La nueva función de ejecución de código de la API de Gemini permite a los desarrolladores aprovechar el poder del modelo de Gemini para generar y ejecutar código de Python de forma autónoma. Esta capacidad permite una variedad de casos de uso, desde refinar los resultados del código a través del aprendizaje iterativo hasta generar plantillas HTML completas para páginas web.

Una ventaja clave de la función de ejecución de código es su sencillez: se puede acceder a ella con una sola llamada a la API, a diferencia de las API de asistentes como OpenAI, que requieren una integración más compleja. Esto la convierte en una herramienta conveniente para probar y prototipar rápidamente tareas relacionadas con el código.

Para usar la función de ejecución de código, puede habilitarla en el Estudio de IA de Gemini en la sección "Configuración avanzada". Una vez habilitada, puede proporcionar al modelo una tarea, como calcular el promedio de una lista de números o generar una plantilla HTML para una página de destino. El modelo generará y ejecutará entonces el código de Python necesario y devolverá los resultados.

La API de Gemini ofrece dos herramientas distintas para tareas computacionales: ejecución de código y llamada a funciones. Estas herramientas tienen diferentes ventajas y casos de uso.

Ejecución de código:

• Permite que la API genere y ejecute código de Python de forma autónoma dentro de un entorno backend controlado.
• Es ideal para dejar que la API maneje las tareas de codificación de forma independiente.
• Es sencillo de configurar con una sola solicitud a la API.
• Es útil para casos de uso de un solo uso.

Llamada a funciones:

• Ejecuta una función solicitada en el entorno elegido.
• Es mejor para usar funciones personalizadas o configuraciones locales.
• Requiere varias solicitudes a la API y posiblemente varios cargos.
• Es adecuado para los casos en los que necesita usar sus propias funciones y configuraciones locales.

Al elegir entre las dos, considere lo siguiente:

• Use la ejecución de código para tareas de Python manejadas por la API, como las habilitadas en el Estudio de IA de Gemini.
• Use la llamada a funciones para funciones personalizadas y locales requeridas en su entorno específico.

La función de ejecución de código introducida por Google en el modelo Gemini 1.5 Pro ofrece varias ventajas:

1. Generación y ejecución de código autónoma: La API puede generar y ejecutar código de Python de forma autónoma dentro de un entorno backend controlado. Esto es útil para manejar tareas relacionadas con el código sin necesidad de intervención manual.

2. Una sola solicitud a la API: La configuración de la ejecución de código es bastante sencilla, ya que se puede realizar con una sola solicitud a la API, lo que la convierte en una herramienta conveniente para casos de uso específicos.

3. Refinamiento iterativo del código: La función de ejecución de código permite que el modelo refinee el código generado aprendiendo de los resultados del código ejecutado, ayudando a lograr el resultado deseado.

Sin embargo, la función de ejecución de código también tiene algunas limitaciones:

1. Restricciones de salida: El modelo solo puede generar y ejecutar código, y no puede devolver otros artefactos como archivos multimedia. Cualquier salida que no sea de texto tendría que manejarse por separado.

2. Limitación de tiempo de espera: La ejecución de código tiene un tiempo de ejecución máximo de 30 segundos antes de que se agote el tiempo de espera, lo que puede dificultar la generación de código de contexto más largo o más complejo.

3. Posibles regresiones: En algunos casos, habilitar la ejecución de código puede provocar regresiones en otras áreas de la salida del modelo, como escribir una historia.

4. Limitaciones de idioma: Si bien la función de ejecución de código admite principalmente Python, también puede funcionar con otros lenguajes de programación, pero el alcance de este soporte puede variar.

Google ha introducido recientemente una nueva función llamada "Ejecución de código" en su API y Estudio de Gemini. Esta función permite a los desarrolladores generar y ejecutar código de Python directamente dentro del modelo de Gemini, lo que les permite refinar el código y sus resultados a través del aprendizaje iterativo.

Para comenzar con la Ejecución de código, puede habilitarla en el Estudio de IA de Gemini en la sección "Configuración avanzada". Una vez habilitada, puede usar la función para realizar varias tareas, como:

1. Generar y ejecutar código de Python: Puede hacer que el modelo de Gemini genere una función de Python para calcular el promedio de una lista de números y luego ejecutar el código para proporcionar los resultados.

2. Crear plantillas HTML: Puede instruir al modelo de Gemini para que genere una plantilla HTML sencilla para una página de destino de SaaS, que incluya un encabezado, una lista de características, una tabla de precios y otros componentes. El modelo generará el código y podrá ver la salida en un visor HTML en vivo.

La función de Ejecución de código está disponible tanto en la API de Gemini como en el Estudio de IA de Gemini. En la API, actúa como una herramienta que el modelo puede usar cuando sea necesario, mientras que en el Estudio, se habilita en la sección "Configuración avanzada".

Es importante tener en cuenta que la Ejecución de código es diferente de la Llamada a funciones, que es otra función disponible en la API de Gemini. La Llamada a funciones es más adecuada para usar funciones personalizadas o configuraciones locales, mientras que la Ejecución de código es más apropiada para tareas de Python manejadas por la API.

La nueva función de ejecución de código introducida por Google en el modelo Gemini 1.5 Pro es una actualización significativa que permite a los desarrolladores generar y ejecutar código de Python directamente dentro del Estudio de IA o a través de la API de Gemini. Esta función permite una generación de código más compleja y autónoma, lo que permite a los usuarios modelar, depurar y crear aplicaciones poderosas con facilidad.

Los aspectos más destacados de esta nueva capacidad incluyen:

• Ventana de contexto ampliada: La ventana de contexto de 2 millones de tokens proporciona al modelo un contexto más amplio para considerar, lo que conduce a una generación de código más integral y coherente.
• Acceso con una sola llamada a la API: A diferencia de OpenAI, la función de ejecución de código en Gemini se puede acceder a través de una sola llamada a la API, lo que la hace más fluida y eficiente.
• Refinamiento iterativo del código: El modelo puede refinar y mejorar el código generado aprendiendo de los resultados del código ejecutado, lo que conduce a mejores resultados.
• Soporte de diversos lenguajes: Si bien los ejemplos muestran Python, la función de ejecución de código puede manejar varios lenguajes de programación.

Sin embargo, es importante tener en cuenta algunas limitaciones, como el tiempo de espera de 30 segundos para la ejecución de código y la incapacidad de devolver salidas que no sean de texto, como archivos multimedia. Además, habilitar la ejecución de código puede provocar regresiones en otras áreas del rendimiento del modelo.

En general, la introducción de la función de ejecución de código en el modelo Gemini 1.5 Pro es un paso importante hacia adelante, ya que proporciona a los desarrolladores una herramienta poderosa para automatizar y agilizar sus tareas de codificación. A medida que la tecnología continúe evolucionando, será emocionante ver cómo se mejora y se integra esta función en el ecosistema de IA más amplio.