コードの実行

コード実行は、モデルが Python コードを生成して実行できるようにするツールです。 モデルは、最終的な出力に到達するまで、コード実行の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し、テキスト出力を生成する機能を構築できます。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る ライブラリを使用して、 より専門的なタスクを実行することもできます。

モデルに提供する他のツールと同様に、モデルはコード実行を使用するタイミングを判断します。

コードの実装に移動

コード実行と関数呼び出しの比較

コード実行と関数呼び出しは 類似した機能です。一般に、モデルがユースケースに対処できる場合は、コード実行を使用することをおすすめします。コード実行は有効にするだけで使用できるため、使い方も簡単です。

コード実行と関数呼び出しのその他の違いは次のとおりです。

コード実行 関数呼び出し
モデルに Python コードを記述して実行し、結果を返すようにする場合は、コード実行を使用します。 ローカルで実行する独自の関数がすでにある場合は、関数呼び出しを使用します。
コード実行では、モデルは固定された 隔離環境で API バックエンドのコードを実行できます。 関数呼び出しでは、モデルがリクエストする関数を任意の環境で実行できます。
コード実行は 1 回のリクエストで解決されます。必要に応じて、チャット機能でコード実行を使用することもできますが、必須ではありません。 関数呼び出しでは、各関数呼び出しの出力を返すために追加のリクエストが必要です。 そのため、チャット機能を使用する必要があります。

サポートされているモデル

  • gemini-3.1-pro-preview
  • gemini-3-flash-preview
  • gemini-3.1-flash-lite-preview
  • gemini-2.5-pro
  • gemini-2.5-flash
  • gemini-2.5-flash-lite
  • gemini-2.0-flash-001（自動更新エイリアス gemini-2.0-flash）

コード実行を使用する

コード実行はテキストのみの入力とマルチモーダル入力の両方で使用できますが、レスポンスは常にテキストまたはコードのみになります。

始める前に

Gemini API プロバイダをクリックして、このページでプロバイダ固有のコンテンツとコードを表示します。

まだ行っていない場合は、 スタートガイドに沿って、記載されている手順（ Firebase プロジェクトの設定、アプリと Firebase の連携、SDK の追加、 選択した Gemini API プロバイダのバックエンド サービスの初期化、 GenerativeModel インスタンスの作成）を完了します。

プロンプトのテストと反復処理には、 Google AI Studioを使用することをおすすめします。

コード実行を有効にする

このサンプルを試す前に、このガイドの 始める前にのセクションの手順に沿って、プロジェクトとアプリを設定してください。
このセクションでは、選択した Gemini API プロバイダのボタンをクリックして、このページにプロバイダ固有のコンテンツを表示します。

GenerativeModel インスタンスを作成するときに、モデルがレスポンスの生成に使用できるツールとして CodeExecution を指定します。これにより、モデルは Python コードを生成して実行できます。

Swift 


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  // Provide code execution as a tool that the model can use to generate its response.
  tools: [.codeExecution()]
)

let prompt = """
What is the sum of the first 50 prime numbers?
Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.
"""

let response = try await model.generateContent(prompt)

guard let candidate = response.candidates.first else {
  print("No candidates in response.")
  return
}
for part in candidate.content.parts {
  if let textPart = part as? TextPart {
    print("Text = \(textPart.text)")
  } else if let executableCode = part as? ExecutableCodePart {
    print("Code = \(executableCode.code), Language = \(executableCode.language)")
  } else if let executionResult = part as? CodeExecutionResultPart {
    print("Outcome = \(executionResult.outcome), Result = \(executionResult.output ?? "no output")")
  }
}

Kotlin 


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    // Provide code execution as a tool that the model can use to generate its response.
    tools = listOf(Tool.codeExecution())
)

val prompt =  "What is the sum of the first 50 prime numbers? " +
        "Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50."

val response = model.generateContent(prompt)

response.candidates.first().content.parts.forEach {
    if(it is TextPart) {
        println("Text = ${it.text}")
    }
    if(it is ExecutableCodePart) {
        println("Code = ${it.code}, Language = ${it.language}")
    }
    if(it is CodeExecutionResultPart) {
       println("Outcome = ${it.outcome}, Result = ${it.output}")
    }
}

Java 


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel("GEMINI_MODEL_NAME",
                        null,
                        null,
                        // Provide code execution as a tool that the model can use to generate its response.
                        List.of(Tool.codeExecution()));

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

String 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.";

Content prompt = new Content.Builder()
    .addText(text)
    .build();

ListenableFuture response = model.generateContent(prompt);

Futures.addCallback(response, new FutureCallback() {
   @Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse response)   {
    // Access the first candidate's content parts
    List parts = response.getCandidates().get(0).getContent().getParts();
    for (Part part : parts) {
        if (part instanceof TextPart) {
            TextPart textPart = (TextPart) part;
            System.out.println("Text = " + textPart.getText());
        } else if (part instanceof ExecutableCodePart) {
            ExecutableCodePart codePart = (ExecutableCodePart) part;
            System.out.println("Code = " + codePart.getCode() + ", Language = " + codePart.getLanguage());
        } else if (part instanceof CodeExecutionResultPart) {
            CodeExecutionResultPart resultPart = (CodeExecutionResultPart) part;
            System.out.println("Outcome = " + resultPart.getOutcome() + ", Result = " + resultPart.getOutput());
        }
    }
}

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web 


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(
  ai,
  {
    model: "GEMINI_MODEL_NAME",
    // Provide code execution as a tool that the model can use to generate its response.
    tools: [{ codeExecution: {} }]
  }
);

const prompt =  "What is the sum of the first 50 prime numbers? " +
        "Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50."

const result = await model.generateContent(prompt);
const response = await result.response;

const parts = response.candidates?.[0].content.parts;

if (parts) {
  parts.forEach((part) => {
    if (part.text) {
        console.log(`Text: ${part.text}`);
    } else if (part.executableCode) {
      console.log(
        `Code: ${part.executableCode.code}, Language: ${part.executableCode.language}`
      );
    } else if (part.codeExecutionResult) {
      console.log(
        `Outcome: ${part.codeExecutionResult.outcome}, Result: ${part.codeExecutionResult.output}`
      );
    }
  });
}

Dart 


import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  // Provide code execution as a tool that the model can use to generate its response.
  tools: [
    Tool.codeExecution(),
  ],
);

const prompt = 'What is the sum of the first 50 prime numbers? '
    'Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.';

final response = await model.generateContent([Content.text(prompt)]);

final buffer = StringBuffer();
    for (final part in response.candidates.first.content.parts) {
      if (part is TextPart) {
        buffer.writeln(part.text);
      } else if (part is ExecutableCodePart) {
        buffer.writeln('Executable Code:');
        buffer.writeln('Language: ${part.language}');
        buffer.writeln('Code:');
        buffer.writeln(part.code);
      } else if (part is CodeExecutionResultPart) {
        buffer.writeln('Code Execution Result:');
        buffer.writeln('Outcome: ${part.outcome}');
        buffer.writeln('Output:');
        buffer.writeln(part.output);
      }
    }

Unity 


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  // Provide code execution as a tool that the model can use to generate its response.
  tools: new Tool[] { new Tool(new CodeExecution()) }
);

var prompt = "What is the sum of the first 50 prime numbers? " +
        "Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.";

var response = await model.GenerateContentAsync(prompt);

foreach (var part in response.Candidates.First().Content.Parts) {
  if (part is ModelContent.TextPart tp) {
    UnityEngine.Debug.Log($"Text = {tp.Text}");
  } else if (part is ModelContent.ExecutableCodePart esp) {
    UnityEngine.Debug.Log($"Code = {esp.Code}, Language = {esp.Language}");
  } else if (part is ModelContent.CodeExecutionResultPart cerp) {
    UnityEngine.Debug.Log($"Outcome = {cerp.Outcome}, Output = {cerp.Output}");
  }
}

ユースケースとアプリに適したモデル を選択する方法について説明します。

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。

Swift 


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  // Provide code execution as a tool that the model can use to generate its response.
  tools: [.codeExecution()]
)

let prompt = """
What is the sum of the first 50 prime numbers?
Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.
"""
let chat = model.startChat()

let response = try await chat.sendMessage(prompt)

guard let candidate = response.candidates.first else {
  print("No candidates in response.")
  return
}
for part in candidate.content.parts {
  if let textPart = part as? TextPart {
    print("Text = \(textPart.text)")
  } else if let executableCode = part as? ExecutableCodePart {
    print("Code = \(executableCode.code), Language = \(executableCode.language)")
  } else if let executionResult = part as? CodeExecutionResultPart {
    print("Outcome = \(executionResult.outcome), Result = \(executionResult.output ?? "no output")")
  }
}

Kotlin 


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    // Provide code execution as a tool that the model can use to generate its response.
    tools = listOf(Tool.codeExecution())
)

val prompt =  "What is the sum of the first 50 prime numbers? " +
        "Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50."
val chat = model.startChat()
val response = chat.sendMessage(prompt)

response.candidates.first().content.parts.forEach {
    if(it is TextPart) {
        println("Text = ${it.text}")
    }
    if(it is ExecutableCodePart) {
        println("Code = ${it.code}, Language = ${it.language}")
    }
    if(it is CodeExecutionResultPart) {
       println("Outcome = ${it.outcome}, Result = ${it.output}")
    }
}

Java 


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel("GEMINI_MODEL_NAME",
                        null,
                        null,
                        // Provide code execution as a tool that the model can use to generate its response.
                        List.of(Tool.codeExecution()));

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
String 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.";

Content prompt = new Content.Builder()
    .addText(text)
    .build();

ChatFutures chat = model.startChat();
ListenableFuture response = chat.sendMessage(prompt);

Futures.addCallback(response, new FutureCallback() {
   @Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse response)   {
    // Access the first candidate's content parts
    List parts = response.getCandidates().get(0).getContent().getParts();
    for (Part part : parts) {
        if (part instanceof TextPart) {
            TextPart textPart = (TextPart) part;
            System.out.println("Text = " + textPart.getText());
        } else if (part instanceof ExecutableCodePart) {
            ExecutableCodePart codePart = (ExecutableCodePart) part;
            System.out.println("Code = " + codePart.getCode() + ", Language = " + codePart.getLanguage());
        } else if (part instanceof CodeExecutionResultPart) {
            CodeExecutionResultPart resultPart = (CodeExecutionResultPart) part;
            System.out.println("Outcome = " + resultPart.getOutcome() + ", Result = " + resultPart.getOutput());
        }
    }
}

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web 


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(
  ai,
  {
    model: "GEMINI_MODEL_NAME",
    // Provide code execution as a tool that the model can use to generate its response.
    tools: [{ codeExecution: {} }]
  }
);

const prompt =  "What is the sum of the first 50 prime numbers? " +
        "Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50."
const chat = model.startChat()
const result = await chat.sendMessage(prompt);

const parts = result.response.candidates?.[0].content.parts;

if (parts) {
  parts.forEach((part) => {
    if (part.text) {
        console.log(`Text: ${part.text}`);
    } else if (part.executableCode) {
      console.log(
        `Code: ${part.executableCode.code}, Language: ${part.executableCode.language}`
      );
    } else if (part.codeExecutionResult) {
      console.log(
        `Outcome: ${part.codeExecutionResult.outcome}, Result: ${part.codeExecutionResult.output}`
      );
    }
  });
}

Dart 


import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  // Provide code execution as a tool that the model can use to generate its response.
  tools: [
    Tool.codeExecution(),
  ],
);

final codeExecutionChat = await model.startChat();

const prompt = 'What is the sum of the first 50 prime numbers? '
    'Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.';
final response = await codeExecutionChat.sendMessage(Content.text(prompt));

final buffer = StringBuffer();
    for (final part in response.candidates.first.content.parts) {
      if (part is TextPart) {
        buffer.writeln(part.text);
      } else if (part is ExecutableCodePart) {
        buffer.writeln('Executable Code:');
        buffer.writeln('Language: ${part.language}');
        buffer.writeln('Code:');
        buffer.writeln(part.code);
      } else if (part is CodeExecutionResultPart) {
        buffer.writeln('Code Execution Result:');
        buffer.writeln('Outcome: ${part.outcome}');
        buffer.writeln('Output:');
        buffer.writeln(part.output);
      }
    }

Unity 


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  // Provide code execution as a tool that the model can use to generate its response.
  tools: new Tool[] { new Tool(new CodeExecution()) }
);

var prompt = "What is the sum of the first 50 prime numbers? " +
        "Generate and run code for the calculation, and make sure you get all 50.";
var chat = model.StartChat();
var response = await chat.SendMessageAsync(prompt);

foreach (var part in response.Candidates.First().Content.Parts) {
  if (part is ModelContent.TextPart tp) {
    UnityEngine.Debug.Log($"Text = {tp.Text}");
  } else if (part is ModelContent.ExecutableCodePart esp) {
    UnityEngine.Debug.Log($"Code = {esp.Code}, Language = {esp.Language}");
  } else if (part is ModelContent.CodeExecutionResultPart cerp) {
    UnityEngine.Debug.Log($"Outcome = {cerp.Outcome}, Output = {cerp.Output}");
  }
}

ユースケースとアプリに適したモデル を選択する方法について説明します。

料金

コード実行を有効にして、モデルのツールとして提供しても、追加料金は発生しません。モデルがコード実行を使用する場合、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。

次の図は、コード実行の課金モデルを示しています。

モデルがコード実行を使用する場合のトークンの課金方法を示す図。 

モデルがコード実行を使用する場合のトークンの課金方法の概要は次のとおりです。

  • 元のプロンプトは 1 回課金されます。そのトークンには中間トークン 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。

  • 生成されたコードと実行されたコードの結果は、次のように課金されます。

    • コード実行中に使用される場合、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。

    • 最終的なレスポンスの一部として含まれる場合、出力トークン として課金されます。

  • 最終的なレスポンスの最終的な要約は、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の入力トークンに対して課金される理由がわかります。

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）の両方を含めることができます。

制限事項とベスト プラクティス

  • モデルは Python コードのみを生成して実行できます。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。

  • コード実行は、タイムアウトするまで最大 30 秒間実行できます。

  • 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。

  • コード実行ツールは、ファイル URI を入出力としては扱えません。ただし、ファイル入力と、グラフをインラインのバイトデータとして出力することは可能です。 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、コード実行結果の一部として Matplotlib グラフを生成したりできます。インライン バイトでサポートされている MIME タイプは、.cpp、.csv、.java、.jpeg、.js、.png、.py、.ts、.xml です。

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。 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。


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