📝 Задания

← К оглавлению урока

⚡ Что сделать

  • Запрос к Gemini API из Python
  • Безопасно хранить ключ (.env / env)
  • Посчитать токены запроса

Ответы — на странице Решения.

Часть 1. Вопросы

  1. Что такое токен и какие есть методы токенизации?
  2. Что входит в «лимит контекста» — только запрос или запрос + ответ?
  3. Как работает API LLM (объясните аналогией)?
  4. Почему нельзя хранить ключ в коде и что делать при его утечке?
  5. Чем новый SDK google-genai отличается от старого по вызову?

Часть 2. Практика (из лекции)

  1. Задание 1. Напишите код на Python, отправляющий запрос в Gemini API и печатающий ответ.
  2. Задание 2. Реализуйте безопасное хранение ключа (.env или переменные окружения) + .gitignore.

Часть 3. Со звёздочкой

  1. Перед запросом посчитайте число токенов в промпте (count_tokens).
  2. Оберните запрос в try/except и выведите понятное сообщение об ошибке.

Проверка понимания

Выберите один вариант ответа. После клика правильный ответ подсветится зелёным.

Вопрос 1

Что такое токен в LLM-контексте?

Вопрос 2

Почему промпт стоит формулировать явно?

Вопрос 3

Что такое embedding?

Вопрос 4

Что такое RAG?

Вопрос 5

Что отличает агента от одиночного вызова LLM?

Вопрос 6

Почему нужны evals для AI-функций?

Вопрос 7

Что главное закрепить в уроке «Токенизация и работа с API LLM»?