토큰 수 및 청구 가능한 문자 가져오기

생성형 AI 모델은 처리를 위해 토큰이라는 단위로 텍스트 데이터를 분할합니다. 텍스트 데이터가 토큰으로 변환되는 방식은 사용된 토크나이저에 따라 달라집니다. 토큰은 문자, 단어, 어구일 수 있습니다. 각 모델에는 프롬프트 및 응답에서 처리할 수 있는 최대 토큰 수가 포함됩니다. 이 페이지에서는 프롬프트에 대해 토큰 수 및 청구 가능한 문자 수를 가져오는 방법을 보여줍니다.

지원되는 모델

다음 기반 모델은 프롬프트 토큰 수 가져오기를 지원합니다.

text-bison
chat-bison
code-bison
codechat-bison
code-gecko
textembedding-gecko

Gemini 모델의 프롬프트 토큰 수를 가져오는 방법은 Vertex AI Gemini API의 토큰 수 가져오기 안내를 참조하세요.

프롬프트의 토큰 수 가져오기

countTokens API를 사용해서 프롬프트에 대해 토큰 수 및 청구 가능한 문자 수를 가져올 수 있습니다. countTokens의 입력 형식은 사용하는 모델에 따라 달라집니다. 각 입력 형식은 predict 입력 형식과 동일합니다.

`text-bison`

REST

Vertex AI API를 사용해서 프롬프트에 대해 토큰 수 및 청구 가능한 문자 수를 가져오려면 게시자 모델 엔드포인트에 POST 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

LOCATION: 지원되는 리전을 입력합니다. 지원되는 리전의 전체 목록은 사용 가능한 위치를 참조하세요.
PROJECT_ID: 프로젝트 ID
PROMPT: 토큰 수 및 청구 가능한 문자를 가져오는 프롬프트입니다. (여기에서 프롬프트 주위에 따옴표를 추가하지 마세요.)

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

{
  "instances": [
    { "prompt": "PROMPT" }
  ]
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

cat > request.json << 'EOF'
{
  "instances": [
    { "prompt": "PROMPT" }
  ]
}
EOF

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

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/text-bison:countTokens"

PowerShell

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

@'
{
  "instances": [
    { "prompt": "PROMPT" }
  ]
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

$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/text-bison:countTokens" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다.

{
  "totalTokens": 12,
  "totalBillableCharacters": 54
}

curl 명령어 예시

PROJECT_ID="PROJECT_ID"

curl \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/text-bison:countTokens -d \
$'{
  "instances": [
    { "prompt": "Give me ten interview questions for the role of program manager." },
    { "prompt": "List some good qualities for a program manager." }
  ]
}'

`chat-bison`

REST

Vertex AI API를 사용해서 프롬프트에 대해 토큰 수 및 청구 가능한 문자 수를 가져오려면 게시자 모델 엔드포인트에 POST 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

LOCATION: 지원되는 리전을 입력합니다. 지원되는 리전의 전체 목록은 사용 가능한 위치를 참조하세요.
PROJECT_ID: 프로젝트 ID
CONTEXT: 선택사항. 컨텍스트는 모델이 응답하는 방법에 대해 모델에 제공하는 지침이거나 모델이 응답을 생성하는 데 사용하거나 참조하는 정보일 수 있습니다. 모델에 정보를 제공해야 할 때 프롬프트에 컨텍스트 정보를 추가하거나 컨텍스트 내에 있는 정보만으로 응답 경계를 제한합니다.
EXAMPLE_AUTHOR_1: EXAMPLE_INPUT의 작성자(사용자)입니다.
EXAMPLE_INPUT: 메시지 예시입니다.
EXAMPLE_AUTHOR_2: EXAMPLE_OUTPUT의 작성자(봇)입니다.
EXAMPLE_OUTPUT: 이상적인 응답의 예시입니다.
AUTHOR_1: 메시지의 작성자(사용자)입니다.
CONTENT: 메시지 콘텐츠입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

{
  "instances": [
    {
      "context": "CONTEXT",
      "examples": [
        {
          "input": {
            "author": "EXAMPLE_AUTHOR_1",
            "content": "EXAMPLE_INPUT"
          },
          "output": {
            "author": "EXAMPLE_AUTHOR_2",
            "content": "EXAMPLE_OUTPUT"
          }
        }
      ],
      "messages": [
        {
          "author": "AUTHOR_1",
          "content": "CONTENT"
        }
      ]
    }
  ]
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

cat > request.json << 'EOF'
{
  "instances": [
    {
      "context": "CONTEXT",
      "examples": [
        {
          "input": {
            "author": "EXAMPLE_AUTHOR_1",
            "content": "EXAMPLE_INPUT"
          },
          "output": {
            "author": "EXAMPLE_AUTHOR_2",
            "content": "EXAMPLE_OUTPUT"
          }
        }
      ],
      "messages": [
        {
          "author": "AUTHOR_1",
          "content": "CONTENT"
        }
      ]
    }
  ]
}
EOF

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

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/chat-bison:countTokens"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

@'
{
  "instances": [
    {
      "context": "CONTEXT",
      "examples": [
        {
          "input": {
            "author": "EXAMPLE_AUTHOR_1",
            "content": "EXAMPLE_INPUT"
          },
          "output": {
            "author": "EXAMPLE_AUTHOR_2",
            "content": "EXAMPLE_OUTPUT"
          }
        }
      ],
      "messages": [
        {
          "author": "AUTHOR_1",
          "content": "CONTENT"
        }
      ]
    }
  ]
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

$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/chat-bison:countTokens" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다.

{
  "totalTokens": 43,
  "totalBillableCharacters": 182
}

curl 명령어 예시

PROJECT_ID="PROJECT_ID"

curl \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/chat-bison:countTokens -d \
$'{
  "instances": [
    {
      "context": "You are Captain Bartholomew, the most feared pirate dog of the seven seas.",
      "examples": [
        {
          "input": {
            "author": "User",
            "content": "Hello!"
          },
          "output": {
            "author": "Captain Barktholomew",
            "content": "Argh! What brings ye to my ship?"
          }
        },
        {
          "input": {
            "author": "User",
            "content": "Who are you?"
          },
          "output": {
            "author": "Captain Barktholomew",
            "content": "I be Captain Barktholomew, the most feared pirate dog of the seven seas."
          }
        }
      ],
      "messages": [
        {
          "author": "User",
          "content": "Hello!"
        },
        {
          "author": "Captain Barktholomew",
          "content": "Ahoy there, landlubber! What brings ye to me ship?"
        },
        {
          "author": "User",
          "content": "Can you tell me a tale of your most recent adventure?"
        },
        {
          "author": "Captain Barktholomew",
          "content": "Aye, I\'ll spin ye a tale of me latest adventure....",
        },
        {
          "author": "User",
          "content": "I\'m listening."
        }
      ]
    }
  ]
}'

`code-bison`

REST

Vertex AI API를 사용해서 프롬프트에 대해 토큰 수 및 청구 가능한 문자 수를 가져오려면 게시자 모델 엔드포인트에 POST 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

LOCATION: 지원되는 리전을 입력합니다. 지원되는 리전의 전체 목록은 사용 가능한 위치를 참조하세요.
PROJECT_ID: 프로젝트 ID
PREFIX: 코드 모델에서 prefix는 생성할 코드를 설명하는 의미 있는 프로그래밍 코드 조각 또는 자연어 프롬프트의 시작 부분을 나타냅니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

{
  "instances": [
    {
      "prefix": "PREFIX"
    }
  ]
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

cat > request.json << 'EOF'
{
  "instances": [
    {
      "prefix": "PREFIX"
    }
  ]
}
EOF

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

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/code-bison:countTokens"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

@'
{
  "instances": [
    {
      "prefix": "PREFIX"
    }
  ]
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

$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/code-bison:countTokens" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다.

{
  "totalTokens": 43,
  "totalBillableCharacters": 182
}

curl 명령어 예시

PROJECT_ID=PROJECT_ID

curl \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/code-bison:countTokens -d \
$'{
  "instances": [
    {
      "prefix": "Write a function that checks if a year is a leap year."
    }
  ]
}'

`codechat-bison`

REST

Vertex AI API를 사용해서 프롬프트에 대해 토큰 수 및 청구 가능한 문자 수를 가져오려면 게시자 모델 엔드포인트에 POST 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

LOCATION: 지원되는 리전을 입력합니다. 지원되는 리전의 전체 목록은 사용 가능한 위치를 참조하세요.
PROJECT_ID: 프로젝트 ID
AUTHOR: 메시지의 작성자입니다.
CONTENT: 메시지 콘텐츠입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

{
  "instances": {
    "messages": [
      {
         "author": "AUTHOR",
         "content": "CONTENT"
      }
    ]
  }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

cat > request.json << 'EOF'
{
  "instances": {
    "messages": [
      {
         "author": "AUTHOR",
         "content": "CONTENT"
      }
    ]
  }
}
EOF

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

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/codechat-bison:countTokens"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

@'
{
  "instances": {
    "messages": [
      {
         "author": "AUTHOR",
         "content": "CONTENT"
      }
    ]
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

$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/codechat-bison:countTokens" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다.

{
  "totalTokens": 43,
  "totalBillableCharacters": 182
}

curl 명령어 예시

PROJECT_ID=PROJECT_ID

curl \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/codechat-bison:countTokens -d \
$'{
  "instances": {
    "messages": [
      {
        "author": "user",
        "content": "Hi, how are you?"
      },
      {
        "author": "system",
        "content": "I am doing good. What Can I help you with in the coding world?"
      },
      {
        "author": "user",
        "content": "Please help write a function to calculate the min of two numbers"
      }
    ]
  }
}'

`code-gecko`

REST

Vertex AI API를 사용해서 프롬프트에 대해 토큰 수 및 청구 가능한 문자 수를 가져오려면 게시자 모델 엔드포인트에 POST 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

LOCATION: 지원되는 리전을 입력합니다. 지원되는 리전의 전체 목록은 사용 가능한 위치를 참조하세요.
PROJECT_ID: 프로젝트 ID
PREFIX: 코드 모델에서 prefix는 생성할 코드를 설명하는 의미 있는 프로그래밍 코드 조각 또는 자연어 프롬프트의 시작 부분을 나타냅니다. 모델이 prefix와 suffix 사이의 코드를 채우려고 시도합니다.
SUFFIX: 코드 완성에서 suffix는 의미 있는 프로그래밍 코드 조각의 끝 부분을 나타냅니다. 모델이 prefix와 suffix 사이의 코드를 채우려고 시도합니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

{
  "instances": [
    {
      "prefix": "PREFIX",
      "suffix": "SUFFIX"
    }
  ]
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

cat > request.json << 'EOF'
{
  "instances": [
    {
      "prefix": "PREFIX",
      "suffix": "SUFFIX"
    }
  ]
}
EOF

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

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/code-gecko:countTokens"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

@'
{
  "instances": [
    {
      "prefix": "PREFIX",
      "suffix": "SUFFIX"
    }
  ]
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

$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/code-gecko:countTokens" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다.

{
  "totalTokens": 43,
  "totalBillableCharacters": 182
}

curl 명령어 예시

PROJECT_ID=PROJECT_ID

curl \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/code-gecko:countTokens -d \
$'{
  "instances": [
    {
      "prefix": "def reverse_string(s):",
      "suffix": ""
    }
  ]
}'

`textembedding-gecko`

REST

Vertex AI API를 사용해서 프롬프트에 대해 토큰 수 및 청구 가능한 문자 수를 가져오려면 게시자 모델 엔드포인트에 POST 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

LOCATION: 지원되는 리전을 입력합니다. 지원되는 리전의 전체 목록은 사용 가능한 위치를 참조하세요.
PROJECT_ID: 프로젝트 ID
TEXT: 임베딩을 생성하려는 텍스트입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

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

JSON 요청 본문:

{
  "instances": [
    {
      "content": "TEXT"
    }
  ]
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

cat > request.json << 'EOF'
{
  "instances": [
    {
      "content": "TEXT"
    }
  ]
}
EOF

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

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/textembedding-gecko:countTokens"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

@'
{
  "instances": [
    {
      "content": "TEXT"
    }
  ]
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

$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/textembedding-gecko:countTokens" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다.

{
  "totalTokens": 43,
  "totalBillableCharacters": 182
}

curl 명령어 예시

PROJECT_ID=PROJECT_ID

curl \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/textembedding-gecko:countTokens -d \
$'{
  "instances": [
    {
      "content": "What is life?"
    }
  ]
}'

가격 책정 및 할당량

CountTokens API를 사용하는 경우 요금이 부과되지 않습니다. CountTokens API 및 ComputeTokens API의 최대 할당량은 분당 요청 3000개입니다.

다음 단계

토큰 계산 방법 알아보기
채팅 프롬프트 테스트 방법 알아보기
텍스트 프롬프트 테스트 방법 알아보기
텍스트 임베딩 가져오기 방법 알아보기