近日，谷歌AI开发平台Antigravity的用户社区中，一项反馈引起了广泛关注：许多开发者在处理基础编程任务时，发现模型消耗的Token（额度）偏高，认为其成本效益有待提升。这一用户体验问题迅速得到了谷歌官方的重视。
针对此反馈，谷歌近日快速响应，为Antigravity平台新增了一个模型选项——Gemini 3.5 Flash (Low)。该版本的核心定位即为“高效节能”。其技术路径并非通过缩减系统提示或上下文长度来实现，而是创新性地调整了模型内部的“推理投入强度”。在面对相对简单的软件工程问题时，模型能够智能降低计算复杂度，从而大幅减少Token用量。
那么，其实际效能如何？根据谷歌发布的测试数据，在处理同类任务时，此Low版本消耗的Token数量较标准的Medium版本平均降低了约45%。尤为重要的是，在实现显著节能的同时，其在多数软件工程任务上的性能表现，通常超越了早期的Gemini 1.5 Flash模型。这为开发者带来了明确的优势：以更低的资源成本，获取相当乃至更优的代码生成与问题解决效果。
除了上线新模型，谷歌还同步实施了一项利好政策：重置了所有免费及付费Gemini计划的API调用配额。这意味着，无论是进行体验的免费用户，还是依赖API进行深度开发的付费用户，本周都将获得全新的额度，足以支持当前的项目开发需求。这套“优化工具+补充资源”的组合策略，精准地回应了开发者社区近期的核心关切。
Antigravity平台负责人、Google DeepMind总监Varun Mohan也对此进行了说明。他确认，团队正是在收到用户关于“简单任务资源消耗过高”的集中反馈后，加速研发并推出了此优化版本。由此可见，在AI开发工具日益普及的当下，如何让强大的模型能力实现更高的“经济适用性”，已成为平台优化与开发者体验提升的关键方向。
