Как избежать лимитов Google Antigravity

Логотип Google Antigravity на чёрном фоне

Один из самых обсуждаемых релизов в последнее время — интегрированная среда разработки Google Antigravity. В превью она даёт большой потенциал, но при этом действует с жёсткими ограничениями: квоты на использование и «rate limits», которые легко исчерпать. В этой статье — проверенные практики, шаблоны принятия решений и операционные процедуры, которые помогут работать в Antigravity дольше и эффективнее.

Почему лимиты — ключевая проблема

Antigravity распределяет вычислительные ресурсы между интерактивным редактором и автономными агентами. Квоты обновляются не мгновенно: например, «refresh» некоторых лимитов происходит примерно каждые пять часов. Даже при подписке AI Pro автор заметил исчерпание квоты уже после двух–трёх промптов в определённых сценариях. Причина — дополнительные «thinking» токены, которые модель генерирует при внутреннем размышлении и которые считаются в общий счётчик.

Важно: эти токены не всегда видны пользователю напрямую, но они расходуют ваш лимит так же, как и видимые запросы.

Оптимизация скорости и затрат

Основная стратегия

Используйте Gemini 3 (Low) для рутинных задач. Это минимизирует внутренний поиск модели и снижает задержки.
Переходите на Gemini 3 (High) только после того, как Low не смог справиться с задачей несколько раз (например, три неудачных попытки). Тогда High применяйте для узконаправленного, точного запроса.
Не доверяйте формулировкам продукта о «generous quotas» — они в превью ограничены и обновляются редко.

Почему это работает: Low ограничивает пространство поиска модели и тем самым генерирует меньше «thinking tokens», уменьшает латентность и экономит квоту.

Практические правила (хитрости)

Дробите большие запросы на несколько мелких шагов. Короткие, целевые промпты чаще обходятся дешевле, чем один широкий запрос, который запускает длительную внутреннюю симуляцию.
Сохраняйте промежуточные результаты как Artifacts. Это даёт возможность не перезапускать работу заново.
Избегайте интерактивного режима Editor View для тяжёлых задач — он быстро жрёт токены.

Приоритет автономных задач над интерактивными

Editor View — это интерактивное пространство с быстрым ответом и инлайн-командами. Оно удобно для редактирования и быстрого прототипирования, но дорого по потреблению токенов. Agent Manager (Mission Control) позволяет делегировать многошаговые задания агентам — они работают асинхронно в фоне.

Преимущество менеджера агентов:

Экономия квоты благодаря параллельной обработке и меньшему числу интерактивных циклов.
Возможность формировать Artifacts — документируемые и верифицируемые артефакты процесса.

Что такое Artifacts (одним предложением): это структурированные выходные данные агента — списки задач, планы реализации, скриншоты, записи браузера.

Artifacts полезны тем, что:

Документируют план и шаги проверки.
Позволяют оставлять комментарии, которые агент учитывает без полного перезапуска задания.
Обеспечивают возможность автоматической верификации результатов (скриншоты, тест-логи).

Многомодельная гибкость: какое ИИ выбрать для задачи

Antigravity даёт доступ к разным LLM прямо из IDE: Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5, GPT-OSS и др. У каждой модели — сильные стороны:

Gemini 3 (Low): быстрые, дешёвые ответы; рутинные правки и простая логика.
Gemini 3 (High): сложное и параллельное мышление, но дорогое; используйте экономно для узкоспециализированных запросов.
Claude Sonnet 4.5: хорош для подробной документации и глубокого рассуждения.
GPT-OSS: удобен для быстрого прототипирования и простых генераций.

Хитрость: не пытайтесь использовать «самую мощную» модель для всего подряд. Сопоставьте требование задачи и профиль модели.

Когда выносить работу из Antigravity

Не всё нужно и хорошо выполнять внутри Antigravity. Задачи, которые лучше держать вне IDE:

Комплексная обработка данных и длинные ETL-пайплайны.
Длинная отладка с множеством локальных зависимостей.
Простые операции изменения кода, которые можно сделать в локальной IDE или терминале.

Перенос таких задач на локальную машину или внешние инструменты снижает расход квоты в Antigravity и помогает избежать rate limits.

Практический playbook: шаги перед запуском ресурсоёмкой задачи

Оцените задачу: интерактивная или автономная? Нужен ли глубокий поиск?
Если автономная — создайте задание в Mission Control и укажите модель с низкой ценой (Low) по умолчанию.
Настройте создание Artifacts: тесты, скриншоты, логи.
Ограничьте глубину размышления: задавайте чёткие acceptance-условия и критерии успеха.
Включите уведомления и проверяйте промежуточные результаты, прежде чем перезапускать агент.
При необходимости переключайтесь на High только для целевых подзадач.

Чек-листы по ролям

Для разработчика

Использовать Gemini 3 (Low) для рутинного рефакторинга.
Создавать и сохранять Artifacts после каждого важного шага.
Локально прогонять unit-тесты перед отправкой в Antigravity.

Для архитектора / тимлида

Делегировать многозадачные, длительные процессы в Agent Manager.
Назначать модель по профилю задачи.
Внедрять контрольные точки и кейс-верификацию в Artifacts.

Для менеджера продукта

Устанавливать критерии приёмки для агентов.
Контролировать бюджет по использованию AI-плана.
Публиковать правила работы с квотами для команды.

Критерии приёмки (acceptance)

Задание завершено без превышения лимита (или с документированной потребностью в дополнительных ресурсах).
Все ключевые Artifacts созданы и доступны для ревью.
Автоматические тесты прошли (unit и интеграционные) и результаты сохранены.
Ревью кода/артефактов проведено и комментарии учтены агентом.

Решение — алгоритм выбора режима (диаграмма)

flowchart TD
  A[Новая задача] --> B{Интерактивная работа?}
  B -- Да --> C[Использовать Editor View]
  B -- Нет --> D[Делегировать в Agent Manager]
  D --> E{Требуется глубокое рассуждение?}
  E -- Да --> F[Пробовать Gemini 3 'Low' с лимитами]
  E -- Нет --> G[Использовать более дешёвую модель 'GPT-OSS/Claude']
  F --> H{Low не справился 3 раза?}
  H -- Да --> I[Переключиться на Gemini 3 'High' только для уточнённых запросов]
  H -- Нет --> J[Ожидать обновления квоты/пересмотреть задачу]

Тест-кейсы и критерии приёмки

Простая правка кода (Editor View): промпт < 1 шага, ожидание ответа < 30 с, без переключения модели.
Многошаговая задача (Agent Manager): агент должен создать Artifact со списком задач и логом выполнения.
Автоматическая верификация: агент делает скриншот или записывает запуск приложения в браузере — артефакт валидирован.

Критерии приёмки: каждый тест-кейс должен завершиться без превышения лимита или с задокументированной необходимостью перейти в платный план.

Матрица рисков и смягчения

Риск: Быстрое исчерпание квоты в Editor View. Смягчение: перевод долгих веток работы в Agent Manager.
Риск: Агент делает неверную верификацию. Смягчение: требовать Artefact-логов и прикреплённые скриншоты.
Риск: Непредвиденный расход на High. Смягчение: лимитировать переключения на High и использовать его только для точечных запросов.

Когда подход не работает — контрпримеры

Если задача требует интерактивного точечного исправления после каждой строки кода, Agent Manager даёт задержки и неудобен.
Если вы работаете оффлайн или с приватными данными, вынос задачи на локальный инструмент предпочтительнее.

Альтернативные подходы

Гибрид: чередуйте местные инструменты (VS Code) и Antigravity, отправляя в Antigravity только этапы, требующие параллельной агентовой логики.
Очереди задач: используйте CI/CD-пайплайны для запуска тяжёлых задач, а не интерактивные вызовы в IDE.

Краткая методология для команды — 5 шагов

Оценить: интерактив/автономно и профиль модели.
Планировать: разбить на маленькие этапы, определить артефакты.
Делегировать: создать задание в Mission Control.
Верифицировать: требовать Artifacts с логами/скриншотами.
Отмечать: документировать расходы и корректировать стратегию.

1‑строчная глоссарий

Agent Manager (Mission Control): инструмент для запуска автономных агентов.
Editor View: интерактивный режим редактирования в Antigravity.
Artifact: верифицируемый выходной артефакт агента.
Thinking Tokens: внутренние токены, генерируемые моделью при размышлении; учитываются в квоте.

Советы по локализации и безопасности

Не отправляйте секреты и чувствительные данные в публичные агенты. Если нужна приватность, предпочтите локальные инструменты.
Для данных под регуляторикой (GDPR и др.) уточняйте, где хранятся артефакты и как обрабатываются логи.

Заключение

Работа в Google Antigravity требует дисциплины: продумывайте, какие части рабочего процесса требуют интерактивности, а какие — автономии. Делегирование в Agent Manager, разумный выбор модели и обязательная генерация Artifacts помогут снизить риск исчерпания лимитов и сделают процесс воспроизводимым. Пока Antigravity в превью, придётся работать в рамках ограничений, но грамотный подход увеличит отдачу и снизит затраты.

Важно: если вы регулярно достигаете лимитов даже при оптимизации, проверьте тарифы и обдумайте платный AI-план — он, вероятно, упростит работу.

Краткое резюме:

Используйте Gemini 3 (Low) для рутинных задач.
Делегируйте долгие процессы в Agent Manager и настраивайте Artifacts.
Применяйте модели по их сильным сторонам; не используйте «самую мощную» повсеместно.
Внедрите чеклисты и критерии приёмки, чтобы избежать лишних перезапусков.

Important: сохраняйте промежуточные артефакты и документируйте расходы, чтобы команда могла принимать решения по оптимизации.