Gemini ve diğer üretken yapay zeka modelleri, giriş ve çıkışı jeton adı verilen bir ayrıntı düzeyinde işler.
Gemini modellerinde bir parça yaklaşık 4 karaktere eşdeğerdir. 100 jeton yaklaşık 60-80 İngilizce kelimeye eşittir.
Jetonlar hakkında
Jetonlar, z gibi tek karakterler veya cat gibi tam kelimeler olabilir. Uzun kelimeler
birkaç parçaya bölünür. Model tarafından kullanılan tüm jetonlar kümesine kelime dağarcığı, 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, jetonların nasıl sayılacağını bilmek faydalı olabilir.
Parça sayma
Gemini API'ye yapılan tüm girişler ve API'den alınan tüm çıkışlar (metin, resim dosyaları ve diğer metin dışı modaliteler dahil) parçalara ayrılır.
Jetonları aşağıdaki yöntemlerle sayabilirsiniz:
İsteğin girişiyle
count_tokensişlevini çağırın. Yalnızca girişteki toplam parça sayısını döndürür. İsteklerinizin boyutunu kontrol etmek için giriş göndermeden önce bu çağrıyı yapın.Etkileşim yanıtında
usagesimgesini 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 sayısını döndürür.
Metin parçalarını 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-3.8-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."}]}]}'
Çok aşamalı etkileşimlerdeki jetonları sayma
previous_interaction_id kullanarak görüşme geçmişindeki parça sayısını hesaplama:
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)
}
}
}
Çok formatlı parçaları sayma
Resimler, videolar ve sesler de dahil olmak üzere Gemini API'ye yapılan tüm girişler parçalara ayrılır. Jetonlaştırma ile ilgili 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 (statik işleme için geçerlidir). Agentic işleme için jeton kullanımı değişir. İşleme moduna göre video jetonu kullanımı bölümüne bakın.
- 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-3.8-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)
}
}
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-3.8-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)
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 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)
İşleme moduna göre video jetonu kullanımı
Video için jeton kullanımı, işleme moduna bağlıdır:
| İşleme modu | Jeton hesaplama | Tipik kullanım |
|---|---|---|
| Statik (varsayılan) | Varsayılan olarak yaklaşık 100 jeton/saniye (düşük çözünürlük) veya yaklaşık 300 jeton/saniye (yüksek çözünürlük). Tüm kareler 1 FPS'de örneklenir. | Tahmin edilebilir, video süresiyle orantılıdır. |
| Temsilci tabanlı çözümler | İçeriğin karmaşıklığına göre değişir. Model, yalnızca istemi yanıtlamak için gereken transkripti ve/veya kareleri ve/veya sesi yükler. | Uzun içeriklerde% 88'e kadar daha az jeton kullanılır. |
Temsilci tabanlı işleme ile statik modda ~1, 08 milyon jeton kullanacak 1 saatlik bir ders, isteme ve içeriğe bağlı olarak ~108 bin jeton kullanabilir.
Bir isteğin gerçek jeton kullanımını kontrol etmek için interaction.usage öğesini inceleyin. Acenteli video jetonları aşağıdaki alanlarda raporlanır:
- İlk istem (video referansı + kullanıcı istemi):
total_input_tokens - Gezinme düşüncesi:
total_thought_tokens - Transkript, kareler ve ses isteğe bağlı olarak yüklenir:
total_tool_use_tokens - Nihai yanıt:
total_output_tokens
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-3.8-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)
Sistem talimatı parçalarını 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-3.8-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}")
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-3.8-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}")
Bağlam penceresi
Her Gemini modelinin işleyebileceği maksimum jeton sayısı vardır.
- Gemini 4 modelleri (
gemini-4-argon): Giriş, düşünme ve çıkış jetonları arasında tek bir 1 milyon jetonluk bağlam penceresi (1,048,576jeton) paylaşır. Varsayılan olarak, senkron yanıtlar (background=False, yayın veya yayın dışı)65,536çıkış jetonuyla sınırlandırılır ya da uzun kod çözme kullanarak1,048,576jetona kadar oluşturabilirsiniz. Giriş jetonlarınız ilemax_output_tokenstoplamı 1.048.576 jetonu aşarsa API, çıkış sınırını otomatik olarak bağlam penceresinde kalan alanla (1,048,576eksi giriş jetonlarınız) sınırlandırır. - Gemini 3 ve 2.5 modelleri: Ayrı giriş (
1,048,576jetonları) ve çıkış (65,536jetonları) bütçeleri kullanın.
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-3.8-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)
}
}
Bağlam penceresi boyutlarını Modeller sayfasında bulabilirsiniz.
Sırada ne var?
- Metin üretme: Üretimle ilgili temel bilgiler
- Önbelleğe alma: Önbelleğe alma ile maliyetleri azaltma
- Fiyatlandırma: Maliyetleri anlama