Gemini 2.5 Flash、Veo 2、Live API のアップデートのご紹介詳細

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コードの実行

Gemini API は、モデルが Python コードを生成して実行できるようにするコード実行ツールを提供します。モデルは、最終的な出力に到達するまで、コード実行結果から反復的に学習できます。コード実行を使用すると、コードベースの推論を活用するアプリケーションを構築できます。たとえば、コード実行を使用して方程式を解いたり、テキストを処理したりできます。コード実行環境に含まれているライブラリを使用して、より特殊なタスクを実行することもできます。

Gemini は Python でのみコードを実行できます。別の言語でコードを生成するよう Gemini に依頼することはできますが、モデルはコード実行ツールを使用してコードを実行できません。

コード実行を有効にする

コード実行を有効にするには、モデルでコード実行ツールを構成します。これにより、モデルはコードを生成して実行できるようになります。

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)

JavaScript

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."
        }
    },
}'

出力は次のようになります（読みやすくするためにフォーマットされています）。

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.

この出力は、コード実行時にモデルが返す複数のコンテンツ部分を組み合わせたものです。

text: モデルによって生成されたインラインテキスト
executableCode: 実行が想定されているモデルによって生成されたコード
codeExecutionResult: 実行可能コードの結果

これらの部分の命名規則はプログラミング言語によって異なります。

チャットでコード実行を使用する

コード実行をチャットの一部として使用することもできます。

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)

JavaScript

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."
            }]
        }
    ]
}'

入出力（I/O）

Gemini 2.0 Flash 以降、コード実行はファイル入力とグラフ出力をサポートしています。これらの入出力機能を使用すると、CSV ファイルとテキストファイルをアップロードし、ファイルに関する質問をしたり、レスポンスの一部として Matplotlib グラフを生成したりできます。出力ファイルは、レスポンスでインライン画像として返されます。

I/O の料金

コード実行 I/O を使用すると、入力トークンと出力トークンが課金されます。

入力トークン:

ユーザーによるプロンプト

出力トークン:

モデルによって生成されたコード
コード環境でのコード実行の出力
モデルによって生成された概要

I/O の詳細

コード実行 I/O を扱う場合は、次の技術的な詳細に注意してください。

コード環境の最大ランタイムは 30 秒です。
コード環境でエラーが発生した場合、モデルはコード出力を再生成することを決定する場合があります。この操作は最大 5 回行えます。
ファイル入力の最大サイズは、モデルトークンウィンドウによって制限されます。AI Studio で Gemini Flash 2.0 を使用する場合、入力ファイルの最大サイズは 100 万トークンです（サポートされている入力タイプのテキストファイルの場合は約 2 MB）。サイズが大きすぎるファイルをアップロードすると、AI Studio では送信できません。
コードの実行は、テキストファイルと CSV ファイルで最適に機能します。
入力ファイルは part.inlineData または part.fileData で渡すことができます（Files API を介してアップロード）。出力ファイルは常に part.inlineData として返されます。

	シングルターン	双方向（Multimodal Live API）
サポートされているモデル	Gemini 2.0 のすべてのモデル	Flash の試験運用版モデルのみ
サポートされているファイル入力タイプ	.png、.jpeg、.csv、.xml、.cpp、.java、.py、.js、.ts	.png、.jpeg、.csv、.xml、.cpp、.java、.py、.js、.ts
サポートされているプロットライブラリ	Matplotlib	Matplotlib
複数のツールの使用	いいえ	○

課金

Gemini API からのコード実行を有効にしても、追加料金は発生しません。使用している Gemini モデルに基づいて、入力トークンと出力トークンの現在のレートで課金されます。

コード実行の課金に関するその他の注意事項は次のとおりです。

モデルに渡す入力トークンに対しては、一度だけ課金されます。モデルから返された最終出力トークンに対して課金されます。
生成されたコードを表すトークンは、出力トークンとしてカウントされます。生成されたコードには、テキストとマルチモーダル出力（画像など）を含めることができます。
コード実行結果も出力トークンとしてカウントされます。

課金モデルを次の図に示します。

コード実行の課金モデル

使用している Gemini モデルに基づいて、入力トークンと出力トークンの現在のレートで課金されます。
Gemini がレスポンスの生成時にコード実行を使用する場合、元のプロンプト、生成されたコード、実行されたコードの結果には中間トークンというラベルが付けられ、入力トークンとして課金されます。
Gemini は次に要約を生成し、生成されたコード、実行されたコードの結果、最終的な要約を返します。これらは出力トークンとして課金されます。
Gemini API の API レスポンスには中間トークン数が含まれるため、最初のプロンプト以外に追加の入力トークンが返される理由を把握できます。

制限事項

モデルはコードの生成と実行のみが可能です。メディアファイルなど、他のアーティファクトを返すことはできません。
コード実行を有効にすると、モデル出力の他の領域（ストーリーの作成など）で回帰が発生することがあります。
コード実行を正常に使用できるモデルの能力には、多少のばらつきがあります。

サポートされているライブラリ

コード実行環境には、次のライブラリが含まれています。

attrs
チェス
contourpy
fpdf
geopandas
imageio
jinja2
joblib
jsonschema
jsonschema-specifications
lxml
matplotlib
mpmath
numpy
opencv-python
openpyxl
パッケージ化
pandas
pillow
protobuf
pylatex
pyparsing
PyPDF2
python-dateutil
python-docx
python-pptx
reportlab
scikit-learn
scipy
seaborn
six
striprtf
sympy
tabulate
tensorflow
toolz
xlrd

独自のライブラリをインストールすることはできません。

次のステップ

コード実行 Colab を試す。
その他の Gemini API ツールについて学習する。
- 関数呼び出し
- Google 検索によるグラウンディング