トークンを理解してカウントする


Gemini などの生成 AI モデルは、入力と出力をトークンという粒度で処理します。

トークンについて

トークンは、z などの単一の文字や、cat などの単語全体にすることができます。長い単語は複数のトークンに分割されます。モデルで使用されるすべてのトークンのセットは語彙と呼ばれ、テキストをトークンに分割するプロセスはトークン化と呼ばれます。

Gemini モデルの場合、1 個のトークンは約 4 文字に相当します。100 個のトークンは、約 60 ～ 80 ワード（英語）に相当します。

課金が有効になっている場合、Gemini API の呼び出しの費用は、入力トークンと出力トークンの数によって決まるため、トークンのカウント方法を把握しておくと便利です。

トークンのカウント

Gemini API の入出力はすべてトークン化されます。これには、テキスト、画像ファイル、その他のテキスト以外のモダリティが含まれます。

トークンは次の方法でカウントできます。

  • リクエストの入力を指定して countTokens を呼び出します。
    入力のみのトークンの合計数を返します。モデルに入力を送信する前にこの呼び出しを行うと、リクエストのサイズを確認できます。

  • generate_content を呼び出した後に、response オブジェクトの usageMetadata 属性を使用します。
    入力と出力の両方のトークンの合計数 totalTokenCount を返します。
    また、入力と出力のトークン数（promptTokenCount（入力トークン）と candidatesTokenCount（出力トークン））も個別に返します。

テキスト トークンをカウントする

テキストのみの入力で countTokens を呼び出すと、入力のみのテキストのトークン数（totalTokens）が返されます。generateContent を呼び出す前にこの呼び出しを行うと、リクエストのサイズを確認できます。

別の方法として、generateContent を呼び出して、response オブジェクトの usageMetadata 属性を使用して、次のように取得することもできます。

  • 入力（promptTokenCount）と出力（candidatesTokenCount）の個別のトークン数
  • 入力と出力の両方のトークンの合計数（totalTokenCount）
// Make sure to include the following import:
// import {GoogleGenAI} from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });
const prompt = "The quick brown fox jumps over the lazy dog.";
const countTokensResponse = await ai.models.countTokens({
  model: "gemini-2.0-flash",
  contents: prompt,
});
console.log(countTokensResponse.totalTokens);

const generateResponse = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-2.0-flash",
  contents: prompt,
});
console.log(generateResponse.usageMetadata);
count_tokens.js

マルチターン（チャット）トークンをカウントする

チャット履歴で countTokens を呼び出すと、チャットの各ロールのテキストのトークン数の合計（totalTokens）が返されます。

別の方法として、sendMessage を呼び出して、response オブジェクトの usageMetadata 属性を使用して、次のように取得することもできます。

  • 入力（promptTokenCount）と出力（candidatesTokenCount）の個別のトークン数
  • 入力と出力の両方のトークンの合計数（totalTokenCount）

次の会話のターンの大きさを把握するには、countTokens を呼び出すときに、そのターンを履歴に追加する必要があります。

// Make sure to include the following import:
// import {GoogleGenAI} from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });
// Initial chat history.
const history = [
  { role: "user", parts: [{ text: "Hi my name is Bob" }] },
  { role: "model", parts: [{ text: "Hi Bob!" }] },
];
const chat = ai.chats.create({
  model: "gemini-2.0-flash",
  history: history,
});

// Count tokens for the current chat history.
const countTokensResponse = await ai.models.countTokens({
  model: "gemini-2.0-flash",
  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);

// Add an extra user message to the history.
const extraMessage = {
  role: "user",
  parts: [{ text: "What is the meaning of life?" }],
};
const combinedHistory = chat.getHistory();
combinedHistory.push(extraMessage);
const combinedCountTokensResponse = await ai.models.countTokens({
  model: "gemini-2.0-flash",
  contents: combinedHistory,
});
console.log(
  "Combined history token count:",
  combinedCountTokensResponse.totalTokens,
);
count_tokens.js

マルチモーダル トークンをカウントする

Gemini API へのすべての入力は、テキスト、画像ファイル、その他のテキスト以外のモダリティを含むトークン化されます。Gemini API による処理中のマルチモーダル入力のトークン化に関する主なポイントは次のとおりです。

  • Gemini 2.0 では、両方の寸法が 384 ピクセル以下の画像入力は 258 個のトークンとしてカウントされます。1 つまたは両方の寸法が大きい画像は、必要に応じて切り抜かれ、768x768 ピクセルのタイルにスケーリングされます。各タイルは 258 個のトークンとしてカウントされます。Gemini 2.0 より前は、画像は固定の 258 個のトークンを使用していました。

  • 動画ファイルと音声ファイルは、動画は 263 トークン / 秒、音声は 32 トークン / 秒の固定レートでトークンに変換されます。

画像ファイル

テキストと画像の入力で countTokens を呼び出すと、テキストと画像の合計トークン数が入力のみで返されます（totalTokens）。generateContent を呼び出す前にこの呼び出しを行うと、リクエストのサイズを確認できます。必要に応じて、テキストとファイルで countTokens を個別に呼び出すこともできます。

別の方法として、generateContent を呼び出して、response オブジェクトの usageMetadata 属性を使用して、次のように取得することもできます。

  • 入力（promptTokenCount）と出力（candidatesTokenCount）の個別のトークン数
  • 入力と出力の両方のトークンの合計数（totalTokenCount）

File API からアップロードされた画像を使用する例:

// Make sure to include the following import:
// import {GoogleGenAI} from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });
const prompt = "Tell me about this image";
const organ = await ai.files.upload({
  file: path.join(media, "organ.jpg"),
  config: { mimeType: "image/jpeg" },
});

const countTokensResponse = await ai.models.countTokens({
  model: "gemini-2.0-flash",
  contents: createUserContent([
    prompt,
    createPartFromUri(organ.uri, organ.mimeType),
  ]),
});
console.log(countTokensResponse.totalTokens);

const generateResponse = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-2.0-flash",
  contents: createUserContent([
    prompt,
    createPartFromUri(organ.uri, organ.mimeType),
  ]),
});
console.log(generateResponse.usageMetadata);
count_tokens.js

画像をインライン データとして提供する例:

// Make sure to include the following import:
// import {GoogleGenAI} from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });
const prompt = "Tell me about this image";
const imageBuffer = fs.readFileSync(path.join(media, "organ.jpg"));

// Convert buffer to base64 string.
const imageBase64 = imageBuffer.toString("base64");

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

const countTokensResponse = await ai.models.countTokens({
  model: "gemini-2.0-flash",
  contents: contents,
});
console.log(countTokensResponse.totalTokens);

const generateResponse = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-2.0-flash",
  contents: contents,
});
console.log(generateResponse.usageMetadata);
count_tokens.js

動画ファイルまたは音声ファイル

音声と動画は、それぞれ次の固定レートでトークンに変換されます。

  • 動画: 1 秒あたり 263 トークン
  • オーディオ: 1 秒あたり 32 トークン

テキストと動画/音声の入力で countTokens を呼び出すと、テキストと動画/音声ファイルの合計トークン数が入力のみで返されます（totalTokens）。generateContent を呼び出す前にこの呼び出しを行うと、リクエストのサイズを確認できます。必要に応じて、テキストとファイルで countTokens を個別に呼び出すこともできます。

別の方法として、generateContent を呼び出して、response オブジェクトの usageMetadata 属性を使用して、次のように取得することもできます。

  • 入力（promptTokenCount）と出力（candidatesTokenCount）の個別のトークン数
  • 入力と出力の両方のトークンの合計数（totalTokenCount）
// Make sure to include the following import:
// import {GoogleGenAI} from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });
const prompt = "Tell me about this video";
let videoFile = await ai.files.upload({
  file: path.join(media, "Big_Buck_Bunny.mp4"),
  config: { mimeType: "video/mp4" },
});

// Poll until the video file is completely processed (state becomes ACTIVE).
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-2.0-flash",
  contents: createUserContent([
    prompt,
    createPartFromUri(videoFile.uri, videoFile.mimeType),
  ]),
});
console.log(countTokensResponse.totalTokens);

const generateResponse = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-2.0-flash",
  contents: createUserContent([
    prompt,
    createPartFromUri(videoFile.uri, videoFile.mimeType),
  ]),
});
console.log(generateResponse.usageMetadata);
count_tokens.js

システムの指示とツール

システムの手順とツールも、入力のトークン数の合計にカウントされます。

システム指示を使用すると、systemInstruction の追加を反映して totalTokens の数が加算されます。

関数呼び出しを使用すると、tools の追加を反映して totalTokens の数が加算されます。