Gemini และโมเดล Generative AI อื่นๆ จะประมวลผลอินพุตและเอาต์พุตที่ระดับความละเอียด ที่เรียกว่าโทเค็น
สำหรับโมเดล Gemini โทเค็นจะเท่ากับอักขระประมาณ 4 ตัว โดย 100 โทเค็นจะเท่ากับคำภาษาอังกฤษประมาณ 60-80 คำ
เกี่ยวกับโทเค็น
โทเค็นอาจเป็นอักขระเดียว เช่น z หรือทั้งคำ เช่น cat คำยาวๆ
จะถูกแบ่งออกเป็นหลายโทเค็น ชุดโทเค็นทั้งหมดที่โมเดลใช้เรียกว่า
คำศัพท์ และกระบวนการแยกข้อความเป็นโทเค็นเรียกว่า
การโทเค็น
เมื่อเปิดใช้การเรียกเก็บเงิน ค่าใช้จ่ายในการเรียกใช้ Gemini API จะขึ้นอยู่กับจำนวนโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตบางส่วน ดังนั้นการทราบวิธีนับโทเค็นจึงอาจเป็นประโยชน์
นับโทเค็น
อินพุตและเอาต์พุตทั้งหมดจาก Gemini API จะได้รับการโทเค็น รวมถึงข้อความ ไฟล์รูปภาพ และรูปแบบอื่นๆ ที่ไม่ใช่ข้อความ
คุณนับโทเค็นได้ด้วยวิธีต่อไปนี้
โทรหา
count_tokensพร้อมข้อมูลคำขอ แสดงผลจำนวนโทเค็นทั้งหมดในอินพุตเท่านั้น เรียกใช้ฟังก์ชันนี้ก่อนส่งอินพุต เพื่อตรวจสอบขนาดของคำขอใช้
usageในการตอบกลับการโต้ตอบ แสดงจำนวนโทเค็น สำหรับอินพุต (total_input_tokens), เอาต์พุต (total_output_tokens), การคิด (total_thought_tokens), เนื้อหาที่แคช (total_cached_tokens), การใช้เครื่องมือ (total_tool_use_tokens) และทั้งหมด (total_tokens)
นับโทเค็นข้อความ
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-3.8-flash",
contents=prompt
)
print("total_tokens:", total_tokens.total_tokens)
# Get usage from interaction
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-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-3.8-flash",
contents: prompt,
});
console.log(countResponse.totalTokens);
// Get usage from interaction
const interaction = await client.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: prompt,
});
console.log(interaction.usage);
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.types.CountTokensResponse;
Client client = new Client();
String prompt = "The quick brown fox jumps over the lazy dog.";
// Count tokens before sending
CountTokensResponse countResponse =
client.models.countTokens("gemini-3.8-flash", prompt, null);
System.out.println("total_tokens: " + countResponse.totalTokens().orElse(0));
// Get usage from interaction
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of(prompt))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.usage().orElse(null));
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
modelInfo, err := client.Models.Get(ctx, "gemini-3.8-flash", nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Printf("Input token limit: %d\n", modelInfo.InputTokenLimit)
fmt.Printf("Output token limit: %d\n", modelInfo.OutputTokenLimit)
}
REST
# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:countTokens" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"contents": [{"parts": [{"text": "The quick brown fox."}]}]}'
นับโทเค็นการสนทนาไปมา
นับโทเค็นในประวัติการสนทนาโดยใช้ previous_interaction_id ดังนี้
Python
# This will only work for SDK newer than 2.0.0
# First interaction
interaction1 = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="Hi, my name is Bob"
)
# Second interaction continues the conversation
interaction2 = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-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-3.8-flash",
input: "Hi, my name is Bob"
});
// Second interaction continues the conversation
const interaction2 = await client.interactions.create({
model: "gemini-3.8-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}`);
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Usage;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
// First interaction
CreateModelInteraction params1 =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("Hi, my name is Bob"))
.build();
Interaction interaction1 =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params1)).interaction().get();
// Second interaction continues the conversation
CreateModelInteraction params2 =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("What's my name?"))
.previousInteractionId(interaction1.id().orElse(""))
.build();
Interaction interaction2 =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params2)).interaction().get();
// Usage includes tokens from both turns
if (interaction2.usage().isPresent()) {
Usage usage = interaction2.usage().get();
System.out.println("Input tokens: " + usage.totalInputTokens().orElse(0));
System.out.println("Output tokens: " + usage.totalOutputTokens().orElse(0));
System.out.println("Total tokens: " + usage.totalTokens().orElse(0));
}
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
prompt := "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
// Count input tokens before sending
totalTokens, err := client.Models.CountTokens(ctx, "gemini-3.8-flash", genai.Text(prompt), nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Printf("total_tokens: %d\n", totalTokens.TotalTokens)
// Create the interaction and inspect the returned usage metadata
res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput(prompt),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
interaction := res.Interaction
if interaction.OutputText != nil {
fmt.Println(*interaction.OutputText)
}
if interaction.Usage != nil {
if interaction.Usage.TotalInputTokens != nil {
fmt.Printf("Input tokens: %d\n", *interaction.Usage.TotalInputTokens)
}
if interaction.Usage.TotalOutputTokens != nil {
fmt.Printf("Output tokens: %d\n", *interaction.Usage.TotalOutputTokens)
}
if interaction.Usage.TotalThoughtTokens != nil {
fmt.Printf("Thought tokens: %d\n", *interaction.Usage.TotalThoughtTokens)
}
if interaction.Usage.TotalTokens != nil {
fmt.Printf("Total tokens: %d\n", *interaction.Usage.TotalTokens)
}
}
}
นับโทเค็นหลายรูปแบบ
อินพุตทั้งหมดไปยัง Gemini API จะได้รับการแปลงเป็นโทเค็น ซึ่งรวมถึงรูปภาพ วิดีโอ และเสียง ประเด็นสำคัญเกี่ยวกับการแปลงเป็นโทเค็น
- รูปภาพ: รูปภาพที่มีขนาด ≤384 พิกเซลทั้ง 2 ด้านจะนับเป็น 258 โทเค็น ระบบจะแบ่งรูปภาพที่ใหญ่กว่า ออกเป็นไทล์ขนาด 768x768 พิกเซล โดยแต่ละไทล์จะนับเป็น 258 โทเค็น
- วิดีโอ: 263 โทเค็นต่อวินาที (ใช้กับการประมวลผลแบบคงที่) สำหรับการประมวลผลแบบเอเจนต์ การใช้โทเค็นจะแตกต่างกันไป ดูการใช้โทเค็นวิดีโอตามโหมดการประมวลผล
- เสียง: 32 โทเค็นต่อวินาที
โทเค็นรูปภาพ
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-3.8-flash",
contents=["Tell me about this image", uploaded_file]
)
print(f"Total tokens: {total_tokens}")
# Generate with image
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-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-3.8-flash",
contents: [
{ text: "Tell me about this image" },
{ fileData: { fileUri: uploadedFile.uri, mimeType: uploadedFile.mimeType } }
]
});
console.log(countResponse.totalTokens);
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ImageContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ImageContentMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.CountTokensResponse;
import com.google.genai.types.File;
import com.google.genai.types.Part;
import com.google.genai.types.UploadFileConfig;
import java.util.Arrays;
Client client = new Client();
File uploadedFile =
client.files.upload(
new java.io.File("path/to/image.jpg"),
UploadFileConfig.builder().mimeType("image/jpeg").build());
// Count tokens for image + text
CountTokensResponse countResponse =
client.models.countTokens(
"gemini-3.8-flash",
Arrays.asList(
Content.fromParts(
Part.fromText("Tell me about this image"),
Part.fromUri(
uploadedFile.uri().orElse(""), uploadedFile.mimeType().orElse("image/jpeg")))),
null);
System.out.println("Total tokens: " + countResponse.totalTokens().orElse(0));
// Generate with image
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(
InteractionsInput.ofContent(
Arrays.asList(
TextContent.builder().text("Tell me about this image").build(),
ImageContent.builder()
.uri(uploadedFile.uri().orElse(""))
.mimeType(
ImageContentMimeType.of(uploadedFile.mimeType().orElse("image/jpeg")))
.build())))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.usage().orElse(null));
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("Explain the history of the internet in 3 paragraphs."),
Stream: genai.Ptr(true),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
stream := res.InteractionSSEStreamEvent
defer stream.Close()
for stream.Next() {
event := stream.Value()
if stepDelta := event.GetDataStepDelta(); stepDelta != nil {
if textDelta := stepDelta.GetDeltaText(); textDelta != nil {
fmt.Print(textDelta.GetText())
}
}
if completed := event.GetDataInteractionCompleted(); completed != nil {
usage := completed.Interaction.Usage
if usage != nil && usage.TotalTokens != nil {
fmt.Printf("\nTotal tokens: %d\n", *usage.TotalTokens)
}
}
}
if err := stream.Err(); err != nil {
log.Fatal(err)
}
}
ตัวอย่างข้อมูลในบรรทัด
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-3.8-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)
โทเค็นวิดีโอ
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 100 * 60 = 6,000 tokens
total_tokens = client.models.count_tokens(
model="gemini-3.8-flash",
contents=["Summarize this video", video_file]
)
print(f"Total tokens: {total_tokens}")
# Generate with video
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input=[
{"type": "text", "text": "Summarize this video"},
{"type": "video", "uri": video_file.uri, "mime_type": video_file.mime_type}
]
)
print(interaction.usage)
การใช้โทเค็นวิดีโอตามโหมดการประมวลผล
การใช้โทเค็นสำหรับวิดีโอจะขึ้นอยู่กับโหมดการประมวลผล ดังนี้
| โหมดการประมวลผล | การคำนวณโทเค็น | การใช้งานทั่วไป |
|---|---|---|
| คงที่ (ค่าเริ่มต้น) | โดยค่าเริ่มต้นจะอยู่ที่ประมาณ 100 โทเค็น/วินาที (ความละเอียดต่ำ) หรือประมาณ 300 โทเค็น/วินาที (ความละเอียดสูง) เฟรมทั้งหมดจะสุ่มตัวอย่างที่ 1 FPS | คาดการณ์ได้ตามสัดส่วนของความยาววิดีโอ |
| การทำงานแบบเป็น Agent | แตกต่างกันไปตามความซับซ้อนของเนื้อหา โมเดลจะโหลดเฉพาะข้อความถอดเสียงและ/หรือเฟรมและ/หรือเสียงที่จำเป็นต่อการตอบพรอมต์ | โทเค็นน้อยลงสูงสุด 88% สำหรับเนื้อหาแบบยาว |
การประมวลผลแบบเอเจนต์อาจใช้โทเค็นประมาณ 108,000 รายการสำหรับเลคเชอร์ 1 ชั่วโมง ซึ่งในโหมดคงที่จะใช้โทเค็นประมาณ 1.08 ล้านรายการ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับพรอมต์และเนื้อหา
หากต้องการตรวจสอบการใช้โทเค็นจริงสำหรับคำขอ ให้ตรวจสอบ interaction.usage ระบบจะรายงานโทเค็นวิดีโอของเอเจนต์ในช่องต่อไปนี้
- พรอมต์เริ่มต้น (วิดีโออ้างอิง + พรอมต์ของผู้ใช้):
total_input_tokens - การคิดเกี่ยวกับการนำทาง:
total_thought_tokens - ข้อความถอดเสียง เฟรม และเสียงจะโหลดตามคำขอ:
total_tool_use_tokens - คำตอบสุดท้าย:
total_output_tokens
โทเค็นเสียง
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-3.8-flash",
contents=["Transcribe this audio", audio_file]
)
print(f"Total tokens: {total_tokens}")
# Generate with audio
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input=[
{"type": "text", "text": "Transcribe this audio"},
{"type": "audio", "uri": audio_file.uri, "mime_type": audio_file.mime_type}
]
)
print(interaction.usage)
นับโทเค็นคำสั่งของระบบ
คำสั่งของระบบจะนับเป็นส่วนหนึ่งของโทเค็นอินพุต
Python
# This will only work for SDK newer than 2.0.0
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-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}")
โทเค็นเครื่องมือนับ
ระบบจะนับรวมเครื่องมือ (ฟังก์ชัน การเรียกใช้โค้ด Google Search) ด้วย
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-3.8-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}")
หน้าต่างบริบท
โมเดล Gemini แต่ละรุ่นมีจำนวนโทเค็นสูงสุดที่จัดการได้ บริบท หน้าต่างกำหนดขีดจำกัดรวมของโทเค็นอินพุตและเอาต์พุต
รับขนาดหน้าต่างบริบทโดยใช้โปรแกรม
Python
# This will only work for SDK newer than 2.0.0
model_info = client.models.get(model="gemini-3.8-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-3.8-flash" });
console.log(`Input token limit: ${modelInfo.inputTokenLimit}`);
console.log(`Output token limit: ${modelInfo.outputTokenLimit}`);
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Model;
Client client = new Client();
Model modelInfo = client.models.get("gemini-3.8-flash", null);
System.out.println("Input token limit: " + modelInfo.inputTokenLimit().orElse(0));
System.out.println("Output token limit: " + modelInfo.outputTokenLimit().orElse(0));
Go
package main
import (
"context"
"encoding/base64"
"fmt"
"log"
"os"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
prompt := "Tell me about this instrument"
imageBytes, err := os.ReadFile("/path/to/organ.jpg")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
base64Image := base64.StdEncoding.EncodeToString(imageBytes)
// Count tokens before creating the interaction
parts := []*genai.Part{
genai.NewPartFromText(prompt),
genai.NewPartFromBytes(imageBytes, "image/jpeg"),
}
totalTokens, err := client.Models.CountTokens(ctx, "gemini-3.8-flash", []*genai.Content{
genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
}, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Printf("Estimated input tokens: %d\n", totalTokens.TotalTokens)
// Create the multimodal interaction and inspect the usage metadata
res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput([]interactions.Content{
interactions.NewContent(interactions.TextContent{
Text: prompt,
}),
interactions.NewContent(interactions.ImageContent{
Data: genai.Ptr(base64Image),
MimeType: interactions.ImageContentMimeTypeImageJpeg.ToPointer(),
}),
}),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
interaction := res.Interaction
if interaction.OutputText != nil {
fmt.Println(*interaction.OutputText)
}
if interaction.Usage != nil && interaction.Usage.TotalTokens != nil {
fmt.Printf("Total tokens billed: %d\n", *interaction.Usage.TotalTokens)
}
}
ดูขนาดหน้าต่างบริบทได้ในหน้าโมเดล
ขั้นตอนถัดไป
- การสร้างข้อความ: พื้นฐานการสร้าง
- การแคช: ลดค่าใช้จ่ายด้วยการแคช
- ราคา: ทำความเข้าใจค่าใช้จ่าย