遇到 "You've reached your rate limit. Please try again later." 這個錯誤是不是讓你很困惑?明明之前用得好好的,Token 也沒超限,怎麼突然就不能用了?
如果你是個人學習用戶,在 AI Studio 使用 Gemini 3 Pro 進行文本生成時遭遇這個問題,你並不孤單。2025 年 12 月 7 日,Google 悄然將 Gemini API 免費配額削減了 50%-92%,這一變化導致全球數萬開發者的項目一夜之間停擺。
核心價值: 讀完本文,你將瞭解配額削減的真實原因,掌握 5 種突破速率限制的方法,並學會如何通過 API 中轉平臺穩定使用 Gemini 3 Pro。

Gemini 3 Pro 速率限制核心要點
在解決問題之前,我們需要先了解 Google 到底做了什麼調整。
| 調整項 | 調整前 (2025年11月) | 調整後 (2025年12月7日) | 降幅 |
|---|---|---|---|
| Flash 模型 RPD | 250 請求/天 | 20 請求/天 | -92% |
| Pro 模型 RPD | 500 請求/天 | 100 請求/天 | -80% |
| Pro 模型 RPM | 15 請求/分鐘 | 5 請求/分鐘 | -67% |
| Gemini 3 Pro Preview | 不限 | 10-50 RPM,100+ RPD | 新增限制 |
Gemini 3 Pro 速率限制的 4 個維度
Google 的速率限制系統從 4 個維度控制使用量:
| 限制維度 | 全稱 | 說明 | 免費層當前值 |
|---|---|---|---|
| RPM | Requests Per Minute | 每分鐘請求數 | 5-15 次 |
| TPM | Tokens Per Minute | 每分鐘 Token 數 | 250,000 |
| RPD | Requests Per Day | 每天請求數 | 20-100 次 |
| IPM | Images Per Minute | 每分鐘圖片數 | 適用於多模態 |
🔑 關鍵信息: Gemini 3 Pro 作爲 Preview 版本,目前免費層限制約爲 10-50 RPM 和 100+ RPD,但實際使用中很多用戶反饋限制遠比文檔標註的更嚴格。
爲什麼 Google 大幅削減配額?
根據 Google 官方通告,配額調整基於以下原因:
- 需求爆發式增長: 2025 年 AI 應用爆發,API 調用量遠超預期
- 基礎設施壓力: Gemini 2.0/3.0 模型對算力要求極高
- 保護付費用戶體驗: 優先保障付費層用戶的服務質量
- 商業策略調整: 引導開發者轉向付費方案

Gemini 3 Pro 速率限制的 5 種解決方案
針對 AI Studio 速率限制問題,以下是 5 種經過驗證的解決方案:
方案一: 切換到其他 Gemini 模型
這是最簡單的臨時解決方案。不同模型有不同的配額限制:
| 模型 | RPM | RPD | 推薦場景 |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash-Lite | 15 | 1,000 | 輕量級任務首選 |
| Gemini 2.5 Flash | 10 | 500 | 均衡性能 |
| Gemini 2.5 Pro | 5 | 100 | 複雜推理 |
| Gemini 3 Pro Preview | 10-50 | 100+ | 最強能力,限制較嚴 |
💡 實用技巧: 如果你的任務不需要 Gemini 3 Pro 的全部能力,切換到 Gemini 2.5 Flash-Lite 可以獲得高達 1,000 RPD 的配額,足夠日常學習使用。
方案二: 等待配額重置
Gemini API 的 RPD (每日請求數) 配額在 太平洋時間午夜 重置。
配額重置時間對照表:
- 北京時間: 下午 4:00 (夏令時) / 下午 5:00 (冬令時)
- 東京時間: 下午 5:00 (夏令時) / 下午 6:00 (冬令時)
方案三: 升級到付費層
如果你需要穩定使用 Gemini 3 Pro,升級付費層是官方推薦的方案:
| 層級 | 要求 | RPM | RPD | 月均成本 |
|---|---|---|---|---|
| Free Tier | 無 | 5-15 | 20-100 | $0 |
| Tier 1 | 綁定信用卡 | 150-300 | 無限 | 按用量計費 |
| Tier 2 | 累計消費 $250 + 30天 | 1,000+ | 無限 | 按用量計費 |
Gemini 3 Pro 定價:
- 輸入: $2.00 / 百萬 Token (≤200K 上下文)
- 輸出: $12.00 / 百萬 Token (≤200K 上下文)
- 超長上下文 (>200K): 價格翻倍
方案四: 使用 API 中轉平臺 (推薦)
對於個人學習用戶和中小團隊,使用 API 中轉平臺是最具性價比的選擇:
# 通過 API易 調用 Gemini 3 Pro - 極簡示例
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="your-apiyi-key",
base_url="https://api.apiyi.com/v1" # API易統一接口
)
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-3-pro-preview",
messages=[
{"role": "user", "content": "請解釋什麼是 Transformer 架構"}
],
max_tokens=2000
)
print(response.choices[0].message.content)
🚀 快速開始: 推薦使用 API易 apiyi.com 平臺快速接入 Gemini 3 Pro。該平臺提供統一的 OpenAI 格式接口,無需擔心配額限制,5 分鐘即可完成集成。
查看完整代碼示例 (含錯誤處理)
# Gemini 3 Pro 完整調用示例 - 通過 API易
import openai
from openai import OpenAI
import time
def call_gemini_3_pro(prompt: str, max_retries: int = 3) -> str:
"""
調用 Gemini 3 Pro 模型
Args:
prompt: 用戶輸入
max_retries: 最大重試次數
Returns:
模型響應內容
"""
client = OpenAI(
api_key="your-apiyi-key",
base_url="https://api.apiyi.com/v1" # API易統一接口
)
for attempt in range(max_retries):
try:
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-3-pro-preview",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "你是一個專業的 AI 助手,請用中文回答問題。"
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
max_tokens=4000,
temperature=0.7
)
return response.choices[0].message.content
except openai.RateLimitError as e:
print(f"請求過於頻繁,等待後重試... ({attempt + 1}/{max_retries})")
time.sleep(2 ** attempt) # 指數退避
except openai.APIError as e:
print(f"API 錯誤: {e}")
raise
raise Exception("重試次數已用盡")
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
result = call_gemini_3_pro("用 100 字解釋大語言模型的工作原理")
print(result)

使用 API 中轉平臺的優勢:
| 對比項 | AI Studio 直連 | API易中轉 |
|---|---|---|
| 配額限制 | 嚴格 (20-100 RPD) | 靈活,按需使用 |
| 網絡穩定性 | 需科學上網 | 國內直連 |
| 接口格式 | Google 專有格式 | OpenAI 兼容格式 |
| 多模型切換 | 僅 Gemini 系列 | 支持 GPT/Claude/Gemini 等 |
| 付費方式 | 需綁定外幣信用卡 | 支持支付寶/微信 |
方案五: 合理規劃請求策略
如果你必須使用免費層,以下策略可以最大化配額利用率:
1. 批量處理請求
# 將多個小問題合併爲一個請求
combined_prompt = """
請依次回答以下問題:
1. Python 中 list 和 tuple 的區別是什麼?
2. 什麼是裝飾器?
3. 如何實現單例模式?
"""
2. 使用緩存機制
import hashlib
import json
# 簡單的本地緩存
cache = {}
def cached_query(prompt: str) -> str:
cache_key = hashlib.md5(prompt.encode()).hexdigest()
if cache_key in cache:
return cache[cache_key]
result = call_gemini_3_pro(prompt) # 實際 API 調用
cache[cache_key] = result
return result
3. 錯峯使用
- 避開高峯時段 (美國工作時間)
- 太平洋時間午夜後配額重置
Gemini 3 Pro 速率限制常見問題
Q1: 爲什麼我只發了幾條消息就觸發速率限制?
這是 2025 年 12 月配額調整後的常見問題。當前 Gemini 3 Pro Preview 的免費層限制非常嚴格,可能低於官方文檔標註的數值。部分用戶反饋實際 RPM 只有文檔的一半。
解決方案: 如果你需要持續使用,建議通過 API易 apiyi.com 等中轉平臺調用,可以避免直接觸碰 Google 的免費層限制。
Q2: 付費層是否能完全解決限制問題?
升級到付費層 (Tier 1) 後,RPM 會提升到 150-300,RPD 限制基本取消。但需要注意:
- 需要綁定外幣信用卡
- 按 Token 用量計費
- Gemini 3 Pro 定價較高 ($2-12/百萬 Token)
對於個人學習用戶,使用 API易 apiyi.com 等平臺可能更經濟實惠,同時支持國內支付方式。
Q3: 使用 API 中轉是否安全?
選擇正規的 API 中轉平臺是安全的。以 API易爲例:
- 不存儲用戶對話內容
- 支持 HTTPS 加密傳輸
- 提供完整的 API 調用日誌
建議選擇有良好口碑、運營時間較長的平臺。
Q4: Gemini 3 Pro 和 2.5 Pro 有什麼區別?
| 對比項 | Gemini 3 Pro | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|
| 推理能力 | 最強 | 強 |
| 上下文長度 | 200K+ | 1M |
| 多模態能力 | 增強 | 標準 |
| 免費層配額 | 較嚴格 | 100 RPD |
| 定價 | $2-12/M | $1.25-5/M |
如果你的任務不需要最新能力,Gemini 2.5 Pro 的性價比更高。
Q5: 2026 年配額還會繼續調整嗎?
根據 Google 的公告,2026 年 3 月 3 日 Gemini 2.0 Flash 和 Flash-Lite 模型將停用。建議:
- 儘早遷移到 Gemini 2.5 系列
- 關注 Google AI 開發者論壇的最新動態
- 考慮使用 API易 apiyi.com 等支持多模型的平臺,便於快速切換
Gemini 3 Pro 速率限制解決方案對比

| 方案 | 成本 | 實施難度 | 效果 | 推薦場景 |
|---|---|---|---|---|
| 切換模型 | 免費 | ⭐ | 中等 | 任務要求不高 |
| 等待重置 | 免費 | ⭐ | 有限 | 偶爾使用 |
| 升級付費層 | 較高 | ⭐⭐ | 好 | 企業用戶 |
| API 中轉平臺 | 靈活 | ⭐⭐ | 很好 | 個人/中小團隊 |
| 優化請求策略 | 免費 | ⭐⭐⭐ | 中等 | 技術用戶 |
💡 選擇建議: 對於個人學習用戶,我們建議優先嚐試切換模型或使用 API 中轉平臺。API易 apiyi.com 提供靈活的計費方式,支持按需付費,無需擔心配額限制,是解決速率限制的高效方案。
總結
AI Studio 的 "You've reached your rate limit" 錯誤源於 Google 在 2025 年 12 月對免費層配額的大幅削減。本文介紹的 5 種解決方案各有優劣:
- 切換模型 – 最簡單,適合臨時需求
- 等待重置 – 無成本,但效率低
- 升級付費 – 效果好,但成本高
- API 中轉 – 性價比高,推薦個人用戶
- 優化策略 – 需要技術能力
對於大多數個人學習用戶,推薦通過 API易 apiyi.com 快速解決速率限制問題。該平臺支持 Gemini 3 Pro、GPT-4、Claude 3.5 等主流模型的統一調用,提供穩定的國內訪問和靈活的付費方式。
參考資料
-
Google AI – Rate Limits 官方文檔
- 鏈接:
ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits - 說明: Gemini API 速率限制官方說明
- 鏈接:
-
Google AI Developers Forum – Rate Limit 討論
- 鏈接:
discuss.ai.google.dev/t/youve-reached-your-rate-limit/35201 - 說明: 社區用戶關於速率限制的討論
- 鏈接:
-
Gemini API Pricing 官方定價
- 鏈接:
ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing - 說明: 各模型的定價和配額信息
- 鏈接:
📝 作者: APIYI Team
🔗 技術支持: API易 apiyi.com – 一站式 AI 大模型 API 中轉平臺
📅 更新日期: 2026-01-24
