- 模型选择：[docs/cli/model.md](https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/cli/model.md)
- 模型路由（自动 fallback）：[docs/cli/model-routing.md](https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/cli/model-routing.md)
- Token caching：[docs/cli/token-caching.md](https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/cli/token-caching.md)
- 模型生成参数（含 thinking budget）：[docs/cli/generation-settings.md](https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/cli/generation-settings.md)

## 下一篇

<Cards>
  <Card title="Code Assist、Cloud 和 GitHub Action" description="下一篇看 Gemini CLI 在 Google 产品体系和 GitHub 自动化里的位置。" href="/docs/gemini-cli/understanding/10-code-assist-cloud-github" />
  <Card title="配额与费用" description="具体 quota、pricing 和认证差异回官方配额费用页复核。" href="/docs/gemini-cli/official/00-getting-started/06-quota-and-pricing" />
  <Card title="模型选择" description="模型、路由和 fallback 细节回到模型选择页。" href="/docs/gemini-cli/official/05-models-runtime/51-model-selection" />
</Cards>
