O novo recurso de execução de código da API Gemini permite que os desenvolvedores aproveitem o poder do modelo Gemini para gerar e executar código Python de forma autônoma. Essa capacidade permite uma série de casos de uso, desde o refinamento dos resultados do código por meio de aprendizado iterativo até a geração de modelos HTML completos para páginas da web.

Uma das principais vantagens do recurso de execução de código é sua simplicidade - ele pode ser acessado com uma única chamada de API, ao contrário das APIs de assistente de plataformas como a OpenAI, que exigem uma integração mais complexa. Isso o torna uma ferramenta conveniente para testar e prototipar rapidamente tarefas relacionadas a código.

Para usar o recurso de execução de código, você pode ativá-lo no Gemini AI Studio na seção "Configurações Avançadas". Uma vez ativado, você pode fornecer o modelo com uma tarefa, como calcular a média de uma lista de números ou gerar um modelo HTML para uma página de destino. O modelo então gerará e executará autonomamente o código Python necessário, retornando os resultados.

A API Gemini oferece duas ferramentas distintas para tarefas computacionais: execução de código e chamada de função. Essas ferramentas têm vantagens e casos de uso diferentes.

Execução de Código:

• Permite que a API gere e execute código Python de forma autônoma em um ambiente de back-end controlado.
• Ideal para deixar a API lidar com tarefas de codificação de forma independente.
• Simples de configurar com uma única solicitação de API.
• Útil para casos de uso de uso único.

Chamada de Função:

• Executa uma função solicitada em seu ambiente escolhido.
• Melhor para usar funções personalizadas ou configurações locais.
• Requer várias solicitações de API e potencialmente várias cobranças.
• Adequado para casos em que você precisa usar suas próprias funções e configurações locais.

Ao escolher entre os dois, considere o seguinte:

• Use a execução de código para tarefas de Python gerenciadas pela API, como as habilitadas no Gemini AI Studio.
• Use a chamada de função para funções personalizadas e locais necessárias em seu ambiente específico.

O recurso de execução de código introduzido pela Google no modelo Gemini 1.5 Pro oferece várias vantagens:

1. Geração e Execução de Código Autônoma: A API pode gerar e executar código Python de forma autônoma em um ambiente de back-end controlado. Isso é útil para lidar com tarefas relacionadas a código sem a necessidade de intervenção manual.

2. Única Solicitação de API: A configuração da execução de código é bastante simples, pois pode ser feita com uma única solicitação de API, tornando-a uma ferramenta conveniente para casos de uso específicos.

3. Refinamento de Código Iterativo: O recurso de execução de código permite que o modelo refine o código gerado, aprendendo com os resultados do código executado, ajudando a alcançar o resultado desejado.

No entanto, o recurso de execução de código também possui algumas limitações:

1. Restrições de Saída: O modelo pode apenas gerar e executar código, e não pode retornar outros artefatos como arquivos de mídia. Quaisquer saídas não textuais precisariam ser tratadas separadamente.

2. Limitação de Tempo Limite: A execução de código tem um tempo máximo de execução de 30 segundos antes de atingir o tempo limite, o que pode prejudicar a geração de código de contexto mais longo ou mais complexo.

3. Possíveis Regressões: Em alguns casos, habilitar a execução de código pode levar a regressões em outras áreas da saída do modelo, como escrever uma história.

4. Limitações de Linguagem: Embora o recurso de execução de código seja principalmente compatível com Python, também pode funcionar com outras linguagens de programação, mas a extensão desse suporte pode variar.

A Google recentemente introduziu um novo recurso chamado "Execução de Código" em sua API e Studio Gemini. Esse recurso permite que os desenvolvedores gerem e executem código Python diretamente dentro do modelo Gemini, permitindo-lhes refinar o código e seus resultados por meio de aprendizado iterativo.

Para começar com a Execução de Código, você pode ativá-la no Gemini AI Studio na seção "Configurações Avançadas". Uma vez ativado, você pode usar o recurso para realizar várias tarefas, como:

1. Gerar e Executar Código Python: Você pode fazer com que o modelo Gemini gere uma função Python para calcular a média de uma lista de números e, em seguida, executar o código para fornecer os resultados.

2. Criar Modelos HTML: Você pode instruir o modelo Gemini a gerar um modelo HTML simples para uma página de destino de SaaS, incluindo um cabeçalho, lista de recursos, tabela de preços e outros componentes. O modelo gerará o código e você poderá visualizar a saída em um visualizador HTML ao vivo.

O recurso de Execução de Código está disponível tanto na API Gemini quanto no Gemini AI Studio. Na API, ele atua como uma ferramenta que o modelo pode usar sempre que necessário, enquanto no Studio, ele é ativado na seção "Configurações Avançadas".

O novo recurso de Execução de Código introduzido pela Google no modelo Gemini 1.5 Pro é um upgrade significativo que capacita os desenvolvedores a gerar e executar código Python diretamente no AI Studio ou por meio da API Gemini. Esse recurso permite uma geração de código mais complexa e autônoma, permitindo que os usuários modelem, depurem e criem aplicativos poderosos com facilidade.

Os principais destaques dessa nova capacidade incluem:

• Janela de Contexto Expandida: A janela de contexto de 2 milhões de tokens fornece ao modelo um contexto maior a ser considerado, levando a uma geração de código mais abrangente e coerente.
• Acesso com Uma Chamada de API: Ao contrário da OpenAI, o recurso de execução de código no Gemini pode ser acessado por meio de uma única chamada de API, tornando-o mais simplificado e eficiente.
• Refinamento de Código Iterativo: O modelo pode refinar e melhorar o código gerado, aprendendo com os resultados do código executado, levando a melhores resultados.
• Suporte a Diversas Linguagens: Embora os exemplos mostrem Python, o recurso de execução de código pode lidar com várias linguagens de programação.

No entanto, é importante observar algumas limitações, como o tempo limite de 30 segundos para a execução de código e a incapacidade de retornar saídas não textuais, como arquivos de mídia. Além disso, habilitar a execução de código pode levar a regressões em outras áreas do desempenho do modelo.

Em geral, a introdução do recurso de execução de código no modelo Gemini 1.5 Pro é um passo significativo, fornecendo aos desenvolvedores uma ferramenta poderosa para automatizar e simplificar suas tarefas de codificação. À medida que a tecnologia continuar a evoluir, será emocionante ver como esse recurso será ainda mais aprimorado e integrado ao ecossistema de IA mais amplo.