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: ข้อความในบรรทัดที่โมเดลสร้างขึ้น
  • code_execution_call: โค้ดที่โมเดลสร้างขึ้นเพื่อเรียกใช้
  • code_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

โมเดลการเรียกเก็บเงินสำหรับการรันโค้ด

  • 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