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執行程式碼

有了 Gemini API 的執行程式碼功能，模型可生成以及執行 Python 程式碼，並根據結果反覆試驗學習，直到生成最終輸出內容。透過這項執行程式碼功能，您能建構根據程式碼進行推論、生成文字輸出內容的應用程式。舉例來說，您可以在應用程式中使用執行程式碼功能，解開方程式或處理文字。

Gemini API 提供執行程式碼工具，與函式呼叫類似。將程式碼執行功能新增為工具後，模型會決定何時使用這項工具。

程式碼執行環境包含下列程式庫。您無法安裝自己的程式庫。

支援的模型

下列模型支援執行程式碼：

按一下即可展開支援的模型

開始執行程式碼

本節假設您已完成「開始使用 Gemini Enterprise Agent Platform」中的設定步驟。

啟用執行程式碼功能

設定模型時，只要將執行程式碼功能加入 tools 清單，即可啟用這項功能：

Python

安裝

pip install --upgrade google-genai

詳情請參閱 SDK 參考文件。

設定環境變數，以便透過 Vertex AI 使用 Google Gen AI SDK：

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

from google import genai
from google.genai.types import (
    GenerateContentConfig,
    HttpOptions,
    Tool,
    ToolCodeExecution,
)

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
model_id = "gemini-3.5-flash"

code_execution_tool = Tool(code_execution=ToolCodeExecution())
response = client.models.generate_content(
    model=model_id,
    contents="Calculate 20th fibonacci number. Then find the nearest palindrome to it.",
    config=GenerateContentConfig(
        tools=[code_execution_tool],
        temperature=0,
    ),
)
print("# Code:")
print(response.executable_code)
print("# Outcome:")
print(response.code_execution_result)

# Example response:
# # Code:
# def fibonacci(n):
#     if n <= 0:
#         return 0
#     elif n == 1:
#         return 1
#     else:
#         a, b = 0, 1
#         for _ in range(2, n + 1):
#             a, b = b, a + b
#         return b
#
# fib_20 = fibonacci(20)
# print(f'{fib_20=}')
#
# # Outcome:
# fib_20=6765

Go

瞭解如何安裝或更新 Go。

詳情請參閱 SDK 參考文件。

設定環境變數，以便透過 Vertex AI 使用 Google Gen AI SDK：

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// generateWithCodeExec shows how to generate text using the code execution tool.
func generateWithCodeExec(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	prompt := "Calculate 20th fibonacci number. Then find the nearest palindrome to it."
	contents := []*genai.Content{
		{Parts: []*genai.Part{
			{Text: prompt},
		},
			Role: genai.RoleUser},
	}
	config := &genai.GenerateContentConfig{
		Tools: []*genai.Tool{
			{CodeExecution: &genai.ToolCodeExecution{}},
		},
		Temperature: genai.Ptr(float32(0.0)),
	}
	modelName := "gemini-2.5-flash"

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, modelName, contents, config)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	for _, p := range resp.Candidates[0].Content.Parts {
		if p.Text != "" {
			fmt.Fprintf(w, "Gemini: %s", p.Text)
		}
		if p.ExecutableCode != nil {
			fmt.Fprintf(w, "Language: %s\n%s\n", p.ExecutableCode.Language, p.ExecutableCode.Code)
		}
		if p.CodeExecutionResult != nil {
			fmt.Fprintf(w, "Outcome: %s\n%s\n", p.CodeExecutionResult.Outcome, p.CodeExecutionResult.Output)
		}
	}

	// Example response:
	// Gemini: Okay, I can do that. First, I'll calculate the 20th Fibonacci number. Then, I need ...
	//
	// Language: PYTHON
	//
	// def fibonacci(n):
	//    ...
	//
	// fib_20 = fibonacci(20)
	// print(f'{fib_20=}')
	//
	// Outcome: OUTCOME_OK
	// fib_20=6765
	//
	// Now that I have the 20th Fibonacci number (6765), I need to find the nearest palindrome. ...
	// ...

	return nil
}

Node.js

安裝

npm install @google/genai

詳情請參閱 SDK 參考文件。

設定環境變數，以便透過 Vertex AI 使用 Google Gen AI SDK：

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateAndExecuteCode(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents:
      'Calculate 20th fibonacci number. Then find the nearest palindrome to it.',
    config: {
      tools: [{codeExecution: {}}],
      temperature: 0,
    },
  });

  console.debug(response.executableCode);

  // Example response:
  // Code:
  // function fibonacci(n) {
  //   if (n <= 0) {
  //     return 0;
  //   } else if (n === 1) {
  //     return 1;
  //   } else {
  //     let a = 0, b = 1;
  //     for (let i = 2; i <= n; i++) {
  //       [a, b] = [b, a + b];
  //     }
  //     return b;
  //   }
  // }
  //
  // const fib20 = fibonacci(20);
  // console.log(`fib20=${fib20}`);

  console.debug(response.codeExecutionResult);

  // Outcome:
  // fib20=6765

  return response.codeExecutionResult;
}

Java

瞭解如何安裝或更新 Java。

詳情請參閱 SDK 參考文件。

設定環境變數，以便透過 Vertex AI 使用 Google Gen AI SDK：

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.Tool;
import com.google.genai.types.ToolCodeExecution;

public class ToolsCodeExecWithText {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    generateContent(modelId);
  }

  // Generates text using the Code Execution tool
  public static String generateContent(String modelId) {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      // Create a GenerateContentConfig and set codeExecution tool
      GenerateContentConfig contentConfig =
          GenerateContentConfig.builder()
              .tools(Tool.builder().codeExecution(ToolCodeExecution.builder().build()).build())
              .temperature(0.0F)
              .build();

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              "Calculate 20th fibonacci number. Then find the nearest palindrome to it.",
              contentConfig);

      System.out.println("Code: \n" + response.executableCode());
      System.out.println("Outcome: \n" + response.codeExecutionResult());
      // Example response
      // Code:
      // def fibonacci(n):
      //    if n <= 0:
      //        return 0
      //    elif n == 1:
      //        return 1
      //    else:
      //        a, b = 1, 1
      //        for _ in range(2, n):
      //            a, b = b, a + b
      //        return b
      //
      // fib_20 = fibonacci(20)
      // print(f'{fib_20=}')
      //
      // Outcome:
      // fib_20=6765
      return response.executableCode();
    }
  }
}

REST

使用任何要求資料之前，請先修改下列項目的值：

GENERATE_RESPONSE_METHOD：您希望模型生成的回覆類型。選擇方法，生成模型回覆：
- streamGenerateContent：回覆生成時會以串流方式傳送，減少使用者感受到的延遲。
- generateContent：系統會在完整生成回覆後傳回。
LOCATION：處理要求的區域。
PROJECT_ID：您的專案 ID。。
MODEL_ID：要使用的模型 ID。
ROLE：與內容相關聯的對話角色。即使是單輪對話，也必須指定角色。可接受的值如下：
- USER：指定由您傳送的內容。
- MODEL：指定模型的回覆。
```
TEXT
```
提示詞中要包含的文字指示。

如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：

curl

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login 透過使用者帳戶登入 gcloud CLI，或是使用 Cloud Shell 自動登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中。在終端機中執行下列指令，在目前目錄中建立或覆寫這個檔案：

cat > request.json << 'EOF'
{
  "tools": [{'codeExecution': {}}],
  "contents": {
    "role": "ROLE",
    "parts": { "text": "TEXT" }
  },
}
EOF

接著執行下列指令，傳送 REST 要求：

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATE_RESPONSE_METHOD"

PowerShell

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中。在終端機中執行下列指令，在目前目錄中建立或覆寫這個檔案：

@'
{
  "tools": [{'codeExecution': {}}],
  "contents": {
    "role": "ROLE",
    "parts": { "text": "TEXT" }
  },
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

接著執行下列指令，傳送 REST 要求：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATE_RESPONSE_METHOD" | Select-Object -Expand Content

您應該會收到如下的 JSON 回覆。

回應

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Okay, I understand. You want me to calculate the sum of the first 10 positive integers and to use code to do so. Here's my plan: I will use a loop to add the numbers from 1 to 10 and then return the final sum.\n\n"
          },
          {
            "executableCode": {
              "language": "PYTHON",
              "code": "\ntotal = 0\nfor i in range(1, 11):\n    total += i\nprint(f'{total=}')\n"
            }
          },
          {
            "codeExecutionResult": {
              "outcome": "OUTCOME_OK",
              "output": "total=55\n"
            }
          },
          {
            "text": "The sum of the first 10 positive numbers is 55.\n"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.19436789,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.17441037
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.0685376,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.14903527
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.23231025,
          "severity": "HARM_SEVERITY_LOW",
          "severityScore": 0.2436427
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.08269742,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.10818888
        }
      ],
      "score": -0.50845032930374146,
      "avgLogprobs": -0.0046222757209431042
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 34,
    "candidatesTokenCount": 110,
    "totalTokenCount": 144,
    "billablePromptUsage": {
      "textCount": 119
    },
    "trafficType": "ON_DEMAND"
  },
  "modelVersion": "gemini-2.0-flash-001",
  "createTime": "2024-12-09T23:33:47.842964Z",
  "responseId": "W35XZ9S5M6acmecP3vDFkQU"
}

在對話中使用執行程式碼功能

您也可以在對話中使用執行程式碼功能。

REST

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/test-project/locations/global/publishers/google/models/gemini-3.5-flash:generateContent -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."
        }
      }
    ]
  }'

(僅限 Gemini 3 Flash) 執行程式碼時使用圖片

Gemini 3 Flash 可編寫及執行 Python 程式碼，主動操控及檢查圖片。您可以搭配圖片使用執行程式碼功能，

縮放及檢查圖片：偵測細節是否過小 (例如讀取距離相機太遠的儀表)，並編寫程式碼，以較高解析度裁剪及重新檢查該區域。

注意： 模型會自動編寫程式碼，放大微小細節。不過，如果是其他工作，您必須明確提示模型編寫程式碼。例如，您可以使用「編寫程式碼來計算齒輪數量」或「旋轉這張圖片，使其直立」等提示。
視覺數學：使用程式碼執行多步驟計算 (例如加總收據上的明細項目)。
圖片註解：在圖片中加入註解來回答問題，例如在物件之間繪製箭頭來表示關係。

如要搭配圖片執行程式碼，請在設定模型時啟用執行程式碼功能，並傳送含有圖片的提示，讓模型檢查：

Python

# Example input image
image_path = "https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/generative-ai/image/chips.jpeg"
image_bytes = requests.get(image_path).content
image = types.Part.from_bytes(
  data=image_bytes, mime_type="image/jpeg"
)

response = client.models.generate_content(
    model=MODEL_ID,
    contents=[image, "Locate the ESMT chip. What are the numbers on the chip?"],
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[types.Tool(code_execution=types.ToolCodeExecution)]
    ),
)