影片筆記：【重大更新】Gemini Notebook 大改版！全新 5 小時額度機制、移除浮水印、實測「稍後生成」省額度密技！

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一句話總結

Google Gemini Notebook（原 NotebookLM）進行重大改版，引入嚴格的「5 小時額度制」並依會員等級（Free/Plus/Pro/Astra）設定不同限制；新增「移除浮水印」與「稍後生成」功能，其中「稍後生成」可節省當前額度但需等待 5 小時。

核心重點

1. 額度制度全面改變：從過往的無限或寬鬆限制，改為嚴格的「5 小時額度」循環機制。每 5 小時重置一次額度，每週亦有總上限。
2. 會員等級差異顯著：

• Free (標準)：限制最嚴，來源檔案 50 個，對話 50 次。
• Plus：約為標準版的 2 倍（來源 100 個，對話 200 次）。
• Pro：約為標準版的 5 倍（來源 300 個，對話 500 次），可使用高階模型（如 Flash 3.8）。
• Astra：企業級產品，額度最高（來源未明確列數字但對話達 2500 次，語音摘要 200 次）。

1. 新功能亮點：

• 移除浮水印：僅 Pro 以上等級可用，Free 與 Plus 無法移除 NotebookLM 字樣。
• 稍後生成 (Generate Later)：不消耗當前 5 小時額度，但需等待 5 小時後才執行生成，適合額度不足或非緊急情況。
• 用量查詢面板：新增面板顯示剩餘額度。
• 複製筆記本：支援直接複製現有筆記本。

1. 額度消耗實測：

• 高消耗：簡報生成（單次約佔 50% 額度）、語音摘要（單次約佔 23% 額度）。
• 低消耗/不消耗：資訊圖表、學習卡、資料表、測驗等幾乎不扣或極少扣額度。

1. 模型權限限制：Pro 以上可使用高階模型（Flash 3.8），Plus 及以下僅能使用一般模型。

詳細大綱

I. 課程推廣與前言

• 頻道介紹：專注於 AI 應用與智慧化工作流程。
• Hahow 課程推廣：
• 課程名稱：「駕馭 AI 的全端實戰養成班」。
• 內容涵蓋：大型系統建構、資料庫結構設計、前後端串接。
• 技術栈：提及使用 Next.js 開發後端。
• 教學方式：講解原理與模組概念，操作主要透過 AI 執行（Vibe coding）。
• 活動：9 月 9 日舉辦免費線上直播，教授提示詞技巧以優化 AI 開發。

II. Gemini Notebook 設定與新功能

• 設定選單更新項目：
• 移除浮水印：僅 Pro 以上等級可消除 NotebookLM 字樣。Plus 及以下等級無法移除。
• 用量查詢：新增面板，用於顯示剩餘額度。
• 複製筆記本：功能更新，可直接複製現有筆記本生成新副本。

III. 會員等級與額度限制詳解

• 等級劃分：標準（免費）、Plus、Pro、Astra。
• 來源檔案限制：
• 標準：50 個。
• Plus：100 個。
• Pro：300 個。
• 筆記本總數上限：標準 100 個，Plus 200 個，Pro 500 個。
• 對話次數限制：
• 標準：50 次。
• Plus：200 次。
• Pro：500 次。
• Astra：2500 次。
• *技巧*：可透過 Gemini 直接呼叫 NotebookLM 進行詢問，以節省 NotebookLM 內的對話額度。
• 語音/影片摘要限制：
• 標準：每天 3 次。
• Plus：每天 6 次。
• Pro：每天 20 次起跳，具體為 100 次。
• Astra：每天 200 次。
• Deep Research 限制：
• 標準：每月 10 次。
• Plus：每天 3 次。
• Pro：每天 20 次以上。
• 其他功能限制：
• 資訊圖表、報表、學習卡：額度消耗極少或幾乎不扣額度。
• 簡報：額度消耗極大（生成一張圖可能佔 50% 額度）。
• 資料表：寫有「用量限制」但未明確數字，實際消耗很少。

IV. 生成機制與模型權限

• 生成選項：
• 立即生成：立即消耗當前 5 小時額度。
• Generate Later（稍後生成）：
• 不消耗當前 5 小時額度。
• 需等待 5 小時後生成。
• 建議：額度不足或非緊急時使用此選項。
• 模型使用權限：
• Pro 以上：可使用高階模型（如 Flash 3.8）。
• Plus 及以下：僅能使用一般模型（舊模型）。

V. 實際操作演示

• 額度消耗觀察：
• 語音摘要：生成一次約消耗 23% 的 5 小時額度。
• 簡報：生成一次約消耗 50% 的 5 小時額度（佔比高）。
• 資訊圖表：因涉及生圖，會消耗生圖額度。
• 測驗、生物檔案型別：幾乎不扣額度。
• 額度恢復機制：
• 每 5 小時重置一次額度。
• 每週也有上限（演示中顯示每週上限消耗較低，約 3%）。

工具 / 模型 / 名詞整理

• 產品/平台：
• Gemini Notebook：原 NotebookLM，Google 推出的筆記與研究工具。
• Hahow：線上課程平台。
• Astra：企業級產品方案。
• Anti-Gravity：提及額度重置機制類似此平台（疑點：可能為舊稱或誤稱，需查證）。
• 技術/框架：
• Next.js：後端開發框架。
• Vibe coding：提及為過去開發方式，有局限性。
• 模型/功能：
• Flash 3.8：提及為最新高階模型（疑點：版本號需查證）。
• Deep Research：深度研究功能。
• 語音摘要 / 影片摘要：將音頻或視頻轉為文字摘要。
• 資訊圖表：生成視覺化圖表。
• 簡報生成：生成簡報文件。
• 學習卡：生成測驗卡片。
• 資料表：生成 Excel 或類似表格。

操作流程整理

1. 查看額度與設定：

• 進入設定選單，查看「用量查詢」面板了解剩餘額度。
• Pro 以上用戶可開啟「移除浮水印」選項。

1. 建立或複製筆記本：

• 上傳來源檔案（受等級限制數量）。
• 或使用「複製筆記本」功能建立副本。

1. 選擇生成方式：

• 若額度充足且緊急，選擇「立即生成」。
• 若額度不足或非緊急，選擇「Generate Later（稍後生成）」，系統將排程 5 小時後執行。

1. 監控消耗：

• 觀察不同功能（簡報、語音摘要等）對 5 小時額度的消耗比例。
• 注意每 5 小時額度重置及每週上限。

值得注意的限制或風險

1. 簡報生成成本極高：生成單張簡報可能消耗高達 50% 的 5 小時額度，需謹慎使用。
2. Plus 用戶功能受限：Plus 等級無法移除浮水印，且僅能使用一般模型，無法使用 Flash 3.8 等高階模型。
3. 額度重置等待：「稍後生成」雖不扣當前額度，但必須等待 5 小時，不適合即時性需求。
4. 等級差異巨大：Pro 與 Free 在來源檔案、對話次數、語音摘要次數上差距達 5 倍至數十倍，免費用戶體驗受限較大。
5. Astra 方案性質：Astra 被描述為企業級產品，其具體定價與獲取方式未在筆記中明確說明，僅列出高額度限制。

逐字稿辨識疑點

• segment 32, 118, 184, 312: rapid_semantic_review — 全文速讀上下文判斷；尚未回聽或交叉比對
• segment 91: rapid_semantic_review — Gemini Notebook 等級為 Free, Plus, Pro。Astra 為企業級產品。Anti-Gravity 為舊稱或誤稱。
• segment 216: rapid_semantic_review — 根據上下文「不會花目前的配額」，應為「比較划算」或「比較省錢」。
• 加把：逐字稿中提到「搭配什麼樣的技巧，我們就可以用這個 AI 來去駕馭我們的這個加把的一些套件」。
• *註解*：疑點。根據上下文推測可能指「Next.js」或特定套件名稱，但聽寫為「加把」，需查證。
• 卡豪：逐字稿中提到「所以這個是凱文大叔在卡豪的線上課程」。
• *註解*：疑點。根據前文「Hahow」推測應為「Hahow」，但聽寫為「卡豪」。
• 輔水營：逐字稿中提到「我們點下來這邊就多了輔水營跟用量」。
• *註解*：疑點。根據前文「移除浮水印」推測應為「移除浮水印」或相關設定，但聽寫為「輔水營」。
• 聲這個語音：逐字稿中提到「扣的比這個聲這個語音的還多」。
• *註解*：疑點。語意不通，可能為「生成這個語音」或類似詞彙的聽寫錯誤。
• 生新製圖報告：逐字稿中提到「所以你如果生新製圖報告也很少」。
• *註解*：疑點。可能為「生成圖表報告」或特定功能名稱的聽寫錯誤。
• Astra：逐字稿中提到「還有 Pro 跟 Astra 這幾個額度都是不一樣的」。
• *註解*：需查證。Google 目前公開的 Gemini 方案通常為 Free, Plus, Pro。"Astra" 可能為聽寫錯誤（如 Pro 的誤聽）或特定未公開/內部方案名稱，需確認是否為正確產品名稱。
• Flash 3.8：逐字稿中提到「類似像最新的 Flash 3.8 Flash 才剛出」。
• *註解*：需查證。Google 的模型版本通常為 Flash 1.5, Flash 2.0 等，"3.8" 是否為正確版本號需查證，或為聽寫錯誤。

可延伸追問

1. Astra 方案具體的定價與申請資格為何？
2. Flash 3.8 模型相較於一般模型在生成品質上有何具體差異？
3. 每週 3% 的額度上限是如何計算的？是否與 5 小時重置額度疊加？
4. 如何透過 Gemini 直接呼叫 NotebookLM 來節省對話額度？具體操作步驟為何？
5. 簡報生成消耗 50% 額度的具體條件是什麼？（例如：頁數、設計複雜度）