Comprendi e conteggia i token

Gemini e altri modelli di AI generativa elaborano input e output con una granularità chiamata token.

Per i modelli Gemini, un token equivale a circa 4 caratteri. 100 token equivalgono a circa 60-80 parole in inglese.

Informazioni sui token

I token possono essere singoli caratteri come z o intere parole come cat. Le parole lunghe vengono suddivise in più token. L'insieme di tutti i token utilizzati dal modello è chiamato vocabolario e il processo di suddivisione del testo in token è chiamato tokenizzazione.

Quando la fatturazione è abilitata, il costo di una chiamata all'API Gemini è determinato in parte dal numero di token di input e output, quindi sapere come contare i token può essere utile.

Puoi provare a conteggiare i token nel nostro Colab.

Visualizza su ai.google.dev Prova un notebook Colab Visualizza il notebook su GitHub

Contare i token

Tutti gli input e gli output dell'API Gemini vengono tokenizzati, inclusi testo, file di immagini e altre modalità non testuali.

Puoi contare i token nei seguenti modi:

  • Chiama count_tokens con l'input della richiesta.
    Restituisce il numero totale di token solo nell'input. Puoi effettuare questa chiamata prima di inviare l'input al modello per controllare le dimensioni delle richieste.

  • Utilizza l'attributo usage_metadata sull'oggetto response dopo aver chiamato generate_content.
    Restituisce il numero totale di token sia nell'input che nell'output: total_token_count.
    Restituisce anche i conteggi dei token di input e output separatamente: prompt_token_count (token di input) e candidates_token_count (token di output).

    Se utilizzi un modello di pensiero, i token utilizzati durante il processo di pensiero vengono restituiti in thoughts_token_count. Se utilizzi la memorizzazione nella cache del contesto, il conteggio dei token memorizzati nella cache sarà in cached_content_token_count.

Contare i token di testo

Se chiami count_tokens con un input di solo testo, restituisce il conteggio dei token del testo nell'input solo (total_tokens). Puoi effettuare questa chiamata prima di chiamare generate_content per controllare le dimensioni delle tue richieste.

Un'altra opzione è chiamare generate_content e poi utilizzare l'attributo usage_metadata nell'oggetto response per ottenere quanto segue:

  • I conteggi separati dei token dell'input (prompt_token_count), dei contenuti memorizzati nella cache (cached_content_token_count) e dell'output (candidates_token_count).
  • Il conteggio dei token per il processo di pensiero (thoughts_token_count)

  • Il numero totale di token sia nell'input che nell'output (total_token_count)

Python

from google import genai

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

total_tokens = client.models.count_tokens(
    model="gemini-3-flash-preview", contents=prompt
)
print("total_tokens: ", total_tokens)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview", contents=prompt
)

print(response.usage_metadata)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

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

async function main() {
  const countTokensResponse = await ai.models.countTokens({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: prompt,
  });
  console.log(countTokensResponse.totalTokens);

  const generateResponse = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: prompt,
  });
  console.log(generateResponse.usageMetadata);
}

await main();

Go

ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)

// Convert prompt to a slice of *genai.Content using the helper.
contents := []*genai.Content{
  genai.NewContentFromText(prompt, genai.RoleUser),
}
countResp, err := client.Models.CountTokens(ctx, "gemini-3-flash-preview", contents, nil)
if err != nil {
  return err
}
fmt.Println("total_tokens:", countResp.TotalTokens)

response, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-3-flash-preview", contents, nil)
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
usageMetadata, err := json.MarshalIndent(response.UsageMetadata, "", "  ")
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
fmt.Println(string(usageMetadata))
    ```

Contare i token multi-turno (chat)

Se chiami count_tokens con la cronologia della chat, viene restituito il conteggio totale dei token del testo di ogni ruolo nella chat (total_tokens).

Un'altra opzione è chiamare send_message e poi utilizzare l'attributo usage_metadata nell'oggetto response per ottenere quanto segue:

  • I conteggi separati dei token dell'input (prompt_token_count), dei contenuti memorizzati nella cache (cached_content_token_count) e dell'output (candidates_token_count).
  • Il conteggio dei token per il processo di pensiero (thoughts_token_count)
  • Il numero totale di token sia nell'input che nell'output (total_token_count)

Per capire quanto sarà grande il tuo prossimo turno conversazionale, devi aggiungerlo alla cronologia quando chiami count_tokens.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

chat = client.chats.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    history=[
        types.Content(
            role="user", parts=[types.Part(text="Hi my name is Bob")]
        ),
        types.Content(role="model", parts=[types.Part(text="Hi Bob!")]),
    ],
)

print(
    client.models.count_tokens(
        model="gemini-3-flash-preview", contents=chat.get_history()
    )
)

response = chat.send_message(
    message="In one sentence, explain how a computer works to a young child."
)
print(response.usage_metadata)

extra = types.UserContent(
    parts=[
        types.Part(
            text="What is the meaning of life?",
        )
    ]
)
history = [*chat.get_history(), extra]
print(client.models.count_tokens(model="gemini-3-flash-preview", contents=history))

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const history = [
    { role: "user", parts: [{ text: "Hi my name is Bob" }] },
    { role: "model", parts: [{ text: "Hi Bob!" }] },
  ];
  const chat = ai.chats.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    history: history,
  });

  const countTokensResponse = await ai.models.countTokens({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: chat.getHistory(),
  });
  console.log(countTokensResponse.totalTokens);

  const chatResponse = await chat.sendMessage({
    message: "In one sentence, explain how a computer works to a young child.",
  });
  console.log(chatResponse.usageMetadata);

  const extraMessage = {
    role: "user",
    parts: [{ text: "What is the meaning of life?" }],
  };
  const combinedHistory = [...chat.getHistory(), extraMessage];
  const combinedCountTokensResponse = await ai.models.countTokens({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: combinedHistory,
  });
  console.log(
    "Combined history token count:",
    combinedCountTokensResponse.totalTokens,
  );
}

await main();

Go

ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)

history := []*genai.Content{
  {Role: genai.RoleUser, Parts: []*genai.Part({Text: "Hi my name is Bob"})},
  {Role: genai.RoleModel, Parts: []*genai.Part({Text: "Hi Bob!"})},
}
chat, err := client.Chats.Create(ctx, "gemini-3-flash-preview", nil, history)
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}

firstTokenResp, err := client.Models.CountTokens(ctx, "gemini-3-flash-preview", chat.History(false), nil)
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
fmt.Println(firstTokenResp.TotalTokens)

resp, err := chat.SendMessage(ctx, genai.NewPartFromText("In one sentence, explain how a computer works to a young child."))
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
fmt.Printf("%#v\n", resp.UsageMetadata)

extra := genai.NewContentFromText("What is the meaning of life?", genai.RoleUser)
hist := chat.History(false)
hist = append(hist, extra)

secondTokenResp, err := client.Models.CountTokens(ctx, "gemini-3-flash-preview", hist, nil)
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
fmt.Println(secondTokenResp.TotalTokens)

Contare i token multimodali

Tutti gli input dell'API Gemini vengono tokenizzati, inclusi testo, file immagine e altre modalità non testuali. Tieni presente i seguenti punti chiave di alto livello sulla tokenizzazione dell'input multimodale durante l'elaborazione da parte dell'API Gemini:

  • Gli input di immagini con entrambe le dimensioni <=384 pixel vengono conteggiati come 258 token. Le immagini più grandi in una o entrambe le dimensioni vengono ritagliate e scalate in base alle necessità in riquadri di 768 x 768 pixel, ognuno dei quali viene conteggiato come 258 token.

  • I file video e audio vengono convertiti in token alle seguenti tariffe fisse: video a 263 token al secondo e audio a 32 token al secondo.

Risoluzioni dei contenuti multimediali

I modelli di anteprima Gemini 3 Pro e 3 Flash introducono un controllo granulare dell'elaborazione della visione multimodale con il parametro media_resolution. Il parametro media_resolution determina il numero massimo di token allocati per ogni immagine di input o frame video. Risoluzioni più elevate migliorano la capacità del modello di leggere testi piccoli o identificare piccoli dettagli, ma aumentano l'utilizzo di token e la latenza.

Per maggiori dettagli sul parametro e su come può influire sui calcoli dei token, consulta la guida alla risoluzione dei contenuti multimediali.

File immagine

Se chiami count_tokens con un input di testo e immagine, restituisce il conteggio dei token combinato del testo e dell'immagine solo nell'input (total_tokens). Puoi effettuare questa chiamata prima di chiamare generate_content per controllare le dimensioni delle tue richieste. Se vuoi, puoi anche chiamare count_tokens sul testo e sul file separatamente.

Un'altra opzione è chiamare generate_content e poi utilizzare l'attributo usage_metadata nell'oggetto response per ottenere quanto segue:

  • I conteggi separati dei token dell'input (prompt_token_count), dei contenuti memorizzati nella cache (cached_content_token_count) e dell'output (candidates_token_count).
  • Il conteggio dei token per il processo di pensiero (thoughts_token_count)
  • Il numero totale di token sia nell'input che nell'output (total_token_count)

Esempio che utilizza un'immagine caricata dall'API File:

Python

from google import genai

client = genai.Client()
prompt = "Tell me about this image"
your_image_file = client.files.upload(file=media / "organ.jpg")

print(
    client.models.count_tokens(
        model="gemini-3-flash-preview", contents=[prompt, your_image_file]
    )
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview", contents=[prompt, your_image_file]
)
print(response.usage_metadata)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const ai = new GoogleGenAI({});
const prompt = "Tell me about this image";

async function main() {
  const organ = await ai.files.upload({
    file: path.join(media, "organ.jpg"),
    config: { mimeType: "image/jpeg" },
  });

  const countTokensResponse = await ai.models.countTokens({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: createUserContent([
      prompt,
      createPartFromUri(organ.uri, organ.mimeType),
    ]),
  });
  console.log(countTokensResponse.totalTokens);

  const generateResponse = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: createUserContent([
      prompt,
      createPartFromUri(organ.uri, organ.mimeType),
    ]),
  });
  console.log(generateResponse.usageMetadata);
}

await main();

Go

ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)

file, err := client.Files.UploadFromPath(
  ctx, 
  filepath.Join(getMedia(), "organ.jpg"), 
  &genai.UploadFileConfig{
    MIMEType : "image/jpeg",
  },
)
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
parts := []*genai.Part{
  genai.NewPartFromText("Tell me about this image"),
  genai.NewPartFromURI(file.URI, file.MIMEType),
}
contents := []*genai.Content{
  genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
}

tokenResp, err := client.Models.CountTokens(ctx, "gemini-3-flash-preview", contents, nil)
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
fmt.Println("Multimodal image token count:", tokenResp.TotalTokens)

response, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-3-flash-preview", contents, nil)
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
usageMetadata, err := json.MarshalIndent(response.UsageMetadata, "", "  ")
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
fmt.Println(string(usageMetadata))

Esempio che fornisce l'immagine come dati in linea:

Python

from google import genai
import PIL.Image

client = genai.Client()
prompt = "Tell me about this image"
your_image_file = PIL.Image.open(media / "organ.jpg")

print(
    client.models.count_tokens(
        model="gemini-3-flash-preview", contents=[prompt, your_image_file]
    )
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview", contents=[prompt, your_image_file]
)
print(response.usage_metadata)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const ai = new GoogleGenAI({});
const prompt = "Tell me about this image";
const imageBuffer = fs.readFileSync(path.join(media, "organ.jpg"));

const imageBase64 = imageBuffer.toString("base64");

const contents = createUserContent([
  prompt,
  createPartFromBase64(imageBase64, "image/jpeg"),
]);

async function main() {
  const countTokensResponse = await ai.models.countTokens({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: contents,
  });
  console.log(countTokensResponse.totalTokens);

  const generateResponse = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: contents,
  });
  console.log(generateResponse.usageMetadata);
}

await main();

Go

ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)

imageBytes, err := os.ReadFile("organ.jpg")
if err != nil {
    log.Fatalf("Failed to read image file: %v", err)
}
parts := []*genai.Part{
  genai.NewPartFromText("Tell me about this image"),
  {
        InlineData: &genai.Blob{
              MIMEType: "image/jpeg",
              Data:     imageBytes,
        },
  },
}
contents := []*genai.Content{
  genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
}

tokenResp, err := client.Models.CountTokens(ctx, "gemini-3-flash-preview", contents, nil)
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
fmt.Println("Multimodal image token count:", tokenResp.TotalTokens)

response, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-3-flash-preview", contents, nil)
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
usageMetadata, err := json.MarshalIndent(response.UsageMetadata, "", "  ")
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
fmt.Println(string(usageMetadata))

File video o audio

Audio e video vengono convertiti in token alle seguenti tariffe fisse:

  • Video: 263 token al secondo
  • Audio: 32 token al secondo

Se chiami count_tokens con un input di testo e video/audio, restituisce il conteggio dei token combinato del testo e del file video/audio solo nell'input (total_tokens). Puoi effettuare questa chiamata prima di chiamare generate_content per controllare le dimensioni delle tue richieste. Puoi anche chiamare facoltativamente count_tokens sul testo e sul file separatamente.

Un'altra opzione è chiamare generate_content e poi utilizzare l'attributo usage_metadata nell'oggetto response per ottenere quanto segue:

  • I conteggi separati dei token dell'input (prompt_token_count), dei contenuti memorizzati nella cache (cached_content_token_count) e dell'output (candidates_token_count).
  • Il conteggio dei token per il processo di pensiero (thoughts_token_count)

  • Il numero totale di token sia nell'input che nell'output (total_token_count).

Python

from google import genai
import time

client = genai.Client()
prompt = "Tell me about this video"
your_file = client.files.upload(file=media / "Big_Buck_Bunny.mp4")

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

print(
    client.models.count_tokens(
        model="gemini-3-flash-preview", contents=[prompt, your_file]
    )
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview", contents=[prompt, your_file]
)
print(response.usage_metadata)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const ai = new GoogleGenAI({});
const prompt = "Tell me about this video";

async function main() {
  let videoFile = await ai.files.upload({
    file: path.join(media, "Big_Buck_Bunny.mp4"),
    config: { mimeType: "video/mp4" },
  });

  while (!videoFile.state || videoFile.state.toString() !== "ACTIVE") {
    console.log("Processing video...");
    console.log("File state: ", videoFile.state);
    await sleep(5000);
    videoFile = await ai.files.get({ name: videoFile.name });
  }

  const countTokensResponse = await ai.models.countTokens({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: createUserContent([
      prompt,
      createPartFromUri(videoFile.uri, videoFile.mimeType),
    ]),
  });
  console.log(countTokensResponse.totalTokens);

  const generateResponse = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: createUserContent([
      prompt,
      createPartFromUri(videoFile.uri, videoFile.mimeType),
    ]),
  });
  console.log(generateResponse.usageMetadata);
}

await main();

Go

ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)

file, err := client.Files.UploadFromPath(
  ctx,
  filepath.Join(getMedia(), "Big_Buck_Bunny.mp4"),
  &genai.UploadFileConfig{
    MIMEType : "video/mp4",
  },
)
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}

for file.State == genai.FileStateUnspecified || file.State != genai.FileStateActive {
  fmt.Println("Processing video...")
  fmt.Println("File state:", file.State)
  time.Sleep(5 * time.Second)

  file, err = client.Files.Get(ctx, file.Name, nil)
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
}

parts := []*genai.Part{
  genai.NewPartFromText("Tell me about this video"),
  genai.NewPartFromURI(file.URI, file.MIMEType),
}
contents := []*genai.Content{
  genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
}

tokenResp, err := client.Models.CountTokens(ctx, "gemini-3-flash-preview", contents, nil)
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
fmt.Println("Multimodal video/audio token count:", tokenResp.TotalTokens)
response, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-3-flash-preview", contents, nil)
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
usageMetadata, err := json.MarshalIndent(response.UsageMetadata, "", "  ")
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
fmt.Println(string(usageMetadata))

Finestre contestuali

I modelli disponibili tramite l'API Gemini hanno finestre contestuali misurate in token. La finestra contestuale definisce la quantità di input che puoi fornire e la quantità di output che il modello può generare. Puoi determinare le dimensioni della finestra contestuale chiamando l'endpoint models.get o consultando la documentazione sui modelli.

Python

from google import genai

client = genai.Client()
model_info = client.models.get(model="gemini-3-flash-preview")
print(f"{model_info.input_token_limit=}")
print(f"{model_info.output_token_limit=}")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const modelInfo = await ai.models.get({model: 'gemini-3-flash-preview'});
  console.log(modelInfo.inputTokenLimit);
  console.log(modelInfo.outputTokenLimit);
}

await main();

Go

ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
modelInfo, err := client.ModelInfo(ctx, "models/gemini-3-flash-preview")
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
fmt.Println("input token limit:", modelInfo.InputTokenLimit)
fmt.Println("output token limit:", modelInfo.OutputTokenLimit)