Gemini 3 Pro-tokenlimiet: wat u kunt uploaden in 2025

De Gemini 3 Pro-tokenlimiet bepaalt hoeveel tekst en multimodale inhoud u in één verzoek kunt uploaden. In 2025 ondersteunt het model maximaal 1 miljoen invoertokens op de API en 65.536 tokens in de Vertex-previewversie, met uitvoerlimieten variërend van 32K tot 64K tokens. Uw uploads, inclusief pdf's, afbeeldingen, videoframes en audio, moeten allemaal binnen dit gecombineerde venster passen.

Omdat Gemini 3 Pro tokens voor tekst- en multimodale bestanden anders telt, kan de tokenlimiet knelpunten veroorzaken wanneer gebruikers grote pdf's, meerdere afbeeldingen of lange video's uploaden, waardoor het venster veel sneller dan verwacht vol raakt.

GlobalGPT maakt dit eenvoudiger te beheren door u directe toegang te geven. naar meer dan 100 geïntegreerde AI-modellen, waaronder GPT-5.1, Claude 4.5, Sora 2 Pro, Veo 3.1, en Gemini 3 pro—zodat u het model kunt kiezen dat het beste omgaat met lange contexten zonder dat u voor meerdere abonnementen hoeft te betalen, vanaf ongeveer $5,75 in het Basic-abonnement.

Wat is de werkelijke tokenlimiet voor Gemini 3 Pro?

Platform	Limiet voor invoertoken	Limiet voor uitvoertokens	Opmerkingen over stabiliteit
Gemini 3 Pro — API	~1.000.000 tokens	Tot 64.000 tokens	Volledige ondersteuning voor lange contexten; ideaal voor grote, multimodale workloads
Gemini 3 Pro — Vertex AI Preview	65.536 tokens	32.768 tokens	Verkort venster voor voorspelbare latentie; geoptimaliseerd voor vroege tests en gecontroleerde omgevingen

• De Gemini 3 Pro API-model ondersteunttot ~1 miljoen invoertokens en tot 64K outputtokens.
• De previewversie van Vertex AI beperkt gebruikers momenteel tot 65.536 invoertokens en 32.768 outputtokens.
• Deze verschillen houden verband met platformbeleid, niet verschillen in het onderliggende model.
• Tokenlimieten zijn van invloed op de hoeveelheid tekst of multimodale inhoud die u in één verzoek kunt uploaden.

Hoeveel tokens kan Gemini 3 Pro werkelijk verwerken op verschillende platforms?

• API versie → Volledige capaciteit voor lange contexten, bedoeld voor taken op bedrijfsniveau.
• Vertex preview → Kleiner venster dat prioriteit geeft aan stabiliteit en voorspelbare latentie.
• Audiomodaliteit ondersteunt op unieke wijze tot 1 miljoen tokens zelfs in preview.
• Gebruikers kunnen verschillende limieten zien, afhankelijk van de regio, het niveau of preview-beperkingen.

Hoe tokeniseert Gemini 3 tekst, pdf's, afbeeldingen, video's en audio?

Invoermodaliteit	Formule voor de kosten van tokens	Typisch gebruik van tokens	Opmerkingen
Tekst	Standaard LM-tokenisatie	~4 tokens per Engels woord	Verschilt per taal + opmaak
PDF	~560 tokens per pagina	10 pagina's → ~5.600 tokens	Het aantal pagina's beïnvloedt de kosten, niet de bestandsgrootte.
Afbeelding	~1.120 tokens per afbeelding	14 afbeeldingen → ~15.680 tokens	Resolutie-onafhankelijk binnen bepaalde grenzen
Video	~70 tokens per frame	5 minuten @ 30 fps → ~630.000 tokens	Een van de snelste manieren om limieten te bereiken
Audio	Tot 1 miljoen tokens per bestand	8,4 uur → bijna 1 miljoen tokens	Meest efficiënte methode voor lange uploads

Tekst is de goedkoopste modaliteit, wat slechts een paar tokens per woord kost, dus zelfs lange artikelen overschrijden zelden zinvolle limieten.

PDF's zijn veel duurder, omdat Gemini elke pagina omzet in gestructureerde tekst. Het vaste tarief van ~560 tokens/pagina betekent dat lange documenten snel groeien – de bestandsgrootte doet er niet toe, het aantal pagina's wel.

Afbeeldingen verbruiken elk ongeveer 1120 tokens., waardoor beeldrijke prompts duur worden, zelfs als elk bestand klein is.

Video is de snelste manier om tokenlimieten te bereiken., aangezien Gemini ongeveer 70 tokens per frame tokeniseert. Zelfs korte clips kunnen honderdduizenden tokens verbruiken.

Audio biedt het grootste venster, ondersteunt tot ~1 miljoen tokens en is daarmee ideaal voor lange lezingen of vergaderingen.

Gemengde modaliteit verhoogt deze kosten nog verder., waarbij de limieten vaak worden overschreden wanneer PDF's, afbeeldingen en video's in één verzoek worden gecombineerd.

Wat zijn de maximale uploadlimieten voor elk bestandstype?

Bestandstype	Maximale limiet
PDF (pagina's)	Tot 900 pagina's
Afbeeldingen (aantal)	14–900 afbeeldingen (afhankelijk van interface/API)
Video's (lengte)	Tot ~1 uur
Audio (lengte)	Tot 8,4 uur

• PDF-uploads zijn beperkt tot 900 pagina's., wat betekent lange rapporten en gescande documenten kan chunking nodig zijn nog voordat tokenlimieten een probleem worden.
• Het aantal geüploade afbeeldingen varieert van 14 tot 900 bestanden., afhankelijk van of u console- of API-workflows gebruikt. Taken met veel afbeeldingen, zoals documentsets of visuele datasets, kunnen eerder tegen bestandslimieten aanlopen dan tegen tokenlimieten.
• Video-uploads zijn beperkt tot ongeveer een uur., met kortere limieten wanneer audio is inbegrepen. Omdat video's ook tokens per frame verbruiken, vormen ze zowel een bestandslengte beperking en een token-budget uitdaging.
• Audio ondersteunt de langste enkele upload, tot wel 8,4 uur, waardoor het de meest efficiënte modaliteit is voor langdurige content zoals podcasts, vergaderingen of lezingen.

Deze beperkingen tonen aan dat Beperkingen op bestandstypen en tokenlimieten zijn twee afzonderlijke knelpunten., en gebruikers komen vaak de ene vóór de andere tegen, afhankelijk van de werklast.

Hoe snel verbruiken verschillende bestandstypen tokens?

Dit gestapelde staafdiagram laat zien hoe snel multimodale invoer het tokenvenster van Gemini 3 Pro verbruikt. Een pdf-bestand van 50 pagina's alleen al gebruikt ongeveer 28.000 tokens, terwijl 10 afbeeldingen nog eens 11.200 tokens, en een korte videoclip draagt bij ~21.000 tokens. Samen bereiken deze inputs bijna 60.000 tokens, dat dicht bij de Limiet van 65.536 tokens op Vertex AI preview.

Dit illustreert waarom gebruikers vaak onverwacht tegen tokenlimieten aanlopen:

• PDF's worden lineair geschaald op basis van het aantal pagina's
• Afbeeldingen hebben vaste hoge kosten per bestand
• Videoframes verzamelen tokens extreem snel

Zelfs relatief klein ogende bestanden kunnen de platformlimieten overschrijden wanneer ze worden gecombineerd.

Hoe verhoudt Gemini 3 zich tot GPT-5.1 en Claude 4.5?

Gemini 3 Pro scoort het hoogst op multimodale dekking omdat het grote PDF-bestanden, lange video's, afbeeldingen en audio binnen één contextvenster kan parseren.

GPT-5.1 loopt voorop op het gebied van stabiliteit in lange contexten en diepgaand redeneren., waardoor het beter geschikt is voor onderzoek, schrijven en meerstapsworkflows.

Claude 4.5 Sonnet biedt betrouwbare verwerking van lange invoer en blinkt uit in gestructureerd redeneren en coderingstaken.

Sora 2 Pro en Veo 3.1domineren in multimodale outputgeneratie maar zijn niet ontworpen voor de verwerking van lange teksten.

De radarvergelijking laat zien dat er niet één model is dat “het beste” is: elk model past bij een andere workflow, afhankelijk van de contextgrootte en modaliteitsvereisten.

GlobalGPT stroomlijnt deze vergelijkingen door u in staat te stellen langdurig gedrag in meerdere modellen te testen zonder van account of platform te wisselen.

Garandeert een groter tokenvenster een betere redenering?

Grotere context ≠ betere redenering: De nauwkeurigheid begint af te nemen zodra het aantal prompts meer dan ~100.000 tokens bedraagt.

De aandacht verslapt: Het model moet de aandacht over meer tokens verspreiden, waardoor de focus op relevante informatie afneemt.

Multimodale inputs versterken de daling: PDF's, afbeeldingen en videoframes strijden allemaal om aandacht, waardoor lange contexten moeilijker nauwkeurig te verwerken zijn.

Afnemende opbrengsten bij extreme lengtes: Boven een bepaalde omvang leidt het toevoegen van meer tekst of kaders tot hogere kosten, maar niet tot een betere kwaliteit.

Praktische tip: Grote vensters zijn krachtig, maar het opsplitsen van lange invoer in gestructureerde stukken levert vaak een hogere nauwkeurigheid op.

Wat zijn de beste gebruiksscenario's voor het token van Gemini 3? Capaciteit?

• Grote PDF-bestanden, financiële documenten, onderzoeksrapporten
• Juridische/compliance-beoordeling van meerdere bestanden
• Coderepositories en documentatiesets
• Samenvatting van lange video's of opnames van vergaderingen
• Mixed-media-overzichten waarin tekst, grafieken en afbeeldingen worden gecombineerd
• Audio-intensieve taken die veel tijd vergen

Hoe schat je het tokengebruik in voordat je iets uploadt?

• Deze calculator laat zien hoe verschillende modaliteiten tokens in zeer uiteenlopende mate verbruiken.
• PDF's en afbeeldingen brengen snel hoge kosten met zich mee vanwege de vaste tokenisatie per pagina/per bestand.
• Video is de snelste manier om grenzen te overschrijden, omdat het aantal frames zelfs in korte clips enorm toeneemt.
• Audio is het meest efficiënt voor lange content en biedt tot ~1 miljoen tokens in één enkel bestand.
• De formules helpen gebruikers om voorafgaand aan het uploaden in te schatten of een prompt de limieten van 65K/1M van Gemini 3 Pro zal overschrijden.

Hoe u kunt voorkomen dat u de tokenlimiet bereikt

Verdeel lange PDF's of codebases in stukken.

Splits grote documenten of opslagplaatsen op in logische secties (hoofdstukken, modules, mappen) en verwerk ze in meerdere oproepen. Vraag Gemini vervolgens om de deelresultaten samen te vatten of samen te voegen.

Voorbeeldvideoframes in plaats van volledige opname.

In plaats van elk frame van een lange video te voeden, kun je beter keyframes extraheren met een lagere framesnelheid (bijvoorbeeld 1-2 fps) of alleen uit belangrijke segmenten, zodat je het verhaal vastlegt zonder het volledige tokenbudget te verbruiken.

Comprimeer of beperk het uploaden van afbeeldingen.

Upload alleen afbeeldingen die echt informatie bevatten die u nodig hebt (tabellen, grafieken, belangrijke schermafbeeldingen) en vermijd bijna-duplicaten; Gemini rekent een vergelijkbare tokenprijs per afbeelding, ongeacht de resolutie.

Gebruik meerstaps-pijplijnen voor intensieve taken.

Vraag Gemini eerst om belangrijke informatie te extraheren of te labelen, en voer vervolgens een tweede ronde uit voor een diepgaandere analyse van de samengevatte output, in plaats van extractie + analyse + schrijven in één grote prompt te proberen te doen.

Geef de voorkeur aan audio-uploads voor lange content.

Wanneer u lange vergaderingen, lezingen of podcasts hebt, upload dan de audio in plaats van de volledige video, zodat u profiteert van het grotere effectieve tokenvenster en lagere totale tokenkosten.

Hoe beïnvloeden tokenlimieten de prijsstelling en quota?

• De kosten zijn afhankelijk van zowel het aantal input- als output-tokens.
• Preview-niveau vermindert het tokenvenster, maar stabiliseert ook de uitgaven.
• Multimodale taken (PDF + afbeeldingen + video) zorgen voor de snelste stijging van de tokenkosten.
• Voor bedrijfsplannen moet rekening worden gehouden met de doorvoer en de omvang van de taken.

Moet u Gemini 3 gebruiken voor langdurige of multimodale workflows?

• Kies Gemini 3 Pro voor multimodale taken waarvoor veel PDF-/afbeeldings-/audio-/video-input nodig is.
• Kies GPT-5.1 voor stabielere redeneringen in lange teksten.
• Kies Claude 4.5 voor gestructureerde logica, analyse en coderijke workflows.
• De modelkeuze hangt af van de modaliteitsmix en de diepgang van de redenering.

Definitieve aanbevelingen voor het beheer van Gemini 3-tokenlimieten

• Maak een schatting van de tokenkosten voordat je multimodale bestanden uploadt.
• Verdeel lange documenten in stukken om de nauwkeurigheid van de redenering te behouden.
• Gebruik audio voor de langste inputs met één spanwijdte.
• Combineer Gemini met opvraag- of gefaseerde workflows voor extreme werkbelastingen.

GlobalGPT maakt deze workflow nog soepeler. door je te laten schakelen tussen GPT-5.1, Claude 4.5, Gemini 3 pro, en andere modellen met een lange context op één plek, zonder te hoeven jongleren met meerdere accounts of abonnementen.