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Tooléditeur officiel

code_execution (Gemini)

Tool : Une action précise que l’IA peut appeler · nécessite gemini-api

Python exécuté côté Google, résultats renvoyés au modèle.

Pratique et inclus ; exécution isolée chez Google.

Score global
7.0 /10
Sécu : une réserve, lire la fiche
Utilité
8.0
Fiabilité
6.0
Sécurité
Une réserve
Facilité
1 clic · À l’aise

La sécurité reflète la destination des données, les permissions demandées et les incidents recensés à la date de vérification. Ce n’est pas une garantie d’absence de risque : vérifiez le mode de déploiement et les connexions que vous activez.

Ce que ça fait, concrètement

Lorsqu'un modèle de langage doit effectuer des calculs précis, traiter des fichiers ou résoudre des équations, la génération de texte seule ne suffit pas. L'outil code_execution de l'API Gemini permet au modèle de générer du code Python, de l'exécuter dans un environnement isolé chez Google, puis d'utiliser les résultats pour affiner sa réponse de manière itérative.

Concrètement, lorsque vous activez l'outil dans votre requête, Gemini peut écrire un script Python, l'envoyer à un environnement d'exécution sécurisé, récupérer la sortie et continuer à raisonner à partir de celle-ci. Le modèle peut recommencer ce cycle jusqu'à cinq fois si une erreur survient. L'exécution est limitée à 30 secondes par appel.

Cet outil s'adresse aux développeurs qui intègrent l'API Gemini et qui ont besoin de calculs fiables, de traitement de fichiers CSV ou texte, ou de génération de graphiques Matplotlib directement dans la réponse du modèle. Il fonctionne aussi dans des conversations multi-tours grâce au paramètre previous_interaction_id.

En revanche, il n'est pas adapté aux personnes qui souhaitent exécuter du code dans un autre langage que Python : Gemini peut générer du code dans d'autres langages, mais ne peut pas l'exécuter via cet outil. Il n'est pas non plus destiné aux utilisateurs finaux sans accès à l'API.

Ce que ça propose

  • ·Exécution de code Python dans un environnement isolé hébergé par Google, sans frais supplémentaires au-delà des tokens consommés.
  • ·Raisonnement itératif : le modèle peut relancer l'exécution jusqu'à cinq fois pour corriger les erreurs avant de fournir une réponse finale.
  • ·Prise en charge de fichiers en entrée (CSV, texte) et génération de graphiques Matplotlib renvoyés en images inline dans la réponse.
  • ·Traitement d'images avec Gemini 3 Flash : le modèle peut écrire et exécuter du code Python pour recadrer, annoter ou analyser des images transmises en entrée.
  • ·Utilisation dans des conversations multi-tours via le paramètre previous_interaction_id pour enchaîner les échanges avec mémoire du contexte.
  • ·Compatibilité avec les SDK Python, JavaScript et l'API REST pour une intégration flexible selon l'environnement de développement.
  • ·Temps d'exécution maximal de 30 secondes par appel, avec retour automatique d'une erreur si ce délai est dépassé.

En pratique

Prix
FreemiumInclus dans les tokens.
Usage commercial
Usage commercial : oui
Disponible sur
api
Hôte
gemini-api
Interface FR
Non

Sécurité et données

Pastille
Sécu : une réserve, lire la fiche
Capacités
litécritexécuteréseau
Vos données
Données chez l’éditeur
Permissions
Exécution isolée.
Maintenance
Active

Liens et dépôt vérifiés le 25 octobre 2026 · ajoutée le 1 juin 2024

Comment installer code_execution (Gemini)

1. Obtenez une clé API Gemini sur Google AI Studio et stockez-la dans une variable d'environnement (GEMINI_API_KEY) plutôt qu'en dur dans le code. 2. Installez le SDK Python avec : pip install google-genai 3. Dans votre script, importez le client : from google import genai 4. Instanciez le client : client = genai.Client() 5. Ajoutez l'outil dans votre requête en passant tools=[{"type": "code_execution"}] lors de l'appel à client.interactions.create(). 6. Parcourez interaction.steps pour récupérer séparément le texte, le code généré et les résultats d'exécution.
pip install google-genai

Documentation officielle ↗

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