Utilizzare l'API countTokens

Questa pagina mostra come ottenere il conteggio dei token e il numero di caratteri fatturabili per un prompt utilizzando l'API countTokens.

Modelli supportati

I seguenti modelli multimodali supportano il recupero di una stima del token del prompt conteggio:

  • gemini-1.5-flash-002
  • gemini-1.5-pro-002
  • gemini-1.0-pro-002
  • gemini-1.0-pro-vision-001

Per scoprire di più sulle versioni del modello, consulta Versioni dei modelli Gemini e ciclo di vita.

Ottenere il conteggio dei token per un prompt

Puoi ottenere la stima del conteggio dei token e il numero di caratteri fatturabili per un utilizzando l'API Vertex AI.

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, vedi Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta documentazione di riferimento dell'API Python. 

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-002")

prompt = "Why is the sky blue?"
# Prompt tokens count
response = model.count_tokens(prompt)
print(f"Prompt Token Count: {response.total_tokens}")
print(f"Prompt Character Count: {response.total_billable_characters}")

# Send text to Gemini
response = model.generate_content(prompt)

# Response tokens count
usage_metadata = response.usage_metadata
print(f"Prompt Token Count: {usage_metadata.prompt_token_count}")
print(f"Candidates Token Count: {usage_metadata.candidates_token_count}")
print(f"Total Token Count: {usage_metadata.total_token_count}")
# Example response:
# Prompt Token Count: 6
# Prompt Character Count: 16
# Prompt Token Count: 6
# Candidates Token Count: 315
# Total Token Count: 321

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Java Vertex AI documentazione di riferimento.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.CountTokensResponse;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import java.io.IOException;

public class GetTokenCount {
  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    getTokenCount(projectId, location, modelName);
  }

  // Gets the number of tokens for the prompt and the model's response.
  public static int getTokenCount(String projectId, String location, String modelName)
      throws IOException {
    // 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 (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);

      String textPrompt = "Why is the sky blue?";
      CountTokensResponse response = model.countTokens(textPrompt);

      int promptTokenCount = response.getTotalTokens();
      int promptCharCount = response.getTotalBillableCharacters();

      System.out.println("Prompt token Count: " + promptTokenCount);
      System.out.println("Prompt billable character count: " + promptCharCount);

      GenerateContentResponse contentResponse = model.generateContent(textPrompt);

      int tokenCount = contentResponse.getUsageMetadata().getPromptTokenCount();
      int candidateTokenCount = contentResponse.getUsageMetadata().getCandidatesTokenCount();
      int totalTokenCount = contentResponse.getUsageMetadata().getTotalTokenCount();

      System.out.println("Prompt token Count: " + tokenCount);
      System.out.println("Candidate Token Count: " + candidateTokenCount);
      System.out.println("Total token Count: " + totalTokenCount);

      return promptTokenCount;
    }
  }
}

C#

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione C# riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API C# di Vertex AI.

Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class GetTokenCount
{
    public async Task<int> CountTokens(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001"
    )
    {
        var client = new LlmUtilityServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        var request = new CountTokensRequest
        {
            Endpoint = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts = { new Part { Text = "Why is the sky blue?" } }
                }
            }
        };

        var response = await client.CountTokensAsync(request);
        int tokenCount = response.TotalTokens;
        Console.WriteLine($"There are {tokenCount} tokens in the prompt.");
        return tokenCount;
    }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Node.js Vertex AI documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function countTokens(
  projectId = 'PROJECT_ID',
  location = 'us-central1',
  model = 'gemini-1.5-flash-001'
) {
  // Initialize Vertex with your Cloud project and location
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: location});

  // Instantiate the model
  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: model,
  });

  const req = {
    contents: [{role: 'user', parts: [{text: 'How are you doing today?'}]}],
  };

  // Prompt tokens count
  const countTokensResp = await generativeModel.countTokens(req);
  console.log('Prompt tokens count: ', countTokensResp);

  // Send text to gemini
  const result = await generativeModel.generateContent(req);

  // Response tokens count
  const usageMetadata = result.response.usageMetadata;
  console.log('Response tokens count: ', usageMetadata);
}

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Go riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta API Go Vertex AI documentazione di riferimento.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

// countTokens returns the number of tokens for this prompt.
func countTokens(w io.Writer, projectID, location, modelName string) error {
	// location := "us-central1"
	// modelName := "gemini-1.5-flash-001"

	ctx := context.Background()
	prompt := genai.Text("Why is the sky blue?")

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)

	resp, err := model.CountTokens(ctx, prompt)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintf(w, "Number of tokens for the prompt: %d\n", resp.TotalTokens)

	resp2, err := model.GenerateContent(ctx, prompt)
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Number of tokens for the prompt: %d\n", resp2.UsageMetadata.PromptTokenCount)
	fmt.Fprintf(w, "Number of tokens for the candidates: %d\n", resp2.UsageMetadata.CandidatesTokenCount)
	fmt.Fprintf(w, "Total number of tokens: %d\n", resp2.UsageMetadata.TotalTokenCount)

	return nil
}

REST

Per ottenere il conteggio dei token e il numero di caratteri fatturabili per un prompt utilizzando l'API Vertex AI, invia una richiesta POST all'endpoint del modello del publisher.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION: la regione in cui elaborare la richiesta. Le opzioni disponibili includono:

    Fai clic per espandere un elenco parziale delle regioni disponibili

    • us-central1
    • us-west4
    • northamerica-northeast1
    • us-east4
    • us-west1
    • asia-northeast3
    • asia-southeast1
    • asia-northeast1
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • MODEL_ID: l'ID del modello multimodale che vuoi utilizzare.
  • ROLE: Il ruolo in una conversazione associata ai contenuti. La specifica di un ruolo è obbligatoria anche nei casi d'uso con un solo turno. I valori accettati sono:
    • USER: specifica i contenuti inviati da te.
  • TEXT: le istruzioni di testo da includere nel prompt.
  • NAME: il nome della funzione da chiamare.
  • DESCRIPTION: descrizione e scopo della funzione.

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "contents": [{
    "role": "ROLE",
    "parts": [{
      "text": "TEXT"
    }]
  }],
  "system_instruction": {
    "role": "ROLE",
    "parts": [{
      "text": "TEXT"
    }]
  }
  "tools": [{
    "function_declarations": [
      {
        "name": "NAME",
        "description": "DESCRIPTION",
        "parameters": {
          "type": "OBJECT",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "TYPE",
              "description": "DESCRIPTION"
            }
          },
          "required": [
            "location"
          ]
        }
      }
    ]
  }]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo 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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente.

Console

Per ottenere il conteggio dei token per un prompt utilizzando Vertex AI Studio nella console Google Cloud:

  1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai a la pagina Vertex AI Studio.

    Vai a Vertex AI Studio

  2. Fai clic su Apri in formato libero o Apri chat.
  3. Il numero di token viene calcolato e visualizzato mentre digiti nel riquadro Prompt. Include il numero di token in tutti i file di input.
  4. Per visualizzare ulteriori dettagli, fai clic su <count> token per aprire il tokenizzatore del prompt.
    • Per visualizzare i token nel prompt di testo evidenziati con colori diversi che contrassegnano il confine di ciascun ID token, fai clic su ID token in testo. I token multimediali non sono supportati.
    • Per visualizzare gli ID token, fai clic su ID token.

      Per chiudere il riquadro dello strumento tokenizzatore, fai clic sulla X o fai clic all'esterno del riquadro.

Comando curl di esempio per testo con immagine o video:

MODEL_ID="gemini-1.0-pro-vision"
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"'"
        }]
    }]
 }'

Comando curl di esempio per solo testo:

MODEL_ID="gemini-1.0-pro-vision"
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 \
$'{
  "contents": [{
      "role": "user",
      "parts": [{
        "text": "'"$TEXT"'"
      }]
    }]
 }'

Prezzi e quote

Non sono previsti costi o limitazioni di quota per l'utilizzo dell'API CountTokens. La quota massima per l'API CountTokens è di 3000 richieste al minuto.

Passaggi successivi