Google API 每分鐘狂跑 320 億 Token：誰在消耗這些算力？

作者注：本文解讀 Alphabet 2026 年第三季度財報中“第一方模型 API 每分鐘處理近 320 億 Token”的披露，並區分哪些結論已有數據支撐，哪些目前仍屬未知。

2026 年 10 月 28 日（美國時間），Alphabet 發佈第三季度財報。CEO Sundar Pichai 在講話中給出一個數字：Google 第一方模型 API 每分鐘處理近 320 億 Token，比上一季度披露值增長約 40%，是一年前的 4 倍以上。

這不是坊間估算，原話來自 Google 官方博客的 CEO 財報講話：“Our first-party model APIs are now processing nearly 32 billion tokens per minute”。不過這個數字很容易被誤讀，比如當成 320 億次調用，或者當成 Gemini App 的用量，這兩種理解都不對。

核心價值：3 分鐘看懂 Google API 320 億 Token 的統計口徑、增長曲線，以及開發者、企業客戶和 Agent 場景各自在哪裏消耗這些算力。

Google API 320 億 Token 核心信息速覽

先把新聞事實放在一張表裏，後面的分析都從這些已披露的信息出發。

Google API 320 億 Token 的統計口徑邊界

理解這條新聞，首先要分清幾個經常被混在一起的指標。320 億是 Token 數量，不是 API 請求次數，一次長文檔分析請求就可能包含幾十萬 Token。它也是 10 月 28 日描述的當前處理速率，並不是整個第三季度的平均值。

財報和電話會還提到了開發者人數、企業席位、Gemini Enterprise 用量等數據。這些指標口徑各不相同，不能相加，也不能互相推算。

還有一點要特別說明：這一數字不能用來聲稱 Gemini App 每分鐘消耗 320 億 Token。App、Search、企業席位和 API Token 是不同的業務線和指標。

Google API Token 吞吐量增長時間線

把過去幾次公開披露串起來，曲線的陡峭程度比單個數字更能說明問題。

如果直接用 220 億和 320 億計算，增幅約爲 45.5%。但兩個數值都是近似值（“約”“近”），所以應以 Google 官方表述的“約 40%”爲準，這並不代表官方算錯了。

320 億 Token/分鐘 的數量級換算

爲了直觀感受規模，下面按恆定速率做一次數學換算。需要強調，日、月數據只是假設條件下的計算結果，不是 Google 披露的實際用量。

• 每秒：約 5.33 億 Token
• 每小時：約 1.92 萬億 Token
• 假設持續 24 小時：約 46.08 萬億 Token
• 假設持續 30 天：約 1382.4 萬億 Token

誰在消耗 Google API 320 億 Token

這正是標題提出的問題。根據 Google 已公開的信息，可以確認三類重要使用者，但沒有任何一類的精確佔比被公開。

第一類：Google API 開發者生態

Q2 財報顯示，每月超過 900 萬名開發者通過 Google 模型 API 及主要開發者產品構建應用。這個數字說明潛在開發羣體非常龐大，但它不等於 900 萬付費客戶，也不意味着每位開發者都直接調用 Gemini API。

同一時期，Antigravity 智能體開發平臺已有超過 240 萬周活躍用戶。開發者消耗 Token 的場景大致包括：

• 編程與軟件開發：閱讀代碼倉庫、重構代碼、生成測試、定位錯誤，以及編程 Agent 的循環調用
• AI 應用開發：網站和 App 裏的聊天機器人、客服自動化、企業內部搜索、PDF 與長文檔分析
• 智能體工作流：任務規劃、調用外部工具、讀取工具結果、修正錯誤、執行後續步驟

第二類：Gemini Enterprise 企業客戶

Google Cloud CEO Thomas Kurian 在 Q3 電話會上給出了企業端數據。過去 12 個月，超過 2600 家客戶在 Gemini Enterprise 上使用至少 1000 億 Token，其中約 75 家使用至少 10 萬億 Token；接近 90% 的財富 100 強企業在使用 Gemini Enterprise。

另一個值得注意的信號是支出增長：2025 年 Q3 就已使用 Gemini Enterprise 的客戶，在 2026 年 Q3 的支出同比增長超過 4 倍。這說明企業 AI 正在從小規模試用走向規模化部署。不過 Gemini Enterprise 用量與第一方模型 API 的 320 億 Token 屬於不同口徑，不能假定這 2600 家客戶貢獻了其中大部分。

第三類：行業 Agent 與複雜業務流程

Google 在電話會和 Cloud 博客中披露了多個行業部署案例。以下效果數據均來自 Google 官方披露，並非獨立第三方驗證，Google 也沒有公開這些企業各自消耗了多少 Token。

這些案例的共同點是：模型不再只用於聊天，而是嵌入生產安全、供應鏈、購物決策和數據分析等真實流程。Ulta Beauty 的 3 倍是購物助手的轉化率，不能理解爲整體銷售額增長 3 倍。

多模態：Google API Token 的另一個放大器

文本問答、合同審查、整個代碼倉庫分析、圖片和視頻理解、語音轉寫，這些場景的 Token 消耗結構差別很大。圖片數量、視頻時長和文件大小，都不能直接按普通文本字數換算 Token。

Google 沒有公開 320 億 Token 在文本、圖像、視頻、音頻之間的分配，也沒有說明其中多少是輸入、多少是輸出、多少來自模型的內部思考過程。

爲什麼 Agent 會放大 Google API Token 消耗

一次普通聊天可能只有一輪輸入輸出。編程 Agent 完成一個任務，則可能依次經歷讀取文件、分析問題、修改代碼、執行測試、讀取報錯、再次修改、再次測試。每一步都可能調用模型，而且通常要把前面積累的上下文重新帶入。

所以“Agent 是重要的潛在需求來源”是有依據的機制分析，但“Agent 貢獻了 320 億 Token 中的大部分”沒有公開數據支持。寫作和決策時，需要把這兩種說法分開。

用代碼觀察 Agent 的 Token 累積

想直觀理解這一點，最簡單的方法是記錄每一輪調用返回的 usage 字段。下面的例子模擬一個多輪修正流程，並打印每一步的輸入、輸出 Token：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易 OpenAI 兼容接口
)

messages = [{"role": "user", "content": "寫一個計算斐波那契數列的 Python 函數"}]
resp = client.chat.completions.create(model="YOUR_GEMINI_MODEL", messages=messages)
print(resp.usage.prompt_tokens, resp.usage.completion_tokens)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

MODEL = "YOUR_GEMINI_MODEL"  # 替換爲平臺模型列表中的 Gemini 模型名稱

steps = [
    "寫一個計算斐波那契數列的 Python 函數",
    "爲這個函數補充單元測試",
    "測試報錯：輸入負數時沒有處理，請修復",
    "再檢查一遍邊界條件並給出最終版本",
]

messages = [{"role": "system", "content": "你是一個嚴謹的編程助手"}]
total_in, total_out = 0, 0

for i, step in enumerate(steps, 1):
    messages.append({"role": "user", "content": step})
    resp = client.chat.completions.create(model=MODEL, messages=messages)
    reply = resp.choices[0].message.content
    messages.append({"role": "assistant", "content": reply})

    usage = resp.usage
    total_in += usage.prompt_tokens
    total_out += usage.completion_tokens
    print(f"第 {i} 步：輸入 {usage.prompt_tokens}，輸出 {usage.completion_tokens}")

print(f"累計輸入 {total_in}，累計輸出 {total_out}")

運行後會發現，每一輪的輸入 Token 都會因爲歷史上下文而增加。這就是 Agent 工作流 Token 結構比單次問答覆雜得多的原因。

🚀 快速上手建議：想親自測量不同模型在 Agent 循環中的 Token 曲線，可以在 API易 apiyi.com 註冊獲取免費測試額度，用同一個 API Key 切換 Gemini、Claude、GPT 等模型，對比相同任務的 Token 消耗。

Google API 320 億 Token 的影響分析

對開發者的影響

• 成本結構從“按次”轉向“按鏈路”：Agent 任務的成本取決於循環輪數和上下文長度，開發者需要在設計階段就做 Token 預算，比如裁剪歷史上下文、緩存不變內容
• 模型梯度選擇更重要：高性能模型和經濟型模型並存，複雜規劃交給強模型、批量分類交給經濟模型，是控制費用的常見做法
• 多模態計費需單獨評估：圖片、視頻、音頻的 Token 計算方式與文本不同，上線前應先用真實樣本測量

💡 選擇建議：同一任務在不同模型上的 Token 消耗和效果差異可能很大。建議通過 API易 apiyi.com 用統一接口跑一遍真實樣本，再決定生產環境的模型組合。

對行業與 Google Cloud 的影響

Kurian 在電話會上特別解釋：企業建設 Agent 時，除了調用模型，往往還需要計算資源、存儲 Agent 記憶的服務，以及爲 Agent 提供上下文的數據庫。因此模型採用也可能帶動雲業務其他產品增長。

需要強調兩點。307 億美元是整個 Google Cloud 的收入，不是 Gemini API 收入。也不能用 320 億 Token 乘以公開 API 價格去估算 Google 的 API 收入，因爲模型分佈未公開，各模型價格不同，企業客戶還可能享有批處理、緩存、專屬合同和折扣。

一個容易踩的時間陷阱

Alphabet Q3 的財務統計週期是 2026 年 7 月 1 日到 9 月 30 日；Gemini 4 Argon 於 2026 年 10 月 13 日正式推出；320 億 Token/分鐘 在 10 月 28 日披露。所以不能把 320 億視爲第三季度平均速率，更不能說整個 Q3 的 API 增長主要由 10 月才發佈的 Argon 驅動。比較穩妥的說法是：Argon 的發佈與 320 億 Token 里程碑，共同體現了 Google 在 2026 年 10 月的模型與商業進展。

常見問題 FAQ

Google API 320 億 Token 核心要點 Key Takeaways

• 核心數字：第一方模型 API 每分鐘處理近 320 億 Token，同比 4 倍以上
• 增長曲線：從約 100 億到近 320 億，用了大約一年時間
• 三類使用者：開發者生態、Gemini Enterprise 企業客戶、行業 Agent 部署
• Agent 機制：多輪循環和上下文累積，讓單個任務的 Token 消耗成倍放大
• 口徑邊界：Token、請求數、席位、開發者人數、Cloud 收入不能混用或相加
• 最大未知：Google 尚未披露 320 億 Token 的客戶與場景構成比例
• 實測建議：用 API易 apiyi.com 的統一接口測量自身業務的真實 Token 曲線

總結

Google API 320 億 Token/分鐘 這條新聞的核心要點：

1. 規模在快速擴大：一年 4 倍以上的增長，說明模型調用正在從試用走向規模化
2. 需求來源已可識別：開發者、企業客戶和行業 Agent 都是真實存在的高用量羣體
3. 佔比仍然未知：Google 沒有公開分項數據，這是對數據邊界的準確認識，而不是信息缺失
4. 商業價值待觀察：真正值得持續關注的，是這些調用中有多少能變成持續、可盈利的企業應用

對開發者來說，這條新聞最直接的啓示是：Agent 和多模態會讓 Token 預算變得更重要，模型選擇和上下文管理需要儘早納入架構設計。推薦通過 API易 apiyi.com 用一個 API Key 對比多個主流模型的效果和消耗，再決定適合自己的方案。

📚 參考資料

1. Alphabet Q3 2026 財報（SEC）：財務數據原始來源
2. 鏈接： sec.gov/Archives/edgar/data/1652044/000165204426000080/googexhibit991q32026.htm

3. 說明： 收入、Google Cloud 收入與營業利潤

4. Google CEO Q3 2026 財報講話：320 億 Token/分鐘 原始表述

5. 鏈接： blog.google/company-news/inside-google/message-ceo/alphabet-earnings-q3-2026/

6. 說明： 核心數字與官方增長口徑

7. Alphabet Q3 2026 電話會實錄：企業客戶數據與案例

8. 鏈接： fool.com/earnings/call-transcripts/2026/10/29/alphabet-googl-q3-2026-earnings-call-transcript/

9. 說明： Thomas Kurian 披露的 Gemini Enterprise 數據

10. Google CEO Q2 2026 財報講話：開發者與 220 億 Token 數據

11. 鏈接： blog.google/company-news/inside-google/message-ceo/alphabet-earnings-q2-2026/

12. 說明： 900 萬月活開發者、Antigravity 周活數據

13. Google CEO Q1 2026 財報講話：160 億 Token 數據

14. 鏈接： blog.google/company-news/inside-google/message-ceo/alphabet-earnings-q1-2026/

15. 說明： 增長時間線節點

16. Google 2026 年 6 月投資者介紹材料：190 億 Token 與開發者工具用量

17. 鏈接： blog.google/alphabet/investor-presentation-june-2026/

18. 說明： 開發者工具每天超過 3 萬億 Token

19. Google Cloud：Gemini at Work 2026：企業 Agent 客戶案例

20. 鏈接： cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/welcome-to-gemini-at-work-2026
21. 說明： Hitachi 等企業部署案例

作者: APIYI 技術團隊
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