こんにちは！

本日は、Gemini 2.5 ProおよびGemini 2.5 Flashを使用する際、料金計算やコンテキストウィンドウの管理において、トークン数の正確な把握は非常に重要です。本記事では、画像、動画、音声といったマルチモーダルコンテンツのトークン計算方法について詳しく解説します。

基本概念：トークンとは

Gemini 2.5シリーズにおいて、1トークンは約4文字に相当し、100トークンは約60-80語（英語）に相当します。すべての入力と出力はトークン単位で処理され、課金もトークン数に基づいて行われます。

Gemini 2.5シリーズのモデルと料金

利用可能なモデル

• Gemini 2.5 Pro: 高度な推論能力を持つフラグシップモデル
• Gemini 2.5 Flash: コスト効率に優れた高速モデル
• Gemini 2.5 Flash Image: 画像生成専用モデル

コンテキストウィンドウ

両モデルとも1,000,000トークンの大規模なコンテキストウィンドウを提供します。

料金体系（プレビュー段階）

画像のトークン計算

動的タイリングシステム

Gemini 2.5シリーズでは、画像サイズに応じた動的なタイリングシステムを採用しています。

小さい画像（384ピクセル以下）

• 両方の寸法が384ピクセル以下の画像：258トークン固定

大きい画像（384ピクセル超）

• 768×768ピクセルのタイルに分割
• 各タイル：258トークン
• 総トークン数 = タイル数 × 258

実装例

from google import genai

client = genai.Client()
prompt = "この画像について説明してください"

# 画像ファイルをアップロード
image_file = client.files.upload(file="sample_image.jpg")

# トークン数をカウント
token_count = client.models.count_tokens(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=[prompt, image_file]
)
print(f"総トークン数: {token_count}")
# 例: 小さい画像の場合 → total_tokens: 263（テキスト5 + 画像258）

タイル数の計算方法

def calculate_image_tokens(width, height):
    if width <= 384 and height <= 384:
        return 258
    else:
        tiles_width = (width + 767) // 768
        tiles_height = (height + 767) // 768
        return tiles_width * tiles_height * 258

重要なポイント

• File APIでアップロードした画像とインラインデータとして提供した画像で、トークン数は同じ
• 画像の解像度に応じてトークン数が変動するため、事前の確認が重要

動画のトークン計算

固定レート方式

動画は時間ベースの固定レートでトークン化されます。

レート：1秒あたり263トークン

計算例

import time
from google import genai

client = genai.Client()
prompt = "この動画の内容を要約してください"

# 動画ファイルをアップロード
video_file = client.files.upload(file="sample_video.mp4")

# 動画処理の完了を待つ
while video_file.state.name != "ACTIVE":
    print("動画を処理中...")
    time.sleep(5)
    video_file = client.files.get(name=video_file.name)

# トークン数をカウント
token_count = client.models.count_tokens(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=[prompt, video_file]
)
print(f"総トークン数: {token_count}")

動画長とトークン数の関係

音声のトークン計算

固定レート方式

音声も時間ベースの固定レートでトークン化されます。

レート：1秒あたり32トークン

音声長とトークン数の関係

実践的な使用例：使用メタデータの活用

generate_contentを呼び出した後、usage_metadataから詳細なトークン情報を取得できます。

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=[prompt, media_file]
)

# 詳細なトークン情報を取得
metadata = response.usage_metadata
print(f"入力トークン: {metadata.prompt_token_count}")
print(f"出力トークン: {metadata.candidates_token_count}")
print(f"総トークン数: {metadata.total_token_count}")

# キャッシュトークンの取得（利用可能な場合）
if hasattr(metadata, 'cached_content_token_count'):
    print(f"キャッシュトークン: {metadata.cached_content_token_count}")

# 思考トークンの取得（思考モデルを使用している場合のみ）
if hasattr(metadata, 'thoughts_token_count'):
    print(f"思考トークン: {metadata.thoughts_token_count}")

コスト最適化のベストプラクティス

1. 事前のトークン数確認

# generate_contentを呼ぶ前にトークン数を確認
estimated_tokens = client.models.count_tokens(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=contents
)
if estimated_tokens > threshold:
    # コンテンツを調整または警告を表示
    pass

2. 画像の最適化

• 不必要に大きい画像は避ける（タイル数が増えるため）
• 384ピクセル以下の画像は258トークン固定なので、小さいサムネイルで十分な場合は活用

3. 動画・音声の長さ管理

• 動画：必要な部分のみを切り出して使用
• 音声：動画より効率的（同じ1秒で32トークン vs 263トークン）

4. コンテキストキャッシング

Gemini 2.5シリーズでは、コンテキストキャッシングを活用することでトークン使用量を削減できます。キャッシュされたトークンは通常の半額で課金されます。

5. モデルの使い分け

• 複雑なタスク：Gemini 2.5 Pro
• 高速処理が必要な場合：Gemini 2.5 Flash
• コスト重視：Gemini 2.5 Flash（Proの約1/7の入力コスト）

まとめ

Gemini 2.5 Pro/Flashのマルチモーダルトークン計算は以下のルールに従います。

• 画像: 384px以下は258トークン、それ以上はタイル数×258トークン
• 動画: 1秒あたり263トークン
• 音声: 1秒あたり32トークン
• コンテキストウィンドウ: 両モデルとも100万トークン

これらの計算方法を理解することで、APIの使用コストを予測し、コンテキストウィンドウを効率的に管理できます。特に大規模なマルチモーダルアプリケーションを開発する際は、事前のトークン数確認とコンテンツの最適化が重要です。

参考リンク

より詳細な情報については、Gemini API公式ドキュメントをご参照ください。

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