Gemini 3 Flash 现已问世。在 Google AI Studio 中免费试用。

此页面由 Cloud Translation API 翻译。

代码执行

Gemini API 提供代码执行工具，可让模型生成和运行 Python 代码。然后，模型可以根据代码执行结果进行迭代学习，直到获得最终输出。您可以利用代码执行功能来构建可受益于基于代码的推理的应用。例如，您可以使用代码执行功能来求解方程式或处理文本。您还可以使用代码执行环境中包含的库来执行更专业的任务。

Gemini 只能执行 Python 代码。您仍然可以要求 Gemini 以其他语言生成代码，但模型无法使用代码执行工具来运行该代码。

启用代码执行功能

如需启用代码执行功能，请在模型上配置代码执行工具。这样一来，模型便可生成并运行代码。

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);
  }
});

Go

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."
        }
    },
}'

输出可能如下所示，为了便于阅读，已对其进行格式设置：

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.

此输出结合了模型在使用代码执行功能时返回的多个内容部分：

text：模型生成的内嵌文本
executableCode：由模型生成且旨在执行的代码
codeExecutionResult：可执行代码的结果

这些部分的命名惯例因编程语言而异。

使用图片执行代码 (Gemini 3)

Gemini 3 Flash 模型现在可以编写和执行 Python 代码，主动操纵和检查图片。此功能称为视觉思维。

用例

缩放和检查：模型会隐式检测细节何时过小（例如，读取远处的仪表），并编写代码来裁剪和重新检查更高分辨率的区域。
视觉数学：模型可以使用代码运行多步计算（例如，对收据上的各个项目求和）。
图片注释：模型可以注释图片以回答问题，例如绘制箭头来显示关系。

培养视觉化思维

Gemini 3 Flash 正式支持视觉思考。您可以通过同时启用“将代码执行作为工具”和“思考”来激活此行为。

Python

from google import genai
from google.genai import types
import requests
from PIL import Image
import io

image_path = "https://goo.gle/instrument-img"
image_bytes = requests.get(image_path).content
image = types.Part.from_bytes(
  data=image_bytes, mime_type="image/jpeg"
)

# Ensure you have your API key set
client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview",
    contents=[image, "Zoom into the expression pedals and tell me how many pedals are there?"],
    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)
    if part.as_image() is not None:
        # display() is a standard function in Jupyter/Colab notebooks
        display(Image.open(io.BytesIO(part.as_image().image_bytes)))

JavaScript

async function main() {
  const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });

  // 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 result = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: [
      {
        inlineData: {
          mimeType: 'image/jpeg',
          data: base64ImageData,
        },
      },
      { text: "Zoom into the expression pedals and tell me how many pedals are there?" }
    ],
    config: {
      tools: [{ codeExecution: {} }],
    },
  });

  // 3. Process the response (Text, Code, and Execution Results)
  const candidates = result.response.candidates;
  if (candidates && candidates[0].content.parts) {
    for (const part of candidates[0].content.parts) {
      if (part.text) {
        console.log("Text:", part.text);
      }
      if (part.executableCode) {
        console.log(`\nGenerated Code (${part.executableCode.language}):\n`, part.executableCode.code);
      }
      if (part.codeExecutionResult) {
        console.log(`\nExecution Output (${part.codeExecutionResult.outcome}):\n`, part.codeExecutionResult.output);
      }
    }
  }
}

main();

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "io"
    "log"
    "net/http"
    "os"

    "google.golang.org/genai"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    // Initialize Client (Reads GEMINI_API_KEY from env)
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 1. Download the image
    imageResp, err := http.Get("https://goo.gle/instrument-img")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer imageResp.Body.Close()

    imageBytes, err := io.ReadAll(imageResp.Body)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 2. Configure Code Execution Tool
    config := &genai.GenerateContentConfig{
        Tools: []*genai.Tool{
            {CodeExecution: &genai.ToolCodeExecution{}},
        },
    }

    // 3. Generate Content
    result, err := client.Models.GenerateContent(
        ctx,
        "gemini-3-flash-preview",
        []*genai.Content{
            {
                Parts: []*genai.Part{
                    {InlineData: &genai.Blob{MIMEType: "image/jpeg", Data: imageBytes}},
                    {Text: "Zoom into the expression pedals and tell me how many pedals are there?"},
                },
                Role: "user",
            },
        },
        config,
    )
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 4. Parse Response (Text, Code, Output)
    for _, cand := range result.Candidates {
        for _, part := range cand.Content.Parts {
            if part.Text != "" {
                fmt.Println("Text:", part.Text)
            }
            if part.ExecutableCode != nil {
                fmt.Printf("\nGenerated Code (%s):\n%s\n", 
                    part.ExecutableCode.Language, 
                    part.ExecutableCode.Code)
            }
            if part.CodeExecutionResult != nil {
                fmt.Printf("\nExecution Output (%s):\n%s\n", 
                    part.CodeExecutionResult.Outcome, 
                    part.CodeExecutionResult.Output)
            }
        }
    }
}

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 "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/$MODEL:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts":[
            {
              "inline_data": {
                "mime_type":"'"$MIME_TYPE"'",
                "data": "'"$IMAGE_B64"'"
              }
            },
            {"text": "Zoom into the expression pedals and tell me how many pedals are there?"}
        ]
      }],
      "tools": [
        {
          "code_execution": {}
        }
      ]
    }'

在对话中使用代码执行

您还可以在对话中使用代码执行功能。

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);

Go

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."
            }]
        }
    ]
}'

输入/输出 (I/O)

从 Gemini 2.0 Flash 开始，代码执行支持文件输入和图表输出。利用这些输入和输出功能，您可以上传 CSV 和文本文件，询问有关这些文件的问题，并让系统在回答中为您生成 Matplotlib 图表。输出文件以内嵌图片的形式在响应中返回。

I/O 定价

使用代码执行 I/O 时，您需要为输入 token 和输出 token 支付费用：

输入 token：

用户提示

输出 token 数：

由模型生成的代码
代码环境中的代码执行输出
思考 token
模型生成的摘要

I/O 详情

使用代码执行 I/O 时，请注意以下技术细节：

代码环境的最长运行时间为 30 秒。
如果代码环境生成错误，模型可能会决定重新生成代码输出。此过程最多可重复 5 次。
文件输入大小上限受模型 token 窗口的限制。在 AI Studio 中，使用 Gemini Flash 2.0 时，输入文件大小上限为 100 万个 token（对于支持的输入类型的文本文件，大约为 2MB）。如果您上传的文件过大，AI Studio 将不允许您发送该文件。
代码执行最适合处理文本文件和 CSV 文件。
输入文件可以采用 part.inlineData 或 part.fileData 格式（通过 Files API 上传），输出文件始终以 part.inlineData 格式返回。

	单轮	双向（Multimodal Live API）
支持的型号	所有 Gemini 2.0 和 2.5 模型	仅限 Flash 实验性模型
支持的文件输入类型	.png、.jpeg、.csv、.xml、.cpp、.java、.py、.js、.ts	.png、.jpeg、.csv、.xml、.cpp、.java、.py、.js、.ts
支持的绘图库	Matplotlib、seaborn	Matplotlib、seaborn
多工具使用	是（仅限代码执行 + 接地）	是

结算

通过 Gemini API 启用代码执行功能不会产生额外的费用。系统会根据您使用的 Gemini 模型，按当前的输入和输出 token 费率向您收费。

以下是关于代码执行结算的一些其他事项：

您只需为传递给模型的输入 token 支付一次费用，并需要为模型返回给您的最终输出 token 支付费用。
表示生成的代码的 token 会计为输出 token。生成的代码可以包含文本和多模态输出结果（例如图片）。
代码执行结果也会计为输出 token。

结算模式如下图所示：

代码执行结算模式

系统会根据您使用的 Gemini 模型，按当前的输入和输出 token 费率向您收费。
如果 Gemini 在生成回答时使用了代码执行功能，则原始提示、生成的代码以及已执行代码的相应结果会被标记为中间 token，并会按输入 token 计费。
然后，Gemini 会生成摘要，并返回生成的代码、已执行代码的相应结果以及最终摘要。这些内容会按输出 token 计费。
Gemini API 在 API 响应中包含中间 token 数，因此您可以了解为什么会获得除初始提示之外的其他输入 token。

限制

该模型只能生成和执行代码。它无法返回其他制品，例如媒体文件。
在某些情况下，启用代码执行功能可能会导致模型输出的其他方面（例如，编写故事）出现回归问题。
不同模型成功使用代码执行功能的能力各不相同。

支持的工具组合

代码执行工具可以与依托 Google 搜索进行接地功能结合使用，以处理更复杂的用例。

受支持的库

代码执行环境包含以下库：

attrs
国际象棋
contourpy
fpdf
geopandas
imageio
jinja2
joblib
jsonschema
jsonschema-specifications
lxml
matplotlib
mpmath
numpy
opencv-python
openpyxl
打包
pandas
pillow
protobuf
pylatex
pyparsing
PyPDF2
python-dateutil
python-docx
python-pptx
reportlab
scikit-learn
scipy
seaborn
six
striprtf
sympy
tabulate
TensorFlow
toolz
xlrd

您无法安装自己的库。

后续步骤

试用代码执行 Colab。
了解其他 Gemini API 工具：
- 函数调用
- 使用 Google 搜索建立依据