Starting November 2, 2026, Firebase App Check enforcement will be required to use Firebase AI Logic. Learn more.

Model updates:

Gemini 4 Argon is now available to use with Firebase AI Logic! Learn more.
Gemini 2.5 models are limited to projects that actively used them in the past. For the Agent Platform Gemini API, these models will shut down for all projects in October 2026. To avoid service disruptions, update to a newer model (like gemini-4-argon, gemini-3.8-flash, or gemini-nano-banana-2.1). Any stable Gemini Live API 2.5 models are not impacted. Learn more.

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Contar tokens para modelos do Gemini

Os modelos do Gemini processam entradas e saídas em unidades chamadas tokens.

Os tokens podem ser caracteres únicos, como z, ou palavras inteiras, como cat. Palavras longas são divididas em vários tokens. O conjunto de todos os tokens usados pelo modelo é chamado de vocabulário, e o processo de divisão do texto em tokens é chamado de tokenização.

Nos modelos Gemini, um token equivale a cerca de quatro caracteres. 100 tokens equivalem a cerca de 60 a 80 palavras em inglês.

Cada modelo tem um número máximo de tokens que pode ser processado em um comando e uma resposta. Saber a contagem de tokens do comando permite saber se você excedeu esse limite. Além disso, o custo de uma solicitação é determinado em parte pelo número de tokens de entrada e saída. Portanto, saber como contar tokens pode ser útil.

Modelos compatíveis

gemini-4-argon
gemini-3.8-flash (e as versões mais antigas gemini-3.7-flash, gemini-3.6-flash e gemini-3.5-flash)
gemini-3.5-flash-lite (e o gemini-3.1-flash-lite mais antigo)
gemini-nano-banana-2.1 (Nano Banana 2.1)
gemini-3.1-flash-image (Nano Banana 2)
gemini-3.1-flash-lite-image (Nano Banana 2 Lite)
gemini-3-pro-image (Nano Banana Pro)
gemini-3.1-flash-tts-preview

Os modelos gemini-3.1-pro-preview e os modelos Gemini 2.5 de uso geral e de geração de imagens (que foram descontinuados) também são compatíveis com esse recurso.

Opções para contar tokens

Todas as entradas e saídas do Gemini API são tokenizadas, incluindo texto, arquivos de imagem e outras modalidades não textuais. Estas são as opções para contar tokens:

Verifique a contagem de tokens apenas para as solicitações (antes de enviá-las ao modelo).

Chame countTokens com a entrada da solicitação antes de enviá-la ao modelo. Isso retorna:

total_tokens: contagem de tokens somente da entrada

Verifique a contagem de tokens para as solicitações e as respostas.

Acesse o atributo usageMetadata no objeto de resposta. Isso inclui:

prompt_token_count: contagem de tokens apenas da entrada
candidates_token_count: contagem de tokens apenas da saída (não inclui tokens de raciocínio)
thoughts_token_count: contagem de tokens de raciocínio usados para gerar a resposta
total_token_count: contagem total de tokens para ambas as entradas e saídas (inclui todos os tokens de raciocínio)

Ao transmitir a saída, o atributo usageMetadata só aparece no último bloco do stream. É nil para blocos intermediários.

Observe os seguintes pontos sobre as opções acima:

Eles não contam o número de imagens de entrada ou o número de segundos em arquivos de entrada de vídeo ou áudio. No entanto, a contagem de tokens para cada uma dessas modalidades vai se correlacionar com esses valores.
A contagem de tokens de entrada inclui o comando (texto e arquivos de entrada), além de instruções e ferramentas do sistema.
A contagem de tokens de saída não inclui tokens de raciocínio, que são fornecidos em um campo separado.
Consulte as informações adicionais específicas para cada tipo de solicitação mais adiante nesta página.
Os modelos Gemini Live API não são compatíveis com countTokens. Além disso, o Firebase AI Logic ainda não aceita o atributo usageMetadata na resposta dos modelos Live API, mas isso vai acontecer em breve.

Preços para essas opções

Chamar countTokens: não há cobrança para chamar countTokens (a API Count Tokens). A cota máxima para a API Count Tokens é de 3.000 solicitações por minuto (RPM).
Usar o atributo usageMetadata: ele é sempre retornado como parte da resposta e não gera tokens nem cobranças.

Informações adicionais

Confira algumas informações adicionais sobre como trabalhar com tipos específicos de solicitações.

Contar tokens de entrada de texto

Nenhuma informação adicional.

Contar tokens de multiturno (chat)

Observe o seguinte para chamar countTokens ao usar o chat:

Se você chamar countTokens com o histórico de conversas, ele vai retornar a contagem total de tokens de ambos os papéis na conversa (total_tokens).
Para entender o tamanho da próxima conversa, é necessário anexá-la ao histórico ao chamar countTokens.

Contar tokens de entrada multimodal

Observe os seguintes pontos sobre a contagem de tokens com entrada multimodal:

Se quiser, chame countTokens no texto e no arquivo separadamente.
Para as duas opções de contagem de tokens, você vai receber a mesma contagem, seja fornecendo o arquivo como dados inline ou usando o URL dele.

Arquivos de entrada de imagem

Os arquivos de entrada de imagem são convertidos em tokens com base nas dimensões:

Entradas de imagem com ambas as dimensões menores ou iguais a 384 pixels: cada imagem é contada como 258 tokens.
Entradas de imagem maiores em uma ou ambas as dimensões: cada imagem é cortada e dimensionada conforme necessário em blocos de 768 x 768 pixels, e cada bloco é contado como 258 tokens.

Arquivos de entrada de áudio e vídeo

Os arquivos de entrada de vídeo e áudio são convertidos em tokens nas seguintes taxas fixas:

Vídeo: 263 tokens por segundo
Áudio: 32 tokens por segundo

Arquivos de entrada de documentos (como PDFs)

Os arquivos de entrada em PDF são tratados como imagens. Por isso, cada página de um PDF é tokenizada da mesma forma que uma imagem.