Cómo usar la API de Count Tokens

En esta página, se muestra cómo obtener el recuento de tokens y la cantidad de caracteres facturables para una instrucción con la API de countTokens.

Modelos compatibles

Los siguientes modelos multimodales admiten obtener una estimación del recuento de tokens de la instrucción:

Para obtener más información sobre las versiones de modelos, consulta Versiones de modelos y ciclo de vida de Gemini.

Obtén el recuento de tokens de una instrucción

Puedes obtener la estimación del recuento de tokens y la cantidad de caracteres facturables de un mensaje mediante la API de Vertex AI.

Console

Para obtener el recuento de tokens de una instrucción con Vertex AI Studio en laGoogle Cloud consola, sigue estos pasos:

  1. En la sección Vertex AI de la Google Cloud consola, ve a la página Vertex AI Studio.

    Ir a Vertex AI Studio

  2. Haz clic en Abrir formato libre o Abrir chat.
  3. La cantidad de tokens se calcula y se muestra a medida que escribes en el panel Instrucción. Incluye la cantidad de tokens en los archivos de entrada.
  4. Para ver más detalles, haz clic en Tokens <recuento> para abrir el tokenizador de instrucciones.
    • Para ver los tokens en el mensaje de texto que están destacados con diferentes colores que marcan el límite de cada ID de token, haz clic en ID de token a texto. No se admiten tokens multimedia.
    • Para ver los IDs de los tokens, haz clic en ID de token.

      Para cerrar el panel de herramientas del tokenizador, haz clic en X o haz clic fuera del panel.

Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Establece variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con 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=10
# cached_content_token_count=None

Go

Obtén información para instalar o actualizar Go.

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Establece variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con 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-2.0-flash-001"
	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

Instalar

npm install @google/genai

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Establece variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con 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 ai = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const response = await ai.models.countTokens({
    model: 'gemini-2.0-flash',
    contents: 'What is the highest mountain in Africa?',
  });

  console.log(response);

  return response.totalTokens;
}

Java

Obtén información para instalar o actualizar Java.

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Establece variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con 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 CountTokensWithText {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.0-flash";
    countTokens(modelId);
  }

  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()
        .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
        .build()) {

      Content content = Content.builder()
          .parts(List.of(
              Part.fromText("What's the highest mountain in Africa?")))
          .build();

      CountTokensResponse response =
          client.models.countTokens(modelId, List.of(content), null);

      System.out.print(response);
      // Example response:
      // CountTokensResponse{totalTokens=Optional[9], cachedContentTokenCount=Optional.empty}
      return response.totalTokens();
    }
  }
}

REST

Para obtener el recuento de tokens y la cantidad de caracteres facturables de un prompt mediante la API de Vertex AI, envía una solicitud POST al extremo del modelo del publicador.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • LOCATION: La región para procesar la solicitud. Las opciones disponibles incluyen las siguientes:

    Haz clic para expandir una lista parcial de regiones disponibles

    • us-central1
    • us-west4
    • northamerica-northeast1
    • us-east4
    • us-west1
    • asia-northeast3
    • asia-southeast1
    • asia-northeast1
  • PROJECT_ID: El ID del proyecto.
  • MODEL_ID: el ID del modelo multimodal que deseas usar.
  • ROLE: El rol en una conversación asociada con el contenido. Especificar un rol es obligatorio incluso en casos de uso de un solo turno. Los valores aceptables son los siguientes:
    • USER: especifica el contenido que envías.
  • TEXT: Las instrucciones de texto que se incluirán en el mensaje.

Método HTTP y URL: 

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

Ejemplo de texto con imagen o video:

Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Establece variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con 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

Obtén información para instalar o actualizar Go.

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Establece variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con 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-2.0-flash-001"
	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

Instalar

npm install @google/genai

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Establece variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con 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 ai = 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 ai.models.countTokens({
    model: 'gemini-2.0-flash',
    contents: [video, 'Provide a description of the video.'],
  });

  console.log(response);

  return response.totalTokens;
}

Java

Obtén información para instalar o actualizar Java.

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Establece variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con 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-2.0-flash";
    countTokens(modelId);
  }

  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()
        .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
        .build()) {

      Content content = Content.builder()
          .parts(List.of(
              Part.fromText("Provide a description of this video"),
              Part.fromUri("gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4", "video/mp4")))
          .build();

      CountTokensResponse response =
          client.models.countTokens(modelId, List.of(content),
              null);

      System.out.print(response);
      // Example response:
      // CountTokensResponse{totalTokens=Optional[16251], cachedContentTokenCount=Optional.empty}
      return response.totalTokens();
    }
  }
}

REST

Para obtener el recuento de tokens y la cantidad de caracteres facturables de un prompt mediante la API de Vertex AI, envía una solicitud POST al extremo del modelo del 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"'"
        }]
    }]
 }'

Precios y cuota

No se aplican cargos ni restricciones de cuota por usar la API de CountTokens. La cuota máxima para la API de CountTokens es de 3,000 solicitudes por minuto.

¿Qué sigue?