Gemini 3 Proのトークン制限は、単一リクエストでアップロード可能なテキストおよびマルチモーダルコンテンツの量を決定します。2025年現在、本モデルはAPI上で最大100万入力トークン、Vertexプレビュー版では65,536トークンをサポートし、出力制限は32K～64Kトークンです。PDF、画像、動画フレーム、音声を含むすべてのアップロードデータは、この合計制限内に収める必要があります。.
Gemini 3 Proはテキストファイルとマルチモーダルファイルでトークンのカウント方法が異なるため、大規模なPDF、複数の画像、または長尺動画のアップロード時にトークン制限がボトルネックとなり、予想以上に早く制限に達する可能性があります。.
GlobalGPTは直接アクセスを提供することで、これをより簡単に管理できるようにします 100以上の統合AIモデル—以下を含む GPT-5.1, クロード 4.5, そら2プロ, 、Veo 3.1、および ジェミニ3プロ—そのため、複数のサブスクリプションを購入することなく、長い文脈処理に最適なモデルを選択できます。基本プランでは約$5.75から利用可能です。.
Gemini 3 Proの実際のトークン制限はどれくらいですか？
| プラットフォーム | 入力トークン制限 | 出力トークン制限 | 安定性に関する注記 |
| Gemini 3 Pro — API | 約1,000,000トークン | 最大64,000トークン | 完全な長文コンテキスト処理能力；大規模なマルチモーダルワークロードに最適 |
| Gemini 3 Pro — Vertex AI プレビュー | 65,536トークン | 32,768トークン | 予測可能なレイテンシのための短縮されたウィンドウ；初期テストおよび制御された環境向けに最適化 |
- について Gemini 3 Pro APIモデルは以下をサポートします最大100万入力トークン そして 最大64Kの出力トークン.
- Vertex AIのプレビュー版では、現在ユーザーは以下に制限されています： 65,536個の入力トークン そして 32,768 出力トークン.
- これらの差異は～に関連している プラットフォームポリシー, 基礎となるモデルの違いではなく。.
- トークン制限は、1回のリクエストでアップロードできるテキストまたはマルチモーダルコンテンツの量に影響します。.
Gemini 3 Proは実際にプラットフォーム全体でいくつのトークンを処理できるのか？
- API バージョン → エンタープライズ規模のタスク向けに設計された完全な長文コンテキスト処理能力。.
- 頂点プレビュー → 安定性と予測可能な遅延を優先した、より小さなウィンドウ。.
- 音声モダリティ 独自にサポートする 最大100万トークン プレビュー時でさえ。.
- ユーザーは、地域、ティア、またはプレビューの制約に応じて異なる制限が表示される場合があります。.
Gemini 3はテキスト、PDF、画像、動画、音声をどのようにトークン化するのか？
| 入力モダリティ | トークンコスト計算式 | 典型的なトークンの使用例 | 備考 |
| テキスト | 標準LMトークン化 | 英語の単語あたり約4トークン | 言語と書式設定によって異なります |
| 1ページあたり約560トークン | 10ページ → 約5,600トークン | ページ数はコストに影響しますが、ファイルサイズには影響しません | |
| 画像 | 画像あたり約1,120トークン | 14枚の画像 → 約15,680トークン | 限界内で解像度非依存 |
| 動画 | フレームあたり約70トークン | 5分 @ 30fps → 約630,000トークン | 制限に達する最も早い方法の一つ |
| オーディオ | 1ファイルあたり最大100万トークン | 8.4時間 → 約100万トークン | 長時間のアップロードに最も効率的な方法 |
テキストは最も安価なモダリティである, 単語あたりわずか数トークンしかかからないため、長い記事でも意味のある制限を超えることはほとんどない。.
PDFははるかに高価です。, Geminiは各ページを構造化テキストに変換するためです。固定レートである約560トークン/ページという仕様により、長い文書は急速に肥大化します。ファイルサイズは問題ではなく、ページ数が重要となるのです。.
画像1枚あたり約1,120トークンを固定で消費します, 画像の多いプロンプトは、個々のファイルが小さくてもコストがかかる。.
動画はトークン制限に最も早く到達する方法です, Geminiは1フレームあたり約70トークンをトークン化するため、短いクリップでも数十万トークンを消費する可能性があります。.
オーディオは最大の窓を提供する, 最大約100万トークンまで対応し、長時間の講義や会議に最適です。.
複合モダリティの指示はこれらのコストを増大させる, PDF、画像、動画が1つのリクエストに組み合わされる場合、しばしば制限値を超える。.
各ファイルタイプの最大アップロード制限はどれくらいですか？
| ファイル形式 | 上限 |
| PDF（ページ） | 最大900ページ |
| 画像（枚数） | 14～900枚の画像（インターフェース/APIによって異なる） |
| 動画（長さ） | 最大～1時間 |
| 音声（長さ） | 最大8.4時間 |
- PDFのアップロードは900ページまでです, つまり 長い報告書とスキャンした文書 トークン制限が問題になる前からチャンキングが必要になる場合がある。.
- 画像アップロードは14ファイルから900ファイルまで対応しています, コンソールまたはAPIワークフローの使用状況によって異なります。画像の多いタスク（ドキュメントセットやビジュアルデータセットなど）は、トークン制限よりも先にファイル数制限に達する可能性があります。.
- 動画のアップロードは1時間程度に制限されています, 音声が含まれる場合は制限が短くなります。動画はフレームごとにトークンを消費するため、両方の問題を引き起こします。 ファイル長 制約と トークン予算 挑戦。.
- オーディオは最長の単一アップロードをサポートします, 最大8.4時間持続し、ポッドキャスト、会議、講義などの長時間コンテンツにおいて最も効率的な方式です。.
これらの制約は、以下を示す。 ファイルタイプの制限とトークンの制限は、それぞれ独立したボトルネックである, また、ユーザーは作業負荷に応じて、一方をもう一方の前に遭遇することがよくあります。.
異なるファイル形式はトークンをどのくらいの速さで消費しますか？
この積み上げ棒グラフは、マルチモーダル入力がGemini 3 Proのトークンウィンドウをどれだけ速く消費するかを示しています。50ページのPDFファイルだけで約 28,000トークン, 一方、10枚の画像を追加するとさらに 11,200トークン, 、そして短い動画クリップが貢献する 約21,000トークン. これらを合わせると、入力はほぼ 60,000トークン, 、これは近くに 65,536トークン制限 Vertex AIプレビュー上で。.
これが、ユーザーが予期せずトークン制限にぶつかる理由を説明しています：
- PDFのサイズはページ数に比例して増加します
- 画像ファイルは1ファイルあたりのコストが固定で高額である
- ビデオフレームはトークンを非常に速く蓄積する
一見小さく見えるファイルでも、結合するとプラットフォームの制限を超えることがある。.
Gemini 3はGPT-5.1やClaude 4.5と比べてどうですか？
ジェミニ3プロ マルチモーダルカバレッジにおいて最高得点を記録するのは、単一のコンテキストウィンドウ内で大規模なPDF、長尺動画、画像、音声の解析が可能なためである。.
GPT-5.1は長文コンテキストの安定性と深い推論において優位性を示す。, 研究、執筆、および多段階ワークフローをより効率的にします。.
Claude 4.5 Sonnetは信頼性の高い長入力処理を提供します 構造化された推論やコーディングタスクに特に優れている。.
そら2プロ そして ベオ 3.1マルチモーダル出力生成において優位性を示す ただし、長文処理には設計されていません。.
レーダー比較は、単一のモデルが「最良」ではないことを浮き彫りにしている——各モデルはコンテキストサイズとモダリティ要件に応じて異なるワークフローに適応する。.
GlobalGPTはこれらの比較を効率化します アカウントやプラットフォームを切り替えることなく、複数のモデルにわたる長文コンテキストの動作をテストできるようにすることで。.
より大きなトークンウィンドウはより優れた推論を保証するのか？
より大きな文脈 ≠ より良い推論： プロンプトが約10万トークンを超えると、精度が低下し始める。.
注意力が薄れる： モデルは注意を複数のトークンに分散させる必要があり、関連情報への集中度が低下する。.
マルチモーダル入力が減少を拡大する： PDF、画像、動画フレームはすべて注目を集めようとするため、長い文脈を正確に処理することが難しくなる。.
極端な長さにおける収穫逓減： 一定のサイズを超えると、テキストやフレームを追加してもコストは増加するが、品質は向上しない。.
実践的な学び： 大きなウィンドウは強力だが、長い入力を構造化されたチャンクに分割することで、精度が向上することが多い。.
Gemini 3トークンの最適な活用事例とは 容量?
- 大容量PDF、財務報告書、研究論文
- 複数ファイルの法的・コンプライアンス審査
- コードリポジトリとドキュメントセット
- 長尺動画の要約または会議の録音
- テキスト、図表、画像を組み合わせた複合メディアのブリーフ
- 長時間にわたるオーディオ処理を必要とするタスク
アップロード前にトークンの使用量をどのように見積もりますか？
- この計算機は、異なるモダリティがトークンを劇的に異なる速度で消費する様子を示します。.
- PDFや画像は、ページ単位／ファイル単位の固定トークン化により、コストが急速に増加します。.
- 動画は限界を超える最も速い方法である。短いクリップでもフレーム数が膨れ上がるからだ。.
- 音声は長尺コンテンツに最も効率的で、単一ファイルで最大約100万トークンを提供します。.
- これらの計算式は、ユーザーがプロンプトをアップロードする前に、Gemini 3 Proの65K/1M制限に達するかどうかを推定するのに役立ちます。.
トークン制限に到達しない方法
長いPDFやコードベースを分割する。.
大規模な文書やリポジトリを論理的なセクション（章、モジュール、フォルダ）に分割し、複数回の呼び出しで処理した後、部分的な結果を要約または統合するようGeminiに依頼する。.
フル取り込みではなく、サンプル動画フレームを取得する。.
長い動画の全フレームを処理する代わりに、キーフレームを低いフレームレート（例：1～2 fps）で抽出するか、重要な部分のみから抽出することで、トークン予算を全て消費せずにストーリーを捉えることができます。.
画像のアップロードを圧縮または制限する。.
必要な情報（表、グラフ、重要なスクリーンショット）を確実に伝える画像のみをアップロードし、ほぼ重複する画像は避けてください。Geminiは解像度に関わらず、画像1枚ごとに同等のトークン費用を課金します。.
高負荷タスクにはマルチステップパイプラインを使用する。.
まずGeminiに主要情報の抽出またはラベル付けを依頼し、その後凝縮された出力に対してより深い推論を行うための二次処理を実行する。単一の巨大なプロンプトで抽出＋分析＋記述を同時に試みるのではなく。.
長尺コンテンツには音声アップロードを推奨します。.
長時間の会議、講義、ポッドキャストがある場合、フル動画ではなく音声だけをアップロードすると、より大きな有効トークンウィンドウと全体的なトークンコストの低減というメリットが得られます。.
トークン制限は価格設定とクォータにどのように影響しますか？
- コストは入力トークン数と出力トークン数の両方に比例して増加します。.
- プレビュー段階ではトークンウィンドウが縮小されるが、支出も安定化する。.
- マルチモーダルタスク（PDF＋画像＋動画）がトークンコストを最も速く増加させる。.
- エンタープライズプランでは、スループットとジョブサイズに対する予算設定が必要です。.
Gemini 3は長文コンテキストやマルチモーダルワークフローに使うべきか？
- 選ぶ Gemini 3 Pro（マルチモーダルタスク向け） 重いPDF/画像/音声/動画の入力が必要。.
- 選ぶ GPT-5.1は、より安定した長文テキスト推論を実現します。.
- 選ぶ 構造化されたロジック、分析、およびコード中心のワークフロー向けのClaude 4.5。.
- モデル選択はモダリティの組み合わせと推論の深さに依存する。.
Gemini 3 トークン制限管理に関する最終推奨事項
- マルチモーダルファイルをアップロードする前にトークンコストを見積もってください。.
- 長い文書を分割して推論の正確性を維持する。.
- 最も長い単一スパン入力にはオーディオを使用してください。.
- Geminiをリトリーブまたは段階的ワークフローと組み合わせ、過酷なワークロードに対応します。.
GlobalGPTはこのワークフローをさらにスムーズにします 切り替えることで GPT-5.1, クロード 4.5, ジェミニ3プロ, 複数のアカウントやサブスクリプションを切り替えることなく、単一の場所でBERTやその他の長文文脈モデルを利用できます。.
