Gemini API में कोड को चलाने वाला टूल उपलब्ध है. इसकी मदद से, मॉडल Python कोड जनरेट कर सकता है और उसे चला सकता है. इसके बाद, मॉडल कोड को बार-बार एक्ज़ीक्यूट करके, उसके नतीजों से सीख सकता है. ऐसा तब तक किया जाता है, जब तक उसे फ़ाइनल आउटपुट नहीं मिल जाता. कोड के आधार पर तर्क करने की सुविधा का फ़ायदा पाने वाले ऐप्लिकेशन बनाने के लिए, कोड एक्ज़ीक्यूशन का इस्तेमाल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, कोड लागू करने की सुविधा का इस्तेमाल, समीकरणों को हल करने या टेक्स्ट को प्रोसेस करने के लिए किया जा सकता है. ज़्यादा खास टास्क पूरे करने के लिए, कोड को लागू करने वाले एनवायरमेंट में शामिल लाइब्रेरी का भी इस्तेमाल किया जा सकता है.
Gemini सिर्फ़ Python में कोड को एक्ज़ीक्यूट कर सकता है. Gemini से अब भी किसी दूसरी भाषा में कोड जनरेट करने के लिए कहा जा सकता है. हालाँकि, मॉडल इस कोड को चलाने के लिए, कोड एक्ज़ीक्यूशन टूल का इस्तेमाल नहीं कर सकता.
कोड चलाने की सुविधा चालू करना
कोड को लागू करने की सुविधा चालू करने के लिए, मॉडल पर कोड को लागू करने वाले टूल को कॉन्फ़िगर करें. इससे मॉडल को कोड जनरेट करने और उसे चलाने की अनुमति मिलती है.
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);
}
});
शुरू करें
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."
}
},
}'
आउटपुट कुछ ऐसा दिख सकता है. इसे पढ़ने में आसानी हो, इसलिए फ़ॉर्मैट किया गया है:
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.
इस आउटपुट में, कॉन्टेंट के कई ऐसे हिस्से शामिल होते हैं जिन्हें कोड एक्ज़ीक्यूशन का इस्तेमाल करते समय मॉडल दिखाता है:
text
: मॉडल से जनरेट किया गया इनलाइन टेक्स्टexecutableCode
: मॉडल से जनरेट किया गया कोड, जिसे एक्ज़ीक्यूट किया जाना हैcodeExecutionResult
: एक्ज़ीक्यूटेबल कोड का नतीजा
इन हिस्सों के नाम रखने के नियम, प्रोग्रामिंग भाषा के हिसाब से अलग-अलग होते हैं.
चैट में कोड एक्ज़ीक्यूट करने की सुविधा का इस्तेमाल करना
चैट के दौरान भी कोड को लागू किया जा सकता है.
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);
शुरू करें
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."
}]
}
]
}'
इनपुट/आउटपुट (I/O)
Gemini 2.0 Flash से शुरू करके, कोड को चलाने की सुविधा में फ़ाइल इनपुट और ग्राफ़ आउटपुट का इस्तेमाल किया जा सकता है. इनपुट और आउटपुट की इन सुविधाओं का इस्तेमाल करके, CSV और टेक्स्ट फ़ाइलें अपलोड की जा सकती हैं. साथ ही, फ़ाइलों के बारे में सवाल पूछे जा सकते हैं. इसके अलावा, जवाब के तौर पर Matplotlib ग्राफ़ जनरेट किए जा सकते हैं. आउटपुट फ़ाइलें, जवाब में इनलाइन इमेज के तौर पर दिखती हैं.
I/O की कीमत
कोड एक्ज़ीक्यूशन I/O का इस्तेमाल करने पर, आपसे इनपुट टोकन और आउटपुट टोकन के लिए शुल्क लिया जाता है:
इनपुट टोकन:
- उपयोगकर्ता का प्रॉम्प्ट
आउटपुट टोकन:
- मॉडल से जनरेट किया गया कोड
- कोड एनवायरमेंट में कोड चलाने का आउटपुट
- सोचने के लिए इस्तेमाल किए गए टोकन
- मॉडल से जनरेट की गई खास जानकारी
I/O की जानकारी
कोड एक्ज़ीक्यूशन I/O के साथ काम करते समय, यहां दी गई तकनीकी जानकारी का ध्यान रखें:
- कोड एनवायरमेंट का ज़्यादा से ज़्यादा रनटाइम 30 सेकंड होता है.
- अगर कोड एनवायरमेंट में कोई गड़बड़ी होती है, तो मॉडल कोड आउटपुट को फिर से जनरेट करने का फ़ैसला ले सकता है. ऐसा पांच बार तक किया जा सकता है.
- फ़ाइल के इनपुट का ज़्यादा से ज़्यादा साइज़, मॉडल के टोकन विंडो के हिसाब से तय होता है. AI Studio में, Gemini Flash 2.0 का इस्तेमाल करके, इनपुट फ़ाइल का साइज़ ज़्यादा से ज़्यादा 10 लाख टोकन हो सकता है. यह साइज़, इनपुट के तौर पर इस्तेमाल की जा सकने वाली टेक्स्ट फ़ाइलों के लिए करीब 2 एमबी होता है. अगर आपने बहुत बड़ी फ़ाइल अपलोड की है, तो AI Studio उसे भेजने की अनुमति नहीं देगा.
- कोड को टेक्स्ट और CSV फ़ाइलों के साथ सबसे अच्छे तरीके से एक्ज़ीक्यूट किया जा सकता है.
- इनपुट फ़ाइल को
part.inlineData
याpart.fileData
(Files API के ज़रिए अपलोड की गई) में पास किया जा सकता है. साथ ही, आउटपुट फ़ाइल हमेशाpart.inlineData
के तौर पर दिखाई जाती है.
एक बार मुड़ना | दोनों दिशाओं में (Multimodal Live API) | |
---|---|---|
इन मॉडल के साथ काम करता है | Gemini 2.0 और 2.5 के सभी मॉडल | सिर्फ़ फ़्लैश के एक्सपेरिमेंट के तौर पर उपलब्ध मॉडल |
इस्तेमाल किए जा सकने वाले फ़ाइल टाइप | .png, .jpeg, .csv, .xml, .cpp, .java, .py, .js, .ts | .png, .jpeg, .csv, .xml, .cpp, .java, .py, .js, .ts |
प्लॉटिंग लाइब्रेरी काम करती हैं | Matplotlib, seaborn | Matplotlib, seaborn |
एक से ज़्यादा टूल का इस्तेमाल करना | हां (सिर्फ़ कोड एक्ज़ीक्यूट करने और जवाब में सोर्स के बारे में जानकारी देने की सुविधा) | हां |
बिलिंग
Gemini API से कोड एक्ज़ीक्यूशन की सुविधा चालू करने के लिए, कोई अतिरिक्त शुल्क नहीं लिया जाता. आपसे इनपुट और आउटपुट टोकन के मौजूदा शुल्क के हिसाब से बिल लिया जाएगा. यह शुल्क, Gemini मॉडल के इस्तेमाल पर आधारित होगा.
कोड एक्ज़ीक्यूट करने के लिए बिलिंग के बारे में यहां कुछ और बातें बताई गई हैं:
- मॉडल को दिए गए इनपुट टोकन के लिए, आपसे सिर्फ़ एक बार शुल्क लिया जाता है. साथ ही, मॉडल से मिले फ़ाइनल आउटपुट टोकन के लिए, आपसे शुल्क लिया जाता है.
- जनरेट किए गए कोड को दिखाने वाले टोकन, आउटपुट टोकन के तौर पर गिने जाते हैं. जनरेट किए गए कोड में टेक्स्ट और मल्टीमॉडल आउटपुट, जैसे कि इमेज शामिल हो सकती हैं.
- कोड चलाने के नतीजों को भी आउटपुट टोकन के तौर पर गिना जाता है.
बिलिंग मॉडल को इस डायग्राम में दिखाया गया है:
- आपको इनपुट और आउटपुट टोकन के मौजूदा रेट के हिसाब से बिल भेजा जाता है. यह रेट, इस्तेमाल किए जा रहे Gemini मॉडल पर आधारित होता है.
- अगर Gemini, आपके जवाब को जनरेट करने के लिए कोड एक्ज़ीक्यूशन का इस्तेमाल करता है, तो ओरिजनल प्रॉम्प्ट, जनरेट किया गया कोड, और एक्ज़ीक्यूट किए गए कोड के नतीजे को इंटरमीडिएट टोकन के तौर पर लेबल किया जाता है. साथ ही, इनका बिल इनपुट टोकन के तौर पर भेजा जाता है.
- इसके बाद, Gemini जवाब जनरेट करता है. इसमें जनरेट किया गया कोड, कोड को चलाने का नतीजा, और जवाब की खास जानकारी शामिल होती है. इनके लिए, आउटपुट टोकन के तौर पर बिल भेजा जाता है.
- Gemini API, एपीआई रिस्पॉन्स में इंटरमीडिएट टोकन की संख्या शामिल करता है, ताकि आपको पता चल सके कि आपको अपने शुरुआती प्रॉम्प्ट के अलावा, अतिरिक्त इनपुट टोकन क्यों मिल रहे हैं.
सीमाएं
- यह मॉडल सिर्फ़ कोड जनरेट कर सकता है और उसे लागू कर सकता है. यह मीडिया फ़ाइलों जैसे अन्य आर्टफ़ैक्ट वापस नहीं ला सकता.
- कुछ मामलों में, कोड एक्ज़ीक्यूशन की सुविधा चालू करने से, मॉडल के आउटपुट के अन्य हिस्सों में रिग्रेशन हो सकता है. उदाहरण के लिए, कहानी लिखना.
- अलग-अलग मॉडल, कोड को अलग-अलग तरीके से इस्तेमाल करते हैं.
इनके साथ काम करने वाली लाइब्रेरी
कोड को चलाने वाले एनवायरमेंट में ये लाइब्रेरी शामिल हैं:
- attrs
- शतरंज
- contourpy
- fpdf
- geopandas
- imageio
- jinja2
- joblib
- jsonschema
- jsonschema-specifications
- lxml
- matplotlib
- mpmath
- numpy
- opencv-python
- openpyxl
- पैकेजिंग
- पांडा
- तकिया
- प्रोटोबफ़
- pylatex
- pyparsing
- PyPDF2
- python-dateutil
- python-docx
- python-pptx
- reportlab
- scikit-learn
- scipy
- seaborn
- छह
- striprtf
- sympy
- टेबल में व्यवस्थित करना
- tensorflow
- toolz
- xlrd
आपके पास अपनी लाइब्रेरी इंस्टॉल करने का विकल्प नहीं होता.
आगे क्या करना है
- कोड को लागू करने के लिए Colab का इस्तेमाल करें.
- Gemini API के अन्य टूल के बारे में जानें: