Google Gemini মূল্য: API আসলে কত খরচ করে

দ্রুত উত্তর: তিনটি ভিন্ন Gemini দাম

Google Gemini pricing খুঁজতে থাকা মানুষ সাধারণত তিনটি ভিন্ন জিনিসের একটি বোঝাতে চান, এবং Google পার্থক্যটা স্পষ্ট করে না। প্রথমত, consumer subscription। Gemini app-এর paid plan (Google AI Pro) প্রায় $20 প্রতি মাসের একটি fixed fee। এটা chatbot এবং app feature কভার করে, API নয়। সেখানে আপনি যা পেমেন্ট করেন তা আপনার API quota-কে একটি request-ও বাড়ায় না। দ্বিতীয়ত, Google AI Studio-র মাধ্যমে Gemini API। এটাই developer-রা আসলে integrate করে। এর একটি সত্যিকারের free tier আছে hard rate limit সহ, এবং একটি paid tier যেটা কোনো মাসিক fee ছাড়াই প্রতি million token বিল করে। একটি hobby project সাধারণত মাসে একক-অঙ্কের ডলার খরচ করে; একটি ছোট production app কয়েকশোতে পড়ে। তৃতীয়ত, Vertex AI। একই মডেল, enterprise wrapper, Google Cloud বিলিং, একই পরিসরে per-token রেট। আপনি যদি দাম নিয়ে প্রশ্ন করেন, আপনি প্রায় নিশ্চিতভাবে Vertex-এর বদলে AI Studio চান। এই গাইডের বাকি অংশ API কভার করে: free tier কী অনুমতি দেয়, বাস্তবসম্মত volume-এ paid ব্যবহার কত খরচ করে, এবং rate limiter 429 ফেরত দেওয়া শুরু করলে কী করবেন।

Gemini API pricing tier ও free-tier rate limit

Gemini API একসাথে তিনটি জিনিস মিটার করে: প্রতি মিনিটে request (RPM), প্রতি মিনিটে token (TPM), এবং প্রতিদিন request (RPD)। আপনি যেই ceiling আগে hit করুন না কেন, সেই window reset না হওয়া পর্যন্ত API 429 উত্তর দেয়। Limit প্রতি Google Cloud project এবং প্রতি মডেলে প্রযোজ্য, তাই একই project-এর ভেতরে একটি দ্বিতীয় key তৈরি করলে কিছুই পরিবর্তন হয় না। Google প্রায়ই এই সংখ্যাগুলো revise করে, তাই টেবিলটাকে একটি contract-এর বদলে সিস্টেমের আকৃতি হিসেবে treat করুন। সংখ্যাগুলো mid-2026 পর্যন্ত আনুমানিক Flash-class limit; Pro-class মডেল প্রতিটি tier-এ যথেষ্ট কম cap পায়। আজ আপনার project-এ প্রযোজ্য সঠিক মান জানতে Google-এর rate-limits documentation দেখুন।

Free বনাম paid: আসলে কী পরিবর্তিত হয়

একটি billing account যোগ করা শুধু ceiling বাড়ানোর চেয়ে বেশি কিছু করে। সবচেয়ে উপেক্ষিত পার্থক্যটা শর্তাবলীতে আছে: Google তার product উন্নত করতে free-tier prompt ও response ব্যবহার করতে পারে, এবং তাতে human review অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। Paid API traffic product improvement থেকে বাদ। আপনি sensitive কিছুতে prototype করলে, সেই লাইনটা যেকোনো rate limit-এর চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। দৈনিক request cap হলো অন্য ব্যবহারিক পার্থক্য। Free tier-এ এটা একটি hard ceiling যেটা Pacific সময়ে মধ্যরাতে reset হয়। কোনো retry strategy এটাকে এড়াতে পারে না; আপনি অপেক্ষা করেন, upgrade করেন, বা traffic অন্য কোথাও route করেন।

Command line থেকে আপনার tier test করুন

একটি curl আপনাকে বলে দেয় আপনার key কাজ করে কিনা এবং আপনি কার্যকরভাবে কোন tier-এ আছেন। Response-এ একটি usageMetadata block থাকে সঠিক input ও output token count সহ, যেটা spend forecast করার সময় আপনি list রেট দিয়ে গুণ করেন। একটি completion-এর বদলে আপনি HTTP 429 স্ট্যাটাস RESOURCE_EXHAUSTED সহ পেলে, হয় আপনি সেদিনের free-tier quota শেষ করেছেন বা per-minute window অনুমতি দেওয়ার চেয়ে দ্রুত পাঠাচ্ছেন।

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"contents":[{"parts":[{"text":"Explain token billing in one paragraph."}]}]}'

প্রতি মাসে Gemini-এর খরচ কত: তিনটি scenario

এই scenario গুলো Gemini 3.5 Flash-এর list দাম ব্যবহার করে, প্রতি million input token $1.50 এবং প্রতি million output token $9.00। দুটি জিনিস অংককে প্রাধান্য দেয়। Output token input-এর চেয়ে ছয়গুণ বেশি খরচ করে, তাই verbose response ব্যয়বহুল অংশ। এবং chat application প্রতিটি turn-এ conversation history পুনরায় পাঠায়, তাই আপনি context trim না করলে conversation length-এর সাথে সাথে input volume দ্রুত বাড়ে। chat-frontend সারিটা আপনার workload বর্ণনা করলে, লক্ষ্য করুন একই অংক যেকোনো মডেলের জন্য প্রযোজ্য, এবং DeepSeek V4 Flash-এর মতো budget-class মডেল conversational ব্যবহারের জন্য মোট পরিমাণ নাটকীয়ভাবে পরিবর্তন করে। দীর্ঘ-document job-এর জন্যও আলাদাভাবে budget করুন: একটি prompt বড়-context threshold অতিক্রম করলে Pro-class Gemini মডেল বেশি রেটে বিল করে।

Gemini API rate limit troubleshoot করা

RESOURCE_EXHAUSTED সহ একটি 429 সাধারণ, তাই তিনটি meter-এর মধ্যে আপনি আসলে কোনটাতে আঘাত করেছেন তা বের করে শুরু করুন। নিচের client backoff দিয়ে transient per-minute trip retry করে এবং retry যা ঠিক করতে পারে না তাতে দ্রুত হাল ছেড়ে দেয়।

• দৈনিক cap শেষ (free tier): RPD counter Pacific সময়ে মধ্যরাতে reset হয়। কোনো retry pattern সাহায্য করে না; tier upgrade করুন বা traffic সরিয়ে নিন।
• RPM burst: parallel worker এবং naive retry loop কম দৈনিক volume-এও per-minute limit ট্রিপ করে। jitter সহ exponential backoff যোগ করুন।
• দীর্ঘ context-এ TPM ট্রিপ করে: কয়েকটি 100K-token prompt আপনার request rate ছোট দেখালেও tokens-per-minute শেষ করে দিতে পারে। History trim করুন বা স্থিতিশীল prefix cache করুন।
• ভুল knob: limit API key-তে নয়, Google Cloud project-এ যুক্ত। একই project-এ নতুন key তৈরি করা কিছুই করে না।
• Model class: একই tier-এ Pro-class cap Flash-class-এর চেয়ে অনেক কম। Background job Flash-এ route করুন এবং যেখানে দরকার সেখানে Pro সংরক্ষিত রাখুন।

import random
import time

from google import genai
from google.genai import errors

client = genai.Client()  # reads GEMINI_API_KEY from the environment

def generate(prompt: str, retries: int = 5) -> str:
    for attempt in range(retries):
        try:
            resp = client.models.generate_content(
                model="gemini-3.5-flash", contents=prompt
            )
            return resp.text
        except errors.APIError as e:
            if e.code != 429 or attempt == retries - 1:
                raise
            time.sleep(min(2 ** attempt + random.random(), 30))
    raise RuntimeError("unreachable")

Gateway option: fixed দাম, কোনো tier ladder নেই

আপনার blocker per-token দাম না হয়ে tier ladder হলে, একটি AI gateway ব্যবহারিক বিকল্প। apisrouter.com প্রতি million input token $1.20 এবং output $7.20-এ gemini-3.5-flash serve করে, global মডেল অফিসিয়াল list দামের চেয়ে 20% কমে এবং subscription-এর বদলে pay-as-you-go বিলিং সহ। কোনো signup form নেই: /topup-এ পেমেন্ট করুন, API key ইমেইলে আসে, এবং আপনার প্রথম top-up +100% balance যোগ করে। Quota একটি tier system-এর সাথে per-minute negotiation না হয়ে একটি balance হয়ে ওঠে যা আপনি খরচ করেন। Endpoint OpenAI-compatible, তাই একটি custom base URL গ্রহণ করা যেকোনো কিছু কাজ করে: এটাকে https://api.apisrouter.com/v1-এ point করুন এবং model list /v1/models থেকে populate হয়। একই catalog claude-sonnet-4-6, gpt-5.5, deepseek-v4-flash এবং glm-5 বহন করে, যা Gemini-কে বিকল্পের বিপরীতে A/B-testing করাকে একটি এক-লাইনের পরিবর্তন করে তোলে।

curl https://api.apisrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $KEAIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.5-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

সাধারণ প্রশ্ন