Use a API Count Tokens

Esta página mostra como obter a contagem de tokens de um comando através da API countTokens.

Modelos suportados

Os seguintes modelos multimodais suportam a obtenção de uma estimativa da contagem de tokens do comando:

Para saber mais acerca das versões dos modelos, consulte o artigo Versões e ciclo de vida do modelo Gemini.

Obtenha a contagem de tokens de um comando

Pode obter a estimativa da contagem de tokens de um comando através da API Vertex AI.

Consola

Para obter a contagem de tokens de um comando através do Vertex AI Studio na Google Cloud consola, siga estes passos:

  1. Na secção Vertex AI da Google Cloud consola, aceda à página Vertex AI Studio.

    Aceda ao Vertex AI Studio

  2. Clique em Abrir Freeform ou Abrir chat.
  3. O número de tokens é calculado e apresentado à medida que escreve no painel Comando. Inclui o número de tokens em todos os ficheiros de entrada.
  4. Para ver mais detalhes, clique em <count> tokens para abrir o tokenizador de comandos.
  • Para ver os tokens no comando de texto realçados com cores diferentes que marcam o limite de cada ID de token, clique em ID de token para texto. Os tokens de multimédia não são suportados.
  • Para ver os IDs dos tokens, clique em ID do token.

    Para fechar o painel da ferramenta de tokenização, clique em X ou clique fora do painel.

Python

Instalação

pip install --upgrade google-genai

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA gen com o Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

from google import genai from google.genai.types import HttpOptions  client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1")) response = client.models.count_tokens(     model="gemini-2.5-flash",     contents="What's the highest mountain in Africa?", ) print(response) # Example output: # total_tokens=9 # cached_content_token_count=None

Go

Saiba como instalar ou atualizar o Go.

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA gen com o Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

import ( 	"context" 	"fmt" 	"io"  	genai "google.golang.org/genai" )  // countWithTxt shows how to count tokens with text input. func countWithTxt(w io.Writer) error { 	ctx := context.Background()  	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{ 		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"}, 	}) 	if err != nil { 		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err) 	}  	modelName := "gemini-2.5-flash" 	contents := []*genai.Content{ 		{Parts: []*genai.Part{ 			{Text: "What's the highest mountain in Africa?"}, 		}}, 	}  	resp, err := client.Models.CountTokens(ctx, modelName, contents, nil) 	if err != nil { 		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err) 	}  	fmt.Fprintf(w, "Total: %d\nCached: %d\n", resp.TotalTokens, resp.CachedContentTokenCount)  	// Example response: 	// Total: 9 	// Cached: 0  	return nil }

Node.js

Instalação

npm install @google/genai

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA gen com o Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');  const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT; const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';  async function countTokens(   projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,   location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION ) {   const client = new GoogleGenAI({     vertexai: true,     project: projectId,     location: location,   });    const response = await client.models.countTokens({     model: 'gemini-2.5-flash',     contents: 'What is the highest mountain in Africa?',   });    console.log(response);    return response.totalTokens; }

Java

Saiba como instalar ou atualizar o Java.

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA gen com o Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

 import com.google.genai.Client; import com.google.genai.types.CountTokensResponse; import com.google.genai.types.HttpOptions; import java.util.Optional;  public class CountTokensWithText {    public static void main(String[] args) {     // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.     String modelId = "gemini-2.5-flash";     countTokens(modelId);   }    // Counts tokens with text input   public static Optional<Integer> countTokens(String modelId) {     // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created     // once, and can be reused for multiple requests.     try (Client client =         Client.builder()             .location("global")             .vertexAI(true)             .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())             .build()) {        CountTokensResponse response =           client.models.countTokens(modelId, "What's the highest mountain in Africa?", null);        System.out.print(response);       // Example response:       // CountTokensResponse{totalTokens=Optional[9], cachedContentTokenCount=Optional.empty}       return response.totalTokens();     }   } }

REST

Para obter a contagem de tokens de um comando através da API Vertex AI, envie um pedido POST para o ponto final do modelo do publicador.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

  • LOCATION: a região para processar o pedido. As opções disponíveis incluem o seguinte:

    Clique para expandir uma lista parcial das regiões disponíveis

    • us-central1
    • us-west4
    • northamerica-northeast1
    • us-east4
    • us-west1
    • asia-northeast3
    • asia-southeast1
    • asia-northeast1
  • PROJECT_ID: o seu ID do projeto.
  • MODEL_ID: o ID do modelo multimodal que quer usar.
  • ROLE: A função numa conversa associada ao conteúdo. É necessário especificar uma função, mesmo em exemplos de utilização de uma única interação. Os valores aceitáveis incluem o seguinte:
    • USER: especifica o conteúdo enviado por si.
  • TEXT: As instruções de texto a incluir no comando.

Método HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:countTokens

Corpo JSON do pedido: 

 {   "contents": [{     "role": "ROLE",     "parts": [{       "text": "TEXT"     }]   }] }

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:countTokens"

PowerShell

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:countTokens" | Select-Object -Expand Content

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte.

Exemplo de texto com imagem ou vídeo:

Python

Instalação

pip install --upgrade google-genai

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA gen com o Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

from google import genai from google.genai.types import HttpOptions, Part  client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))  contents = [     Part.from_uri(         file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4",         mime_type="video/mp4",     ),     "Provide a description of the video.", ]  response = client.models.count_tokens(     model="gemini-2.5-flash",     contents=contents, ) print(response) # Example output: # total_tokens=16252 cached_content_token_count=None

Go

Saiba como instalar ou atualizar o Go.

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA gen com o Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

import ( 	"context" 	"fmt" 	"io"  	genai "google.golang.org/genai" )  // countWithTxtAndVid shows how to count tokens with text and video inputs. func countWithTxtAndVid(w io.Writer) error { 	ctx := context.Background()  	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{ 		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"}, 	}) 	if err != nil { 		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err) 	}  	modelName := "gemini-2.5-flash" 	contents := []*genai.Content{ 		{Parts: []*genai.Part{ 			{Text: "Provide a description of the video."}, 			{FileData: &genai.FileData{ 				FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4", 				MIMEType: "video/mp4", 			}}, 		}, 			Role: "user"}, 	}  	resp, err := client.Models.CountTokens(ctx, modelName, contents, nil) 	if err != nil { 		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err) 	}  	fmt.Fprintf(w, "Total: %d\nCached: %d\n", resp.TotalTokens, resp.CachedContentTokenCount)  	// Example response: 	// Total: 16252 	// Cached: 0  	return nil }

Node.js

Instalação

npm install @google/genai

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA gen com o Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');  const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT; const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';  async function countTokens(   projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,   location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION ) {   const client = new GoogleGenAI({     vertexai: true,     project: projectId,     location: location,   });    const video = {     fileData: {       fileUri: 'gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4',       mimeType: 'video/mp4',     },   };    const response = await client.models.countTokens({     model: 'gemini-2.5-flash',     contents: [video, 'Provide a description of the video.'],   });    console.log(response);    return response.totalTokens; }

Java

Saiba como instalar ou atualizar o Java.

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA gen com o Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

 import com.google.genai.Client; import com.google.genai.types.Content; import com.google.genai.types.CountTokensResponse; import com.google.genai.types.HttpOptions; import com.google.genai.types.Part; import java.util.List; import java.util.Optional;  public class CountTokensWithTextAndVideo {    public static void main(String[] args) {     // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.     String modelId = "gemini-2.5-flash";     countTokens(modelId);   }    // Counts tokens with text and video inputs   public static Optional<Integer> countTokens(String modelId) {     // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created     // once, and can be reused for multiple requests.     try (Client client =         Client.builder()             .location("global")             .vertexAI(true)             .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())             .build()) {        Content content =           Content.fromParts(               Part.fromText("Provide a description of this video"),               Part.fromUri("gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4", "video/mp4"));        CountTokensResponse response = client.models.countTokens(modelId, List.of(content), null);        System.out.print(response);       // Example response:       // CountTokensResponse{totalTokens=Optional[16707], cachedContentTokenCount=Optional.empty}       return response.totalTokens();     }   } }

REST

Para obter a contagem de tokens de um comando através da API Vertex AI, envie um pedido POST para o ponto final do modelo do publicador.

MODEL_ID="gemini-2.5-flash" PROJECT_ID="my-project" TEXT="Provide a summary with about two sentences for the following article." REGION="us-central1"  curl \ -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://${REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}:countTokens -d \ $'{     "contents": [{       "role": "user",       "parts": [         {           "file_data": {             "file_uri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4",             "mime_type": "video/mp4"           }         },         {           "text": "'"$TEXT"'"         }]     }]  }'

Preços e quota

Não existem custos nem restrições de quota para usar a API CountTokens. A quota máxima para a API CountTokens é de 3000 pedidos por minuto.

O que se segue?