Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.

Enumera y cuenta tokens

En esta página, se muestra cómo enumerar los tokens y sus IDs de tokens de una instrucción y cómo obtener un recuento total de tokens de una instrucción con el SDK de IA generativa de Google.

Tokens y la importancia de enumerar y contar tokens

Los modelos de IA generativa dividen el texto y otros datos de una instrucción en unidades llamadas tokens para su procesamiento. La forma en que los datos de texto se convierten en tokens depende del tokenizador que se usa. Un token pueden ser caracteres, palabras o frases.

Cada modelo tiene una cantidad máxima de tokens que puede manejar en una instrucción y una respuesta. Conocer el recuento de tokens de tu instrucción te permite saber si superaste este límite o no. Además, el recuento de tokens también muestra los caracteres facturables de la instrucción, lo que te ayuda a estimar el costo.

Enumerar tokens muestra una lista de los tokens en los que se desglosa tu instrucción. Cada token de la lista está asociado con un ID de token, que te ayuda a solucionar problemas y analizar el comportamiento del modelo.

Modelos compatibles

En la siguiente tabla, se muestran los modelos que admiten la lista de tokens y el recuento de tokens:

Gemini 2.5 Flash Image Preview (versión preliminar)
Gemini 2.5 Flash-Lite
Gemini 2.0 Flash con generación de imágenes (versión preliminar)
Vertex AI Model Optimizer (experimental)
Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.0 Flash
Gemini 2.0 Flash-Lite

Obtén una lista de tokens e IDs de token para un prompt

En la siguiente muestra de código, se indica cómo obtener una lista de tokens e IDs de token para una instrucción. El mensaje solo debe contener texto. No se admiten los mensajes multimodales.

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.compute_tokens(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="What's the longest word in the English language?",
)

print(response)
# Example output:
# tokens_info=[TokensInfo(
#    role='user',
#    token_ids=[1841, 235303, 235256, 573, 32514, 2204, 575, 573, 4645, 5255, 235336],
#    tokens=[b'What', b"'", b's', b' the', b' longest', b' word', b' in', b' the', b' English', b' language', b'?']
#  )]

Go

Obtén más 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"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// computeWithTxt shows how to compute tokens with text input.
func computeWithTxt(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 longest word in the English language?"},
		},
			Role: "user"},
	}

	resp, err := client.Models.ComputeTokens(ctx, modelName, contents, nil)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	type tokenInfoDisplay struct {
		IDs    []int64  `json:"token_ids"`
		Tokens []string `json:"tokens"`
	}
	// See the documentation: https://pkg.go.dev/google.golang.org/genai#ComputeTokensResponse
	for _, instance := range resp.TokensInfo {
		display := tokenInfoDisplay{
			IDs:    instance.TokenIDs,
			Tokens: make([]string, len(instance.Tokens)),
		}
		for i, t := range instance.Tokens {
			display.Tokens[i] = string(t)
		}

		data, err := json.MarshalIndent(display, "", "  ")
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("failed to marshal token info: %w", err)
		}
		fmt.Fprintln(w, string(data))
	}

	// Example response:
	// {
	// 	"ids": [
	// 		1841,
	// 		235303,
	// 		235256,
	//    ...
	// 	],
	// 	"values": [
	// 		"What",
	// 		"'",
	// 		"s",
	//    ...
	// 	]
	// }

	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,
    httpOptions: {apiVersion: 'v1'},
  });

  const response = await ai.models.computeTokens({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: "What's the longest word in the English language?",
  });

  console.log(response);

  return response.tokensInfo;
}

Java

Obtén más 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.ComputeTokensResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.TokensInfo;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;
import java.util.Optional;

public class CountTokensComputeWithText {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    computeTokens(modelId);
  }

  // Computes tokens with text input
  public static Optional<List<TokensInfo>> computeTokens(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()) {

      ComputeTokensResponse response = client.models.computeTokens(
              modelId, "What's the longest word in the English language?", null);

      // Print TokensInfo
      response.tokensInfo().ifPresent(tokensInfoList -> {
        for (TokensInfo info : tokensInfoList) {
          info.role().ifPresent(role -> System.out.println("role: " + role));
          info.tokenIds().ifPresent(tokenIds -> System.out.println("tokenIds: " + tokenIds));
          // print tokens input as strings since they are in a form of byte array
          System.out.println("tokens: ");
          info.tokens().ifPresent(tokens ->
              tokens.forEach(token ->
                  System.out.println(new String(token, StandardCharsets.UTF_8))
              )
          );
        }
      });
      // Example response.tokensInfo()
      // role: user
      // tokenIds: [1841, 235303, 235256, 573, 32514, 2204, 575, 573, 4645, 5255, 235336]
      // tokens:
      // What
      // '
      // s
      // the
      return response.tokensInfo();
    }
  }
}

Obtén el recuento de tokens y los caracteres facturables de una instrucción

En la siguiente muestra de código, se indica cómo obtener el recuento de tokens y la cantidad de caracteres facturables de una instrucción. Se admiten los mensajes multimodales y solo de texto.

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"))

prompt = "Why is the sky blue?"

# Send text to Gemini
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash", contents=prompt
)

# Prompt and response tokens count
print(response.usage_metadata)

# Example output:
#  cached_content_token_count=None
#  candidates_token_count=311
#  prompt_token_count=6
#  total_token_count=317

Go

Obtén más 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"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// generateTextAndCount shows how to generate text and obtain token count metadata from the model response.
func generateTextAndCount(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: "Why is the sky blue?"},
		},
			Role: "user"},
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, modelName, contents, nil)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	usage, err := json.MarshalIndent(resp.UsageMetadata, "", "  ")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to convert usage metadata to JSON: %w", err)
	}
	fmt.Fprintln(w, string(usage))

	// Example response:
	// {
	// 	 "candidatesTokenCount": 339,
	// 	 "promptTokenCount": 6,
	// 	 "totalTokenCount": 345
	// }

	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,
    httpOptions: {apiVersion: 'v1'},
  });

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: 'Why is the sky blue?',
  });

  console.log(response.usageMetadata);

  return response.usageMetadata;
}

Java

Obtén más 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.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponseUsageMetadata;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import java.util.Optional;

public class CountTokensResponseWithText {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    countTokens(modelId);
  }

  // Generates content response usage metadata that contains prompt and response token counts
  public static Optional<GenerateContentResponseUsageMetadata> 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()) {

      GenerateContentResponse response =
              client.models.generateContent(modelId, "Why is the sky blue?", null);

      response.usageMetadata().ifPresent(System.out::println);
      // Example response:
      // GenerateContentResponseUsageMetadata{cacheTokensDetails=Optional.empty,
      // cachedContentTokenCount=Optional.empty, candidatesTokenCount=Optional[569],
      // candidatesTokensDetails=Optional[[ModalityTokenCount{modality=Optional[TEXT],
      // tokenCount=Optional[569]}]], promptTokenCount=Optional[6],
      // promptTokensDetails=Optional[[ModalityTokenCount{modality=Optional[TEXT],
      // tokenCount=Optional[6]}]], thoughtsTokenCount=Optional[1132],
      // toolUsePromptTokenCount=Optional.empty, toolUsePromptTokensDetails=Optional.empty,
      // totalTokenCount=Optional[1707], trafficType=Optional[ON_DEMAND]}
      return response.usageMetadata();
    }
  }
}

Enumera y cuenta tokens Organiza tus páginas con colecciones Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.

Tokens y la importancia de enumerar y contar tokens

Modelos compatibles

Obtén una lista de tokens e IDs de token para un prompt

Python

Instalar

Go

Node.js

Instalar

Java

Obtén el recuento de tokens y los caracteres facturables de una instrucción

Python

Instalar

Go

Node.js

Instalar

Java

Enumera y cuenta tokens