Gemini 3 Pro Token-Limit: Was Sie im Jahr 2025 hochladen können

Das Token-Limit von Gemini 3 Pro bestimmt, wie viel Text und multimodale Inhalte Sie in einer einzigen Anfrage hochladen können. Im Jahr 2025 unterstützt das Modell bis zu 1 Million Eingabetoken in der API und 65.536 Token in der Vertex-Vorschauversion, wobei die Ausgabelimits zwischen 32K und 64K Token liegen. Ihre Uploads – einschließlich PDFs, Bilder, Videobilder und Audio – müssen alle in dieses kombinierte Fenster passen.

Da Gemini 3 Pro Token für Text- und multimodale Dateien unterschiedlich zählt, kann sein Token-Limit zu Engpässen führen, wenn Benutzer große PDF-Dateien, mehrere Bilder oder lange Videos hochladen, die das Fenster viel schneller als erwartet auslasten.

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Was ist das tatsächliche Token-Limit für Gemini 3 Pro?

Plattform	Eingabe-Token-Limit	Ausgabe-Token-Limit	Stabilitätshinweise
Gemini 3 Pro – API	~1.000.000 Token	Bis zu 64.000 Token	Volle Langzeitkontextfähigkeit; am besten geeignet für große, multimodale Arbeitslasten
Gemini 3 Pro – Vorschau auf Vertex AI	65.536 Token	32.768 Token	Reduziertes Zeitfenster für vorhersehbare Latenz; optimiert für frühe Tests und kontrollierte Umgebungen

• Die Das Gemini 3 Pro API-Modell unterstütztbis zu ~1 Million Eingabetoken und bis zu 64K Ausgangstoken.
• Die Vorschauversion von Vertex AI beschränkt derzeit die Nutzer auf 65.536 Eingabetoken und 32.768 Ausgabetoken.
• Diese Unterschiede hängen zusammen mit Plattformrichtlinien, nicht Unterschiede im zugrunde liegenden Modell.
• Token-Limits beeinflussen, wie viel Text oder multimodale Inhalte Sie in einer Anfrage hochladen können.

Wie viele Token kann Gemini 3 Pro tatsächlich plattformübergreifend verarbeiten?

• API Version → Volle Langzeitkontextkapazität für Aufgaben im Unternehmensmaßstab.
• Vertex-Vorschau → Kleineres Fenster, das Stabilität und vorhersehbare Latenz priorisiert.
• Audio-Modalität unterstützt auf einzigartige Weise bis zu 1 Million Token sogar in der Vorschau.
• Je nach Region, Stufe oder Vorschau-Einschränkungen können für Benutzer unterschiedliche Beschränkungen gelten.

Wie tokenisiert Gemini 3 Text, PDFs, Bilder, Videos und Audiodateien?

Eingabemodalität	Formel für die Token-Kosten	Typische Verwendung von Token	Anmerkungen
Text	Standard-LM-Tokenisierung	~4 Zeichen pro englischem Wort	Variiert je nach Sprache + Formatierung
PDF	~560 Zeichen pro Seite	10 Seiten → ~5.600 Zeichen	Die Seitenzahl beeinflusst die Kosten, nicht die Dateigröße.
Bild	~1.120 Token pro Bild	14 Bilder → ~15.680 Token	Auflösungsunabhängig innerhalb bestimmter Grenzen
Video	~70 Token pro Frame	5 Minuten bei 30 fps → ~630.000 Token	Eine der schnellsten Möglichkeiten, an Grenzen zu stoßen
Audio	Bis zu 1 Million Token pro Datei	8,4 Stunden → fast 1 Million Token	Effizienteste Methode für lange Uploads

Text ist die günstigste Modalität, was nur wenige Tokens pro Wort kostet, sodass selbst lange Artikel selten sinnvolle Grenzen überschreiten.

PDFs sind viel teurer, Weil Gemini jede Seite in strukturierten Text umwandelt. Der feste Satz von ~560 Tokens/Seite bedeutet, dass lange Dokumente schnell an Größe zunehmen – die Dateigröße spielt keine Rolle, sondern die Seitenzahl.

Bilder verbrauchen jeweils etwa 1.120 Token., wodurch bildlastige Eingabeaufforderungen selbst dann kostspielig werden, wenn jede Datei klein ist.

Videos sind der schnellste Weg, um Token-Limits zu erreichen., da Gemini etwa 70 Token pro Frame tokenisiert. Selbst kurze Clips können Hunderttausende von Token verbrauchen.

Audio bietet das größte Fenster, unterstützt bis zu ~1 Million Zeichen und eignet sich daher ideal für lange Vorträge oder Besprechungen.

Gemischte Modalitäten erhöhen diese Kosten zusätzlich., wobei die Grenzen oft überschritten werden, wenn PDFs, Bilder und Videos in einer Anfrage kombiniert werden.

Was sind die maximalen Upload-Limits für jeden Dateityp?

Dateityp	Höchstgrenze
PDF (Seiten)	Bis zu 900 Seiten
Bilder (Anzahl)	14–900 Bilder (abhängig von Schnittstelle/API)
Videos (Länge)	Bis zu ~1 Stunde
Audio (Länge)	Bis zu 8,4 Stunden

• PDF-Uploads sind auf 900 Seiten begrenzt., was bedeutet lange Berichte und gescannte Dokumente kann eine Aufteilung in Blöcke erforderlich machen, noch bevor Token-Limits zum Problem werden.
• Bild-Uploads reichen von 14 bis 900 Dateien., je nachdem, ob Sie Konsolen- oder API-Workflows verwenden. Bildlastige Aufgaben – wie Dokumentensätze oder visuelle Datensätze – können die Dateianzahlbegrenzung früher erreichen als die Token-Begrenzung.
• Video-Uploads sind auf etwa eine Stunde begrenzt., mit kürzeren Limits, wenn Audio enthalten ist. Da Videos auch Token pro Frame verbrauchen, stellen sie sowohl eine Dateilänge Einschränkung und eine Token-Budget Herausforderung.
• Audio unterstützt den längsten einzelnen Upload, bis zu 8,4 Stunden, was es zur effizientesten Methode für Inhalte mit langer Laufzeit wie Podcasts, Besprechungen oder Vorträge macht.

Diese Einschränkungen zeigen, dass Dateityp- und Token-Limits sind zwei separate Engpässe., und Benutzer stoßen je nach Arbeitslast oft zuerst auf das eine und dann auf das andere.

Wie schnell verbrauchen verschiedene Dateitypen Tokens?

Dieses gestapelte Balkendiagramm zeigt, wie schnell multimodale Eingaben das Token-Fenster von Gemini 3 Pro verbrauchen. Allein ein 50-seitiges PDF benötigt etwa 28.000 Token, während 10 Bilder ein weiteres hinzufügen 11.200 Token, und ein kurzer Videoclip trägt dazu bei ~21.000 Token. Zusammen erreichen diese Eingaben fast 60.000 Token, das in der Nähe des 65.536-Token-Limit in der Vorschau von Vertex AI.

Dies verdeutlicht, warum Nutzer oft unerwartet an Token-Limits stoßen:

• PDFs werden linear nach Seitenanzahl skaliert.
• Bilder haben feste hohe Kosten pro Datei.
• Videobilder sammeln Tokens extrem schnell an.

Selbst relativ klein erscheinende Dateien können nach dem Zusammenführen die Plattformgrenzen überschreiten.

Wie schneidet Gemini 3 im Vergleich zu GPT-5.1 und Claude 4.5 ab?

Gemini 3 Pro erzielt die höchste Punktzahl bei der multimodalen Abdeckung, da es große PDF-Dateien, lange Videos, Bilder und Audiodateien in einem einzigen Kontextfenster analysieren kann.

GPT-5.1 ist führend in Bezug auf Langzeitkontextstabilität und tiefgreifendes Denken., verbessert die Bedingungen für Recherche, Schreiben und mehrstufige Arbeitsabläufe.

Claude 4.5 Sonnet bietet zuverlässige Verarbeitung langer Eingaben und zeichnet sich durch strukturiertes Denken und Codierungsaufgaben aus.

Sora 2 Pro und Veo 3.1bei der multimodalen Ausgabegenerierung dominieren sind jedoch nicht für die Verarbeitung langer Texte ausgelegt.

Der Radarvergleich zeigt, dass es kein “bestes” Modell gibt – jedes Modell eignet sich je nach Kontextgröße und Modalitätsanforderungen für einen anderen Arbeitsablauf.

GlobalGPT optimiert diese Vergleiche. indem Sie das Verhalten in einem langen Kontext über mehrere Modelle hinweg testen können, ohne zwischen Konten oder Plattformen wechseln zu müssen.

Garantiert ein größeres Token-Fenster eine bessere Argumentation?

Größerer Kontext ≠ bessere Argumentation: Die Genauigkeit nimmt ab, sobald die Eingabeaufforderungen ~100.000 Token überschreiten.

Die Aufmerksamkeit wird abgeschwächt: Das Modell muss die Aufmerksamkeit auf mehr Token verteilen, wodurch der Fokus auf relevante Informationen verringert wird.

Multimodale Eingaben verstärken den Rückgang: PDFs, Bilder und Videobilder konkurrieren um Aufmerksamkeit, wodurch lange Kontexte schwieriger zu verarbeiten sind.

Abnehmende Erträge bei extremen Längen: Ab einer bestimmten Größe erhöht das Hinzufügen von mehr Text oder Rahmen die Kosten, aber nicht die Qualität.

Praktischer Tipp: Große Fenster sind leistungsstark, aber die Aufteilung langer Eingaben in strukturierte Blöcke führt oft zu einer höheren Genauigkeit.

Was sind die besten Anwendungsfälle für den Token von Gemini 3? Kapazität?

• Große PDF-Dateien, Finanzberichte, Forschungsarbeiten
• Prüfung mehrerer Dateien hinsichtlich Rechtmäßigkeit/Compliance
• Code-Repositorys und Dokumentationssätze
• Lange Videozusammenfassungen oder Besprechungsaufzeichnungen
• Mixed-Media-Kurzbeschreibungen, die Text, Diagramme und Bilder kombinieren
• Audiointensive Aufgaben, die lange Zeiträume erfordern

Wie schätzen Sie die Token-Nutzung vor dem Hochladen ein?

• Dieser Rechner zeigt, wie unterschiedlich verschiedene Modalitäten Token mit dramatisch unterschiedlichen Raten verbrauchen.
• PDFs und Bilder verursachen aufgrund der festen Tokenisierung pro Seite/pro Datei schnell hohe Kosten.
• Video ist der schnellste Weg, um Grenzen zu überschreiten, da selbst in kurzen Clips die Bildanzahl stark ansteigt.
• Audio ist für lange Inhalte am effizientesten und bietet bis zu ~1 Million Token in einer einzigen Datei.
• Die Formeln helfen Benutzern dabei, vor dem Hochladen abzuschätzen, ob eine Eingabeaufforderung die 65K/1M-Grenzen von Gemini 3 Pro erreichen wird.

So vermeiden Sie das Erreichen des Token-Limits

Teilen Sie lange PDF-Dateien oder Codebasen in kleinere Teile auf.

Teilen Sie große Dokumente oder Repositorys in logische Abschnitte (Kapitel, Module, Ordner) auf und verarbeiten Sie diese in mehreren Aufrufen. Bitten Sie Gemini anschließend, die Teilergebnisse zusammenzufassen oder zusammenzuführen.

Beispielvideobilder anstelle einer vollständigen Erfassung.

Anstatt jedes Einzelbild eines langen Videos zu speisen, extrahieren Sie Keyframes mit einer niedrigeren Bildrate (z. B. 1–2 fps) oder nur aus wichtigen Segmenten, damit Sie die Geschichte erfassen, ohne das gesamte Token-Budget aufzubrauchen.

Komprimieren oder begrenzen Sie Bild-Uploads.

Laden Sie nur Bilder hoch, die wirklich die benötigten Informationen enthalten (Tabellen, Diagramme, wichtige Screenshots), und vermeiden Sie nahezu identische Duplikate. Gemini berechnet unabhängig von der Auflösung einen ähnlichen Token-Preis pro Bild.

Verwenden Sie mehrstufige Pipelines für komplexe Aufgaben.

Bitten Sie Gemini zunächst, wichtige Informationen zu extrahieren oder zu kennzeichnen, und führen Sie dann einen zweiten Durchgang durch, um die komprimierten Ergebnisse genauer zu analysieren, anstatt zu versuchen, Extraktion, Analyse und Schreiben in einem einzigen großen Befehl zu erledigen.

Für Inhalte mit großer Reichweite ist das Hochladen von Audiodateien vorzuziehen.

Wenn Sie lange Besprechungen, Vorträge oder Podcasts haben, laden Sie lieber die Audiodatei als das vollständige Video hoch, damit Sie von dem größeren effektiven Token-Fenster und den geringeren Gesamtkosten für Token profitieren können.

Wie beeinflussen Token-Limits die Preisgestaltung und Kontingente?

• Die Kosten skalieren sowohl mit der Anzahl der Eingabe- als auch mit der Anzahl der Ausgabe-Token.
• Die Vorschau-Stufe reduziert das Token-Fenster, stabilisiert aber auch die Ausgaben.
• Multimodale Aufgaben (PDF + Bilder + Video) treiben die Tokenkosten am schnellsten in die Höhe.
• Unternehmenspläne erfordern eine Budgetierung für Durchsatz und Auftragsgröße.

Sollten Sie Gemini 3 für Long-Context- oder multimodale Workflows verwenden?

• Wählen Sie Gemini 3 Pro für multimodale Aufgaben die umfangreiche PDF-/Bild-/Audio-/Video-Eingaben erfordern.
• Wählen Sie GPT-5.1 für stabileres Schlussfolgern bei längeren Texten.
• Wählen Sie Claude 4.5 für strukturierte Logik, Analyse und codeintensive Arbeitsabläufe.
• Die Modellauswahl hängt vom Modalitätenmix und der Tiefe der Argumentation ab.

Abschließende Empfehlungen für die Verwaltung der Token-Limits von Gemini 3

• Schätzen Sie die Token-Kosten, bevor Sie multimodale Dateien hochladen.
• Teilen Sie lange Dokumente in Abschnitte auf, um die Genauigkeit der Argumentation zu gewährleisten.
• Verwenden Sie Audio für die längsten Einzelspanneingaben.
• Kombinieren Sie Gemini mit Abruf- oder gestaffelten Workflows für extreme Arbeitslasten.

GlobalGPT macht diesen Arbeitsablauf noch reibungsloser. indem Sie zwischen GPT-5.1, Claude 4.5, Gemini 3 Pro, und andere Long-Context-Modelle an einem einzigen Ort, ohne mehrere Konten oder Abonnements verwalten zu müssen.