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使用 Count Tokens API

本页面介绍了如何使用 countTokens API 获取提示的token数量。

支持的模型

以下多模态模型支持获取提示 token 数估计值：

点击即可展开支持的模型

Gemini Omni Flash 预览版
Gemini Omni 1.1 Flash 预览版
Gemini 3.7 Flash
Gemini 3.6 Flash
Gemini 3.5 Flash-Lite
Gemini 3.5 Flash
Gemini 3.1 Pro 预览版
Gemini 3.1 Flash-Lite Image (Nano Banana 2 Lite)
Gemini 3.1 Flash-Lite
Gemini 3.1 Flash Image
Gemini 3 Pro Image
Gemini 3 Flash 预览版
Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Flash-Lite
Gemini 2.5 Flash Image
Gemini 2.5 Flash

如需详细了解模型版本，请参阅 Gemini 模型版本和生命周期。

获取提示的 token 数量

您可以使用 Agent Platform API 获取提示的 token 数量估计值。

控制台

如需在 Google Cloud 控制台中通过 Gemini Enterprise Agent Platform 上的 Agent Studio 获取提示的 token 数量，请执行以下步骤：

在 Agent Platform 部分的 Google Cloud 控制台中，前往 Agent Studio 页面。
前往 Agent Studio
点击打开自由格式模式 或打开聊天模式 。
系统会在您在 Prompt 窗格中输入内容时计算并显示词元数。它包括任何输入文件中的词元数。
如需了解更多详情，请点击 <count> 个词元以打开提示词元化器。

如需在文本提示中查看词元（使用不同颜色标记每个词元 ID 的边界进行突出显示），请点击词元 ID 转换为文本。不支持媒体词元。
如需查看词元 ID，请点击词元 ID。
如需关闭词元化器工具窗格，请点击 X，或点击窗格外部。

Python

安装

pip install --upgrade google-genai

如需了解详情，请参阅 SDK 参考文档。

设置环境变量以将 Google Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用：

# 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_ENTERPRISE=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-3.5-flash",
    contents="What's the highest mountain in Africa?",
)
print(response)
# Example output:
# total_tokens=9
# cached_content_token_count=None

Go

了解如何安装或更新 Go。

如需了解详情，请参阅 SDK 参考文档。

设置环境变量以将 Google Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用：

# 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_ENTERPRISE=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

安装

npm install @google/genai

如需了解详情，请参阅 SDK 参考文档。

设置环境变量以将 Google Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用：

# 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_ENTERPRISE=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

了解如何安装或更新 Java。

如需了解详情，请参阅 SDK 参考文档。

设置环境变量以将 Google Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用：

# 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_ENTERPRISE=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

如需使用 Agent Platform API 获取提示的 token 数量，请向发布方模型端点发送 POST 请求。

在使用任何请求数据之前，请进行以下替换：

LOCATION：处理请求的区域。可用的选项包括：
点击即可展开可用区域的部分列表
- us-central1
- us-west4
- northamerica-northeast1
- us-east4
- us-west1
- asia-northeast3
- asia-southeast1
- asia-northeast1
PROJECT_ID：您的项目 ID。
MODEL_ID：您要使用的多模态模型 ID。
ROLE：与内容关联的对话中的角色。即使在单轮应用场景中，也需要指定角色。可接受的值包括：
- USER：指定由您发送的内容。
TEXT：要包含在提示中的文本说明。

HTTP 方法和网址：

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

请求 JSON 正文：

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

如需发送请求，请选择以下方式之一：

curl

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

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

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

$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

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应。

响应

{
  "totalTokens": 31,
  "totalBillableCharacters": 96,
  "promptTokensDetails": [
    {
      "modality": "TEXT",
      "tokenCount": 31
    }
  ]
}

包含图片或视频的文本的示例：

Python

安装

pip install --upgrade google-genai

如需了解详情，请参阅 SDK 参考文档。

设置环境变量以将 Google Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用：

# 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_ENTERPRISE=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-3.5-flash",
    contents=contents,
)
print(response)
# Example output:
# total_tokens=16252 cached_content_token_count=None

Go

了解如何安装或更新 Go。

如需了解详情，请参阅 SDK 参考文档。

设置环境变量以将 Google Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用：

# 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_ENTERPRISE=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: genai.RoleUser},
	}

	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

安装

npm install @google/genai

如需了解详情，请参阅 SDK 参考文档。

设置环境变量以将 Google Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用：

# 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_ENTERPRISE=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

了解如何安装或更新 Java。

如需了解详情，请参阅 SDK 参考文档。

设置环境变量以将 Google Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用：

# 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_ENTERPRISE=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

如需使用 Agent Platform API 获取提示的 token 数量，请向发布方模型端点发送 POST 请求。

MODEL_ID="gemini-3.5-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"'"
        }]
    }]
 }'

价格和配额

使用 CountTokens API 无需付费或配额限制。CountTokens API 的最大配额为每分钟 3000 个请求。

后续步骤

了解如何使用 Agent Platform SDK 列出和统计 token （预览版）
了解如何发送对话提示和文本生成

使用 Count Tokens API 使用集合让一切井井有条 根据您的偏好保存内容并对其进行分类。

支持的模型

点击即可展开支持的模型

获取提示的 token 数量

控制台

Python

安装

Go

Node.js

安装

Java

REST

curl

PowerShell

响应

包含图片或视频的文本的示例：

Python

安装

Go

Node.js

安装

Java

REST

价格和配额

后续步骤

使用 Count Tokens API