Il limite di token di Gemini 3 Pro determina la quantità di testo e contenuti multimodali che è possibile caricare in una singola richiesta. Nel 2025, il modello supporterà fino a 1 milione di token di input sull'API e 65.536 token nella versione di anteprima di Vertex, con limiti di output che vanno da 32K a 64K token. I tuoi caricamenti, inclusi PDF, immagini, fotogrammi video e audio, devono rientrare tutti in questa finestra combinata.
Poiché Gemini 3 Pro conta i token in modo diverso per i file di testo e multimodali, il suo limite di token può creare colli di bottiglia quando gli utenti caricano PDF di grandi dimensioni, immagini multiple o video lunghi che esauriscono la finestra molto più rapidamente del previsto.
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Qual è il limite effettivo di token per Gemini 3 Pro?

| Piattaforma | Limite token di input | Limite token in uscita | Note sulla stabilità |
| Gemini 3 Pro — API | ~1.000.000 token | Fino a 64.000 gettoni | Piena capacità di contesto lungo; ideale per carichi di lavoro multimodali di grandi dimensioni |
| Gemini 3 Pro — Anteprima di Vertex AI | 65.536 gettoni | 32.768 gettoni | Finestra ridotta per una latenza prevedibile; ottimizzata per test preliminari e ambienti controllati |
- Il Il modello API Gemini 3 Pro supportafino a ~1 milione di token in ingresso e fino a 64K token di output.
- La versione di anteprima di Vertex AI attualmente limita gli utenti a 65.536 token di input e 32.768 token di output.
- Queste differenze sono legate a politiche della piattaforma, non differenze nel modello sottostante.
- I limiti dei token influiscono sulla quantità di testo o contenuti multimodali che è possibile caricare in una singola richiesta.
Quanti token può realmente elaborare Gemini 3 Pro su tutte le piattaforme?

- API versione → Capacità completa in contesti estesi destinata ad attività su scala aziendale.
- Anteprima Vertex → Finestra più piccola che privilegia la stabilità e una latenza prevedibile.
- Modalità audio supporta in modo unico fino a 1 milione di token anche in anteprima.
- Gli utenti potrebbero visualizzare limiti diversi a seconda della regione, del livello o dei vincoli di anteprima.
In che modo Gemini 3 tokenizza testi, PDF, immagini, video e audio?
| Modalità di immissione | Formula del costo dei token | Utilizzo tipico dei token | Note |
| Testo | Tokenizzazione LM standard | ~4 gettoni per ogni parola inglese | Varia a seconda della lingua e della formattazione |
| ~560 token per pagina | 10 pagine → ~5.600 token | Il numero di pagine influisce sul costo, non sulla dimensione del file | |
| Immagine | ~1.120 token per immagine | 14 immagini → ~15.680 token | Indipendente dalla risoluzione entro certi limiti |
| Video | ~70 token per fotogramma | 5 minuti a 30 fps → ~630.000 token | Uno dei modi più rapidi per raggiungere i limiti |
| Audio | Fino a 1 milione di token per file | 8,4 ore → circa 1 milione di token | Modalità più efficiente per caricamenti lunghi |
Il testo è la modalità più economica, con un costo di pochi gettoni per parola, quindi anche gli articoli lunghi raramente superano limiti significativi.
I PDF sono molto più costosi, perché Gemini converte ogni pagina in testo strutturato. Il tasso fisso di ~560 token/pagina significa che i documenti lunghi crescono rapidamente: la dimensione del file non conta, conta il numero di pagine.
Le immagini consumano circa 1.120 token ciascuna., rendendo costosi i prompt ricchi di immagini anche quando ogni file è di piccole dimensioni.
Il video è il modo più veloce per raggiungere i limiti dei token, poiché Gemini tokenizza circa 70 token per fotogramma. Anche i clip brevi possono consumare centinaia di migliaia di token.
L'audio offre la finestra più ampia, supportando fino a ~1 milione di token e rendendolo ideale per lunghe lezioni o riunioni.
Le richieste di modalità mista aggravano questi costi, spesso superando i limiti quando PDF, immagini e video sono combinati in un'unica richiesta.
Quali sono i limiti massimi di caricamento per ogni tipo di file?

| Tipo di file | Limite massimo |
| PDF (pagine) | Fino a 900 pagine |
| Immagini (numero) | 14–900 immagini (a seconda dell'interfaccia/API) |
| Video (durata) | Fino a ~1 ora |
| Audio (durata) | Fino a 8,4 ore |
- Il limite massimo per il caricamento dei file PDF è di 900 pagine., che significa lunghi rapporti e documenti scansionati potrebbe essere necessario il chunking anche prima che i limiti dei token diventino un problema.
- Il caricamento delle immagini varia da 14 a 900 file, a seconda che si utilizzino flussi di lavoro da console o API. Le attività che richiedono un uso intensivo di immagini, come set di documenti o set di dati visivi, potrebbero raggiungere i limiti di numero di file prima dei limiti di token.
- Il caricamento dei video è limitato a circa un'ora., con limiti più brevi quando è incluso l'audio. Poiché i video consumano anche token per fotogramma, rappresentano sia un lunghezza del file vincoli e un budget dei token sfida.
- L'audio supporta il singolo caricamento più lungo, fino a 8,4 ore, rendendola la modalità più efficiente per contenuti di lunga durata come podcast, riunioni o lezioni.
Questi vincoli dimostrano che I limiti relativi al tipo di file e ai token sono due colli di bottiglia distinti., e gli utenti spesso ne incontrano uno prima dell'altro a seconda del carico di lavoro.
Con quale velocità i diversi tipi di file consumano i token?
Questo grafico a barre sovrapposte mostra la rapidità con cui gli input multimodali consumano la finestra token di Gemini 3 Pro. Un solo PDF di 50 pagine utilizza circa 28.000 gettoni, mentre 10 immagini aggiungono un altro 11.200 gettoni, e un breve video clip contribuisce ~21.000 gettoni. Combinati, questi input raggiungono quasi 60.000 gettoni, che è vicino al Limite di 65.536 token su Vertex AI in anteprima.

Questo spiega perché gli utenti spesso raggiungono inaspettatamente i limiti dei token:
- I PDF vengono ridimensionati in modo lineare in base al numero di pagine
- Le immagini hanno un costo fisso elevato per file
- I fotogrammi video accumulano token molto velocemente
Anche file apparentemente di piccole dimensioni possono superare i limiti della piattaforma una volta combinati.
Come si confronta Gemini 3 con GPT-5.1 e Claude 4.5?

Gemini 3 Pro ottiene il punteggio più alto nella copertura multimodale perché è in grado di analizzare PDF di grandi dimensioni, video lunghi, immagini e audio all'interno di un'unica finestra contestuale.
GPT-5.1 è leader nella stabilità dei contesti lunghi e nel ragionamento approfondito., migliorandolo per la ricerca, la scrittura e i flussi di lavoro in più fasi.
Claude 4.5 Sonnet garantisce una gestione affidabile degli input lunghi ed eccelle nel ragionamento strutturato e nelle attività di codifica.
Sora 2 Pro e Veo 3.1dominare nella generazione di output multimodale ma non sono progettati per l'elaborazione di testi lunghi.
Il confronto tra i radar evidenzia che non esiste un modello “migliore”: ciascuno si adatta a un flusso di lavoro diverso a seconda delle dimensioni del contesto e dei requisiti di modalità.
GlobalGPT semplifica questi confronti permettendoti di testare il comportamento in contesti lunghi su più modelli senza dover cambiare account o piattaforma.
Una finestra token più ampia garantisce un ragionamento migliore?

Contesto più ampio ≠ ragionamento migliore: La precisione inizia a diminuire quando i prompt superano i 100.000 token.
L'attenzione si indebolisce: Il modello deve distribuire l'attenzione su più token, riducendo l'attenzione sulle informazioni rilevanti.
Gli input multimodali amplificano il calo: I PDF, le immagini e i fotogrammi video competono tutti per attirare l'attenzione, rendendo più difficile elaborare accuratamente contesti lunghi.
Rendimenti decrescenti a lunghezze estreme: Oltre una certa dimensione, aggiungere altro testo o cornici aumenta il costo ma non la qualità.
Conclusione pratica: Le finestre di grandi dimensioni sono potenti, ma suddividere input lunghi in blocchi strutturati spesso garantisce una maggiore precisione.
Quali sono i migliori casi d'uso per il token Gemini 3? Capacità?
- PDF di grandi dimensioni, documenti finanziari, documenti di ricerca
- Revisione legale/di conformità di più file
- Repository di codice e set di documentazione
- Sintesi di video lunghi o registrazioni di riunioni
- Relazioni multimediali che combinano testo, grafici e immagini
- Attività che richiedono un uso intensivo dell'audio e lunghi periodi di tempo
Come si stima l'utilizzo dei token prima del caricamento?

- Questo calcolatore mostra come diverse modalità consumano i token a velocità notevolmente diverse.
- I PDF e le immagini comportano costi elevati a causa della tokenizzazione fissa per pagina/file.
- Il video è il modo più veloce per superare i limiti perché il numero di fotogrammi aumenta anche nei clip brevi.
- L'audio è il formato più efficiente per i contenuti lunghi, poiché offre fino a ~1 milione di token in un unico file.
- Le formule aiutano gli utenti a valutare se un prompt raggiungerà i limiti di 65K/1M di Gemini 3 Pro prima del caricamento.
Come evitare di raggiungere il limite dei token
Suddividi PDF o codici di grandi dimensioni.
Suddividi documenti o archivi di grandi dimensioni in sezioni logiche (capitoli, moduli, cartelle) ed elaborali in più chiamate, quindi chiedi a Gemini di riassumere o unire i risultati parziali.
Campionamento dei fotogrammi video anziché acquisizione completa.
Anziché inserire ogni fotogramma di un video lungo, estrai i fotogrammi chiave a una frequenza inferiore (ad esempio 1-2 fps) o solo dai segmenti importanti, in modo da catturare la storia senza esaurire l'intero budget di token.
Comprimere o limitare il caricamento delle immagini.
Carica solo immagini che contengono effettivamente le informazioni di cui hai bisogno (tabelle, grafici, screenshot importanti) ed evita i duplicati; Gemini addebita un costo simile per immagine indipendentemente dalla risoluzione.
Utilizza pipeline in più fasi per attività complesse.
Chiedi prima a Gemini di estrarre o etichettare le informazioni chiave, quindi esegui un secondo passaggio per un ragionamento più approfondito sull'output condensato, invece di cercare di eseguire l'estrazione + l'analisi + la scrittura in un unico prompt enorme.
Per i contenuti di lunga durata, è preferibile caricare file audio.
Quando hai riunioni, lezioni o podcast di lunga durata, carica l'audio anziché il video completo, in modo da beneficiare di una finestra token più ampia e di un costo token complessivo inferiore.
In che modo i limiti dei token influenzano i prezzi e le quote?
- I costi variano in base al numero di token in entrata e in uscita.
- Il livello di anteprima riduce la finestra dei token ma stabilizza anche la spesa.
- Le attività multimodali (PDF + immagini + video) determinano un aumento più rapido dei costi dei token.
- I piani aziendali richiedono una pianificazione del budget in base alla produttività e alle dimensioni dei lavori.
È consigliabile utilizzare Gemini 3 per flussi di lavoro multimodali o a lungo termine?
- Scegliere Gemini 3 Pro per attività multimodali che richiede un elevato input di PDF/immagini/audio/video.
- Scegliere GPT-5.1 per un ragionamento più stabile sui testi lunghi.
- Scegliere Claude 4.5 per logica strutturata, analisi e flussi di lavoro con un elevato utilizzo di codice.
- La selezione del modello dipende dalla combinazione delle modalità e dalla profondità del ragionamento.
Raccomandazioni finali per la gestione dei limiti dei token Gemini 3
- Stima i costi dei token prima di caricare file multimodali.
- Suddividere i documenti lunghi per preservare l'accuratezza del ragionamento.
- Utilizza l'audio per gli input più lunghi a campata unica.
- Combina Gemini con flussi di lavoro di recupero o graduali per carichi di lavoro estremi.
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