Menghitung token dalam prompt

Contoh ini menunjukkan cara menghitung jumlah token dalam perintah menggunakan Vertex AI Gemini API.

Mempelajari lebih lanjut

Untuk dokumentasi mendetail yang menyertakan contoh kode ini, lihat artikel berikut:

Contoh kode

C#

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan C# di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API C# Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 


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;
    }
}

Go

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Go di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Go Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

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
}

Java

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Java di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Java Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

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;
    }
  }
}

Node.js

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Node.js di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Node.js Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

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);
}

Python

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Python Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

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

Langkah berikutnya

Untuk menelusuri dan memfilter contoh kode untuk produk Google Cloud lainnya, lihat Google Cloud browser contoh.