El límite de tokens de Gemini 3 Pro determina la cantidad de texto y contenido multimodal que puede cargar en una sola solicitud. En 2025, el modelo admite hasta 1 millón de tokens de entrada en la API y 65 536 tokens en la versión preliminar de Vertex, con límites de salida que oscilan entre 32 000 y 64 000 tokens. Sus cargas, incluidos archivos PDF, imágenes, fotogramas de vídeo y audio, deben ajustarse a este límite combinado.
Dado que Gemini 3 Pro cuenta los tokens de forma diferente para los archivos de texto y los archivos multimodales, su límite de tokens puede crear cuellos de botella cuando los usuarios suben archivos PDF de gran tamaño, múltiples imágenes o vídeos largos que agotan la ventana mucho más rápido de lo esperado.
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¿Cuál es el límite real de tokens para Gemini 3 Pro?
| Plataforma | Límite de tokens de entrada | Límite de tokens de salida | Notas sobre estabilidad |
| Gemini 3 Pro — API | ~1 000 000 tokens | Hasta 64 000 tokens | Capacidad completa para contextos largos; ideal para cargas de trabajo grandes y multimodales. |
| Gemini 3 Pro — Vista previa de Vertex AI | 65 536 tokens | 32 768 tokens | Ventana reducida para una latencia predecible; optimizada para pruebas tempranas y entornos controlados. |
- En El modelo API de Gemini 3 Pro es compatible conhasta ~1 millón de tokens de entrada y hasta 64 000 tokens de salida.
- La versión preliminar de Vertex AI limita actualmente a los usuarios a 65 536 tokens de entrada y 32 768 tokens de salida.
- Estas diferencias están relacionadas con políticas de la plataforma, no diferencias en el modelo subyacente.
- Los límites de tokens afectan a la cantidad de texto o contenido multimodal que se puede cargar en una solicitud.
¿Cuántos tokens puede procesar realmente Gemini 3 Pro en todas las plataformas?
- API versión → Capacidad completa de contexto largo destinada a tareas a escala empresarial.
- Vista previa de vértices → Ventana más pequeña que prioriza la estabilidad y la latencia predecible.
- Modalidad de audio admite de forma exclusiva hasta 1 millón de tokens incluso en la vista previa.
- Los usuarios pueden ver diferentes límites dependiendo de la región, el nivel o las restricciones de la vista previa.
¿Cómo tokeniza Gemini 3 texto, PDF, imágenes, vídeo y audio?
| Modalidad de entrada | Fórmula del coste del token | Uso típico de tokens | Notas |
| Texto | Tokenización LM estándar | ~4 fichas por cada palabra en inglés | Varía según el idioma y el formato. |
| ~560 tokens por página | 10 páginas → ~5600 tokens | El número de páginas influye en el coste, no el tamaño del archivo. | |
| Imagen | ~1120 tokens por imagen | 14 imágenes → ~15 680 tokens | Independiente de la resolución dentro de ciertos límites |
| Vídeo | ~70 tokens por fotograma | 5 minutos a 30 fps → ~630 000 tokens | Una de las formas más rápidas de alcanzar los límites |
| Audio | Hasta 1 millón de tokens por archivo | 8,4 horas → cerca de 1 millón de tokens | La modalidad más eficiente para cargas largas |
El texto es la modalidad más barata., con un coste de solo unas pocas fichas por palabra, por lo que incluso los artículos largos rara vez superan los límites significativos.
Los PDF son mucho más caros, porque Gemini convierte cada página en texto estructurado. La tasa fija de ~560 tokens/página significa que los documentos largos crecen rápidamente: el tamaño del archivo no importa, lo que importa es el número de páginas.
Las imágenes consumen aproximadamente 1120 tokens cada una., lo que hace que las indicaciones con muchas imágenes resulten costosas, incluso cuando cada archivo es pequeño.
El vídeo es la forma más rápida de alcanzar los límites de tokens., ya que Gemini tokeniza alrededor de 70 tokens por fotograma. Incluso los clips cortos pueden consumir cientos de miles de tokens.
El audio ofrece la ventana más grande., con capacidad para hasta 1 millón de tokens, lo que lo hace ideal para conferencias o reuniones largas.
Las indicaciones de modalidad mixta agravan estos costes., a menudo superando los límites cuando se combinan archivos PDF, imágenes y vídeos en una sola solicitud.
¿Cuáles son los límites máximos de carga para cada tipo de archivo?
| Tipo de archivo | Límite máximo |
| PDF (páginas) | Hasta 900 páginas |
| Imágenes (recuento) | 14-900 imágenes (dependiendo de la interfaz/API) |
| Vídeos (duración) | Hasta ~1 hora |
| Audio (duración) | Hasta 8,4 horas |
- Las cargas de archivos PDF tienen un límite de 900 páginas., lo que significa informes extensos y documentos escaneados puede requerir fragmentación incluso antes de que los límites de tokens se conviertan en un problema.
- Las cargas de imágenes oscilan entre 14 y 900 archivos., dependiendo de si utiliza flujos de trabajo de consola o API. Las tareas con gran cantidad de imágenes, como conjuntos de documentos o conjuntos de datos visuales, pueden alcanzar los límites de número de archivos antes que los límites de tokens.
- Las subidas de vídeos están limitadas a aproximadamente una hora., con límites más cortos cuando se incluye audio. Dado que los vídeos también consumen tokens por fotograma, suponen tanto un longitud del archivo restricción y un presupuesto simbólico desafío.
- El audio admite la carga única más larga., hasta 8,4 horas, lo que la convierte en la modalidad más eficiente para contenidos de larga duración, como podcasts, reuniones o conferencias.
Estas limitaciones muestran que Los límites de tipo de archivo y los límites de tokens son dos cuellos de botella independientes., y los usuarios suelen encontrarse con uno antes que con el otro, dependiendo de la carga de trabajo.
¿A qué velocidad consumen tokens los diferentes tipos de archivos?
Este gráfico de barras apiladas muestra la rapidez con la que las entradas multimodales consumen la ventana de tokens de Gemini 3 Pro. Un PDF de 50 páginas por sí solo utiliza alrededor de 28 000 fichas, mientras que 10 imágenes añaden otra 11 200 fichas, y un breve videoclip contribuye ~21 000 tokens. En conjunto, estas aportaciones alcanzan casi 60 000 fichas, que está cerca del Límite de 65 536 tokens en la vista previa de Vertex AI.
Esto ilustra por qué los usuarios a menudo alcanzan los límites de tokens de forma inesperada:
- Los archivos PDF se escalan linealmente según el número de páginas.
- Las imágenes tienen un alto coste fijo por archivo.
- Los fotogramas de vídeo acumulan tokens muy rápidamente.
Incluso los archivos que parecen relativamente pequeños pueden superar los límites de la plataforma una vez combinados.
¿En qué se diferencia Gemini 3 de GPT-5.1 y Claude 4.5?
Géminis 3 Pro obtiene la puntuación más alta en cobertura multimodal porque puede analizar archivos PDF de gran tamaño, vídeos largos, imágenes y audio dentro de una única ventana de contexto.
GPT-5.1 lidera en estabilidad de contexto largo y razonamiento profundo., mejorándolo para la investigación, la redacción y los flujos de trabajo de varios pasos.
Claude 4.5 Sonnet proporciona un manejo fiable de entradas largas. y destaca en tareas de razonamiento estructurado y codificación.
Sora 2 Pro y Veo 3.1dominar la generación de salida multimodal pero no están diseñados para el procesamiento de textos largos.
La comparación de radares pone de manifiesto que no existe un modelo único que sea “el mejor”: cada uno se adapta a un flujo de trabajo diferente en función del tamaño del contexto y los requisitos de modalidad.
GlobalGPT agiliza estas comparaciones. permitiéndote probar el comportamiento en contextos largos en múltiples modelos sin cambiar de cuenta o plataforma.
¿Una ventana de tokens más grande garantiza un mejor razonamiento?
Un contexto más amplio ≠ un razonamiento mejor: La precisión comienza a disminuir cuando las indicaciones superan los 100 000 tokens aproximadamente.
La atención se diluye: El modelo debe distribuir la atención entre más tokens, reduciendo el enfoque en la información relevante.
Las entradas multimodales amplifican la caída: Los archivos PDF, las imágenes y los fotogramas de vídeo compiten por llamar la atención, lo que dificulta el procesamiento preciso de contextos largos.
Rendimientos decrecientes en longitudes extremas: A partir de un determinado tamaño, añadir más texto o marcos aumenta el coste, pero no la calidad.
Conclusión práctica: Las ventanas grandes son potentes, pero dividir entradas largas en fragmentos estructurados a menudo proporciona una mayor precisión.
¿Cuáles son los mejores casos de uso para el token de Gemini 3? Capacidad?
- Archivos PDF de gran tamaño, documentos financieros, trabajos de investigación.
- Revisión legal/de cumplimiento de múltiples archivos
- Repositorios de código y conjuntos de documentación
- Resúmenes de vídeos largos o grabaciones de reuniones
- Resúmenes multimedia que combinan texto, gráficos e imágenes.
- Tareas con gran volumen de audio que requieren largos periodos de tiempo.
¿Cómo se calcula el uso de tokens antes de la carga?
- Esta calculadora muestra cómo las diferentes modalidades consumen tokens a ritmos muy diferentes.
- Los archivos PDF y las imágenes acumulan costes rápidamente debido a la tokenización fija por página/por archivo.
- El vídeo es la forma más rápida de superar los límites, ya que el número de fotogramas se dispara incluso en clips cortos.
- El audio es el formato más eficiente para contenidos largos, ya que ofrece hasta ~1 millón de tokens en un solo archivo.
- Las fórmulas ayudan a los usuarios a estimar si una solicitud alcanzará los límites de 65K/1M de Gemini 3 Pro antes de realizar la carga.
Cómo evitar alcanzar el límite de tokens
Divida archivos PDF o bases de código largos.
Divida los documentos o repositorios grandes en secciones lógicas (capítulos, módulos, carpetas) y procéselos en varias llamadas, luego pídale a Gemini que resuma o combine los resultados parciales.
Muestras de fotogramas de vídeo en lugar de ingestión completa.
En lugar de alimentar cada fotograma de un vídeo largo, extraiga fotogramas clave a una velocidad de fotogramas más baja (por ejemplo, 1-2 fps) o solo de segmentos importantes, para capturar la historia sin agotar todo el presupuesto de tokens.
Comprimir o limitar las subidas de imágenes.
Solo suba imágenes que realmente contengan la información que necesita (tablas, gráficos, capturas de pantalla importantes) y evite las duplicaciones; Gemini cobra un coste similar por imagen, independientemente de la resolución.
Utilice canalizaciones de varios pasos para tareas densas.
Primero, pídele a Gemini que extraiga o etiquete la información clave, luego ejecuta una segunda pasada para obtener un razonamiento más profundo sobre el resultado condensado, en lugar de intentar realizar la extracción, el análisis y la redacción en una sola instrucción enorme.
Prefiere la subida de audio para contenidos de larga duración.
Cuando tengas reuniones, conferencias o podcasts largos, sube el audio en lugar del vídeo completo para beneficiarte de una ventana de tokens más grande y un coste total de tokens más bajo.
¿Cómo influyen los límites de tokens en los precios y las cuotas?
- Los costes varían en función del número de tokens de entrada y salida.
- El nivel de vista previa reduce la ventana de tokens, pero también estabiliza el gasto.
- Las tareas multimodales (PDF + imágenes + vídeo) son las que más rápido aumentan los costes de tokens.
- Los planes empresariales requieren presupuestar el rendimiento y el tamaño de los trabajos.
¿Deberías utilizar Gemini 3 para flujos de trabajo de contexto largo o multimodales?
- Elija Gemini 3 Pro para tareas multimodales que requiere una gran cantidad de archivos PDF/imágenes/audio/vídeo.
- Elija GPT-5.1 para un razonamiento más estable en textos largos.
- Elija Claude 4.5 para lógica estructurada, análisis y flujos de trabajo con gran cantidad de código.
- La selección del modelo depende de la combinación de modalidades y la profundidad del razonamiento.
Recomendaciones finales para gestionar los límites de tokens de Gemini 3
- Calcule los costes de los tokens antes de cargar archivos multimodales.
- Divida los documentos largos en fragmentos para preservar la precisión del razonamiento.
- Utilice audio para las entradas de un solo tramo más largas.
- Combine Gemini con flujos de trabajo de recuperación o por etapas para cargas de trabajo extremas.
GlobalGPT hace que este flujo de trabajo sea aún más fluido. permitiéndote cambiar entre GPT-5.1, Claude 4.5, Gemini 3 pro, y otros modelos de contexto largo en un solo lugar sin tener que hacer malabarismos con múltiples cuentas o suscripciones.
