Contare i token per Gemini

L'esempio di codice mostra come utilizzare l'API Vertex AI Generative Models per contare il numero di token in un prompt e generare contenuti utilizzando il modello Gemini.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, consulta quanto segue:

Esempio di codice

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"mime"
	"path/filepath"

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

// countTokensMultimodal finds the number of tokens for a multimodal prompt (video+text), and writes to w. Then,
// it calls the model with the multimodal prompt and writes token counts from the response metadata to w.
//
// video is a Google Cloud Storage path starting with "gs://"
func countTokensMultimodal(w io.Writer, projectID, location, modelName string) error {
	// location := "us-central1"
	// modelName := "gemini-1.5-flash-001"
	prompt := "Provide a description of the video."
	video := "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4"

	ctx := context.Background()

	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)

	part1 := genai.Text(prompt)

	// Given a video file URL, prepare video file as genai.Part
	part2 := genai.FileData{
		MIMEType: mime.TypeByExtension(filepath.Ext(video)),
		FileURI:  video,
	}

	// Finds the total number of tokens for the 2 parts (text, video) of the multimodal prompt,
	// before actually calling the model for inference.
	resp, err := model.CountTokens(ctx, part1, part2)
	if err != nil {
		return err
	}

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

	res, err := model.GenerateContent(ctx, part1, part2)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to generate contents: %w", err)
	}

	// The token counts are also provided in the model response metadata, after inference.
	fmt.Fprintln(w, "\nModel response")
	md := res.UsageMetadata
	fmt.Fprintf(w, "Prompt Token Count: %d\n", md.PromptTokenCount)
	fmt.Fprintf(w, "Candidates Token Count: %d\n", md.CandidatesTokenCount)
	fmt.Fprintf(w, "Total Token Count: %d\n", md.TotalTokenCount)

	return nil
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Python riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta API Python 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 vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# 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")

contents = [
    Part.from_uri(
        "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4",
        mime_type="video/mp4",
    ),
    "Provide a description of the video.",
]

# tokens count for user prompt
response = model.count_tokens(contents)
print(f"Prompt Token Count: {response.total_tokens}")
print(f"Prompt Character Count: {response.total_billable_characters}")
# Example response:
#     Prompt Token Count: 16822
#     Prompt Character Count: 30

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

# tokens count for model response
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: 16822
#     Candidates Token Count: 71
#     Total Token Count: 16893

Passaggi successivi

Per cercare ed eseguire filtri sugli esempi di codice per altri prodotti Google Cloud, consulta il browser di esempi di Google Cloud.