การรันโค้ด
Gemini API มีเครื่องมือเรียกใช้โค้ดที่ช่วยให้โมเดลสามารถ สร้างและเรียกใช้โค้ด Python ได้ จากนั้นโมเดลจะเรียนรู้ซ้ำๆ จาก ผลการดำเนินการโค้ดจนกว่าจะได้เอาต์พุตสุดท้าย คุณสามารถใช้การดำเนินการโค้ด เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ได้รับประโยชน์จากการให้เหตุผลตามโค้ด เช่น คุณสามารถใช้การดำเนินการกับโค้ดเพื่อแก้สมการหรือประมวลผลข้อความ นอกจากนี้ คุณยังใช้ไลบรารีที่รวมอยู่ในการดำเนินการโค้ด เพื่อทำงานที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นได้ด้วย
Gemini รันโค้ดได้ใน Python เท่านั้น คุณยังคงขอความช่วยเหลือจาก Gemini ให้สร้างโค้ดในภาษาอื่นได้ แต่โมเดลจะใช้เครื่องมือการดำเนินการโค้ดเพื่อรันโค้ดนั้นไม่ได้
เปิดใช้การดำเนินการโค้ด
หากต้องการเปิดใช้การเรียกใช้โค้ด ให้กำหนดค่าเครื่องมือเรียกใช้โค้ดในโมเดล ซึ่งจะช่วยให้โมเดลสร้างและเรียกใช้โค้ดได้
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="What is the sum of the first 50 prime numbers? "
"Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.",
tools=[{"type": "code_execution"}]
)
for step in interaction.steps:
if step.type == "model_output":
for content_block in step.content:
if content_block.type == "text":
print(content_block.text)
elif step.type == "code_execution_call":
print(step.arguments.code)
elif step.type == "code_execution_result":
print(step.result)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const client = new GoogleGenAI({});
const interaction = await client.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: "What is the sum of the first 50 prime numbers? " +
"Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.",
tools: [{ type: "code_execution" }]
});
for (const step of interaction.steps) {
if (step.type === "model_output") {
for (const contentBlock of step.content) {
if (contentBlock.type === "text") {
console.log(contentBlock.text);
}
}
} else if (step.type === "code_execution_call") {
console.log(step.arguments.code);
} else if (step.type === "code_execution_result") {
console.log(step.result);
}
}
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3-flash-preview",
"input": "What is the sum of the first 50 prime numbers? Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.",
"tools": [{"type": "code_execution"}]
}'
เอาต์พุตอาจมีลักษณะดังต่อไปนี้ ซึ่งได้รับการจัดรูปแบบเพื่อให้อ่านง่าย
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.
เอาต์พุตนี้รวมส่วนเนื้อหาหลายส่วนที่โมเดลแสดงผลเมื่อใช้ การดำเนินการโค้ด
text: ข้อความในบรรทัดที่โมเดลสร้างขึ้นcode_execution_call: โค้ดที่โมเดลสร้างขึ้นเพื่อเรียกใช้code_execution_result: ผลลัพธ์ของโค้ดที่เรียกใช้งานได้
การดำเนินการโค้ดด้วยรูปภาพ (Gemini 3)
ตอนนี้โมเดล Gemini 3 Flash สามารถเขียนและรันโค้ด Python เพื่อจัดการและตรวจสอบรูปภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ
กรณีการใช้งาน
- ซูมและตรวจสอบ: โมเดลจะตรวจหาโดยนัยเมื่อรายละเอียดมีขนาดเล็กเกินไป (เช่น การอ่านมาตรวัดที่อยู่ไกล) และเขียนโค้ดเพื่อครอบตัดและตรวจสอบพื้นที่อีกครั้งที่ความละเอียดสูงขึ้น
- คณิตศาสตร์ภาพ: โมเดลสามารถทำการคำนวณหลายขั้นตอนโดยใช้โค้ด (เช่น การบวกรายการในใบเสร็จ)
- การอธิบายประกอบรูปภาพ: โมเดลสามารถอธิบายประกอบรูปภาพเพื่อตอบคำถามได้ เช่น การวาดลูกศรเพื่อแสดงความสัมพันธ์
เปิดใช้การรันโค้ดด้วยรูปภาพ
Gemini 3 Flash รองรับการดำเนินการโค้ดที่มีรูปภาพอย่างเป็นทางการ คุณเปิดใช้งานลักษณะการทำงานนี้ได้โดยเปิดใช้ทั้งเครื่องมือเรียกใช้โค้ดและการคิด
Python
from google import genai
import requests
import base64
from PIL import Image
import io
image_path = "https://goo.gle/instrument-img"
image_bytes = requests.get(image_path).content
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input=[
{"type": "image", "data": base64.b64encode(image_bytes).decode('utf-8'), "mime_type": "image/jpeg"},
{"type": "text", "text": "Zoom into the expression pedals and tell me how many pedals are there?"}
],
tools=[{"type": "code_execution"}]
)
for step in interaction.steps:
if step.type == "model_output":
for content_block in step.content:
if content_block.type == "text":
print(content_block.text)
elif content_block.type == "image":
# Display generated image
display(Image.open(io.BytesIO(base64.b64decode(content_block.data))))
elif step.type == "code_execution_call":
print(step.arguments.code)
elif step.type == "code_execution_result":
print(step.result)
JavaScript
async function main() {
const client = new GoogleGenAI({});
// 1. Prepare Image Data
const imageUrl = "https://goo.gle/instrument-img";
const response = await fetch(imageUrl);
const imageArrayBuffer = await response.arrayBuffer();
const base64ImageData = Buffer.from(imageArrayBuffer).toString('base64');
// 2. Call the API with Code Execution enabled
const interaction = await client.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: [
{
type: "image",
data: base64ImageData,
mimeType: "image/jpeg"
},
{ type: "text", text: "Zoom into the expression pedals and tell me how many pedals are there?" }
],
tools: [{ type: "code_execution" }]
});
// 3. Process the response (Text, Code, and Execution Results)
for (const step of interaction.steps) {
if (step.type === "model_output") {
for (const contentBlock of step.content) {
if (contentBlock.type === "text") {
console.log("Text:", contentBlock.text);
}
}
} else if (step.type === "code_execution_call") {
console.log(`\nGenerated Code:\n`, step.arguments.code);
} else if (step.type === "code_execution_result") {
console.log(`\nExecution Output:\n`, step.result);
}
}
}
main();
REST
IMG_URL="https://goo.gle/instrument-img"
MODEL="gemini-3-flash-preview"
MIME_TYPE=$(curl -sIL "$IMG_URL" | grep -i '^content-type:' | awk -F ': ' '{print $2}' | sed 's/\r$//' | head -n 1)
if [[ -z "$MIME_TYPE" || ! "$MIME_TYPE" == image/* ]]; then
MIME_TYPE="image/jpeg"
fi
if [[ "$(uname)" == "Darwin" ]]; then
IMAGE_B64=$(curl -sL "$IMG_URL" | base64 -b 0)
elif [[ "$(base64 --version 2>&1)" = *"FreeBSD"* ]]; then
IMAGE_B64=$(curl -sL "$IMG_URL" | base64)
else
IMAGE_B64=$(curl -sL "$IMG_URL" | base64 -w0)
fi
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3-flash-preview",
"input": [
{
"type": "image",
"data": "'"$IMAGE_B64"'",
"mime_type": "'"$MIME_TYPE"'"
},
{"type": "text", "text": "Zoom into the expression pedals and tell me how many pedals are there?"}
],
"tools": [{"type": "code_execution"}]
}'
ใช้การรันโค้ดในการโต้ตอบหลายรอบ
นอกจากนี้ คุณยังใช้การเรียกใช้โค้ดเป็นส่วนหนึ่งของการสนทนาแบบหลายรอบได้ด้วยโดยใช้
previous_interaction_id
Python
from google import genai
client = genai.Client()
# First turn
interaction1 = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="I have a math question for you.",
tools=[{"type": "code_execution"}]
)
print(interaction1.steps[-1].content[0].text)
# Second turn - follow-up with code execution
interaction2 = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
previous_interaction_id=interaction1.id,
input="What is the sum of the first 50 prime numbers? "
"Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.",
tools=[{"type": "code_execution"}]
)
for step in interaction2.steps:
if step.type == "model_output":
for content_block in step.content:
if content_block.type == "text":
print(content_block.text)
elif step.type == "code_execution_call":
print(step.arguments.code)
elif step.type == "code_execution_result":
print(step.result)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const client = new GoogleGenAI({});
// First turn
const interaction1 = await client.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: "I have a math question for you.",
tools: [{ type: "code_execution" }]
});
console.log(interaction1.steps.at(-1).content[0].text);
// Second turn - follow-up with code execution
const interaction2 = await client.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
previousInteractionId: interaction1.id,
input: "What is the sum of the first 50 prime numbers? " +
"Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.",
tools: [{ type: "code_execution" }]
});
for (const step of interaction2.steps) {
if (step.type === "model_output") {
for (const contentBlock of step.content) {
if (contentBlock.type === "text") {
console.log(contentBlock.text);
}
}
} else if (step.type === "code_execution_call") {
console.log(step.arguments.code);
} else if (step.type === "code_execution_result") {
console.log(step.result);
}
}
REST
# First turn
RESPONSE1=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3-flash-preview",
"input": "I have a math question for you.",
"tools": [{"type": "code_execution"}]
}')
INTERACTION_ID=$(echo $RESPONSE1 | jq -r '.id')
# Second turn with previous_interaction_id
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3-flash-preview",
"previous_interaction_id": "'"$INTERACTION_ID"'",
"input": "What is the sum of the first 50 prime numbers? Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.",
"tools": [{"type": "code_execution"}]
}'
อินพุต/เอาต์พุต (I/O)
เริ่มตั้งแต่ Gemini 2.0 Flash การดำเนินการโค้ดจะรองรับอินพุตไฟล์และเอาต์พุตกราฟ ความสามารถในการป้อนข้อมูลและเอาต์พุตเหล่านี้ช่วยให้คุณอัปโหลดไฟล์ CSV และไฟล์ข้อความ ถามคำถามเกี่ยวกับไฟล์ และให้ระบบสร้างกราฟ Matplotlib เป็นส่วนหนึ่งของคำตอบได้ ระบบจะแสดงไฟล์เอาต์พุตเป็นรูปภาพในบรรทัดในคำตอบ
ราคา I/O
เมื่อใช้ I/O การเรียกใช้โค้ด ระบบจะเรียกเก็บเงินจากโทเค็นอินพุตและโทเค็นเอาต์พุต
โทเค็นอินพุต:
- พรอมต์ของผู้ใช้
โทเค็นเอาต์พุต:
- โค้ดที่โมเดลสร้างขึ้น
- เอาต์พุตการรันโค้ดในสภาพแวดล้อมของโค้ด
- โทเค็นการคิด
- ข้อมูลสรุปที่โมเดลสร้างขึ้น
รายละเอียด I/O
เมื่อทำงานกับ I/O การดำเนินการโค้ด โปรดทราบรายละเอียดทางเทคนิคต่อไปนี้
- รันไทม์สูงสุดของสภาพแวดล้อมของโค้ดคือ 30 วินาที
- หากสภาพแวดล้อมของโค้ดสร้างข้อผิดพลาด โมเดลอาจตัดสินใจ สร้างเอาต์พุตโค้ดใหม่ ซึ่งอาจเกิดขึ้นได้สูงสุด 5 ครั้ง
- ขนาดไฟล์อินพุตสูงสุดจะจำกัดตามหน้าต่างโทเค็นของโมเดล ใน AI Studio เมื่อใช้ Gemini Flash 2.0 ขนาดไฟล์อินพุตสูงสุดคือ 1 ล้านโทเค็น (ประมาณ 2 MB สำหรับไฟล์ข้อความของอินพุตประเภทที่รองรับ) หากคุณอัปโหลดไฟล์ที่มีขนาดใหญ่เกินไป AI Studio จะไม่อนุญาตให้คุณส่งไฟล์
- การดำเนินการโค้ดจะทำงานได้ดีที่สุดกับไฟล์ข้อความและ CSV
- คุณส่งไฟล์อินพุตเป็นข้อมูลแบบอินไลน์หรืออัปโหลดโดยใช้ Files API และระบบจะส่งคืนไฟล์เอาต์พุตเป็นข้อมูลแบบอินไลน์เสมอ
การเรียกเก็บเงิน
โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับการเปิดใช้การดำเนินการโค้ดจาก Gemini API ระบบจะเรียกเก็บเงินจากคุณตามอัตราปัจจุบันของโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตโดยอิงตามโมเดล Gemini ที่คุณใช้
สิ่งอื่นๆ ที่ควรทราบเกี่ยวกับการเรียกเก็บเงินสำหรับการดำเนินการโค้ดมีดังนี้
- ระบบจะเรียกเก็บเงินจากคุณเพียงครั้งเดียวสำหรับโทเค็นอินพุตที่คุณส่งไปยังโมเดล และจะเรียกเก็บเงินจากคุณสำหรับโทเค็นเอาต์พุตสุดท้ายที่โมเดลส่งกลับมาให้คุณ
- ระบบจะนับโทเค็นที่แสดงโค้ดที่สร้างขึ้นเป็นโทเค็นเอาต์พุต โค้ดที่สร้างขึ้น อาจมีข้อความและเอาต์พุตแบบหลายรูปแบบ เช่น รูปภาพ
- ผลการเรียกใช้โค้ดจะนับเป็นโทเค็นเอาต์พุตด้วย
รูปแบบการเรียกเก็บเงินแสดงในแผนภาพต่อไปนี้

- ระบบจะเรียกเก็บเงินจากคุณตามอัตราปัจจุบันของโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตโดยอิงตามโมเดล Gemini ที่คุณใช้
- หาก Gemini ใช้การเรียกใช้โค้ดเมื่อสร้างคำตอบ ระบบจะติดป้ายกำกับพรอมต์ต้นฉบับ โค้ดที่สร้างขึ้น และผลลัพธ์ของโค้ดที่เรียกใช้เป็นโทเค็นกลาง และจะเรียกเก็บเงินเป็นโทเค็นอินพุต
- จากนั้น Gemini จะสร้างข้อมูลสรุปและส่งคืนโค้ดที่สร้างขึ้น ผลลัพธ์ของโค้ดที่เรียกใช้ และข้อมูลสรุปสุดท้าย ระบบจะเรียกเก็บเงินสำหรับโทเค็นเหล่านี้เป็นโทเค็นเอาต์พุต
- Gemini API จะรวมจำนวนโทเค็นกลางไว้ในการตอบกลับจาก API เพื่อให้คุณทราบว่าเหตุใดจึงได้รับโทเค็นอินพุตเพิ่มเติมจากพรอมต์เริ่มต้น
ข้อจำกัด
- โมเดลจะสร้างและเรียกใช้โค้ดได้เท่านั้น แต่จะคืนค่าอาร์ติแฟกต์อื่นๆ เช่น ไฟล์สื่อ ไม่ได้
- ในบางกรณี การเปิดใช้การดำเนินการโค้ดอาจทำให้เกิดการถดถอยในด้านอื่นๆ ของเอาต์พุตโมเดล (เช่น การเขียนเรื่องราว)
- ความสามารถของโมเดลต่างๆ ในการใช้การดำเนินการโค้ดให้สำเร็จนั้นแตกต่างกัน
ชุดค่าผสมของเครื่องมือที่รองรับ
คุณสามารถใช้เครื่องมือการดำเนินการโค้ดร่วมกับการเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลกับ Google Search เพื่อขับเคลื่อน Use Case ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
โมเดล Gemini 3 รองรับการรวมเครื่องมือในตัว (เช่น การดำเนินการโค้ด) กับ เครื่องมือที่กำหนดเอง (การเรียกใช้ฟังก์ชัน)
ไลบรารีที่รองรับ
สภาพแวดล้อมการเรียกใช้โค้ดมีไลบรารีต่อไปนี้
- attrs
- หมากรุก
- contourpy
- fpdf
- geopandas
- imageio
- jinja2
- joblib
- jsonschema
- jsonschema-specifications
- lxml
- matplotlib
- mpmath
- numpy
- opencv-python
- openpyxl
- การสร้างแพ็กเกจ
- แพนด้า
- หมอน
- protobuf
- pylatex
- pyparsing
- PyPDF2
- python-dateutil
- python-docx
- python-pptx
- reportlab
- scikit-learn
- scipy
- ซีบอร์น
- หก
- striprtf
- sympy
- จัดตาราง
- tensorflow
- toolz
- xlrd
คุณติดตั้งไลบรารีของคุณเองไม่ได้
ขั้นตอนถัดไป
- ลองใช้
- ดูข้อมูลเกี่ยวกับเครื่องมืออื่นๆ ของ Gemini API