Google zmienił sposób naliczania limitów Gemini AI z liczby zapytań na moc obliczeniową, wprowadzając cztery plany płatne i nowe zasady sprawdzania użycia.

Źródło zdjęcia: WIRED
Google wprowadził znaczące zmiany w sposobie naliczania limitów korzystania z asystenta Gemini AI. Nowy system opiera się na wymaganej mocy obliczeniowej zamiast liczby zapytań, co może zaskoczyć użytkowników przyzwyczajonych do poprzednich zasad. Szczegóły nowych regulacji opisuje Wired.
Latem Google wdrożył szereg ulepszeń dla aplikacji Gemini AI, czyniąc je bardziej zaawansowanymi niż kiedykolwiek. Sztuczna inteligencja firmy działa teraz w większej liczbie aplikacji, a korzystanie z produktów Google bez napotkania funkcji AI staje się coraz trudniejsze.
Nowy system Google'a mierzy wykorzystanie Gemini AI na podstawie wymagań dotyczących mocy obliczeniowej zapytań, a nie ich liczby. Oznacza to, że tam gdzie wcześniej użytkownik mógł wygenerować trzy filmy dziennie, teraz może być w stanie utworzyć tylko dwa, jeśli są szczególnie złożone.
Takie podejście ma sens z perspektywy Google'a, ponieważ mierzy rzeczywisty koszt użytkownika dla firmy i jej centrów danych pod względem zasobów. Jednak dla końcowych użytkowników wszystko staje się mniej jasne – nie wiedzą już, kiedy osiągną swoje limity i nie mogą polegać na regułach typu „5 generacji obrazów dziennie”.
Co więcej, Google w dokumentacji wsparcia zaznacza, że „dostęp może ulec zmianie lub być ograniczony w oparciu o testy, eksperymenty lub dostępność” – co w praktyce oznacza, że różne dni mogą różnić się pod względem tego, ile promptów AI można wykonać.
Główne czynniki wpływające na zużycie AI to plan subskrypcji oraz złożoność i długość promptów – różnica między pytaniem o prognozę pogody a prośbą o zakodowanie mini-aplikacji. Dodatkowo znaczenie ma wybór modelu Gemini AI (np. 3.5 Flash), który można wybrać z pola prompt.
W Stanach Zjednoczonych użytkownicy mogą wybierać spośród czterech subskrypcji Gemini AI lub pozostać przy darmowej wersji. Plany płatne to AI Plus (8 USD miesięcznie), AI Pro (20 USD miesięcznie) i AI Ultra (100 lub 200 USD miesięcznie). Im więcej płacisz, tym większe limity AI otrzymujesz.
Google nie precyzuje limitów użytkowania w darmowej wersji, opisując je jedynie jako „standardowe”. Plan AI Plus oferuje 2x te standardowe limity, AI Pro – 4x, a AI Ultra – 5x lub 20x więcej niż AI Pro, w zależności od poziomu płatności.
Wszyscy użytkownicy mają dostęp do wszystkich modeli Gemini AI, w tym Flash-Lite, Flash i Pro. Wraz z przechodzeniem przez te modele stają się one inteligentniejsze, ale też liczą się bardziej do limitów użytkowania. Każdy model ma różne poziomy „myślenia” – Standard, Extended i Deep Think – które wpływają na jakość odpowiedzi, szybkość i limity użytkowania.
Istotną różnicą między planami jest również rozmiar okna kontekstu, który wskazuje, ile informacji można uwzględnić w jednym wątku rozmowy. Darmowi użytkownicy mają okno 32K tokenów (około 24 000 słów), użytkownicy AI Plus – 128K tokenów (około 96 000 słów), a AI Pro i Ultra – milion tokenów (około 750 000 słów).
Sprawdzanie statusu limitów jest stosunkowo proste. W aplikacji webowej Gemini należy kliknąć ikonę koła zębatego (w lewym dolnym rogu), a następnie „Usage limits”. W aplikacji mobilnej na Android lub iOS trzeba nacisnąć przycisk menu (w lewym górnym rogu), następnie koło zębate i „Usage limits”.
Wyświetlą się dwa paski. Górny pokazuje bieżące użytkowanie, które resetuje się co pięć godzin. Po wyczerpaniu tego limitu użytkownik musi poczekać do następnego resetu. Drugi pasek to limit tygodniowy, który jak nazwa wskazuje, resetuje się co tydzień.
Jeśli użytkownicy płatnego planu osiągną te limity, zostaną przeniesieni do najbardziej podstawowego modelu AI, z którego mogą korzystać do następnego resetu. Na ekranie limitów użytkowania nieuchronnie pojawiają się oferty aktualizacji planu AI.
Dokumentacja Google'a podkreśla, że limity mogą się zmieniać bez powiadomienia ze względu na ograniczenia pojemności, a darmowi użytkownicy mogą być dotknięci jako pierwsi, jeśli Google będzie musiał zarządzać swoimi zasobami AI.

Armia amerykańska przekroczyła budżet 100 mln tokenów AI w zaledwie kilka tygodni, co zmusiło dowództwo do przywrócenia limitów użytkowania.

Badacze z Tracebit opracowali technikę context bombing, która zmniejsza skuteczność ataków AI z 57% do 5% wykorzystując mechanizmy bezpieczeństwa modeli.
Konsultant IT obserwujący setki projektów AI przez półtora roku nie widział ani jednego sukcesu. Organizacje opanowała masowa psychoza.