Jetonları anlama ve sayma

Gemini ve diğer üretken yapay zeka modelleri, giriş ve çıkışı token adı verilen bir ayrıntı düzeyinde işler.

Gemini modellerinde bir jeton yaklaşık 4 karaktere eşittir. 100 jeton yaklaşık 60-80 İngilizce kelimeye eşittir.

Jetonlar hakkında

Jetonlar, z gibi tek karakterler veya cat gibi tam kelimeler olabilir. Uzun kelimeler birkaç jetona ayrılır. Model tarafından kullanılan tüm jetonlar kümesine sözlük, metni jetonlara bölme işlemine ise jetonlaştırma adı verilir.

Faturalandırma etkinleştirildiğinde Gemini API'ye yapılan bir çağrının maliyeti kısmen giriş ve çıkış jetonlarının sayısına göre belirlenir. Bu nedenle, jetonları nasıl sayacağınızı bilmek faydalı olabilir.

Parça sayma

Metin, resim dosyaları ve metin dışı diğer formatlar da dahil olmak üzere Gemini API'ye yapılan tüm girişler ve API'den alınan tüm çıkışlar jetonlaştırılır.

Jetonları aşağıdaki yöntemlerle sayabilirsiniz:

  • İsteği girerek count_tokens işlevini çağırın. Yalnızca girişteki toplam jeton sayısını döndürür. İsteklerinizin boyutunu kontrol etmek için giriş göndermeden önce bu aramayı yapın.

  • Etkileşim yanıtında usage simgesini kullanın. Giriş (total_input_tokens), çıkış (total_output_tokens), düşünme (total_thought_tokens), önbelleğe alınmış içerik (total_cached_tokens), araç kullanımı (total_tool_use_tokens) ve toplam (total_tokens) için jeton sayılarını döndürür.

Metin jetonlarını sayma

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai

client = genai.Client()
prompt = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."

# Count tokens before sending
total_tokens = client.models.count_tokens(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents=prompt
)
print("total_tokens:", total_tokens.total_tokens)

# Get usage from interaction
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input=prompt
)
print(interaction.usage)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});
const prompt = "The quick brown fox jumps over the lazy dog.";

// Count tokens before sending
const countResponse = await client.models.countTokens({
    model: "gemini-3.5-flash",
    contents: prompt,
});
console.log(countResponse.totalTokens);

// Get usage from interaction
const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.5-flash",
    input: prompt,
});
console.log(interaction.usage);

REST

# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:countTokens" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"contents": [{"parts": [{"text": "The quick brown fox."}]}]}'

Çok aşamalı etkileşim parçalarını sayma

previous_interaction_id kullanarak sohbet geçmişindeki jetonları sayın:

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
# First interaction
interaction1 = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input="Hi, my name is Bob"
)

# Second interaction continues the conversation
interaction2 = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input="What's my name?",
    previous_interaction_id=interaction1.id
)

# Usage includes tokens from both turns
print(f"Input tokens: {interaction2.usage.total_input_tokens}")
print(f"Output tokens: {interaction2.usage.total_output_tokens}")
print(f"Total tokens: {interaction2.usage.total_tokens}")

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
// First interaction
const interaction1 = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.5-flash",
    input: "Hi, my name is Bob"
});

// Second interaction continues the conversation
const interaction2 = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.5-flash",
    input: "What's my name?",
    previous_interaction_id: interaction1.id
});

console.log(`Input tokens: ${interaction2.usage.total_input_tokens}`);
console.log(`Output tokens: ${interaction2.usage.total_output_tokens}`);

Çok formatlı parçaları sayma

Resim, video ve ses dahil olmak üzere Gemini API'ye yapılan tüm girişler jetonlaştırılır. Tokenleştirme hakkında önemli noktalar:

  • Resimler: Her iki boyutta da ≤384 piksel olan resimler 258 jeton olarak sayılır. Daha büyük resimler, 768x768 piksellik parçalar halinde döşenir ve her parça 258 jeton olarak sayılır.
  • Video: Saniyede 263 jeton
  • Ses: Saniyede 32 parça

Resim jetonları

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
uploaded_file = client.files.upload(file="path/to/image.jpg")

# Count tokens for image + text
total_tokens = client.models.count_tokens(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents=["Tell me about this image", uploaded_file]
)
print(f"Total tokens: {total_tokens}")

# Generate with image
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input=[
        {"type": "text", "text": "Tell me about this image"},
        {"type": "image", "uri": uploaded_file.uri, "mime_type": uploaded_file.mime_type}
    ]
)
print(interaction.usage)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
const uploadedFile = await client.files.upload({
    file: "path/to/image.jpg",
    config: { mimeType: "image/jpeg" }
});

// Count tokens
const countResponse = await client.models.countTokens({
    model: "gemini-3.5-flash",
    contents: [
        { text: "Tell me about this image" },
        { fileData: { fileUri: uploadedFile.uri, mimeType: uploadedFile.mimeType } }
    ]
});
console.log(countResponse.totalTokens);

Satır içi veri örneği:

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
import base64

with open('image.jpg', 'rb') as f:
    image_bytes = f.read()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input=[
        {"type": "text", "text": "Describe this image"},
        {
            "type": "image",
            "data": base64.b64encode(image_bytes).decode('utf-8'),
            "mime_type": "image/jpeg"
        }
    ]
)
print(interaction.usage)

Video jetonları

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
import time

video_file = client.files.upload(file="path/to/video.mp4")

while not video_file.state or video_file.state.name != "ACTIVE":
    print("Processing video...")
    time.sleep(5)
    video_file = client.files.get(name=video_file.name)

# A 60-second video is approximately 263 * 60 = 15,780 tokens
total_tokens = client.models.count_tokens(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents=["Summarize this video", video_file]
)
print(f"Total tokens: {total_tokens}")

# Generate with video
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input=[
        {"type": "text", "text": "Summarize this video"},
        {"type": "video", "uri": video_file.uri, "mime_type": video_file.mime_type}
    ]
)
print(interaction.usage)

Ses jetonları

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
audio_file = client.files.upload(file="path/to/audio.mp3")

# A 60-second audio clip is approximately 32 * 60 = 1,920 tokens
total_tokens = client.models.count_tokens(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents=["Transcribe this audio", audio_file]
)
print(f"Total tokens: {total_tokens}")

# Generate with audio
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input=[
        {"type": "text", "text": "Transcribe this audio"},
        {"type": "audio", "uri": audio_file.uri, "mime_type": audio_file.mime_type}
    ]
)
print(interaction.usage)

Sistem talimatı jetonlarını sayma

Sistem talimatları, giriş jetonları kapsamında sayılır:

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input="Hello!",
    system_instruction="You are a helpful assistant who speaks like a pirate."
)

# system_instruction tokens included in total_input_tokens
print(f"Input tokens: {interaction.usage.total_input_tokens}")

Araç jetonlarını sayma

Araçlar (işlevler, kod yürütme, Google Arama) da sayılır:

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
tools = [
    {
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "Get current weather",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {"type": "string"}
            }
        }
    }
]

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input="What's the weather in Tokyo?",
    tools=tools
)

print(f"Input tokens: {interaction.usage.total_input_tokens}")
print(f"Tool use tokens: {interaction.usage.total_tool_use_tokens}")

Bağlam penceresi

Her Gemini modelinin işleyebileceği maksimum jeton sayısı vardır. Bağlam penceresi, giriş ve çıkış jetonlarının birleşik sınırını tanımlar.

Bağlam penceresi boyutunu programatik olarak alma

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
model_info = client.models.get(model="gemini-3.5-flash")
print(f"Input token limit: {model_info.input_token_limit}")
print(f"Output token limit: {model_info.output_token_limit}")

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
const modelInfo = await client.models.get({ model: "gemini-3.5-flash" });
console.log(`Input token limit: ${modelInfo.inputTokenLimit}`);
console.log(`Output token limit: ${modelInfo.outputTokenLimit}`);

Bağlam penceresi boyutlarını modeller sayfasında bulabilirsiniz.

Sırada ne var?