新聞速讀｜OpenAI、Google 同步限縮 Sora 與 Nano Banana 免費額度
新聞速讀｜OpenAI、Google 同步限縮 Sora 與 Nano Banana 免費額度
AI 影像生成免費層收緊，算力成本與訂閱模式成新戰場
InfoAI 編輯部
當最吸睛的 AI 影像工具開始計算「每一次生成要花多少算力」時，生成式 AI 已經從免費玩具，正式走進高成本雲端基礎設施的算帳期。
這波 Sora 與 Nano Banana 免費額度同步收緊，真正的競爭不在誰能生出更炫的影片與圖片，而是誰能把昂貴的算力，包裝成使用者願意長期付費的服務。
這波 Sora 與 Nano Banana 免費額度同步收緊，真正的競爭不在誰能生出更炫的影片與圖片，而是誰能把昂貴的算力，包裝成使用者願意長期付費的服務。
01｜理解事件
近期，OpenAI 與 Google 幾乎同時對旗艦多媒體生成工具下「限速令」，焦點集中在 Sora 視訊生成平台 與 Nano Banana Pro 影像模型。原因很直接：需求暴增、算力吃緊。
在 OpenAI 這邊，最新調整是：免費用戶每天最多只能用 Sora 生成 6 段影片，如果要更多，就得「掏錢加購」。ChatGPT Plus 與 Pro 訂閱者仍可使用較高額度，限制未縮水。OpenAI 研究員 Bill Peebles 還在 X 上自嘲「our gpus are melting」，等於公開承認高畫質影片生成已經把後端 GPU 壓到極限。
Google 這邊則是針對 Gemini 3 Pro 與 Nano Banana Pro 下修免費用量。原本免費用戶一天可用 Nano Banana Pro 生成最多 3 張圖片，現在只剩 2 張；同時，Gemini 3 Pro 的免費層級，也從明確的「每天最多 5 個 prompts」改成模糊的「Basic access」，並註明每日限制可能經常變動。這些改動都寫在官方支援文件與新一輪報導裡，而不是開記者會大聲宣布。
值得特別一提的是，Nano Banana Pro 是 Google DeepMind 在 2025 年 11 月 20 日才推出的高階影像生成與編輯模型，建立在 Gemini 3 Pro 之上，主打可以生成高品質圖片、處理多語言可讀文字，並支援更精細的影像編修，現已整合進 Gemini App、Google AI Studio 與廣告工具等產品。
換句話說，被限縮的並不是邊緣功能，而是兩家最熱門、最吃資源的一線 AI 影像服務；免費層改動，成了業者在高峰用量下優先動的第一個槓桿。
02｜解讀新聞
從技術角度看這次限縮是把 「算力現實」攤在檯面上的示範案例。和文字聊天相比，影片生成（Sora）與高畫質影像生成（Nano Banana Pro）對 GPU 的壓力高出好幾個量級。當大量使用者同時要求 4K 畫面、長秒數影片或密集影像編修時，後端運算成本不只是「有一點貴」，而是「每一秒都在燒錢」。
在商業策略上，OpenAI 與 Google 做了非常相似的兩件事。第一，把免費層調整成「試用入口」而不是「長期免費用餐」：讓一般使用者仍然可以體驗旗艦模型，但無法在免費層大量倚賴。第二，把穩定、高頻的使用綁定到訂閱方案或付費額度，例如 ChatGPT Plus／Pro、Google AI Pro／Ultra 等方案，形成「用得越重、越容易被導向付費」的階梯設計。
對生態系來說，這反映的是一個更大的趨勢：生成式 AI 服務正在步入「價格發現」階段。當硬體投資、資料中心擴建與能耗都往上堆，企業不可能永遠用大方的免費層支撐高階模型。未來幾年，很可能會看到更多：
免費層限額浮動、以「Basic access」這種模糊說法保留調整空間
高階模型被鎖在綁定付費帳單的專案中，成為企業級或專業用戶導向的功能。
對產品體驗來說，這也會改變使用者行為。當你知道每天只有幾次影片生成、幾張圖片可以用時，很自然會開始：更認真設計提示詞、更精算每一次呼叫要做什麼，而不是無限嘗試。限縮不只是算力與財務決策，也在默默訓練使用者成為「有預算概念的 AI 使用者」。
03｜延伸思考
我們可以從這篇新聞看見當前生成式 AI 生態的一個核心邏輯：表面上，我們在用的是聊天機器人、影像工具與影片生成器；本質上，我們在租用的是 短時間高密度的雲端算力，而且是按次計價的那一種。
這提醒我們看 AI 工具不能只看「輸出好不好看」，還要問：這一類輸出背後的運算成本結構是什麼？高畫質長影片、高解析度圖片、複雜影像編輯，本來就比文字推理昂貴。當廠商說「免費」，通常只是「先不跟你算」，而不是「真的不用成本」。這次 Sora 與 Nano Banana Pro 的限縮，就是當算力壓力超出預期時，成本重新浮出檯面的例子。
其次，這也提供了一把判斷 AI 服務「穩定度」的尺：
如果一個工具強調的是「Basic access」「限額可能變動」，那代表業者刻意保留了縮緊的空間；
若是明確標示每日 prompts／圖片／影片上限與付費升級機制，則表示它比較像傳統雲服務，進入了「清楚標價、照表計費」的階段。
對讀者來說，有一個重要的素養要建立：學會把 AI 工具當成一筆開發與營運成本來設計，而不是當成「反正雲端會撐住」的黑盒子。這牽涉到模型選擇（什麼時候一定要用最強的、什麼時候用較便宜的就好）、工作流程設計（能不能先用便宜模型篩選，再用貴模型做最後生成），以及對供應商的依賴度（是否需要自建或混合不同家的模型）。
這代表在 AI 時代要升級的，不只是「會玩哪些工具」，而是從一開始就把「算力成本」納入決策，懂得問清楚條款、讀懂限額變化，才不會在下一次調整或漲價時，只能被動接受。
04｜重點提煉
OpenAI 將 Sora 的免費使用者限制為每天最多 6 段影片生成，ChatGPT Plus 與 Pro 訂閱者則維持較高用量，並可額外付費加購；Google 則把 Nano Banana Pro 免費圖片從每天 3 張降到 2 張，同時把 Gemini 3 Pro 免費層改成模糊的「Basic access」，標示每日限制可能經常變動，反映出熱門 AI 影像工具在需求暴增下的第一波節流調整。
Nano Banana Pro 於 2025 年 11 月 20 日由 Google DeepMind 推出，是建立在 Gemini 3 Pro 上的高階影像生成與編輯模型，主打高品質圖片、多語言可讀文字與結合實際知識的影像創作，並已整合進 Gemini App、AI Studio 及其他 Google 產品之中，顯示它是 Google 新一代影像策略的核心，而非邊緣實驗產品。
這波限縮背後是影片與高階影像生成對 GPU 與雲端基礎設施帶來的巨大壓力。廠商在硬體與能耗成本不斷上升的情況下，只能把免費層收緊，並透過訂閱方案與加購模式，把重度使用者導向付費。這代表生成式 AI 正從「先衝用戶數」的實驗期，走向「算得出帳」的雲服務時代，免費層不再是理所當然，而是精算後的行銷工具。
面對這種變化，專業使用者與決策者需要培養的，是把 AI 使用視為一筆「有成本模型」的投資：懂得分辨哪些任務值得用最昂貴的模型，哪些可以退一步用便宜或本地模型；懂得看懂服務條款中的限額與階層，而不是只看行銷標語；也懂得設計工作流程，讓「先用輕量模型過濾，再用高階模型做關鍵輸出」成為日常習慣。這種算力與成本意識，會是下一階段 AI 素養的關鍵。
05｜後續觀察
從產業觀察角度來看，有兩個後續指標值得持續追蹤。其一，這次限額調整會不會被定格為「新常態」：Sora 的 6 段／日與 Nano Banana Pro 的 2 張／日，究竟只是短期應急，還是之後即使機房持續擴建、GPU 供給改善，也不再回到過去較寬鬆的免費額度。其二，各家會如何重新設計產品線與價格帶：會不會出現更多「免費輕量模型＋付費旗艦模型」的組合，或者與電信、雲端業者合作，用綁約或專案方式部分補貼算力成本。
可以預期的是，未來幾波關於「限額更動」「價格調整」的新聞，會越來越像傳統雲端與 SaaS 的世界：不一定驚天動地，但每一次微調，都會 quietly 改寫我們使用 AI 工具的邊界與習慣。
InfoAI 近期活動
參考資料：
Sora and Nano Banana Pro throttled amid soaring demand
OpenAI and Google quietly limit free Sora, Nano Banana Pro and Gemini 3 Pro use – here's what it means for you
Insane Gemini 3 Pro demand forces Google to cap access
Google DeepMind 官方部落格｜Introducing Nano Banana Pro
Google 支援文件｜Gemini Apps limits & upgrades for Google AI subscribers、Gemini 3 Pro free access limits change due to‘high demand’
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