谷歌在I/O 2026上高调发布的Gemini 3.5 Flash，被CEO桑达尔·皮查伊誉为“Agent时代的底座”，声称性能比3.1 Pro更强。然而上线仅一周，这款模型就在开发者社区中引发大规模吐槽。用户反馈出奇一致：除了速度快这一优点，Gemini 3.5 Flash几乎全是短板——输出内容错误多、语言啰嗦、token消耗量惊人，让不少开发者直呼“中看不中用”。问题的核心在于成本失控。谷歌官方定价显示，Gemini 3.5 Flash每百万输入token收费1.5美元，每百万输出token收费9美元，确实比Claude Opus 4.7的5美元和25美元便宜。但实际使用中，用户发现模型完成任务的“轮次”（turn count）过高。在Agent评估中，Flash平均每个任务需要49轮对话，而GPT-5.5或Opus 4.7仅需约20轮。每轮对话都会将完整历史输入模型，导致token成本暴增。Artificial Analysis的测试显示，Gemini 3.5 Flash完成全部评估任务的总成本高达1552美元，是Gemini 3 Flash（282美元）的5.5倍，甚至比GPT-5.5 medium还贵。更尴尬的是，模型输出极其啰嗦——以前3.1 Pro直接给出代码和简短解释，而3.5 Flash会先解释背景、列举方案、分析优缺点，最后才给代码，大量“废话”都算token收费。面对用户不满，谷歌Antigravity负责人瓦伦·莫汉在5月25日发帖，宣布推出Gemini 3.5 Flash (Low) 模型以优化资源消耗。据内部测试，该版本在处理简单任务时，相比标准版可减少约45%的token生成量，在软件工程任务上的表现甚至优于上代旗舰Gemini 3 Flash (High)。然而，网友并不买账。瓦伦的评论区已被冷嘲热讽攻占，热评第一条直言：“你们的产品测试过吗？看起来你们是拿我们在做测试啊！”另一条则吐槽图像生成限制：“我使用Codex可以生成1000张图像，但在谷歌高级套餐下，只能生成24张。”Gemini 3.5 Flash的翻车并非偶然。从技术角度看，模型在benchmark上的表现极不均衡，复杂任务下token消耗成倍增长。有用户反映，一个多步骤代码重构任务消耗了预期三倍的token；还有用户仅输入复杂prompt就触发了5小时使用限制。更令人困惑的是，谷歌在I/O 2026后悄悄修改了AI Pro订阅规则，从固定消息数改为基于计算资源的配额，导致用户无法预估剩余额度。有用户称单个prompt就消耗了13%的配额，某些功能一次能烧掉近30%。这种“黑箱”式成本控制，让开发者对谷歌的信任大打折扣。从Gemini 3.0 Pro的备受赞誉，到3.5 Flash的集体吐槽，谷歌在AI产品落地上显然需要反思：技术指标再漂亮，如果用户体验和成本控制跟不上，最终只会沦为“实验室里的玩具”。对于AI从业者而言，选择模型时不妨多关注实际任务中的token消耗和轮次效率，而非仅看单价。毕竟，便宜的单位价格，不等于便宜的总成本。