Thực thi mã

Gemini API cung cấp một công cụ thực thi mã cho phép mô hình tạo và chạy mã Python. Sau đó, mô hình có thể học lặp đi lặp lại từ kết quả thực thi mã cho đến khi đạt được kết quả cuối cùng. Bạn có thể sử dụng tính năng thực thi mã để tạo các ứng dụng có lợi từ hoạt động suy luận dựa trên mã. Ví dụ: bạn có thể sử dụng tính năng thực thi mã để giải phương trình hoặc xử lý văn bản. Bạn cũng có thể sử dụng các thư viện có trong môi trường thực thi mã để thực hiện các tác vụ chuyên biệt hơn.

Gemini chỉ có thể thực thi mã bằng Python. Bạn vẫn có thể yêu cầu Gemini tạo mã bằng một ngôn ngữ khác, nhưng mô hình không thể sử dụng công cụ thực thi mã để chạy mã đó.

Bật tính năng thực thi mã

Để bật tính năng thực thi mã, hãy định cấu hình công cụ thực thi mã trên mô hình. Điều này cho phép mô hình tạo và chạy mã.

Python

from google import genai from google.genai import types  client = genai.Client()  response = client.models.generate_content(     model="gemini-2.5-flash",     contents="What is the sum of the first 50 prime numbers? "     "Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.",     config=types.GenerateContentConfig(         tools=[types.Tool(code_execution=types.ToolCodeExecution)]     ), )  for part in response.candidates[0].content.parts:     if part.text is not None:         print(part.text)     if part.executable_code is not None:         print(part.executable_code.code)     if part.code_execution_result is not None:         print(part.code_execution_result.output) 

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";  const ai = new GoogleGenAI({});  let response = await ai.models.generateContent({   model: "gemini-2.5-flash",   contents: [     "What is the sum of the first 50 prime numbers? " +       "Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.",   ],   config: {     tools: [{ codeExecution: {} }],   }, });  const parts = response?.candidates?.[0]?.content?.parts || []; parts.forEach((part) => {   if (part.text) {     console.log(part.text);   }    if (part.executableCode && part.executableCode.code) {     console.log(part.executableCode.code);   }    if (part.codeExecutionResult && part.codeExecutionResult.output) {     console.log(part.codeExecutionResult.output);   } }); 

Go

package main  import (     "context"     "fmt"     "os"     "google.golang.org/genai" )  func main() {      ctx := context.Background()     client, err := genai.NewClient(ctx, nil)     if err != nil {         log.Fatal(err)     }      config := &genai.GenerateContentConfig{         Tools: []*genai.Tool{             {CodeExecution: &genai.ToolCodeExecution{}},         },     }      result, _ := client.Models.GenerateContent(         ctx,         "gemini-2.5-flash",         genai.Text("What is the sum of the first 50 prime numbers? " +                   "Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50."),         config,     )      fmt.Println(result.Text())     fmt.Println(result.ExecutableCode())     fmt.Println(result.CodeExecutionResult()) } 

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \ -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d ' {"tools": [{"code_execution": {}}],     "contents": {       "parts":         {             "text": "What is the sum of the first 50 prime numbers? Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50."         }     }, }' 

Đầu ra có thể có dạng như sau (đã được định dạng để dễ đọc):

Okay, I need to calculate the sum of the first 50 prime numbers. Here's how I'll approach this:  1.  **Generate Prime Numbers:** I'll use an iterative method to find prime     numbers. I'll start with 2 and check if each subsequent number is divisible     by any number between 2 and its square root. If not, it's a prime. 2.  **Store Primes:** I'll store the prime numbers in a list until I have 50 of     them. 3.  **Calculate the Sum:**  Finally, I'll sum the prime numbers in the list.  Here's the Python code to do this:  def is_prime(n):   """Efficiently checks if a number is prime."""   if n <= 1:     return False   if n <= 3:     return True   if n % 2 == 0 or n % 3 == 0:     return False   i = 5   while i * i <= n:     if n % i == 0 or n % (i + 2) == 0:       return False     i += 6   return True  primes = [] num = 2 while len(primes) < 50:   if is_prime(num):     primes.append(num)   num += 1  sum_of_primes = sum(primes) print(f'{primes=}') print(f'{sum_of_primes=}')  primes=[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97, 101, 103, 107, 109, 113, 127, 131, 137, 139, 149, 151, 157, 163, 167, 173, 179, 181, 191, 193, 197, 199, 211, 223, 227, 229] sum_of_primes=5117  The sum of the first 50 prime numbers is 5117. 

Đầu ra này kết hợp một số phần nội dung mà mô hình trả về khi sử dụng tính năng thực thi mã:

  • text: Văn bản cùng dòng do mô hình tạo
  • executableCode: Mã do mô hình tạo ra nhằm mục đích thực thi
  • codeExecutionResult: Kết quả của mã thực thi

Quy ước đặt tên cho các phần này sẽ khác nhau tuỳ theo ngôn ngữ lập trình.

Sử dụng tính năng thực thi mã trong cuộc trò chuyện

Bạn cũng có thể sử dụng tính năng thực thi mã trong cuộc trò chuyện.

Python

from google import genai from google.genai import types  client = genai.Client()  chat = client.chats.create(     model="gemini-2.5-flash",     config=types.GenerateContentConfig(         tools=[types.Tool(code_execution=types.ToolCodeExecution)]     ), )  response = chat.send_message("I have a math question for you.") print(response.text)  response = chat.send_message(     "What is the sum of the first 50 prime numbers? "     "Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50." )  for part in response.candidates[0].content.parts:     if part.text is not None:         print(part.text)     if part.executable_code is not None:         print(part.executable_code.code)     if part.code_execution_result is not None:         print(part.code_execution_result.output) 

JavaScript

import {GoogleGenAI} from "@google/genai";  const ai = new GoogleGenAI({});  const chat = ai.chats.create({   model: "gemini-2.5-flash",   history: [     {       role: "user",       parts: [{ text: "I have a math question for you:" }],     },     {       role: "model",       parts: [{ text: "Great! I'm ready for your math question. Please ask away." }],     },   ],   config: {     tools: [{codeExecution:{}}],   } });  const response = await chat.sendMessage({   message: "What is the sum of the first 50 prime numbers? " +             "Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50." }); console.log("Chat response:", response.text); 

Go

package main  import (     "context"     "fmt"     "os"     "google.golang.org/genai" )  func main() {      ctx := context.Background()     client, err := genai.NewClient(ctx, nil)     if err != nil {         log.Fatal(err)     }      config := &genai.GenerateContentConfig{         Tools: []*genai.Tool{             {CodeExecution: &genai.ToolCodeExecution{}},         },     }      chat, _ := client.Chats.Create(         ctx,         "gemini-2.5-flash",         config,         nil,     )      result, _ := chat.SendMessage(                     ctx,                     genai.Part{Text: "What is the sum of the first 50 prime numbers? " +                                           "Generate and run code for the calculation, and " +                                           "make sure you get all 50.",                               },                 )      fmt.Println(result.Text())     fmt.Println(result.ExecutableCode())     fmt.Println(result.CodeExecutionResult()) } 

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \ -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"tools": [{"code_execution": {}}],     "contents": [         {             "role": "user",             "parts": [{                 "text": "Can you print \"Hello world!\"?"             }]         },{             "role": "model",             "parts": [               {                 "text": ""               },               {                 "executable_code": {                   "language": "PYTHON",                   "code": "\nprint(\"hello world!\")\n"                 }               },               {                 "code_execution_result": {                   "outcome": "OUTCOME_OK",                   "output": "hello world!\n"                 }               },               {                 "text": "I have printed \"hello world!\" using the provided python code block. \n"               }             ],         },{             "role": "user",             "parts": [{                 "text": "What is the sum of the first 50 prime numbers? Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50."             }]         }     ] }' 

Đầu vào/đầu ra (I/O)

Bắt đầu từ Gemini 2.0 Flash, tính năng thực thi mã hỗ trợ đầu vào tệp và đầu ra đồ thị. Khi sử dụng các chức năng đầu vào và đầu ra này, bạn có thể tải tệp CSV và tệp văn bản lên, đặt câu hỏi về các tệp và nhận được các biểu đồ Matplotlib được tạo trong phần phản hồi. Các tệp đầu ra được trả về dưới dạng hình ảnh nội tuyến trong phản hồi.

Giá I/O

Khi sử dụng I/O thực thi mã, bạn sẽ bị tính phí cho mã thông báo đầu vào và mã thông báo đầu ra:

Mã thông báo đầu vào:

  • Lời nhắc cho người dùng

Mã thông báo đầu ra:

  • Mã do mô hình tạo
  • Kết quả thực thi mã trong môi trường mã
  • Mã thông báo tư duy
  • Bản tóm tắt do mô hình tạo

Thông tin chi tiết về I/O

Khi làm việc với I/O thực thi mã, hãy lưu ý đến các thông tin kỹ thuật sau:

  • Thời gian chạy tối đa của môi trường mã là 30 giây.
  • Nếu môi trường mã tạo ra lỗi, mô hình có thể quyết định tạo lại đầu ra mã. Điều này có thể xảy ra tối đa 5 lần.
  • Kích thước tệp đầu vào tối đa bị giới hạn bởi cửa sổ mã thông báo của mô hình. Trong AI Studio, khi sử dụng Gemini Flash 2.0, kích thước tệp đầu vào tối đa là 1 triệu mã thông báo (khoảng 2 MB đối với tệp văn bản thuộc các loại đầu vào được hỗ trợ). Nếu bạn tải một tệp quá lớn lên, AI Studio sẽ không cho phép bạn gửi tệp đó.
  • Tính năng thực thi mã hoạt động hiệu quả nhất với tệp văn bản và tệp CSV.
  • Bạn có thể truyền tệp đầu vào trong part.inlineData hoặc part.fileData (được tải lên thông qua Files API) và tệp đầu ra luôn được trả về dưới dạng part.inlineData.
Một lượt rẽ Hai chiều (API Trực tiếp đa phương thức)
Các mô hình được hỗ trợ Tất cả các mô hình Gemini 2.0 và 2.5 Chỉ mô hình thử nghiệm Flash
Các loại tệp đầu vào được hỗ trợ .png, .jpeg, .csv, .xml, .cpp, .java, .py, .js, .ts .png, .jpeg, .csv, .xml, .cpp, .java, .py, .js, .ts
Các thư viện vẽ biểu đồ được hỗ trợ Matplotlib, seaborn Matplotlib, seaborn
Sử dụng dụng cụ đa năng Có (chỉ thực thi mã + cơ sở)

Thanh toán

Bạn không phải trả thêm phí khi bật tính năng thực thi mã từ Gemini API. Bạn sẽ bị tính phí theo mức giá hiện tại của mã thông báo đầu vào và đầu ra dựa trên mô hình Gemini mà bạn đang sử dụng.

Sau đây là một số thông tin khác bạn cần biết về việc tính phí thực thi mã:

  • Bạn chỉ bị tính phí một lần cho các mã thông báo đầu vào mà bạn truyền đến mô hình và bạn sẽ bị tính phí cho các mã thông báo đầu ra cuối cùng mà mô hình trả về cho bạn.
  • Các mã thông báo đại diện cho mã được tạo sẽ được tính là mã thông báo đầu ra. Mã được tạo có thể bao gồm văn bản và kết quả đầu ra đa phương thức như hình ảnh.
  • Kết quả thực thi mã cũng được tính là mã thông báo đầu ra.

Mô hình thanh toán được minh hoạ trong sơ đồ sau:

mô hình thanh toán khi thực thi mã

  • Bạn sẽ bị tính phí theo mức giá hiện tại của mã thông báo đầu vào và đầu ra dựa trên mô hình Gemini mà bạn đang sử dụng.
  • Nếu Gemini sử dụng tính năng thực thi mã khi tạo câu trả lời cho bạn, thì câu lệnh ban đầu, mã được tạo và kết quả của mã đã thực thi sẽ được gắn nhãn là mã thông báo trung gian và được tính phí là mã thông báo đầu vào.
  • Sau đó, Gemini sẽ tạo bản tóm tắt và trả về mã đã tạo, kết quả của mã đã thực thi và bản tóm tắt cuối cùng. Các mã thông báo này được tính phí dưới dạng mã thông báo đầu ra.
  • Gemini API bao gồm số lượng mã thông báo trung gian trong phản hồi API, vì vậy, bạn sẽ biết lý do nhận được thêm mã thông báo đầu vào ngoài câu lệnh ban đầu.

Các điểm hạn chế

  • Mô hình này chỉ có thể tạo và thực thi mã. Phương thức này không thể trả về các cấu phần phần mềm khác như tệp nội dung nghe nhìn.
  • Trong một số trường hợp, việc cho phép thực thi mã có thể dẫn đến sự hồi quy ở các khía cạnh khác của đầu ra mô hình (ví dụ: viết một câu chuyện).
  • Có một số điểm khác biệt về khả năng sử dụng thành công tính năng thực thi mã của các mô hình.

Các thư viện được hỗ trợ

Môi trường thực thi mã bao gồm các thư viện sau:

  • attrs
  • cờ vua
  • contourpy
  • fpdf
  • geopandas
  • imageio
  • jinja2
  • joblib
  • jsonschema
  • jsonschema-specifications
  • lxml
  • matplotlib
  • mpmath
  • numpy
  • opencv-python
  • openpyxl
  • đóng gói ứng dụng
  • gấu trúc
  • cái gối
  • protobuf
  • pylatex
  • pyparsing
  • PyPDF2
  • python-dateutil
  • python-docx
  • python-pptx
  • reportlab
  • scikit-learn
  • scipy
  • seaborn
  • sáu
  • striprtf
  • sympy
  • lập bảng
  • tensorflow
  • toolz
  • xlrd

Bạn không thể cài đặt thư viện của riêng mình.

Bước tiếp theo