Gemini API는 모델이 Python 코드를 생성하고 실행할 수 있는 코드 실행 도구를 제공합니다. 그러면 모델은 최종 출력을 도출할 때까지 코드 실행 결과를 반복적으로 학습할 수 있습니다. 코드 실행을 사용하여 코드 기반 추론의 이점을 활용하는 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. 예를 들어 코드 실행을 사용하여 방정식을 풀거나 텍스트를 처리할 수 있습니다. 코드 실행 환경에 포함된 라이브러리를 사용하여 더 전문적인 작업을 실행할 수도 있습니다.
Gemini는 Python에서만 코드를 실행할 수 있습니다. Gemini에 다른 언어로 코드를 생성하도록 요청할 수는 있지만 모델은 코드 실행 도구를 사용하여 코드를 실행할 수 없습니다.
코드 실행 사용 설정
코드 실행을 사용 설정하려면 모델에서 코드 실행 도구를 구성합니다. 이렇게 하면 모델이 코드를 생성하고 실행할 수 있습니다.
Python
from google import genai from google.genai import types client = genai.Client() response = client.models.generate_content( model="gemini-2.0-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) 자바스크립트
import { GoogleGenAI } from "@google/genai"; const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GOOGLE_API_KEY" }); let response = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.0-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); } }); Go
package main import ( "context" "fmt" "os" "google.golang.org/genai" ) func main() { ctx := context.Background() client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{ APIKey: os.Getenv("GOOGLE_API_KEY"), Backend: genai.BackendGeminiAPI, }) config := &genai.GenerateContentConfig{ Tools: []*genai.Tool{ {CodeExecution: &genai.ToolCodeExecution{}}, }, } result, _ := client.Models.GenerateContent( ctx, "gemini-2.0-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-2.0-flash:generateContent?key=$GOOGLE_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." } }, }' 출력은 가독성을 위해 형식이 지정된 다음과 같이 표시될 수 있습니다.
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. 이 출력은 코드 실행을 사용할 때 모델이 반환하는 여러 콘텐츠 부분을 결합합니다.
text: 모델에서 생성한 인라인 텍스트executableCode: 실행 목적으로 모델에서 생성된 코드codeExecutionResult: 실행 가능한 코드의 결과
이러한 부분의 이름 지정 규칙은 프로그래밍 언어마다 다릅니다.
채팅에서 코드 실행 사용
채팅의 일부로 코드 실행을 사용할 수 있습니다.
Python
from google import genai from google.genai import types client = genai.Client() chat = client.chats.create( model="gemini-2.0-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) 자바스크립트
import {GoogleGenAI} from "@google/genai"; const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GOOGLE_API_KEY" }); const chat = ai.chats.create({ model: "gemini-2.0-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); Go
package main import ( "context" "fmt" "os" "google.golang.org/genai" ) func main() { ctx := context.Background() client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{ APIKey: os.Getenv("GOOGLE_API_KEY"), Backend: genai.BackendGeminiAPI, }) config := &genai.GenerateContentConfig{ Tools: []*genai.Tool{ {CodeExecution: &genai.ToolCodeExecution{}}, }, } chat, _ := client.Chats.Create( ctx, "gemini-2.0-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-2.0-flash:generateContent?key=$GOOGLE_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." }] } ] }' 입력/출력 (I/O)
Gemini 2.0 Flash부터 코드 실행이 파일 입력과 그래프 출력을 지원합니다. 이러한 입력 및 출력 기능을 사용하여 CSV 및 텍스트 파일을 업로드하고, 파일에 관해 질문하고, 응답의 일부로 Matplotlib 그래프를 생성할 수 있습니다. 출력 파일은 응답에 인라인 이미지로 반환됩니다.
I/O 가격
코드 실행 I/O를 사용하면 입력 토큰과 출력 토큰에 대한 비용이 청구됩니다.
입력 토큰:
- 사용자 프롬프트
출력 토큰:
- 모델에서 생성된 코드
- 코드 환경의 코드 실행 출력
- 모델에서 생성한 요약
I/O 세부정보
코드 실행 I/O를 사용할 때는 다음과 같은 기술적 세부정보에 유의하세요.
- 코드 환경의 최대 런타임은 30초입니다.
- 코드 환경에서 오류가 발생하면 모델이 코드 출력을 다시 생성할 수 있습니다. 최대 5회까지 할 수 있습니다.
- 최대 파일 입력 크기는 모델 토큰 창에 의해 제한됩니다. Gemini Flash 2.0을 사용하는 AI 스튜디오에서 최대 입력 파일 크기는 100만 토큰 (지원되는 입력 유형의 텍스트 파일의 경우 약 2MB)입니다. 파일의 크기가 너무 크면 AI 스튜디오에서 전송할 수 없습니다.
- 코드 실행은 텍스트 및 CSV 파일에서 가장 잘 작동합니다.
- 입력 파일은
part.inlineData또는part.fileData(Files API를 통해 업로드됨)로 전달될 수 있으며 출력 파일은 항상part.inlineData로 반환됩니다.
| 싱글턴 | 양방향 (Multimodal Live API) | |
|---|---|---|
| 지원되는 모델 | 모든 Gemini 2.0 모델 | 플래시 실험용 모델만 |
| 지원되는 파일 입력 유형 | .png, .jpeg, .csv, .xml, .cpp, .java, .py, .js, .ts | .png, .jpeg, .csv, .xml, .cpp, .java, .py, .js, .ts |
| 지원되는 표시 라이브러리 | Matplotlib | Matplotlib |
| 다중 도구 사용 | 아니요 | 예 |
결제
Gemini API에서 코드 실행을 사용 설정하는 데에는 추가 비용이 발생하지 않습니다. 사용 중인 Gemini 모델이 무엇인지에 따라 입력 및 출력 토큰의 현재 요율로 비용이 청구됩니다.
코드 실행의 청구에 대해 몇 가지 중요한 사항은 다음과 같습니다.
- 모델에 전달하는 입력 토큰에 대해서는 비용이 한 번만 청구되며 모델에서 반환하는 최종 출력 토큰에 대해서는 비용이 청구됩니다.
- 생성된 코드를 나타내는 토큰은 출력 토큰으로 집계됩니다. 생성된 코드에는 텍스트 및 멀티모달 출력(예: 이미지)이 모두 포함될 수 있습니다.
- 코드 실행 결과도 출력 토큰으로 집계됩니다.
결제 모델은 다음 다이어그램에 나와 있습니다.
- 사용 중인 Gemini 모델이 무엇인지에 따라 입력 및 출력 토큰의 현재 요율로 비용이 청구됩니다.
- 응답을 생성할 때 Gemini에 코드 실행이 사용되는 경우 원본 프롬프트, 생성된 코드, 실행된 코드 결과가 중간 토큰 라벨로 표시되고 입력 토큰으로 청구됩니다.
- 그런 후 Gemini가 요약을 생성하고 생성된 코드, 실행된 코드 결과, 최종 요약을 반환합니다. 이러한 토큰은 출력 토큰으로 청구됩니다.
- Gemini API에는 API 응답에 중간 토큰 수가 포함되므로 초기 프롬프트 외에도 추가 입력 토큰이 제공되는 이유를 알 수 있습니다.
제한사항
- 모델은 코드를 생성 및 실행할 수만 있습니다. 미디어 파일과 같은 다른 아티팩트는 반환할 수 없습니다.
- 일부 경우에 코드 실행을 사용 설정하면 모델 출력의 다른 영역(예: 스토리 작성)에서 성능이 저하될 수 있습니다.
- 코드 실행을 성공적으로 사용하는 모델의 기능은 모델마다 약간 다릅니다.
지원되는 라이브러리
코드 실행 환경에는 다음 라이브러리가 포함됩니다.
- attrs
- 체스
- contourpy
- fpdf
- geopandas
- imageio
- jinja2
- joblib
- jsonschema
- jsonschema-specifications
- lxml
- matplotlib
- mpmath
- numpy
- opencv-python
- openpyxl
- 패키징
- pandas
- pillow
- protobuf
- pylatex
- pyparsing
- PyPDF2
- python-dateutil
- python-docx
- python-pptx
- reportlab
- scikit-learn
- scipy
- seaborn
- 육
- striprtf
- sympy
- tabulate
- tensorflow
- toolz
- xlrd
자체 라이브러리는 설치할 수 없습니다.
다음 단계
- 코드 실행 Colab을 사용해 보세요.
- 다른 Gemini API 도구에 대해 알아보세요.