動画理解

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

Gen AI SDK for Python

インストール

pip install --upgrade google-genai

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# 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=us-central1
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"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash-001",
    contents=[
        Part.from_uri(
            file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/ad_copy_from_video.mp4",
            mime_type="video/mp4",
        ),
        "What is in the video?",
    ],
)
print(response.text)
# Example response:
# The video shows several people surfing in an ocean with a coastline in the background. The camera ...

REST

環境をセットアップしたら、REST を使用してテキスト プロンプトをテストできます。次のサンプルは、パブリッシャー モデルのエンドポイントにリクエストを送信します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

• LOCATION: リクエストを処理するリージョン。サポートされているリージョンを入力します。サポートされているリージョンの一覧については、利用可能なロケーションをご覧ください。

  クリックして、利用可能なリージョンの一部を開く

  • us-central1
  • us-west4
  • northamerica-northeast1
  • us-east4
  • us-west1
  • asia-northeast3
  • asia-southeast1
  • asia-northeast1
• PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
• FILE_URI: プロンプトに含めるファイルの URI または URL。指定できる値は以下のとおりです。
  • Cloud Storage バケット URI: オブジェクトは一般公開されているか、リクエストを送信するプロジェクトと同じ Google Cloud プロジェクトに存在している必要があります。gemini-2.0-flash と gemini-2.0-flash-lite の場合、サイズの上限は 2 GB です。
  • HTTP URL: ファイルの URL は一般公開されている必要があります。リクエストごとに 1 つの動画ファイル、1 つの音声ファイル、最大 10 個の画像ファイルを指定できます。音声ファイル、動画ファイル、ドキュメントのサイズは 15 MB 以下にする必要があります。
  • YouTube 動画の URL: YouTube 動画は、Google Cloud コンソールのログインに使用したアカウントが所有しているか、公開されている必要があります。リクエストごとにサポートされる YouTube 動画の URL は 1 つだけです。

  fileURI を指定する場合は、ファイルのメディアタイプ（mimeType）も指定する必要があります。VPC Service Controls が有効になっている場合、fileURI のメディア ファイル URL の指定はサポートされていません。

  Cloud Storage に動画ファイルがない場合は、次の一般公開ファイル（MIME タイプが video/mp4 の gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4）を使用できます。この動画を表示するには、サンプルの MP4 ファイルを開きます。

• MIME_TYPE: data フィールドまたは fileUri フィールドで指定されたファイルのメディアタイプ。指定できる値は以下のとおりです。

  クリックして MIME タイプを開く

  • application/pdf
  • audio/mpeg
  • audio/mp3
  • audio/wav
  • image/png
  • image/jpeg
  • image/webp
  • text/plain
  • video/mov
  • video/mpeg
  • video/mp4
  • video/mpg
  • video/avi
  • video/wmv
  • video/mpegps
  • video/flv
• TEXT: プロンプトに含める指示のテキスト。例: What is in the video?

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

cat > request.json << 'EOF'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
EOF

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/gemini-1.5-flash:generateContent"

@'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$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/gemini-1.5-flash:generateContent" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "This video is a commercial for Google Photos, featuring animals taking selfies
              with the Google Photos app. The commercial plays on the popularity of media in which
              animals act like humans, especially their use of technology. The commercial also
              highlights the app's ability to automatically back up photos."
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.053601142,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.053799648
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.06278921,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.07850098
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.090253234,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.058453236
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.1647851,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.09285216
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 28916,
    "candidatesTokenCount": 61,
    "totalTokenCount": 28977
  }
}

• generateContent メソッドを使用して、レスポンスが完全に生成された後に返されるようにリクエストします。ユーザーが認識するレイテンシを短縮するには、streamGenerateContent メソッドを使用して、生成時にレスポンスをストリーミングします。
• マルチモーダル モデル ID は、URL の末尾のメソッドの前に配置されます（例: gemini-1.5-flash、gemini-1.0-pro-vision）。このサンプルでは、他のモデルもサポートされている場合があります。

コンソール

1. Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[Vertex AI Studio] ページに移動します。

   Vertex AI Studio に移動

2. [自由形式を開く] をクリックします。

3. 省略可: モデルとパラメータを構成します。

   • Model: モデルを選択します。
   • リージョン: 使用するリージョンを選択します。

   • 温度: スライダーまたはテキスト ボックスを使用して、温度の値を入力します。

     温度は、レスポンス生成時のサンプリングに使用されます。レスポンス生成は、topP と topK が適用された場合に発生します。温度は、トークン選択のランダム性の度合いを制御します。温度が低いほど、確定的で自由度や創造性を抑えたレスポンスが求められるプロンプトに適しています。一方、温度が高いと、より多様で創造的な結果を導くことができます。温度が 0 の場合、確率が最も高いトークンが常に選択されます。この場合、特定のプロンプトに対するレスポンスはほとんど確定的ですが、わずかに変動する可能性は残ります。

     モデルが返すレスポンスが一般的すぎる、短すぎる、あるいはフォールバック（代替）レスポンスが返ってくる場合は、温度を高く設定してみてください。

   • 出力トークンの上限: スライダーまたはテキスト ボックスを使用して、最大出力の上限値を入力します。

     レスポンスで生成できるトークンの最大数。1 トークンは約 4 文字です。100 トークンは約 60～80 語に相当します。

     レスポンスを短くしたい場合は小さい値を、長くしたい場合は大きい値を指定します。

   • 停止シーケンスを追加: 省略可。停止シーケンスを入力します。これはスペースを含む一連の文字列です。モデルが停止シーケンスに遭遇すると、レスポンスの生成が停止します。停止シーケンスはレスポンスには含まれません。停止シーケンスは 5 つまで追加できます。

4. 省略可: 詳細パラメータを構成するには、[詳細] をクリックして、次のように構成します。

   クリックして [高度な構成] を開く

   • Top-K: スライダーまたはテキスト ボックスを使用して、Top-K の値を入力します（Gemini 1.5 ではサポートされていません）。

     Top-K は、モデルが出力用にトークンを選択する方法を変更します。Top-K が 1 の場合、次に選択されるトークンは、モデルの語彙内のすべてのトークンで最も確率の高いものであることになります（グリーディ デコードとも呼ばれます）。Top-K が 3 の場合は、最も確率が高い上位 3 つのトークンから次のトークン選択されることになります（温度を使用します）。

     トークン選択のそれぞれのステップで、最も高い確率を持つ Top-K のトークンがサンプリングされます。その後、トークンはトップ P に基づいてさらにフィルタリングされ、最終的なトークンは温度サンプリングを用いて選択されます。

     ランダムなレスポンスを減らしたい場合は小さい値を、ランダムなレスポンスを増やしたい場合は大きい値を指定します。

   • トップ P: スライダーまたはテキスト ボックスを使用して、トップ P の値を入力します。確率の合計が Top-P の値と等しくなるまで、最も確率が高いものから最も確率が低いものの順に、トークンが選択されます。結果を最小にするには、Top-P を 0 に設定します。
   • 最大レスポンス数: スライダーまたはテキスト ボックスを使用して、生成するレスポンスの数の値を入力します。
   • ストリーミング レスポンス: 有効にすると、レスポンスが生成されたときに出力されます。
   • 安全フィルタのしきい値: 有害なおそれのあるレスポンスが表示される可能性のしきい値を選択します。
   • グラウンディングを有効にする: マルチモーダル プロンプトでは、グラウンティングはサポートされていません。

5. [メディアを挿入] をクリックし、ファイルのソースを選択します。

   アップロード

   アップロードするファイルを選択して [開く] をクリックします。

   URL

   使用するファイルの URL を入力し、[挿入] をクリックします。

   YouTube

   使用する YouTube 動画の URL を入力し、[挿入] をクリックします。

   公開されている動画や、Google Cloud コンソールのログインに使用したアカウントが所有する動画を使用できます。

   Cloud Storage

   バケットを選択してから、バケット内のインポートするファイルを選択し、[選択] をクリックします。

   Google ドライブ

   1. このオプションを初めて選択するときに、アカウントを選択して Vertex AI Studio がアカウントにアクセスできるように同意します。合計サイズが最大 10 MB の複数のファイルをアップロードできます。1 つのファイルのサイズが 7 MB を超えないようにしてください。
   2. 追加するファイルをクリックします。

   3. [選択] をクリックします。

      ファイルのサムネイルが [プロンプト] ペインに表示されます。トークンの合計数も表示されます。プロンプト データがトークンの上限を超えると、トークンは切り捨てられ、データの処理には含まれません。

6. [プロンプト] ペインにテキスト プロンプトを入力します。

7. 省略可: [テキストのトークン ID] と [トークン ID] を表示するには、[プロンプト] ペインで [トークン数] をクリックします。

8. [送信] をクリックします。

9. 省略可: プロンプトを [マイプロンプト] に保存するには、[save_alt 保存] をクリックします。

10. 省略可: プロンプトの Python コードまたは curl コマンドを取得するには、[codeコードを取得] をクリックします。

Gen AI SDK for Python

インストール

pip install --upgrade google-genai

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# 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=us-central1
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"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash-001",
    contents=[
        Part.from_uri(
            file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/ad_copy_from_video.mp4",
            mime_type="video/mp4",
        ),
        "What is in the video?",
    ],
)
print(response.text)
# Example response:
# The video shows several people surfing in an ocean with a coastline in the background. The camera ...

REST

環境をセットアップしたら、REST を使用してテキスト プロンプトをテストできます。次のサンプルは、パブリッシャー モデルのエンドポイントにリクエストを送信します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

• LOCATION: リクエストを処理するリージョン。サポートされているリージョンを入力します。サポートされているリージョンの一覧については、利用可能なロケーションをご覧ください。

  クリックして、利用可能なリージョンの一部を開く

  • us-central1
  • us-west4
  • northamerica-northeast1
  • us-east4
  • us-west1
  • asia-northeast3
  • asia-southeast1
  • asia-northeast1
• PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
• FILE_URI: プロンプトに含めるファイルの URI または URL。指定できる値は以下のとおりです。
  • Cloud Storage バケット URI: オブジェクトは一般公開されているか、リクエストを送信するプロジェクトと同じ Google Cloud プロジェクトに存在している必要があります。gemini-2.0-flash と gemini-2.0-flash-lite の場合、サイズの上限は 2 GB です。
  • HTTP URL: ファイルの URL は一般公開されている必要があります。リクエストごとに 1 つの動画ファイル、1 つの音声ファイル、最大 10 個の画像ファイルを指定できます。音声ファイル、動画ファイル、ドキュメントのサイズは 15 MB 以下にする必要があります。
  • YouTube 動画の URL: YouTube 動画は、Google Cloud コンソールのログインに使用したアカウントが所有しているか、公開されている必要があります。リクエストごとにサポートされる YouTube 動画の URL は 1 つだけです。

  fileURI を指定する場合は、ファイルのメディアタイプ（mimeType）も指定する必要があります。VPC Service Controls が有効になっている場合、fileURI のメディア ファイル URL の指定はサポートされていません。

  Cloud Storage に動画ファイルがない場合は、次の一般公開ファイル（MIME タイプが video/mp4 の gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4）を使用できます。この動画を表示するには、サンプルの MP4 ファイルを開きます。

• MIME_TYPE: data フィールドまたは fileUri フィールドで指定されたファイルのメディアタイプ。指定できる値は以下のとおりです。

  クリックして MIME タイプを開く

  • application/pdf
  • audio/mpeg
  • audio/mp3
  • audio/wav
  • image/png
  • image/jpeg
  • image/webp
  • text/plain
  • video/mov
  • video/mpeg
  • video/mp4
  • video/mpg
  • video/avi
  • video/wmv
  • video/mpegps
  • video/flv
• TEXT

  プロンプトに含める指示のテキスト。例: Provide a description of the video. The description should also contain anything important which people say in the video.。

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

cat > request.json << 'EOF'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
EOF

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/gemini-1.5-flash:generateContent"

@'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$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/gemini-1.5-flash:generateContent" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "The video opens with a shot of a train traveling over a bridge in the night. \n
              \nThe scene changes to a woman walking in the streets of Tokyo. She says "My name is
              Saeko. I am a photographer in Tokyo. Tokyo has many faces. The city at night
              is totally different from what you see during the day. The new Pixel has a feature
              called "Video Boost". In low light, it activates "Night Sight" to make the quality
              even better." \n\nShe then uses her phone to take several photos of different parts of
              the city including a street with a lot of shops, a small alleyway, and a small
              restaurant. She says "Sancha is where I used to live when I first moved to Tokyo. I
              have a lot of great memories here. Oh, I like this." \n\nShe smiles and says
              "Beautiful".\n\nThe video ends with the woman standing in a different part of the
              city. She says "Next, I came to Shibuya." The scene shows the famous Shibuya crossing
              in the night. \n\nThe video features a woman showcasing the camera features of the
              Google Pixel phone while walking around the streets of Tokyo. She mentions "Night
              Sight" and "Video Boost" features. \n"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.053601142,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.053799648
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.06278921,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.07850098
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.090253234,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.058453236
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.1647851,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.09285216
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 28916,
    "candidatesTokenCount": 61,
    "totalTokenCount": 28977
  }
}

• generateContent メソッドを使用して、レスポンスが完全に生成された後に返されるようにリクエストします。ユーザーが認識するレイテンシを短縮するには、streamGenerateContent メソッドを使用して、生成時にレスポンスをストリーミングします。
• マルチモーダル モデル ID は、URL の末尾のメソッドの前に配置されます（例: gemini-1.5-flash、gemini-1.0-pro-vision）。このサンプルでは、他のモデルもサポートされている場合があります。

コンソール

1. Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[Vertex AI Studio] ページに移動します。

   Vertex AI Studio に移動

2. [自由形式を開く] をクリックします。

3. 省略可: モデルとパラメータを構成します。

   • Model: モデルを選択します。
   • リージョン: 使用するリージョンを選択します。

   • 温度: スライダーまたはテキスト ボックスを使用して、温度の値を入力します。

     温度は、レスポンス生成時のサンプリングに使用されます。レスポンス生成は、topP と topK が適用された場合に発生します。温度は、トークン選択のランダム性の度合いを制御します。温度が低いほど、確定的で自由度や創造性を抑えたレスポンスが求められるプロンプトに適しています。一方、温度が高いと、より多様で創造的な結果を導くことができます。温度が 0 の場合、確率が最も高いトークンが常に選択されます。この場合、特定のプロンプトに対するレスポンスはほとんど確定的ですが、わずかに変動する可能性は残ります。

     モデルが返すレスポンスが一般的すぎる、短すぎる、あるいはフォールバック（代替）レスポンスが返ってくる場合は、温度を高く設定してみてください。

   • 出力トークンの上限: スライダーまたはテキスト ボックスを使用して、最大出力の上限値を入力します。

     レスポンスで生成できるトークンの最大数。1 トークンは約 4 文字です。100 トークンは約 60～80 語に相当します。

     レスポンスを短くしたい場合は小さい値を、長くしたい場合は大きい値を指定します。

   • 停止シーケンスを追加: 省略可。停止シーケンスを入力します。これはスペースを含む一連の文字列です。モデルが停止シーケンスに遭遇すると、レスポンスの生成が停止します。停止シーケンスはレスポンスには含まれません。停止シーケンスは 5 つまで追加できます。

4. 省略可: 詳細パラメータを構成するには、[詳細] をクリックして、次のように構成します。

   クリックして [高度な構成] を開く

   • Top-K: スライダーまたはテキスト ボックスを使用して、Top-K の値を入力します（Gemini 1.5 ではサポートされていません）。

     Top-K は、モデルが出力用にトークンを選択する方法を変更します。Top-K が 1 の場合、次に選択されるトークンは、モデルの語彙内のすべてのトークンで最も確率の高いものであることになります（グリーディ デコードとも呼ばれます）。Top-K が 3 の場合は、最も確率が高い上位 3 つのトークンから次のトークン選択されることになります（温度を使用します）。

     トークン選択のそれぞれのステップで、最も高い確率を持つ Top-K のトークンがサンプリングされます。その後、トークンはトップ P に基づいてさらにフィルタリングされ、最終的なトークンは温度サンプリングを用いて選択されます。

     ランダムなレスポンスを減らしたい場合は小さい値を、ランダムなレスポンスを増やしたい場合は大きい値を指定します。

   • トップ P: スライダーまたはテキスト ボックスを使用して、トップ P の値を入力します。確率の合計が Top-P の値と等しくなるまで、最も確率が高いものから最も確率が低いものの順に、トークンが選択されます。結果を最小にするには、Top-P を 0 に設定します。
   • 最大レスポンス数: スライダーまたはテキスト ボックスを使用して、生成するレスポンスの数の値を入力します。
   • ストリーミング レスポンス: 有効にすると、レスポンスが生成されたときに出力されます。
   • 安全フィルタのしきい値: 有害なおそれのあるレスポンスが表示される可能性のしきい値を選択します。
   • グラウンディングを有効にする: マルチモーダル プロンプトでは、グラウンティングはサポートされていません。

5. [メディアを挿入] をクリックし、ファイルのソースを選択します。

   アップロード

   アップロードするファイルを選択して [開く] をクリックします。

   URL

   使用するファイルの URL を入力し、[挿入] をクリックします。

   YouTube

   使用する YouTube 動画の URL を入力し、[挿入] をクリックします。

   公開されている動画や、Google Cloud コンソールのログインに使用したアカウントが所有する動画を使用できます。

   Cloud Storage

   バケットを選択してから、バケット内のインポートするファイルを選択し、[選択] をクリックします。

   Google ドライブ

   1. このオプションを初めて選択するときに、アカウントを選択して Vertex AI Studio がアカウントにアクセスできるように同意します。合計サイズが最大 10 MB の複数のファイルをアップロードできます。1 つのファイルのサイズが 7 MB を超えないようにしてください。
   2. 追加するファイルをクリックします。

   3. [選択] をクリックします。

      ファイルのサムネイルが [プロンプト] ペインに表示されます。トークンの合計数も表示されます。プロンプト データがトークンの上限を超えると、トークンは切り捨てられ、データの処理には含まれません。

6. [プロンプト] ペインにテキスト プロンプトを入力します。

7. 省略可: [テキストのトークン ID] と [トークン ID] を表示するには、[プロンプト] ペインで [トークン数] をクリックします。

8. [送信] をクリックします。

9. 省略可: プロンプトを [マイプロンプト] に保存するには、[save_alt 保存] をクリックします。

10. 省略可: プロンプトの Python コードまたは curl コマンドを取得するには、[codeコードを取得] をクリックします。