The latest Gemini models, like Gemini 3.5 Flash, are available to use with Firebase AI Logic! Learn more.

Gemini 2.0 Flash and Flash-Lite models were shut down on June 1, 2026. To avoid service disruption, update to a newer model like gemini-3.1-flash-lite. Learn more.

All Imagen models will shut down on June 24, 2026. Learn about migrating your apps to use Nano Banana.

Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

تنفيذ الرمز البرمجي

تنفيذ الرموز البرمجية هو أداة تتيح للنموذج إنشاء رموز Python البرمجية وتنفيذها. ويمكن للنموذج أن يتعلّم بشكل متكرر من نتائج تنفيذ الرموز البرمجية إلى أن يصل إلى الناتج النهائي.

يمكنك استخدام ميزة تطبيق الرموز البرمجية لإنشاء ميزات تستفيد من الاستدلال المستند إلى الرمز وتنشئ ناتجًا نصيًا. على سبيل المثال، يمكنك استخدام تنفيذ الرمز البرمجي لحل المعادلات أو معالجة النصوص. يمكنك أيضًا استخدام المكتبات المضمّنة في بيئة تنفيذ الرمز البرمجي لإجراء مهام أكثر تخصصًا.

وكما هو الحال مع جميع الأدوات التي تقدّمها للنموذج، يقرّر النموذج متى يستخدم ميزة تنفيذ الرمز البرمجي.

الانتقال إلى تنفيذ الرمز

مقارنة بين تنفيذ الرمز البرمجي واستدعاء الدالة

تنفيذ الرمز البرمجي واستدعاء الدالة هما ميزتان متشابهتان. بشكل عام، من الأفضل استخدام تنفيذ الرمز البرمجي إذا كان النموذج قادرًا على التعامل مع حالة الاستخدام. كما أنّ تنفيذ الرموز البرمجية أسهل استخدامًا لأنّ ما عليك سوى تفعيله.

في ما يلي بعض الاختلافات الإضافية بين تنفيذ التعليمات البرمجية واستدعاء الدالة:

تنفيذ الرمز البرمجي	استدعاء الدالة
استخدِم ميزة "تنفيذ الرمز البرمجي" إذا كنت تريد أن يكتب النموذج رمز Python ويشغّله نيابةً عنك ويعرض النتيجة.	استخدِم ميزة "استدعاء الدوال" إذا كانت لديك دوال خاصة بك تريد تنفيذها محليًا.
تتيح ميزة "تنفيذ الرموز البرمجية" للنموذج تشغيل الرموز البرمجية في الخلفية لواجهة برمجة التطبيقات في بيئة ثابتة ومعزولة.	تتيح لك ميزة "استدعاء الدوال" تنفيذ الدوال التي يطلبها النموذج في أي بيئة تريدها.
يتم تنفيذ الرمز البرمجي في طلب واحد. على الرغم من أنّه يمكنك اختياريًا استخدام تنفيذ الرمز مع ميزة المحادثة، إلا أنّ ذلك ليس شرطًا.	تتطلّب ميزة "استدعاء الدوال" طلبًا إضافيًا لإعادة الإخراج من كل استدعاء دالة، لذا عليك استخدام إمكانية الدردشة.

النماذج المتوافقة

gemini-3.1-pro-preview
gemini-3.5-flash
gemini-3.1-flash-lite
gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite

استخدام ميزة "تنفيذ الرموز البرمجية"

يمكنك استخدام ميزة تنفيذ التعليمات البرمجية مع كلّ من الإدخال النصي فقط والإدخال المتعدّد الوسائط، ولكن ستكون الاستجابة دائمًا نصًا أو تعليمات برمجية فقط.

قبل البدء

انقر على مقدّم خدمة Gemini API لعرض المحتوى والرمز الخاصين بمقدّم الخدمة على هذه الصفحة.

إذا لم يسبق لك إجراء ذلك، عليك إكمال دليل بدء الاستخدام الذي يوضّح كيفية إعداد مشروعك على Firebase وربط تطبيقك بـ Firebase وإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) وتهيئة خدمة الخلفية لمزوّد Gemini API الذي اخترته وإنشاء مثيل GenerativeModel.

لاختبار طلباتك وتكرارها، ننصحك باستخدام Google AI Studio.

تفعيل تنفيذ الرموز البرمجية

قبل تجربة هذا النموذج، أكمل القسم قبل البدء من هذا الدليل لإعداد مشروعك وتطبيقك.
في هذا القسم، ستنقر أيضًا على زر لمقدّم الخدمة الذي اخترته Gemini API حتى يظهر لك محتوى خاص بمقدّم الخدمة في هذه الصفحة.

عند إنشاء مثيل GenerativeModel، قدِّم CodeExecution كأداة يمكن للنموذج استخدامها لإنشاء الردّ، ما يتيح للنموذج إنشاء رمز Python وتشغيله.

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}");
  }
}

تعرَّف على كيفية اختيار نموذج اختياري مناسبَين لحالة الاستخدام والتطبيق.

عرض مثال على الناتج

قد يبدو الناتج على النحو التالي، وقد تم تنسيقه لتسهيل قراءته:

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.

يجمع هذا الناتج عدة أجزاء من المحتوى يعرضها النموذج عند استخدام تنفيذ الرمز البرمجي:

‫text: نص مضمّن تم إنشاؤه بواسطة النموذج
‫executableCode: الرمز الذي أنشأه النموذج والمخصّص للتنفيذ
‫codeExecutionResult: نتيجة الرمز الذي تم تنفيذه

تختلف اصطلاحات التسمية لهذه الأجزاء حسب لغة البرمجة.

استخدام ميزة "تنفيذ الرمز البرمجي" في المحادثة

يمكنك أيضًا استخدام تنفيذ التعليمات البرمجية كجزء من محادثة:

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}");
  }
}

تعرَّف على كيفية اختيار نموذج اختياري مناسبَين لحالة الاستخدام والتطبيق.

الأسعار

لا يتم تحصيل أي رسوم إضافية مقابل تفعيل ميزة تنفيذ الرموز البرمجية وتوفيرها كأداة للنموذج. وإذا قرر النموذج استخدام هذه الميزة، سيتم تحصيل الرسوم منك وفقًا للسعر الحالي لرموز الإدخال والإخراج استنادًا إلى نموذج Gemini الذي تستخدمه.

يوضّح المخطّط البياني التالي نموذج الفوترة لتطبيق الرموز البرمجية:

مخطّط بياني يوضّح كيفية احتساب تكلفة الرموز المميزة عندما يستخدم نموذج تنفيذ الرمز البرمجي

في ما يلي ملخّص حول كيفية احتساب تكلفة الرموز المميزة عندما يستخدم نموذج تنفيذ التعليمات البرمجية:

تتم محاسبتك على الطلب الأصلي مرة واحدة، ويتم تصنيف الرموز المميزة الخاصة به على أنّها رموز مميزة وسيطة، ويتم تحصيل الرسوم منها باعتبارها رموزًا مميزة للإدخال.
يتم تحصيل رسوم مقابل الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه ونتيجة الرمز البرمجي الذي تم تنفيذه على النحو التالي:
- عند استخدامها أثناء تنفيذ الرمز البرمجي، يتم تصنيفها على أنّها رموز مميّزة وسيطة ويتم تحصيل الرسوم منها باعتبارها رموزًا مميّزة للإدخال.
- عندما يتم تضمينها كجزء من الرد النهائي، يتم تحصيل الرسوم منها باعتبارها رموزًا مميزة للناتج.
يتم تحصيل رسوم الملخّص النهائي في الردّ الأخير على شكل رموز مميزة للناتج.

يتضمّن Gemini API عدد الرموز المميزة الوسيطة في الردّ من واجهة برمجة التطبيقات، ما يتيح لك معرفة سبب تحصيل رسوم منك مقابل الرموز المميزة للإدخال التي تتجاوز طلبك الأولي.

يُرجى العِلم أنّ الرمز البرمجي الذي يتم إنشاؤه يمكن أن يتضمّن نصًا ومخرجات متعدّدة الوسائط، مثل الصور.

القيود وأفضل الممارسات

يمكن للنموذج إنشاء رموز Python وتنفيذها فقط، ولا يمكنه عرض عناصر أخرى، مثل ملفات الوسائط.
يمكن أن يستغرق تنفيذ الرمز البرمجي 30 ثانية كحدّ أقصى قبل انتهاء المهلة.
في بعض الحالات، يمكن أن يؤدي تفعيل تطبيق الرموز البرمجية إلى حدوث تراجع في جوانب أخرى من مخرجات النموذج (على سبيل المثال، كتابة قصة).
لا تتيح أداة تطبيق الرموز البرمجية استخدام معرّفات الموارد الموحّدة للملفات كمدخلات أو مخرجات، ولكنّها تتيح إدخال الملفات وإخراج الرسوم البيانية كبايتات مضمّنة. وباستخدام إمكانات الإدخال والإخراج هذه، يمكنك تحميل ملفات CSV وملفات نصية وطرح أسئلة حول الملفات، كما يمكنك إنشاء رسوم بيانية باستخدام Matplotlib كجزء من نتيجة تطبيق الرموز البرمجية. وأنواع MIME المتوافقة مع البايتات المضمّنة هي .cpp و.csv و.java و.jpeg و.js و.png و.py و.ts و.xml.

المكتبات المتوافقة

يتضمّن بيئة تنفيذ الرمز البرمجي المكتبات التالية، ولا يمكنك تثبيت مكتباتك الخاصة.

عرض المكتبات المتوافقة مع Gemini Developer API

attrs
شطرنج
contourpy
fpdf
geopandas
imageio
jinja2
joblib
jsonschema
jsonschema-specifications
lxml
matplotlib
mpmath
numpy
opencv-python
openpyxl
حزمة محتوى التطبيق
باندا
وسادة
protobuf
pylatex
pyparsing
PyPDF2
python-dateutil
python-docx
python-pptx
reportlab
scikit-learn
scipy
seaborn
ستة
striprtf
sympy
جدولة
tensorflow
toolz
xlrd

عرض المكتبات المتوافقة مع Vertex AI Gemini API

تقديم ملاحظات حول تجربتك مع Firebase AI Logic

تنفيذ الرمز البرمجي تنظيم صفحاتك في مجموعات يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.

مقارنة بين تنفيذ الرمز البرمجي واستدعاء الدالة

النماذج المتوافقة

استخدام ميزة "تنفيذ الرموز البرمجية"

قبل البدء

تفعيل تنفيذ الرموز البرمجية

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

استخدام ميزة "تنفيذ الرمز البرمجي" في المحادثة

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

الأسعار

القيود وأفضل الممارسات

المكتبات المتوافقة

تنفيذ الرمز البرمجي