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Gemini API のコード実行機能を使用すると、モデルを 結果から学習し、最終的に 生成します。このコード実行機能を使用して コードベースの推論を利用し、テキスト出力を生成します。対象 たとえば方程式を解くアプリケーションでコード実行を テキストを処理します。
コード実行は、AI Studio と Gemini API の両方で使用できます。AI Studio では [詳細設定] でコード実行を有効にできます。Gemini API 同様の構成で、コード実行をツールとして提供します。 関数呼び出し。スペースの追加後 コード実行をツールとして呼び出す場合、使用するタイミングはモデルが決定します。
コード実行を使ってみる
このセクションでは、Gemini SDK がインストールされ、API が構成済みであることを前提としています。 鍵を作成します(クイックスタートをご覧ください)。
コード実行と関数呼び出し
コード実行と関数呼び出しは、 次のような特徴があります。
- コード実行では、モデルは、固定された分離された環境で API バックエンドでコードを実行できます。 できます。
- 関数呼び出しを使用すると、モデルに要求された関数を 構築できます。
一般的に、コード実行で処理できる場合は、コード実行を使用する方がよいでしょう。
あります。コード実行は簡単に使用でき(有効にするだけで済み)、
単一の GenerateContent
リクエスト(そのため、1 回の請求が発生します)。機能
呼び出しは追加の GenerateContent
リクエストを受け取り、出力を返送する
(そのため、複数の料金が発生します)。
独自の関数がある場合、ほとんどの場合、関数呼び出しを使用する必要があります。 必要であり、必要に応じてコード実行を使用する必要があります。 API を使用して Python コードを記述、実行し、結果を返すことができます。
課金
SDK からコード実行を有効にしても、追加料金は発生しません。 Gemini API現在の入出力レートで課金されます。 トークンを使用します。
コード実行に対する課金について、次の点にも留意してください。
- モデルに渡した入力トークンに対して 1 回だけ課金されます。 モデルから返された最終出力トークンに対して課金されます。
- 生成されたコードを表すトークンは、出力トークンとしてカウントされます。
- コード実行の結果も出力トークンとしてカウントされます。
制限事項
- このモデルはコードを生成して実行することしかできません。他のアーティファクトは返せない アップロードできます。
- この機能では、ファイル I/O やテキスト以外の出力を含むユースケースはサポートされていません。 (データプロットや CSV ファイルのアップロードなど)。
- コード実行は最大 30 秒間実行できます。これを超えるとタイムアウトになります。
- コード実行を有効にすると、他の領域で回帰を引き起こすことがある モデル出力の生成に使用されます(例: ストーリーの作成)。
- コードを使用する能力はモデルによって多少異なる 表示されます。Gemini 1.5 Pro は最も高性能なモデル モデルです。