Google Gemini API Revoluciona com Code Execution e Janela de 2 Milhões de Tokens

O Google anunciou recentemente atualizações significativas para sua Gemini API e o Google AI Studio, introduzindo ferramentas poderosas para desenvolvedores. Entre as novidades, destacam-se o recurso de Code Execution, uma janela de contexto expandida para 2 milhões de tokens no modelo Gemini 1.5 Pro, cache de contexto e o novo modelo Gemma 2. Essas atualizações prometem transformar a maneira como os desenvolvedores interagem com modelos de IA para tarefas de programação.

O Que Há de Novo no Gemini API e Google AI Studio?

As recentes atualizações do Google para o ecossistema Gemini trazem um conjunto de funcionalidades que visam aumentar a produtividade e as capacidades dos desenvolvedores. Vamos explorar os principais destaques.

Code Execution: Uma Revolução na Interpretação de Código com Gemini

A funcionalidade mais proeminente é o Code Execution, um novo interpretador de código integrado que permite aos modelos Gemini executar código diretamente. Diferentemente de algumas abordagens, como a da OpenAI, que muitas vezes requer o uso de APIs de assistentes mais complexas para funcionalidades semelhantes, o Google tornou o Code Execution acessível através de uma única chamada de API. Isso simplifica a integração e permite que os desenvolvedores executem código Python e, conforme mencionado no anúncio, potencialmente outras linguagens, além de aprender iterativamente com os resultados para refinar as saídas.

Janela de Contexto de 2 Milhões de Tokens e Cache de Contexto no Gemini

Para o modelo Gemini 1.5 Pro, o Google introduziu uma impressionante janela de contexto de 2 milhões de tokens. Essa capacidade, combinada com o novo recurso de cache de contexto, permite que o modelo processe e compreenda uma quantidade muito maior de informações em uma única interação. Isso é particularmente útil para analisar grandes bases de código, documentos extensos ou manter conversas longas e complexas com maior coerência.

Modelo Gemma 2

Embora os detalhes ainda estejam surgindo, o Google também anunciou o Gemma 2, uma nova adição à sua família de modelos abertos. Espera-se que o Gemma 2 traga melhorias de desempenho e eficiência, oferecendo mais opções para desenvolvedores que buscam integrar IA em suas aplicações.

Code Execution do Gemini em Ação: Exemplos Práticos

A teoria é interessante, mas a prática demonstra o verdadeiro poder do Code Execution. O Google apresentou exemplos convincentes de suas capacidades.

Demonstração no Google AI Studio: Modificando um Projeto Inteiro com Gemini

Um dos exemplos mais impactantes foi a capacidade do Gemini 1.5 Pro Studio de lidar com um projeto Next.js inteiro, contendo 79 arquivos de código fonte. Ao carregar o projeto, o usuário pôde solicitar grandes modificações em toda a base de código, e o modelo Gemini, utilizando o Code Execution, foi capaz de analisar, entender e propor as alterações necessárias em múltiplos arquivos. Isso demonstra um potencial imenso para refatoração de código, implementação de novas funcionalidades e manutenção de projetos complexos.

Executando Python e Gerando HTML com Code Execution do Gemini

Em exemplos mais simples, mas igualmente ilustrativos, o Code Execution foi utilizado para:

• Calcular a média de uma lista de números: O modelo Gemini gerou um script Python para realizar o cálculo e, em seguida, executou o script para fornecer o resultado.
• Gerar uma landing page SaaS em HTML: Foi solicitado ao modelo que criasse um template HTML para uma página de destino de um SaaS, incluindo elementos como cabeçalho, seção de funcionalidades, tabela de preços e rodapé. O modelo gerou o código HTML inicial e, através de iterações, foi capaz de refinar o layout e adicionar elementos ausentes, demonstrando sua capacidade de trabalhar iterativamente com código.

Como Utilizar o Code Execution do Gemini

Começar a usar o Code Execution é relativamente simples, seja através da interface do Google AI Studio ou programaticamente via API.

Habilitando o Code Execution no Google AI Studio

Dentro do Google AI Studio, para habilitar o Code Execution para o seu prompt, basta acessar as "Configurações Avançadas" (Advanced settings) e ativar a opção correspondente a "Code execution". Isso permitirá que o modelo utilize essa ferramenta para suas tarefas.

Integração via API e SDK do Gemini

Para desenvolvedores que preferem integrar o Code Execution em seus próprios aplicativos, o Google fornece documentação detalhada, SDKs e exemplos práticos, incluindo notebooks para Google Colab e repositórios no GitHub. Esses recursos, como o "Code Execution in the Gemini API", oferecem um guia passo a passo para configurar e utilizar a funcionalidade programaticamente.

Code Execution vs. Function Calling do Gemini: Qual Escolher?

É importante distinguir o Code Execution do recurso de Function Calling, ambos disponíveis no Gemini API. Embora ambos lidem com tarefas computacionais, eles têm propósitos e vantagens distintas.

Quando usar Code Execution do Gemini

O Code Execution é ideal quando você deseja que o modelo execute código de forma autônoma diretamente no backend da API, em um ambiente isolado e controlado pelo Google. Ele é mais simples de usar, geralmente envolvendo uma única chamada de API (por exemplo, `generateContent`), e é excelente para tarefas onde o próprio modelo pode determinar e executar o código necessário, como a geração e execução de scripts Python para análise de dados simples ou processamento de texto. Conforme a documentação do Google, o Code Execution brilha pela sua simplicidade e capacidade de resolver tarefas em uma única interação.

Quando usar Function Calling do Gemini

O Function Calling, por outro lado, é mais adequado quando você possui funções personalizadas que deseja que o modelo invoque, ou quando precisa que o código seja executado no seu próprio ambiente local ou controlado. Com o Function Calling, o modelo solicita a execução de uma função específica (que você definiu), e seu código se encarrega de executar essa função e retornar o resultado ao modelo. Isso oferece mais controle e flexibilidade, mas geralmente envolve múltiplas chamadas de API e, consequentemente, pode ter um custo maior. É a escolha ideal para integrar o Gemini com sistemas externos, bancos de dados próprios ou executar código em ambientes com requisitos específicos.

Considerações Importantes sobre o Code Execution do Gemini

Apesar de seu grande potencial, é crucial estar ciente de algumas características e limitações do Code Execution.

Limitações Atuais do Code Execution

• Foco em Código: O modelo pode gerar e executar código, mas não pode retornar outros tipos de artefatos diretamente, como arquivos de mídia. Saídas devem ser, preferencialmente, textuais ou estruturadas como JSON.
• Restrições de I/O e Saída: A funcionalidade atualmente não suporta I/O de arquivos diretos ou casos de uso que envolvem saídas não textuais complexas, como gráficos de dados (a menos que possam ser representados textualmente ou via código que gera uma descrição textual).
• Tempo de Execução: A execução de código é limitada a um máximo de 30 segundos antes de expirar.
• Impacto em Outras Tarefas: Em alguns cenários, habilitar o Code Execution para tarefas que não são primariamente focadas em código (como escrita criativa) pode levar a regressões na qualidade da saída do modelo nessas outras áreas.
• Desempenho do Modelo: Existe variação na capacidade dos diferentes modelos Gemini de utilizar o Code Execution com sucesso. O Google indica que o Gemini 1.5 Pro é o modelo com melhor desempenho para esta funcionalidade, com base em seus testes internos.

Faturamento do Code Execution

Um ponto positivo é que não há cobrança adicional para habilitar o Code Execution na Gemini API. Os custos são baseados na taxa normal de tokens de entrada e saída utilizados durante a interação, o que inclui os tokens do código gerado e dos resultados da execução.

Em resumo, as novas capacidades de Code Execution do Gemini API, juntamente com a expansão da janela de contexto e o novo modelo Gemma 2, representam um avanço significativo para desenvolvedores que buscam aproveitar o poder da inteligência artificial em tarefas de programação. Ao compreender suas funcionalidades, exemplos de uso e limitações, é possível integrar essas ferramentas de forma eficaz para criar aplicações mais inteligentes e eficientes.