Limite de tokens do Gemini 3 Pro: o que você poderá carregar em 2025

O limite de tokens do Gemini 3 Pro determina a quantidade de texto e conteúdo multimodal que você pode enviar em uma única solicitação. Em 2025, o modelo suporta até 1 milhão de tokens de entrada na API e 65.536 tokens na versão prévia do Vertex, com limites de saída que variam de 32K a 64K tokens. Seus envios — incluindo PDFs, imagens, quadros de vídeo e áudio — devem caber nessa janela combinada.

Como o Gemini 3 Pro conta tokens de maneira diferente para arquivos de texto e multimodais, seu limite de tokens pode criar gargalos quando os usuários carregam PDFs grandes, várias imagens ou vídeos longos que esgotam a janela muito mais rápido do que o esperado.

O GlobalGPT facilita o gerenciamento, oferecendo acesso direto para mais de 100 modelos de IA integrados, incluindo GPT-5.1, Claude 4.5, Sora 2 Pro, Veo 3.1 e Gemini 3 pro— assim, você pode escolher o modelo com o melhor tratamento de contexto longo sem pagar por várias assinaturas, a partir de cerca de $5,75 no plano Básico.

Qual é o limite real de tokens para o Gemini 3 Pro?

• O O modelo Gemini 3 Pro API suportaaté ~1 milhão de tokens de entrada e até 64K tokens de saída.
• A versão prévia do Vertex AI atualmente limita os usuários a 65.536 tokens de entrada e 32.768 tokens de saída.
• Essas diferenças estão ligadas a políticas da plataforma, e não diferenças no modelo subjacente.
• Os limites de token afetam a quantidade de texto ou conteúdo multimodal que você pode enviar em uma solicitação.

Quantos tokens o Gemini 3 Pro pode realmente processar em todas as plataformas?

• API versão → Capacidade total de contexto longo destinada a tarefas em escala empresarial.
• Pré-visualização do vértice → Janela menor priorizando estabilidade e latência previsível.
• Modalidade de áudio suporta exclusivamente até 1 milhão de tokens mesmo na pré-visualização.
• Os usuários podem ver limites diferentes dependendo da região, nível ou restrições de visualização.

Como o Gemini 3 tokeniza textos, PDFs, imagens, vídeos e áudio?

O texto é a modalidade mais barata, custando apenas alguns tokens por palavra, de modo que mesmo artigos longos raramente excedem limites significativos.

Os PDFs são muito mais caros, porque o Gemini converte cada página em texto estruturado. A taxa fixa de ~560 tokens/página significa que documentos longos crescem rapidamente — o tamanho do arquivo não importa, o que importa é o número de páginas.

As imagens consomem cerca de 1.120 tokens cada uma., tornando as solicitações com muitas imagens dispendiosas, mesmo quando cada arquivo é pequeno.

O vídeo é a maneira mais rápida de atingir os limites de tokens., já que o Gemini tokeniza cerca de 70 tokens por quadro. Mesmo clipes curtos podem consumir centenas de milhares de tokens.

O áudio oferece a maior janela, suportando até ~1 milhão de tokens e tornando-o ideal para longas palestras ou reuniões.

Os avisos de modalidade mista aumentam esses custos, muitas vezes excedendo os limites quando PDFs, imagens e vídeos são combinados em uma única solicitação.

Quais são os limites máximos de upload para cada tipo de arquivo?

• Os envios de PDF têm um limite de 900 páginas., o que significa relatórios extensos e documentos digitalizados pode exigir fragmentação mesmo antes que os limites de tokens se tornem um problema.
• O upload de imagens varia de 14 a 900 arquivos, dependendo se você está usando fluxos de trabalho de console ou API. Tarefas com muitas imagens, como conjuntos de documentos ou conjuntos de dados visuais, podem atingir os limites de contagem de arquivos antes dos limites de tokens.
• Os envios de vídeos estão limitados a cerca de uma hora., com limites mais curtos quando há áudio. Como os vídeos também consomem tokens por quadro, eles representam tanto um comprimento do arquivo restrição e um orçamento de tokens desafio.
• O áudio suporta o upload único mais longo, até 8,4 horas, tornando-a a modalidade mais eficiente para conteúdos de longa duração, como podcasts, reuniões ou palestras.

Essas restrições mostram que Os limites de tipo de arquivo e os limites de token são dois gargalos distintos., e os usuários frequentemente encontram um antes do outro, dependendo da carga de trabalho.

Com que rapidez os diferentes tipos de arquivos consomem tokens?

Este gráfico de barras empilhadas mostra a rapidez com que as entradas multimodais consomem a janela de tokens do Gemini 3 Pro. Um PDF de 50 páginas sozinho usa cerca de 28.000 fichas, enquanto 10 imagens adicionam mais um 11.200 tokens, e um pequeno vídeo contribui ~21.000 tokens. Combinadas, essas entradas atingem quase 60.000 fichas, que fica perto do Limite de 65.536 tokens na pré-visualização do Vertex AI.

Isso ilustra por que os usuários frequentemente atingem limites de tokens inesperadamente:

• Os PDFs são dimensionados linearmente de acordo com o número de páginas
• As imagens têm um custo fixo elevado por arquivo
• Os quadros de vídeo acumulam tokens extremamente rápido

Mesmo arquivos relativamente pequenos podem exceder os limites da plataforma quando combinados.

Como o Gemini 3 se compara ao GPT-5.1 e ao Claude 4.5?

Gemini 3 Pro tem a melhor pontuação em cobertura multimodal, pois pode analisar grandes PDFs, vídeos longos, imagens e áudio em uma única janela de contexto.

O GPT-5.1 é líder em estabilidade de contexto longo e raciocínio profundo., tornando-o melhor para pesquisa, redação e fluxos de trabalho com várias etapas.

O Claude 4.5 Sonnet oferece um tratamento confiável de entradas longas. e se destaca em tarefas de raciocínio estruturado e codificação.

Sora 2 Pro e Veo 3.1dominar na geração de saída multimodal mas não foram concebidos para o processamento de textos longos.

A comparação dos radares destaca que nenhum modelo é “o melhor” — cada um se adapta a um fluxo de trabalho diferente, dependendo do tamanho do contexto e dos requisitos de modalidade.

O GlobalGPT simplifica essas comparações permitindo que você teste o comportamento em contexto longo em vários modelos sem alternar entre contas ou plataformas.

Uma janela de tokens maior garante um raciocínio melhor?

Contexto mais amplo ≠ melhor raciocínio: A precisão começa a diminuir quando os prompts excedem ~100 mil tokens.

A atenção se dilui: O modelo deve distribuir a atenção por mais tokens, reduzindo o foco nas informações relevantes.

Entradas multimodais amplificam a queda: PDFs, imagens e quadros de vídeo competem pela atenção, tornando mais difícil processar contextos longos com precisão.

Retornos decrescentes em comprimentos extremos: Acima de um determinado tamanho, adicionar mais texto ou quadros aumenta o custo, mas não a qualidade.

Conclusão prática: Janelas grandes são poderosas, mas dividir entradas longas em partes estruturadas geralmente resulta em maior precisão.

Quais são os melhores casos de uso para o token Gemini 3? Capacidade?

• PDFs grandes, registros financeiros, trabalhos de pesquisa
• Revisão jurídica/de conformidade de vários arquivos
• Repositórios de código e conjuntos de documentação
• Resumo de vídeos longos ou gravações de reuniões
• Resumos em mídia mista combinando texto, gráficos e imagens
• Tarefas com grande volume de áudio que exigem longos períodos de tempo

Como você estima o uso de tokens antes do upload?

• Esta calculadora mostra como diferentes modalidades consomem tokens a taxas drasticamente diferentes.
• Os PDFs e as imagens acumulam custos rapidamente devido à tokenização fixa por página/por arquivo.
• O vídeo é a maneira mais rápida de ultrapassar os limites, pois o número de quadros aumenta muito mesmo em clipes curtos.
• O áudio é o mais eficiente para conteúdos longos, oferecendo até ~1 milhão de tokens em um único arquivo.
• As fórmulas ajudam os usuários a estimar se uma solicitação atingirá os limites de 65K/1M do Gemini 3 Pro antes do upload.

Como evitar atingir o limite de tokens

Divida PDFs ou bases de código longos em partes menores.

Divida documentos ou repositórios grandes em seções lógicas (capítulos, módulos, pastas) e processe-os em várias chamadas. Em seguida, peça ao Gemini para resumir ou mesclar os resultados parciais.

Amostra de quadros de vídeo em vez de ingestão completa.

Em vez de alimentar cada quadro de um vídeo longo, extraia quadros-chave com uma taxa de quadros mais baixa (por exemplo, 1–2 fps) ou apenas de segmentos importantes, para capturar a história sem esgotar todo o orçamento de tokens.

Compactar ou limitar o envio de imagens.

Carregue apenas imagens que realmente contenham as informações necessárias (tabelas, gráficos, capturas de tela importantes) e evite imagens quase idênticas; a Gemini cobra um custo semelhante por imagem, independentemente da resolução.

Use pipelines de várias etapas para tarefas densas.

Primeiro, peça ao Gemini para extrair ou rotular as informações principais e, em seguida, execute uma segunda passagem para um raciocínio mais profundo sobre o resultado condensado, em vez de tentar fazer extração + análise + redação em um único prompt enorme.

Prefira o upload de áudio para conteúdos de longa duração.

Quando você tiver reuniões, palestras ou podcasts longos, envie o áudio em vez do vídeo completo para se beneficiar da janela de token efetiva maior e do custo geral de token mais baixo.

Como os limites de tokens influenciam os preços e as cotas?

• Os custos variam de acordo com a contagem de tokens de entrada e saída.
• O nível de pré-visualização reduz a janela de tokens, mas também estabiliza os gastos.
• Tarefas multimodais (PDF + imagens + vídeo) aumentam os custos de tokens mais rapidamente.
• Os planos empresariais exigem um orçamento para o rendimento e o tamanho do trabalho.

Você deve usar o Gemini 3 para fluxos de trabalho de contexto longo ou multimodais?

• Escolha Gemini 3 Pro para tarefas multimodais exigindo grande volume de PDF/imagens/áudio/vídeo.
• Escolha GPT-5.1 para um raciocínio mais estável em textos longos.
• Escolha Claude 4.5 para lógica estruturada, análise e fluxos de trabalho com grande volume de código.
• A seleção do modelo depende da combinação de modalidades e da profundidade do raciocínio.

Recomendações finais para gerenciar os limites de tokens Gemini 3

• Estime os custos dos tokens antes de fazer upload de arquivos multimodais.
• Divida documentos longos em partes para preservar a precisão do raciocínio.
• Use áudio para as entradas de maior duração.
• Combine o Gemini com fluxos de trabalho de recuperação ou em etapas para cargas de trabalho extremas.

O GlobalGPT torna esse fluxo de trabalho ainda mais suave. permitindo que você alterne entre GPT-5.1, Claude 4.5, Gemini 3 pro, e outros modelos de contexto longo em um único lugar, sem precisar lidar com várias contas ou assinaturas.