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title: "Plans、Quota 与 Overage"
description: "解释 Antigravity 官方 Plans 文档中的 Google AI plan、baseline quota、AI credits、overage 设置和当前不支持项。"
verifiedAt: "2026-05-06"
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Antigravity 的额度不是简单的“每天能问多少次”。Google 官方 Plans 文档把它和 Google AI plans（账户计划）、baseline quota（基础配额）、weekly rate limits（每周速率限制）、AI credits（AI 积分）、overage setting（超额设置）联系在一起。更重要的是，官方明确说明使用限制可能调整，用于管理系统容量和稳定性。

所以教程不要写“某计划一定能用多少次”。正确做法是教用户理解额度结构、在哪里看 baseline quota、什么时候会消耗 AI credits，以及哪些能力当前不支持。

> [!NOTE]
> **核验日期**：本篇按 2026-05-06 官方 Plans 文档重写。计划、quota、credits 和服务条款属于高波动信息，实际使用以官方当前页面和账号设置页为准。

> [!TIP]
> **阅读目标**：读完本章，你应该能解释 baseline quota、weekly rate limits、AI credits 和 AI Credit Overages 的关系，并知道为什么教程里不能写死“每天能用多少次”。

## 1. 当前可用范围

官方 Plans 文档说明，Antigravity 当前面向个人账号可用，并且使用条款来自 Google terms of service；团队场景处于 pre-general availability preview，条款来自 Google Cloud enterprise terms 的 General Service Terms Section 5。

这对教程写作有两个约束：

- 个人使用和团队使用不要混写。
- preview 阶段的信息不要写成 GA 后长期承诺。

如果是公司团队准备使用 Antigravity，先确认账号类型、企业条款、数据政策和本地 agentic IDE 安装政策，而不是只看个人页面能不能打开。

## 2. Baseline quota 包含什么

官方文档说所有计划都有 baseline quota。baseline 覆盖的能力包括：

- 使用 Gemini 3 Pro、Gemini 3 Flash 和其他 Vertex Model Garden 模型作为 core agent model。
- Unlimited Tab completions。
- Unlimited Command requests。
- 访问所有产品功能，例如 Agent Manager 和 Browser integration。

注意这里的重点：Tab 和 Command 可以是 unlimited，但核心 agent model 的使用仍然受 quota 和 rate limits 影响。不要把“Tab unlimited”理解成“所有 agent 任务都无限”。

## 3. Google AI Ultra / Pro / 非付费计划的差异

官方文档按 Google AI plan 区分 quota 和 rate limits：

| 账号状态 | 官方描述 |
| --- | --- |
| Google AI Ultra | 最高、最宽松 quota，每 5 小时刷新，并有最高 weekly rate limits |
| Google AI Pro | 高 quota，每 5 小时刷新，直到达到 weekly limit；weekly rate limit 更高 |
| 非 Pro / Ultra | 有 meaningful quota，每周刷新，并受 weekly rate limit |

这里不要写具体次数，因为官方没有把 baseline quota 写成简单固定次数。官方还说明，限制和 agent 实际完成的工作量相关：任务越简单、agent 越快完成，可能能跑更多 prompts；复杂任务则相反。

```mermaid
flowchart TD
  Start["准备发起 Agent 任务"] --> Check["检查当前 plan 和 baseline quota"]
  Check --> Enough{"额度是否足够"}
  Enough -->|足够| Split["拆成小任务执行"]
  Enough -->|不足| Overage{"AI Credit Overages 设置"}
  Overage -->|Never| Wait["等待 quota 刷新或降级只读分析"]
  Overage -->|Always| Credits["使用 AI credits 继续"]
  Credits --> Cost["监控 credits 消耗"]
  Split --> Verify["用 artifacts、diff 和测试验收"]
  Cost --> Verify
```

> [!IMPORTANT]
> 额度消耗更接近“agent 做了多少工作”，不是“你发了几句话”。复杂任务要拆小、先计划、少返工。

## 4. 为什么同样的 prompt 消耗可能不同

官方文档说，rate limits 和 agent 所做工作量相关，而不同 prompt 的工作量可能差异很大。

下面这些因素都会影响消耗：

- agent 是否需要读大量文件。
- 是否启动 browser subagent。
- 是否生成 artifacts、截图或录屏。
- 是否反复运行 terminal 命令。
- 是否因为权限被拒绝而多次重试。
- 是否在一个过大的任务里做搜索、实现、验证、总结。

控制消耗的办法不是“少写字”，而是把任务拆对：

```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 与 AI credits

官方文档说明，Google AI Pro 或 Ultra 用户可以在 baseline quota 之外使用 plan-included AI credits，也可以购买额外 AI credits。AI credits 按 Vertex API pricing 消耗。

是否在 baseline quota 用完后自动使用 credits，由 **AI Credit Overages** 用户设置控制：

| 设置 | 含义 |
| --- | --- |
| Never | 不自动使用 AI credits，等待 baseline quota 刷新后再继续使用该模型 |
| Always | baseline quota 用完后自动使用 AI credits，刷新后会自动切回 baseline quota |

真实项目建议默认 `Never`，除非你明确知道当前任务值得消耗 credits，并且已经设置成本监控。

> [!WARNING]
> `Always` 会降低中断感，但也更容易把复杂 agent 任务变成不透明成本。长任务、批量任务和浏览器任务尤其要谨慎。

<details>
<summary>深读：为什么不能把额度写成固定 prompt 次数</summary>

官方 Plans 文档没有把 Antigravity 的额度表达成“每天固定多少次 prompt”。它强调 rate limits 与 Agent 实际完成的工作量相关，并且这些限制可能随系统容量和稳定性管理而调整。

这对教程写作很关键。写死次数会很快过期，也会误导用户以为“少发字”就一定省额度。实际更接近的是：一个需要读取大量文件、启动浏览器、生成 artifacts、反复跑命令和修正错误的任务，会比一个只读解释任务消耗更多。

因此商业级教程应该教结构：先查 quota，再拆任务，再决定是否允许 AI credits overage。不要用不可验证的次数承诺替代官方当前页面。
</details>

## 6. 在哪里看 quota

官方文档说明，baseline quota usage across models 可以在 settings page 查看。

建议每次做长任务前检查：

- 当前 reasoning model 是否还有 baseline quota。
- 是否接近 weekly limit。
- AI Credit Overages 是 Never 还是 Always。
- 任务是否可以拆分成低风险阶段。
- 是否需要先切到更便宜或更快的模型做探索。

如果遇到额度不足，不要反复重试同一个大 prompt。先让任务降级：

```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. 当前不支持项

官方 Plans 文档明确写了当前没有支持：

- Bring-your-own-key 或 bring-your-own-endpoint 来增加额外 rate limits。
- General availability 或 contract 形式的 organizational tiers。

这意味着，不要在教程里暗示可以通过自带 API key 绕过 Antigravity 的额度，也不要把团队正式商业订阅写成已经 GA 的能力。

## 8. 商业使用前的判断

如果团队准备把 Antigravity 放进真实开发流程，先回答这些问题：

1. 使用的是个人账号还是团队 preview。
2. 当前 Google AI plan 是否满足日常 agent 任务。
3. AI Credit Overages 是否允许自动消耗 credits。
4. 团队是否有模型和成本审计要求。
5. 是否允许本地 agent 使用 browser、terminal、MCP。
6. 是否有禁止把 secrets 暴露给 agent 的规则。

额度只是一个维度。企业真正要同时看数据边界、权限边界、成本边界和发布边界。

## 本章自检

完成本章后，用这 3 个问题检查自己是否真正理解：

1. 为什么 `Unlimited Tab` 和 `Unlimited Command` 不等于所有 Agent 任务都无限？
2. `AI Credit Overages = Never` 和 `Always` 在 baseline quota 用完后有什么区别？
3. 为什么企业团队不能只看个人账号能不能打开 Antigravity，还要看条款、数据、权限和成本边界？

通过标准：你能在发起长任务前判断是否需要拆阶段、是否允许 credits overage，以及额度不足时如何降级到只读分析。

## 官方来源

- [Google Antigravity Plans](https://antigravity.google/docs/plans) —— 官方说明 Google AI plans、baseline quota、weekly rate limits、overage 和当前不支持项。
- [Google AI plans](https://one.google.com/about/google-ai-plans/) —— Google AI 计划入口，用于核对账号层级。
- [Google AI credits](https://one.google.com/ai/credits) —— AI credits 说明入口，用于核对 credits 机制。
- [Google Antigravity Terms](https://antigravity.google/terms) —— Antigravity 使用条款入口，用于区分个人和团队 preview 场景。

## 接下来去哪

<Cards>
  <Card title="模型选择器与系统模型" description="理解 reasoning model、sticky model selection 和内部系统模型。" href="/docs/antigravity/official/06-models-pricing-platforms/00-models" />
  <Card title="Agent Modes 与全局设置" description="把 quota 控制和 Planning、Fast、terminal review 结合起来。" href="/docs/antigravity/official/01-agent-manager/01-agent-modes-settings" />
</Cards>
