Wenn Sie sich fragen Wie viel kostet Gemini 3 Pro im Jahr 2025?, Die Preise beginnen bei etwa $ 19,99 € pro Monat über Google AI Pro, mit dem Gemini 3 Ultra-Tarif zum Preis von $124,99/Monat. Das Gemini 3 API wird in der Regel nach Nutzung abgerechnet, sodass Entwickler die multimodalen KI-Funktionen von Gemini 3 in ihre Anwendungen integrieren können. Die genauen API-Kosten hängen von der Anzahl der Anfragen und den verbrauchten Rechenressourcen ab.
Während Google derzeit den direkten Zugriff auf Gemini 3 Pro auf zahlende Abonnenten beschränkt, gibt es eine praktische Alternative: Als All-in-One-KI-Plattform hat GlobalGPT bereits integriertes Gemini 3 Pro, damit Sie können Probieren Sie das Modell kostenlos aus.
Gemini 3 Pro – Übersicht:
Gestartet am 18. November 2025, Gemini 3 Pro ist das bislang fortschrittlichste KI-Modell von Google. Es zeichnet sich aus durch Argumentation, multimodales Verständnis und Codegenerierung, wodurch es sich für professionelle Arbeitsabläufe, komplexe Problemlösungen und KI-gestützte kreative Projekte eignet.
Gemini 3 Kernkompetenzen
- Tiefgreifende Argumentation – Gemini 3 Pro verfügt über die innovative “Deep Think”-Funktion, die menschenähnliches tiefgründiges Denken ermöglicht, indem sie mehrere Möglichkeiten bewertet und ihre eigene Logik überprüft, bevor sie komplexe Fragen beantwortet.
- Native Multimodalität – Das Modell ist grundsätzlich darauf ausgelegt, Texte, Bilder, Audio- und Videodateien sowie Code nahtlos zu verstehen und zu verarbeiten.
- Erweitertes Kontextfenster – Unterstützt bis zu 1 Million Token im Eingabekontext und 64.000 Token in der Ausgabe, ideal für die Verarbeitung langer Dokumente und komplexer Konversationen.
- Agentische Arbeitsabläufe – Speziell optimiert für autonome Codierungsagenten und komplexe Zero-Shot-Aufgaben. Mit den neu veröffentlichten Bash-Tools kann es Dateisysteme navigieren und Entwicklungsprozesse steuern.
- “Vibe-Codierung” – Unterstützt die Erstellung vollständiger Anwendungen aus Beschreibungen in natürlicher Sprache ohne herkömmliche Programmiersyntax.
Gemini 3 Pro API-Preise
Das neueste Flaggschiffmodell von Google, Gemini 3 Pro, hat seine API-Vorschau mit einem klaren und wettbewerbsfähigen Preismodell vorgestellt. Im Vergleich zu früheren Modellen verfolgt Gemini 3 Pro eine gestaffelte Preisstrategie, die sich nach der Kontextlänge richtet und darauf ausgelegt ist, die Kosten für Großprojekte und die Verarbeitung langer Texte zu optimieren. Für Kontexte mit weniger als 200.000 Tokens betragen die Preise für Input/Output $2,00/$12,00 pro Million Tokens; bei mehr als 200.000 Tokens steigen sie auf $4,00 bzw. $18,00.
Übersicht über die Kernpreise (pro Million Token)
| Kontextlänge | Eingabe Preis | Ausgabepreis |
| ≤ 200.000 Token | $2.00 | $12.00 |
| > 200.000 Token | $4.00 | $18.00 |
Erläuterung des Preismechanismus der Gemini 3 Pro API
Die Preisgestaltung für die Gemini 3 Pro API basiert auf zwei wesentlichen Faktoren: Token-Menge und Kontextfensterlänge.
- Kernabrechnungseinheit: Tokens
Wie die meisten großen Sprachmodelle (LLMs) berechnet Gemini 3 Pro Eingabe- und Ausgabetoken separat, gemessen an pro Million Token (pro 1 Million Token).
- Eingabe Token (Eingabe-Preis): Die Menge der an das Modell gesendeten Daten – Ihre Eingabeaufforderungen, Dokumente, Code usw.
- Ausgabetoken (Ausgabepreis): Das Volumen der vom Modell generierten Antworten, Zusammenfassungen, Codes usw., einschließlich der für das “Denken” verwendeten Token.”
- Kostenstufen: Die Bedeutung von Kontextfenstern
Eine herausragende Funktion von Gemini 3 Pro ist sein extrem langes Kontextfenster (bis zu 1 Million TokenUm die Rechenkosten für die Verarbeitung extrem langer Kontexte widerzuspiegeln, hat Google eine gestaffelte Preisgestaltung eingeführt:
| Kontextlängenbereich | Anwendungsfälle | Preisgestaltung |
| Standardkontext (≤ 200.000 Tokens) | Allgemeine Unterhaltung, kurze Zusammenfassungen, Standardaufgaben | Niedrigerer Satz |
| Langer Kontext (> 200.000 Tokens) | Analyse von Rechtsdokumenten, gründliche Recherche, Verständnis komplexer Codebasen | Höherer Satz |
Aufgaben mit langem Kontext haben doppelt so hohe Input-/Output-Preise wie Standardkontexte, was ihren hohen Wert in komplexen Szenarien widerspiegelt.
Beispiele für Kostenvoranschläge: Wie Entwickler ihr Budget planen können
Das Verständnis der Kosten in realen Anwendungsfällen hilft Unternehmen und Entwicklern bei der genauen Budgetplanung. Hier sind einige Kostenschätzungen auf der Grundlage der aktuellen Vorschaupreise:
Beispiel 1: Standard-Kundenservice-Chatbot (geringer Kontext)
Annahmen:
- Eingabe: 5.000 Token
- Ausgabe: 1.000 Token
- Kontext: 5.000 Token (≤ 200K)
| Kostenart | Berechnung | Kosten (USD) |
| Eingabe | 5.000 × $2,00 / 1M | 0.01 |
| Ausgabe | 1.000 × $12,00 / 1M | 0.012 |
| Einzelanfrage Gesamt | =$0.022 |
Beispiel 2: Dokumentanalyse und -zusammenfassung (mittel- bis langfristiger Kontext)
Annahmen:
- Eingabe: 150.000 Tokens (Analyse eines langen Berichts)
- Ausgabe: 8.000 Token (Zusammenfassung generieren)
- Kontext: 150.000 Token (≤ 200K)
| Kostenart | Berechnung | Kosten (USD) |
| Eingabe | 150.000 × $2,00 / 1M | 0.3 |
| Ausgabe | 8.000 × $12,00 / 1M | 0.096 |
| Einzelanfrage Gesamt | =$0.4 |
Beispiel 3: Tiefgehende Rechercheaufgabe (extrem langer Kontext)
Annahmen:
- Eingabe: 350.000 Tokens (Analyse mehrerer Dokumente)
- Ausgabe: 15.000 Token (Erstellung eines detaillierten Berichts)
- Kontext: 350.000 Token (> 200.000, es gilt ein höherer Tarif)
| Kostenart | Berechnung | Kosten (USD) |
| Eingabe | 350.000 × $4,00 / 1M | 1.4 |
| Ausgabe | 15.000 × $18,00 / 1M | 0.27 |
| Einzelanfrage Gesamt | =$1.67 |
Gemini 3 Kostenlose Stufe
Sie können das Modell kostenlos ausprobieren in Google AI Studio, aber derzeit gibt es Keine kostenlose Stufe verfügbar für gemini-3-pro-preview in der Gemini-API.
