Gemini 在企业落地时，关键不是“模型名字”，而是你走的接入渠道（Gemini API / Vertex AI 等）以及对应的数据治理与合规选项。
官方入口（以此为准）：
- Gemini API 定价：
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing - Gemini API 使用政策：
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/usage-policies - Cloud Gemini 数据治理：
https://docs.cloud.google.com/gemini/docs/discover/data-governance
适用场景
- 需要与 Google Cloud 生态深度集成的企业场景
- 已经在 Vertex AI 上有统一治理与采购流程的团队
选型时的关键核对点
- 你使用的是 Gemini API 还是 Vertex AI（影响：权限、配额、区域、合同条款）
- 数据治理能力是否满足（驻留、保留、审计、访问控制）
POC 建议
- 用同一套样本集与工具层对比其他候选模型（避免“环境差异”干扰）
- 重点测：长上下文、结构化输出、工具调用稳定性与延迟尾部