O Gemini File Search não é inteiramente gratuito. Na Gemini API, o Google informa que o armazenamento dos arquivos e a geração de embeddings durante as consultas não têm tarifa própria. Já a indexação dos documentos pode gerar cobrança por embeddings, e as perguntas com documentos recuperados consomem tokens de entrada e saída do modelo. O nível gratuito tem limites, portanto a ausência de tarifa em uma etapa não significa RAG ilimitado sem custo.
Esta explicação considera a documentação da Gemini Developer API consultada em 29 de outubro de 2026. Trata-se de análise documental, sem envio de PDFs, chamadas de API ou medições de faturamento realizadas pela DTech. Os valores publicados pelo Google podem mudar.
O que o File Search faz com um PDF?
O File Search é uma ferramenta de busca em documentos ligada à API Gemini, e não uma função de assinatura do aplicativo Gemini. Seu fluxo é uma forma de RAG, sigla em inglês para geração aumentada por recuperação: o sistema encontra trechos relevantes em arquivos fornecidos e os envia como contexto para um modelo formular a resposta. Isso não equivale a treinar novamente o Gemini com o PDF.
Na preparação, o serviço importa o arquivo, divide o conteúdo em partes e cria um índice de pesquisa. Um embedding é uma representação numérica que permite procurar passagens semanticamente relacionadas à pergunta. Na consulta, o mecanismo localiza partes do índice, e o modelo lê o contexto recuperado para responder. A documentação também prevê citações e, para PDFs, referências a páginas quando disponíveis, mas isso não garante que toda resposta esteja correta ou que toda página seja identificada.
Onde existe cobrança e o que permanece sem tarifa?
| Etapa | Regra documentada | O que verificar |
|---|---|---|
| Envio, divisão e preparação | A documentação não apresenta uma tarifa separada por upload de PDF. | O processamento gera dados a serem indexados e conta para limites do serviço. |
| Indexação e embeddings | No nível pago, embeddings de indexação seguem o preço do modelo de embeddings utilizado. | Modelo de embedding, tokens processados e eventual reindexação. |
| Armazenamento do índice | Sem tarifa própria de armazenamento no File Search. | Há limites de capacidade por nível, que não são franquias de tokens. |
| Embedding da pergunta | Sem tarifa própria para os embeddings gerados no momento da consulta. | Isso não torna gratuita a resposta do modelo. |
| Trechos recuperados | Tokens de documentos recuperados são cobrados como contexto normal no nível pago. | Preço de entrada do modelo selecionado e tamanho dos trechos utilizados. |
| Resposta gerada | Entrada e saída seguem a tarifa ou a franquia gratuita do modelo compatível. | Modelo, modalidade, nível de conta e tokens efetivamente usados. |
Na tabela oficial consultada, o File Search aparece sem custo financeiro próprio no nível gratuito, respeitadas as condições dos modelos e das quotas. Na modalidade paga, a geração de embeddings de texto com gemini-embedding-001 está anunciada a US$ 0,15 por 1 milhão de tokens de entrada. O Google também documenta gemini-embedding-2 para incorporações multimodais, com tarifas que dependem da modalidade. O preço de US$ 0,15 não deve ser atribuído automaticamente a qualquer tipo de PDF ou a todos os modelos.
Quanto custa indexar um PDF na prática?
Não há um preço único por arquivo ou por megabyte. A cobrança de embeddings depende da quantidade de tokens efetivamente processados e da modalidade do modelo de embedding. Por exemplo, se uma indexação de texto no nível pago consumir exatamente 2 milhões de tokens faturáveis com gemini-embedding-001 à tarifa acima, a parcela de embeddings será de US$ 0,30. Essa é somente uma conta ilustrativa, não o custo medido de um PDF real nem uma previsão da fatura.
O custo completo de uma solução deve considerar quantas vezes o acervo é indexado, o volume de perguntas, os trechos recuperados em cada resposta e os tokens gerados pelo modelo. Reindexar conteúdo modificado pode acrescentar processamento faturável. Converter megabytes diretamente em tokens, sem saber como o arquivo foi interpretado, produz uma estimativa pouco confiável.
Quais são os limites para PDFs e repositórios?
A documentação específica do File Search estabelece 100 MB por documento. Para o tamanho total dos repositórios de um projeto, indica 1 GB no nível gratuito, 10 GB no nível 1, 100 GB no nível 2 e 1 TB no nível 3. São limites de capacidade, e não preços de armazenamento.
O consumo computado no servidor inclui os dados de entrada e os embeddings armazenados. Segundo o Google, o tamanho contabilizado costuma ser aproximadamente três vezes o dos arquivos de entrada, portanto um repositório com 1 GB nominal de PDFs não equivale necessariamente a 1 GB de uso computado. A empresa recomenda manter cada repositório individual abaixo de 20 GB para favorecer a latência das buscas.
Há ainda cotas de requisições e tokens por minuto e por dia, que variam com o modelo e o nível de uso. Elas são aplicadas por projeto, não por chave de API; o painel Google AI Studio mostra as restrições ativas. Limite de armazenamento e limite de chamadas são controles diferentes.
O que muda para quem usa a API no Brasil?
O Brasil consta na lista de regiões com acesso à Gemini API e ao Google AI Studio. Isso, isoladamente, não confirma habilitação de um modelo específico em determinada conta. O Google associa os níveis pagos à configuração de faturamento e ao histórico da conta. A tabela pública de preços consultada expressa os valores em dólares americanos (USD); não é seguro convertê-los em uma tarifa brasileira fixa em reais ou presumir impostos e moeda final da fatura sem examinar a conta e as condições de cobrança aplicáveis.
Também há uma diferença de privacidade entre níveis: na tabela de preços, o Google informa que dados enviados no nível gratuito podem ser usados para melhorar seus produtos, enquanto apresenta condição distinta para o nível pago. Antes de indexar contratos, dados pessoais ou documentos confidenciais, é necessário examinar os termos atuais e o tratamento de dados adequado ao caso.
Como estimar o gasto sem confundir gratuidades?
- Confirme o nível e a forma de faturamento do projeto no Google AI Studio.
- Confira se o modelo gerador é compatível com File Search e identifique o modelo de embeddings e a modalidade do PDF.
- Registre os tokens efetivos da indexação e aplique a tarifa correspondente, sem usar o tamanho do arquivo como substituto.
- Para as perguntas, acompanhe tokens de entrada, incluindo os trechos recuperados, e tokens de saída do modelo.
- Compare consumo, cotas, reindexações e eventuais impostos com os painéis de cobrança da própria conta.
Em resumo operacional, armazenar PDFs e criar o embedding de cada pergunta não acrescentam uma tarifa específica do File Search, mas indexar e gerar respostas pode custar dinheiro. A composição final depende da conta, dos modelos, da modalidade dos documentos e do uso efetivo, não de uma suposta mensalidade fixa por PDF.
