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Gemini Models

Gemini 模型页最容易过时,所以更稳的写法不是堆满型号,而是先理解每条路线在真实任务里的角色。你真正上线前,仍然应该再看一次 Google 官方 models 页面确认当前可用型号。

先按路线理解,不先背型号

更实用的思路通常是:

  • Pro:更高能力、更适合复杂 reasoning 和重任务
  • Flash:速度和成本更平衡,适合大多数日常生产场景
  • Flash-Lite:更偏预算和规模
  • Preview / Experimental:可以试,但不适合轻率写进长期生产依赖

一个更现实的选型逻辑

日常主力

如果你的任务更像日常交互、批量流程、低延迟应用,先从 Flash 路线开始 usually 更稳。

高难度任务

如果你在做:

  • 复杂代码理解
  • 长链路 agent
  • 深度多模态分析
  • 推理要求明显更高的任务

再去试 Pro 路线。

大规模低成本调用

如果你的任务更偏:

  • 批处理
  • 结构化抽取
  • 高并发但单次请求不复杂

那 Lite 路线更值得看。

Preview 模型怎么对待更稳

Preview 模型很值得试,但不要默认它们就是长期稳定依赖。
更稳的做法通常是:

  • 可以拿来 benchmark 和探索
  • 不要轻易写死到生产默认路由
  • 先准备 fallback 和 migration 方案

一个接近真实工作的建议

很多团队模型选型做复杂了,其实是因为一开始就在问“哪个公司最强”。更有用的问法通常是:

  • 这个任务是否真的需要 Pro
  • 如果换成 Flash,结果会差多少
  • 差出来的那部分,值不值得那笔成本

上线前至少做一次对比测试

如果你已经选出候选模型,建议至少做一轮自己的小 benchmark:

  1. 选 10 到 20 个真实任务样本
  2. 用候选模型各跑一遍
  3. 记录质量、延迟、成本和结构化输出稳定性
  4. 再决定默认模型
Gemini 使用指南
Vibe Coding

Gemini 使用指南

Google Gemini 是 Google 最新的多模态 AI 模型,支持文本、图像、音频和视频理解。

Gemini 使用指南模型对比

Gemini Models

Gemini 模型页最容易过时,所以更稳的写法不是堆满型号,而是先理解每条路线在真实任务里的角色。你真正上线前,仍然应该再看一次 Google 官方 models 页面确认当前可用型号。

#先按路线理解,不先背型号

更实用的思路通常是:

  • Pro:更高能力、更适合复杂 reasoning 和重任务
  • Flash:速度和成本更平衡,适合大多数日常生产场景
  • Flash-Lite:更偏预算和规模
  • Preview / Experimental:可以试,但不适合轻率写进长期生产依赖

#一个更现实的选型逻辑

#日常主力

如果你的任务更像日常交互、批量流程、低延迟应用,先从 Flash 路线开始 usually 更稳。

#高难度任务

如果你在做:

  • 复杂代码理解
  • 长链路 agent
  • 深度多模态分析
  • 推理要求明显更高的任务

再去试 Pro 路线。

#大规模低成本调用

如果你的任务更偏:

  • 批处理
  • 结构化抽取
  • 高并发但单次请求不复杂

那 Lite 路线更值得看。

#Preview 模型怎么对待更稳

Preview 模型很值得试,但不要默认它们就是长期稳定依赖。
更稳的做法通常是:

  • 可以拿来 benchmark 和探索
  • 不要轻易写死到生产默认路由
  • 先准备 fallback 和 migration 方案

#一个接近真实工作的建议

很多团队模型选型做复杂了,其实是因为一开始就在问“哪个公司最强”。更有用的问法通常是:

  • 这个任务是否真的需要 Pro
  • 如果换成 Flash,结果会差多少
  • 差出来的那部分,值不值得那笔成本

#上线前至少做一次对比测试

如果你已经选出候选模型,建议至少做一轮自己的小 benchmark:

  1. 选 10 到 20 个真实任务样本
  2. 用候选模型各跑一遍
  3. 记录质量、延迟、成本和结构化输出稳定性
  4. 再决定默认模型
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