Gemini 2.5 Pro／Flash 12 月 1 日停用並自動轉移：企業 API 遷移、費用與相容性檢查清單
如果公司的客服機器人、內部知識庫或資料處理流程，是在 2025 年用 Gemini API 開發的，程式裡很可能還寫著 gemini-2.5-pro 或 gemini-2.5-flash。這兩個模型字串在一個月後就會改變行為。
Google 在 2026-11-02 的 Gemini API 版本說明中公告：gemini-2.5-pro 與 gemini-2.5-flash 已停用（deprecated），自 2026-12-01 起，送到這兩個模型的 API 請求會自動轉到新模型，並依新模型的費率計費。 看起來「不用做什麼也能繼續跑」，但官方同時列出多項破壞性 API 變更。如果不先測試，12 月 1 日可能出現的不是服務中斷，而是回應格式改變、函式呼叫失敗或帳單變化。以下整理官方說明與企業該做的準備。
官方公告重點：兩個模型、兩個轉移目標
以下為 Google AI Studio 文件（Gemini API 版本說明、模型停用頁、定價頁、Gemini 3.8 Flash 說明頁）整理的事實，查核日期：2026-11-04。
轉移對照
原模型 | 2026-12-01 起自動轉到 | 計費方式 | 目前狀態 |
|---|---|---|---|
gemini-2.5-pro | gemini-3.8-flash | 依 Gemini 3.8 Flash 費率 | 已停用，Google AI Studio 不可再選；API 僅限過去曾使用的既有用戶 |
gemini-2.5-flash | gemini-3.5-flash-lite | 依 Gemini 3.5 Flash-Lite 費率 | 已停用，Google AI Studio 不可再選；API 僅限過去曾使用的既有用戶 |
gemini-2.5-flash-lite | 不受影響 | 原費率 | 官方說明未停用，繼續提供至另行通知 |
官方列出的破壞性變更
官方建議在 12 月 1 日前自行把模型字串改成新模型，並閱讀遷移指南。遷移指南列出的主要變更包括：
thinking_budget 改為 thinking_level： 改用字串列舉值 low、medium（預設）、high；Gemini 3.8 Flash 不支援 minimal，送出會回傳錯誤。
移除取樣參數： temperature、top_p、top_k 與 candidate_count 不再支援。
移除預先填入的模型回合（prefilled model turns）： 多輪對話建議改用伺服器端的 previous_interaction_id。
函式呼叫與 thought signature 驗證： 使用 generateContent API 時，所有 FunctionResponse 都要帶 call_id 與 name；需保留 thought signature。
適用範圍： 本文範圍是 Gemini Developer API（Google AI Studio）。透過 Vertex AI／Gemini Enterprise Agent Platform 使用 Gemini 的企業，模型生命週期以該平台的官方文件為準，建議另外確認。
費用會怎麼變？依官方定價頁對照
以下為 Gemini Developer API 付費層級、每 100 萬 token 的美元牌價（查核日期 2026-11-04；不含稅，實際以 Google 官方公告與帳單為準）：
模型 | 輸入 | 輸出（含思考 token） |
|---|---|---|
gemini-2.5-pro | US$1.25（提示 ≤200k）／US$2.50（>200k） | US$10.00（≤200k）／US$15.00（>200k） |
gemini-3.8-flash | 2026-12-31 前優惠價 US$0.75；2027-01-01 起 US$1.50 | 優惠價 US$3.75；2027-01-01 起 US$7.50 |
gemini-2.5-flash | US$0.30（文字／圖片／影片）／US$1.00（音訊） | US$2.50 |
gemini-3.5-flash-lite | US$0.30（文字／圖片／影片／音訊） | US$2.50 |
以下為 WeWinCloud 的分析，非官方說法：
單價看起來沒有變貴，但總費用不一定。 官方說明 Gemini 3.8 Flash 在長時間、複雜任務上「會刻意使用更多 token」，以較小的推理步驟反覆呼叫工具與驗證。也就是說，同一個請求的 token 數可能變多，帳單要用實際流量測過才知道。
2027 年 1 月 1 日還有第二次價格變動。 3.8 Flash 的優惠價只到 2026-12-31，預算規劃要用標準價估算。
從 2.5 Flash 轉到 3.5 Flash-Lite 是「換成 Lite 系列」。 定價相同、音訊輸入更便宜，但模型定位不同。原本依賴 2.5 Flash 推理能力的流程，建議實測後再決定是用 Flash-Lite，還是改指定其他 Flash 模型。
企業影響：哪些系統最需要先檢查
寫死模型字串的正式環境
最常見的風險是模型名稱散落在程式碼、環境變數、n8n 或其他自動化工具的節點設定裡。自動轉移後，模型行為改變，但程式本身看起來沒有改，出問題時不容易聯想到原因。
依賴固定輸出格式的流程
客服分類、表單抽取、報表摘要這類流程，常靠 temperature 調低來穩定輸出。取樣參數移除後，輸出格式可能有差異，下游解析程式要重新驗證。
有工具呼叫的 AI Agent
函式呼叫的驗證規則變嚴格，FunctionResponse 少了 call_id 或 name 可能直接失敗。已經上線的 Agent 應優先測試。
行動建議：12 月 1 日前的 6 步驟遷移清單
以下為 WeWinCloud 的建議做法，非官方說法：
盤點模型字串： 搜尋程式碼、設定檔、環境變數與自動化平台，列出所有使用 gemini-2.5-pro、gemini-2.5-flash 的服務與負責人。
決定目標模型： 依官方建議分別評估 gemini-3.8-flash 與 gemini-3.5-flash-lite；需要更強推理的流程，可一併比較其他現行模型。
修改 API 參數： thinking_budget 改為 thinking_level；移除 temperature、top_p、top_k、candidate_count 與預先填入的模型回合。
補齊函式呼叫欄位： 檢查 FunctionResponse 的 call_id 與 name，並依官方說明保留 thought signature。
用實際資料比對品質與 token 用量： 準備一批代表性提示，比較輸出品質、延遲與 token 數，估算 12 月與 2027 年 1 月起的費用。
設定監控與預算提醒： 上線後追蹤錯誤率與 token 用量，並在 Google Cloud 帳單設定預算警示。
建議在 11 月中旬前完成測試，保留時間處理問題，不要等到 12 月 1 日由系統自動轉移。
常見問題 FAQ
Gemini 2.5 停用後，API 會直接失效嗎？
依官方說明，2026-12-01 起送到 gemini-2.5-pro 與 gemini-2.5-flash 的請求會自動轉到 gemini-3.8-flash 與 gemini-3.5-flash-lite，並依新模型計費，不是直接拒絕請求。但因為有破壞性 API 變更，原本的參數或函式呼叫格式可能出錯，仍建議事先遷移。
gemini-2.5-flash-lite 也要遷移嗎？
官方停用頁說明 gemini-2.5-flash-lite 沒有停用，會繼續提供至另行通知。不過長期規劃上，仍可評估遷移到新模型。
改用 Gemini 3.8 Flash 會比較省錢嗎？
依目前定價頁，3.8 Flash 的每 token 單價低於 2.5 Pro，但官方說明新模型在複雜任務會使用更多 token，且優惠價只到 2026-12-31。是否省錢要用實際流量測試後判斷。
我們是透過 Vertex AI 使用 Gemini，也適用嗎？
本次公告出自 Gemini Developer API（Google AI Studio）文件。Vertex AI／Gemini Enterprise Agent Platform 的模型版本與停用時程，請以該平台的官方文件為準。
WeWinCloud 能提供什麼協助
WeWinCloud 的 AI 企業應用方案涵蓋企業知識庫（RAG）、Claude／Gemini／OpenAI 導入，以及 AI 導入顧問與技術支援。面對這類模型停用與遷移，可以協助盤點使用中的模型、規劃測試方式、比較不同模型的效果與成本，並搭配雲端成本優化服務檢視 Google Cloud 帳單。
延伸閱讀
參考資料
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