นับโทเค็นและตัวละครที่เรียกเก็บเงินได้สำหรับโมเดล Gemini

โมเดล Generative จะแบ่งข้อมูลออกเป็นหน่วยที่เรียกว่าโทเค็นเพื่อประมวลผล แต่ละรูปแบบมีจำนวนโทเค็นสูงสุดที่รองรับในพรอมต์และคำตอบ

หน้านี้จะแสดงวิธีใช้ Count Tokens API เพื่อรับจำนวนโทเค็นโดยประมาณและจำนวนอักขระที่เรียกเก็บเงินได้สำหรับคำขอไปยังโมเดล Gemini ไม่มี API สำหรับการรับจำนวนโทเค็นโดยประมาณในการตอบกลับ

โปรดทราบว่า Count Tokens API ใช้ไม่ได้กับโมเดล Imagen

ข้อมูลใดบ้างที่ระบุไว้ในจํานวน

โปรดทราบข้อมูลต่อไปนี้เกี่ยวกับการนับโทเค็นและตัวละครที่เรียกเก็บเงินได้

  • การนับโทเค็นทั้งหมด

    • จํานวนนี้มีประโยชน์ในการตรวจสอบว่าคําขอของคุณไม่เกินกรอบเวลาบริบทที่อนุญาต

    • จํานวนโทเค็นจะแสดงขนาดของไฟล์ทั้งหมด (เช่น รูปภาพ) ที่ระบุไว้เป็นส่วนหนึ่งของอินพุตคําขอ แต่จะไม่นับจำนวนรูปภาพหรือจำนวนวินาทีในวิดีโอ

    • สำหรับโมเดล Gemini ทั้งหมด โทเค็นจะเท่ากับประมาณ 4 อักขระ โทเค็น 100 รายการมีความยาวประมาณ 60-80 คำภาษาอังกฤษ

  • การนับจำนวนอักขระทั้งหมดที่เรียกเก็บเงินได้

    • จำนวนนี้มีประโยชน์ในการทำความเข้าใจและควบคุมต้นทุน เนื่องจากสำหรับ Vertex AI จำนวนอักขระเป็นส่วนหนึ่งของการคำนวณราคา

    • จำนวนอักขระที่เรียกเก็บเงินได้จะแสดงจำนวนอักขระในข้อความที่ระบุไว้เป็นส่วนหนึ่งของอินพุตคำขอ

สำหรับรุ่น Gemini รุ่นเก่า โทเค็นจะไม่เป็นส่วนหนึ่งของการคํานวณราคา แต่สำหรับรุ่น Gemini 2.0 และ Gemini 2.5 ระบบจะใช้โทเค็นในการคำนวณราคา ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับขีดจํากัดโทเค็นต่อโมเดลและราคาต่อโมเดล

การกำหนดราคาและโควต้าสำหรับการนับโทเค็นและอักขระที่เรียกเก็บเงินได้

ไม่มีค่าใช้จ่ายหรือข้อจำกัดโควต้าในการใช้ CountTokens API โควต้าสูงสุดสำหรับ CountTokens API คือ 3,000 คำขอต่อนาที (RPM)

ตัวอย่างโค้ด

การป้อนข้อความเท่านั้น

Swift

let response = try await model.countTokens("Write a story about a magic backpack.")
print("Total Tokens: \(response.totalTokens)")
print("Total Billable Characters: \(response.totalBillableCharacters)")

Kotlin

val response = generativeModel.countTokens("Write a story about a magic backpack.")
println("Total Tokens: ${response.totalTokens}")
println("Total Billable Characters: ${response.totalBillableCharacters}")

Java

Content prompt = new Content.Builder()
        .addText("Write a story about a magic backpack.")
        .build();

GenerativeModelFutures modelFutures = GenerativeModelFutures.from(model);
ListenableFuture countTokensResponse =
        modelFutures.countTokens(prompt);

Futures.addCallback(countTokensResponse, new FutureCallback() {
    @Override
    public void onSuccess(CountTokensResponse response) {
        System.out.println("Total Tokens = " + response.getTotalTokens());
        System.out.println("Total Billable Characters: = " +
                response.getTotalBillableCharacters());
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

const { totalTokens, totalBillableCharacters } = await model.countTokens("Write a story about a magic backpack.");
console.log(`Total tokens: ${totalTokens}, total billable characters: ${totalBillableCharacters}`);

Dart

final tokenCount = await model.countTokens(Content.text("Write a story about a magic backpack."));
print('Token count: ${tokenCount.totalTokens}, billable characters: ${tokenCount.totalBillableCharacters}');

Unity

var response = await model.CountTokensAsync("Write a story about a magic backpack.");
UnityEngine.Debug.Log($"Total Tokens: {response.TotalTokens}");
UnityEngine.Debug.Log($"Total Billable Characters: {response.TotalBillableCharacters}");

อินพุตหลายรูปแบบ

Swift

let response = try await model.countTokens(image, "What's in this picture?")
print("Total Tokens: \(response.totalTokens)")
print("Total Billable Characters: \(response.totalBillableCharacters)")

Kotlin

val prompt = content {
  image(bitmap)
  text("What's in this picture?")
}
val response = generativeModel.countTokens(prompt)
println("Total Tokens: ${response.totalTokens}")
println("Total Billable Characters: ${response.totalBillableCharacters}")

Java

Content prompt = new Content.Builder()
        .addImage(bitmap)
        .addText("What's in this picture?")
        .build();

GenerativeModelFutures modelFutures = GenerativeModelFutures.from(model);
ListenableFuture countTokensResponse =
        modelFutures.countTokens(prompt);

Futures.addCallback(countTokensResponse, new FutureCallback() {
    @Override
    public void onSuccess(CountTokensResponse response) {
        System.out.println("Total Tokens = " + response.getTotalTokens());
        System.out.println("Total Billable Characters: = " +
                response.getTotalBillableCharacters());
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

const prompt = "What's in this picture?";
const imagePart = { inlineData: { mimeType: 'image/jpeg', data: imageAsBase64 }};

const { totalTokens, totalBillableCharacters } = await model.countTokens([prompt, imagePart]);
console.log(`Total tokens: ${totalTokens}, total billable characters: ${totalBillableCharacters}`);

Dart

final prompt = TextPart("What's in the picture?");
final tokenCount = await model.countTokens([
  Content.multi([prompt, imagePart])
]);
print('Token count: ${tokenCount.totalTokens}, billable characters: ${tokenCount.totalBillableCharacters}');

Unity

var response = await model.CountTokensAsync(new [] {
  ModelContent.Text("What's in this picture?"),
  ModelContent.InlineData("image/png", imageData)
});
UnityEngine.Debug.Log($"Total Tokens: {response.TotalTokens}");
UnityEngine.Debug.Log($"Total Billable Characters: {response.TotalBillableCharacters}");