Google Cloud $300 Free Trial 怎麼接 Vertex AI？Gemini 3.7 Flash 學生 Agent 導流

Google Cloud Free Trial 是一筆可以拿來探索 Cloud AI 的 Welcome credit，不是免費 API token 本身。官方目前為符合資格的新客戶提供 90 天、$300 的 credit，並說明 Free Trial 期間不會收費；學生必須提供有效付款方式做身份驗證，而且服務、模型、地區和產品覆蓋仍要逐項確認。

當日敲門模型：Gemini 3.7 Flash

以 2026 年 8 月 25 日重新查核的 Google models 官方頁來看，Vertex AI／Gemini Enterprise Agent Platform 的文字 Agent 可先用 gemini-3.7-flash 作敲門候選；官方將它列為 generally available，並描述為適合複雜多步工作、程式生成與多模態推理。它不是免費 token 模型，而是把實際使用量交給合資格的 Cloud $300／90 天 credit 抵扣，model availability、location、billing coverage 和 quota 仍要逐次 read-back。

第一個 smoke 只使用公開或合成短文字，關閉 grounding、外部工具與長期資源，並把 gemini-3.7-flash 固定在 task manifest。若當日 project 看不到模型、模型變成 preview／付費路線、credit 或 spend cap 狀態不明，就回到 local mock；學生可先閱讀 YOLO LAB AI Agent FAQ理解 project、權限與停止邊界。

本篇研究的是 Google Cloud 上的 Vertex AI／目前文件所稱 Gemini Enterprise Agent Platform 路線，和第 1 篇 Gemini Developer API 在 Google AI Studio 的 free tier 分開。Google 官方明確提醒，$300 Welcome credit 不涵蓋 Gemini API in AI Studio；若把兩條路線混在一起，可能在錯誤的 billing account 上產生費用。

這是一筆 Cloud credit 不是 token

$300 是用來抵扣符合 Free Trial 計畫之 Google Cloud 產品使用量的貨幣 credit。實際能換多少 token，要看模型的輸入、輸出、快取、工具、區域和計費方式；同一筆 credit 也可能被其他 Cloud 資源消耗。文章不把 $300 換算成固定 token 數，也不承諾所有模型都在涵蓋範圍。

對學生 agent 來說，credit 應該先分配一個很小的本地實驗預算，例如只允許短文本、固定 max output 和少量請求。Cloud credit 仍是有限資產，不能因為 console 顯示有餘額，就把 repository、長對話和 background tools 全部送進模型。

資格是新客戶條件

官方目前要求使用者從未成為 Google Cloud、Google Maps Platform 或 Firebase 的付費使用者，也沒有過去註冊過 Free Trial。資格屬於帳戶與歷史狀態，不是可以靠換 email、重複註冊或借用他人帳戶合法增加 credit 的漏洞。

如果學生已用過 Google Cloud，不能假設還有新客戶 $300。應在自己的 console 查詢 eligibility 和 billing account；不符合時改找另一個已批准的個人燃料來源，不建立新帳戶輪換。

付款方式是身份驗證不是免費授權

Free Trial signup 需要有效信用卡或其他付款方式，某些國家還可能要求銀行帳戶驗證。官方 FAQ 說 Free Trial 期間不會收費，付款資料用來驗證身份和降低濫用；但學生若不能或不應提供付款資料，就不應把這條路線列為必備燃料。

付款方式不是讓主 agent 自動建立服務的授權。本文不代學生註冊、不代填付款資料、不保存 billing profile，也不把別人的卡或 Cloud project 接入共用 gateway。任何升級 Paid account 的動作都必須由帳戶持有人明確決定。

Free Trial 期間不會自動收費

官方文件目前說 Free Trial billing account 在 $300 用完或 90 天到期時會自動關閉，若沒有手動升級 Paid account，不會因為 trial 結束而自動收費。相關 project 和 resources 會停止；官方 FAQ 另說有 30 天恢復窗口，之後資源可能永久刪除。

「不自動收費」不等於「可以無限使用」。當 credit 用完，API 應停止；當 trial 關閉，學生要保存必要的作業輸出並刪除不再需要的資源。不要為了保留服務而讓程式自動按下 Activate 或升級 Paid account。

Paid account 是明確的風險轉換點

升級 Paid billing account 會結束 Free Trial，剩餘 $300 仍可在原本有效期內使用，但未被 credit 或 Free Tier 覆蓋的用量會向付款方式計費。升級後還可使用原本 trial 受限的資源，例如更完整的 Cloud 產品和部分模型服務，因此必須把升級視為新的授權與成本決策。

主 agent 的 default policy 應拒絕任何需要 Paid account 的請求。若學生自行升級，應先重新設定 project budget、spend cap 或程式化停止，再讓 agent 以低權限和低額度執行；不能把舊的「Free Trial safe」旗標沿用到新 billing 狀態。

AI Studio Gemini API 不在本篇範圍

Google Cloud Free Trial 文件明確寫出 $300 credit 不能支付 Gemini API in AI Studio 的成本，Google 的 in-product billing 文件也再次提醒這項排除。AI Studio 有自己的 Gemini Developer API free tier 與付費流程，已在本系列另一篇處理；不能用 Cloud credit 覆蓋它。

如果 console 同時顯示 Google AI Studio 和 Cloud billing，先確認請求實際走的 host、project、billing account、模型和 API key。沒有完成這個 mapping 前，不把任何 request 宣稱為 Cloud trial 免費請求。

Vertex AI 需要 project 與 billing

目前 Gemini Enterprise Agent Platform quickstart（舊文件與部分頁面仍稱 Vertex AI）要求選擇或建立 Google Cloud project、確認 billing 已啟用、啟用對應 API，並使用有權限的身分呼叫模型。Free Trial 提供的是可控的 billing account，不代表 API 自動開啟或所有學生都有 project admin 權限。

個人實驗建立專用 project，完成後可以刪除資源；團隊實驗則由組織管理者分配 project、IAM role 和資料邊界。文章不要求把學生全部放進一個共用 project，也不代替管理者授予 Owner 權限。

優先採用 ADC 和最小 IAM

官方 quickstart 示範 Application Default Credentials（ADC），並列出 Vertex AI User 等 IAM 需求。學生本地練習可使用自己的 gcloud ADC，讓憑證留在本地登入環境；不要把 service account JSON、access token 或 API key 放入前端、Git、課程群組或文章。

如果必須使用 API key，限定在短期測試、限制來源和權限，並在作業完成後撤銷。主 agent 只取得呼叫模型所需的最小權限，不取得 billing admin、project owner、IAM admin 或可改變帳務的權限。

先用 Cloud console 做成本 preflight

每次開始前要確認 project、billing account、trial／paid 狀態、剩餘 credit、剩餘天數、模型、region、API service、資料用途和本地實驗上限。若任何欄位讀不到或 Cloud console 尚未更新，就停止呼叫，不以昨天的 credit 截圖當成今天的授權。

const trial = {
  project: process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  billingMode: process.env.GOOGLE_CLOUD_BILLING_MODE,
  service: process.env.GOOGLE_CLOUD_AI_SERVICE,
  creditUsd: Number(process.env.GOOGLE_CLOUD_CREDIT_REMAINING_USD),
  daysRemaining: Number(process.env.GOOGLE_CLOUD_TRIAL_DAYS_REMAINING)
};

if (trial.billingMode !== 'FREE_TRIAL') {
  throw new Error('paid billing requires a new explicit approval');
}
if (trial.service !== 'VERTEX_AI_OR_AGENT_PLATFORM') {
  throw new Error('this credit gate does not cover AI Studio Gemini API');
}
if (!trial.project || !Number.isFinite(trial.creditUsd) || trial.creditUsd <= 0 || trial.daysRemaining <= 0) {
  throw new Error('fresh Cloud credit and trial read-back required');
}
console.log({ project: trial.project, daysRemaining: trial.daysRemaining });

這段 gate 只驗證本地保存的非秘密 read-back，不取代 Cloud Billing report。正式系統還要從 Cloud Billing API 或 console 重新取得 credit、project 和 service 狀態，再把查核結果簽入一次性 task manifest。

REST GenerateContent 需要正確 project

官方 Vertex AI quickstart 的 REST 形式是對 regional 或 global AI Platform endpoint 呼叫 generateContent，路徑包含 project、location、publisher、model id，Authorization 使用目前身分的 access token。下面只示範 placeholder，不提供任何真實 token；模型和 location 必須以當日可用清單與計費查核結果取代。

const accessToken = process.env.GOOGLE_CLOUD_ACCESS_TOKEN;
const project = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const location = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';
const model = process.env.GOOGLE_CLOUD_MODEL || 'gemini-3.7-flash';
if (!accessToken || !project || !model) throw new Error('missing short-lived Vertex AI configuration');

const apiHost = location === 'global'
  ? 'https://aiplatform.googleapis.com'
  : `https://${location}-aiplatform.googleapis.com`;
const url = `${apiHost}/v1/projects/${project}/locations/${location}/publishers/google/models/${model}:generateContent`;
const response = await fetch(url, {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${accessToken}`,
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    contents: [{ role: 'user', parts: [{ text: '用三句話說明 Cloud credit。' }] }],
    generationConfig: { maxOutputTokens: 160, temperature: 0.2 }
  })
});
const payload = await response.json().catch(() => ({}));
console.log({ status: response.status, model, usage: payload.usageMetadata || null });
if (!response.ok) throw new Error(payload.error?.message || `request failed: ${response.status}`);

模型與工具費用要分開

模型輸入輸出、context caching、grounding、搜尋、Maps、Code Execution、URL context、檔案、向量資料庫、儲存和網路可能各自有不同價格或排除。免費 Cloud credit 不會讓所有工具變成免費，也不會把第三方 managed model 的費用自動納入。

第一個學生 lab 只開啟純文字 generation，關閉 grounding、瀏覽器、外部 function call、檔案上傳和長期 storage。若要測試工具，先為每一項建立獨立 cost line、資料權利和停止條件，不能把工具費用藏在模型 token 的估算裡。

Cloud credit 要綁定 project 資源

Welcome credit 不是放在 API key 裡的餘額，而是跟 Free Trial billing account 和符合條件的 Google Cloud project 使用量關聯。學生建立第二個 project、改用不同 location 或啟用另一項產品時，都要再次確認 billing account 是否相同、該服務是否在 trial 覆蓋範圍和 credit 是否會被其他資源消耗。

一個專用 project 讓作業容易清理和對帳。不要把課程、個人實驗、網站服務和不明的測試資源放在同一個 project，再用總額推測某一個 agent 的 token 成本；應以 project、service、model、region 和 task id 分開記錄。

Cloud quota 與 credit 是兩種限制

Cloud credit 決定能抵扣多少費用，API quota 則決定一段時間能送多少 request、token 或並發。即使還有 $300，仍可能因 quota、區域容量、模型生命週期、IAM 或安全政策而失敗；反過來，quota 還沒用完也不表示 credit 足以支撐長上下文和工具。

學生 adapter 將兩者分開記帳：本地 request／token admission gate 控制呼叫量，Cloud Billing read-back 控制費用，模型回應的 usageMetadata 用來比較實際消耗。429、credit 耗盡和 trial 關閉分別處理，不用同一個 retry 分支。

短期 ADC 比長期 secret 更適合 lab

本地 gcloud ADC 仍是敏感登入狀態，不是可以公開的測試字串。學生只在自己的電腦使用，限制本地 agent 的讀寫範圍，完成作業後登出或撤銷不再需要的 credentials。不要把 gcloud auth application-default print-access-token 的結果複製到聊天、CI 變數或教學投影片。

如果使用短期 access token，呼叫失敗時先重新檢查 token 是否過期、project 是否相同和 IAM 是否仍有效；不要把 token 有效期問題誤判成模型無免費額度。真正的 key rotation、service account 和 Workload Identity 要另走 Cloud 安全設計，不能在學生 lab 裡直接擴大權限。

Cloud console read-back 要保留時間差

Cloud Billing、usage report、budget alert 和 API 回應不一定同時更新。官方文件提醒帳務與報表可能有延遲，實驗剛結束時看不到費用，不等於沒有費用。驗收紀錄保存開始時間、結束時間、最後一筆 response id、usage metadata、Cloud Billing 查詢時間和當下 credit。

兩次 read-back 之間不要用同一 project 做壓力測試。若發現異常成本、credit 跳動、billing 狀態不明或 budget alert 失效，立即停止 API、刪除測試資源，等待資料同步後再交由帳戶持有人判讀。

Budget alert 不是自動停機

Google Cloud 官方說一般 alerts-only budget 只會通知，不會自動 cap 使用量或停止計費。學生可以設定 50%、80% 和 100% 的提醒，但這些 email 不是安全閘門。要自動停止，必須使用適用服務的 spend cap（目前屬於特定服務的 Preview），或經過審查的程式化通知控制。

官方目前把 Gemini Enterprise Agent Platform（前 Vertex AI）列為 spend cap 可支援的 API-based service 之一，但功能有適用範圍、延遲和 Preview 風險。若沒有確認 project、service 和 cap 狀態，主 agent 一律在本地停止，不把 spend cap 當成已啟用。

Trial 結束會停止資源

Free Trial 用完 $300 或經過 90 天而沒有升級 Paid account 時，trial billing account 會關閉，相關 project 和 resources 停止。這很適合一次性 lab，卻不適合需要長期 uptime 的主要 agent。學生要在到期前匯出必要的作業結果，刪除沒有用途的資源，不建立會依賴 trial 永久存在的背景工作。

30 天恢復窗口也不是免費延長；恢復需要升級 Paid account，之後可能產生費用。文章不建議把「先讓 trial 關閉、再靠恢復」當作配額策略，更不允許用多個帳戶重複取得新客戶 credit。

trial project 要有明確的清理清單

作業結束時依序檢查：停止 agent 和 cron、關閉或刪除 Vertex AI 任務、刪除 Cloud Run 或暫存服務、清理 Cloud Storage 與 log、撤銷 API key、登出 ADC、匯出必要的非敏感評測結果、確認 project 沒有仍在執行的資源。對不確定的資源先停用並人工確認，不用廣泛刪除指令猜測範圍。

Google Cloud trial 結束後資源會停止，30 天恢復期也可能因升級而產生費用。學生不要把唯一副本留在 trial project，也不要保存會讓系統到期後自動恢復的部署設定。輸出、來源和評測報告另存到已批准的本地位置。

Free Trial 的產品排除要逐項查核

Free Trial 文件列出不能用 $300 credit 支付 AI Studio Gemini API，也限制某些第三方 generative AI partner model、Marketplace、GPU 和 quota increase 等能力。這些限制可能會讓一個看似合理的 sample 在 trial account 中失敗，或讓學生誤以為需要升級付費。

因此候選表要以「產品、API、模型、地區、帳戶類型、credit 覆蓋、要求的付款狀態」為一列，而不是只寫 Google Cloud。每一列都要有官方連結和最後查核時間；沒有明確覆蓋證據的服務先排除。

資料和模型條款仍要個別查核

Cloud trial 的付款狀態不會自動授予所有模型或資料用途。第三方 managed model 可能要求先接受供應商條款；模型輸入、輸出、grounding 來源、Cloud Storage 和 log 也可能有不同保存與權利規則。學生實驗預設只使用公開、去識別化或 synthetic data。

不要把學生個資、客戶資料、private repository、帳密、service account 或未公開研究直接送入模型。模型只回傳建議，工具呼叫預設 read-only；需要改 Cloud 資源、寫資料或對外發送時，必須由人批准並使用獨立低權限流程。

錯誤和停止要分開處理

401 或 403 要檢查 ADC、IAM、project 和 API service，不要把 access token 印到 log。404 可能是錯誤的 model、location 或 endpoint；429 可能是 quota／容量，採有限退避；400 是 request schema，先修 adapter；billing、credit 用盡、trial 關閉則直接停機，不把它們當成可重試的網路錯誤。

每個 retry 必須有 task id、次數和最大等待；不因 429 自動切換帳戶，不因 403 建立新 project，不因 billing 錯誤按下升級。超過本地預算、模型輸出被安全機制阻擋或回應格式不完整時，保留摘要並交由學生檢查。

學生個人實驗工作流

第一步由學生自行確認 Free Trial 資格、付款方式和地區，建立專用 project。第二步讀回 billing mode、剩餘 credit、到期日、模型、location、API service 和 IAM。第三步建立最小權限的 ADC 或短期測試 key，執行本地 preflight，再用十到二十筆合成資料做小型評測。

第四步保存 model version、usage metadata、延遲、錯誤、project 和 cost read-back，不保存 secret。第五步關閉排程、刪除測試資源、撤銷 key 或清除 ADC，最後再確認沒有 background process。每位學生提交的是程式和統計，不是 Cloud project、付款資料或 access token。

不把 trial credit 變成共用服務

$300 Free Trial 屬於符合資格的帳戶與 billing account，不是主 agent 可以收集的公共燃料。不能把學生的 Cloud project、付款方式、service account 或 access token 放到共用 gateway，也不能用多帳戶輪換來重複取得新客戶 credit。

團隊若需要集中 Cloud project，應走正式組織治理、IAM、budget、資料處理與付費核准。本文只批准每位學生自己的低量非生產 lab，不批准課程平台、對外 API、SLA 服務、長期 production agent 或代替他人管理 billing。

停止條件要先於第一個 request

當帳戶不是 Free Trial、剩餘 credit 不明或為零、trial 剩餘天數為零、模型或服務不在 credit 覆蓋範圍、project 沒有正確 billing、需要 AI Studio Gemini API、需要第三方 managed model 未接受條款，或任務需要長期資源時，立即停止。

恢復要重新查 Google Cloud Free Program、產品計費、模型條款、project IAM 和 Cloud Billing report，由帳戶持有人明確批准。沒有實際 read-back 就不以「$300 還在」作為恢復理由。

報告要說清楚 credit 的真實消耗

學生作業報告至少記錄 trial 開始日、project、billing mode、模型與 location、請求數、usage metadata、剩餘 credit、Cloud Billing read-back 和停止原因。報告寫「使用了 Cloud credit」時，要說明是模型或工具哪一項消耗，不能把回應 token 數直接等同於美元，也不能把成功率當成成本證明。

同一組短案例可在不同模型重跑，但每輪使用獨立 task id 和本地上限。若結果只剩一個模型有效，先檢查模型可用性與 credit 覆蓋，再決定是否換供應商；不要在 trial 末期無限制重跑來「把餘額用完」。

真正可交接的成果是 adapter、假資料、評測指標、停止條件和查核來源。下一位學生可以在自己的 project 重現流程，看到相同的失敗邊界，而不需要取得上一位學生的 billing account、付款方式或任何 secret。

若作業需要展示畫面，只截取遮掉 project id、email、付款資訊、access token 和帳單細節的畫面，並以文字記錄查核日期。公開文章不放 console 截圖、不放可複製指令中的 secret，也不把個人 trial 的剩餘 credit 當作其他學生必然可取得的承諾。

同樣地，不要把 Cloud Trial 的 project 邀請連結、IAM 授權或 billing administrator 角色當作教材附件。教學只分享可重現的假設定和官方文件，讓學生在自己的授權範圍內完成實驗。

這也是可持續燃料的核心：可重現流程可以分享，個人授權和付款責任不能分享。

每次實驗都應能在沒有上一位學生 secret 的狀態下重新開始。

這比共享一個看不見的 token 池更容易審計和停止。

也更適合逐篇累積。

每次都可審計。

官方文件清單

啟用前請讀Google Cloud Free Program、官方 Free Trial 與 Free Tier 文件、官方 Free Trial FAQ、官方 Cloud AI APIs、官方 Agent Platform quickstart、官方 in-product billing 說明、官方 budgets、官方 spend cap budgets與官方 GenerateContent response。若產品名稱、免費範圍或 billing 顯示不同，以當日官方頁面為準。

和既有 Gemini 文章的分工

第 1 篇 Gemini API 說明 Google AI Studio／Gemini Developer API 的免費模型與 API 使用；本篇只說 Google Cloud Free Trial credit、Cloud project、Vertex AI／Agent Platform 和 billing lifecycle。Cloud credit 不能覆蓋 AI Studio Gemini API，兩篇不能互相替代。

當學生需要簡單的文字 API，先比較個人免費 tier；只有在需要 Cloud project、IAM、企業型工具或特定 Agent Platform 服務，且願意接受付款驗證與 trial 到期停止時，才把本篇列為候選。想從另一條 BYOK 路線開始，可閱讀Gemini API 免費額度的學生實驗說明。

本篇批准結果

Google Cloud $300 Free Trial 只通過「符合資格的個人、專用 project、Cloud credit 覆蓋的 Vertex AI／Agent Platform 服務、非生產、公開或 synthetic data、低量與可停止」的窄批准。它沒有通過「AI Studio Gemini API 由 Cloud credit 付款、共用學生燃料、trial 到期自動升級、長期 production agent」的批准。

本篇沒有註冊 Google Cloud、沒有提供付款資料、沒有建立 project、沒有產生或讀取 access token，也沒有做實際 API smoke 或 WordPress 外部寫入。免費資格、產品覆蓋與價格在真正啟用前必須重新查核。