Together Code Interpreter：API 调用执行 LLM 生成代码
今天，我们发布了 Together Code Interpreter（TCI）：一个 API，让你能运行 LLM 生成的代码，并立即获得响应。有了 TCI，你可以构建更智能的应用，提供更丰富的回复。
数百万开发者和企业正在用 LLM 生成代码、配置智能体工作流。但 LLM 擅长生成代码，却无法执行它，开发者得手动测试、调试，再把代码部署到独立环境。
Together Code Interpreter 解决了这个短板。它用简单的方式安全、大规模地执行 LLM 生成的代码，简化了智能体工作流开发，并为强化学习操作打开了新可能。
在这篇深度博客中，我们将探讨如何用我们的 Python 库 启动会话执行 Python 代码，并讨论 TCI 的关键应用场景。
大规模配置智能体工作流
随着智能体工作流开发成为企业利用自主任务管理优势的重点，这些 AI 先行者需要一种快速运行 LLM 生成代码的方法，而无需为高级沙箱工具做大量底层工作。所以我们把 Together Code Interpreter 做成了一个简单的 API：
- 接收 LLM 生成的代码作为输入。
- 创建一个会话，在安全、快速的沙箱环境中执行代码。
- 输出代码执行结果（stdout、stderr）。
输出结果可以反馈给 LLM，在闭环智能体工作流系统中持续迭代，最终让 LLM 能向用户输出更丰富的回复。
一个好例子是让 Qwen Coder 32B 这样的 LLM 画图表。LLM 会尽力用纯文本表示图表，但它无法执行代码输出实际图表。当我们允许 LLM 使用 Together Code Interpreter 时，它就能生成 Python 代码，执行它，并向用户输出图表图片。
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增强强化学习
由于能快速执行代码并输出结果，Together Code Interpreter 引起了大量用强化学习（RL）训练模型的机器学习团队的兴趣。
TCI 通过在执行训练期间执行模型生成的代码，发挥关键作用，实现通过严格单元测试的自动化评估。每次 RL 迭代中，批次会在广泛的问题集上评估——通常涉及超过一千个独立单元测试同时执行。TCI 轻松扩展到处理数百个并发沙箱执行，提供安全环境隔离执行，暴露标准输入/输出接口（stdin、stdout 和评估输出），并无缝集成到现有 RL 工作流中。
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我们特别自豪能与 Agentica 合作，这是一个来自伯克利 AI 研究和 Sky Computing Lab 的开源项目，将 TCI 集成到他们的强化学习操作中。Agentica 利用 TCI 在 1024 个编码问题批次上同时运行单元测试，以每个问题 3 美分的低成本显著加速了训练周期，同时通过严格的稀疏结果奖励模型提高模型准确性——该模型仅在所有 15 个采样单元测试通过时给予全额奖励，如果有一个测试失败或输出格式错误则不给奖励。
最终模型 DeepCoder-14B-Preview 在 LiveCodeBench 上取得了令人印象深刻的 60.6% Pass@1 准确率，仅用 140 亿参数就匹配了 o3-mini-2025-01-031（低）和 o1-2024-12-17 的性能——这充分证明了代码解释在 RL 操作中的巨大影响。
“Together Code Interpreter 极大地加速了我们的 RL 后训练周期，让我们能可靠地扩展到超过 100 个并发编码沙箱，每分钟运行数千次代码评估。其可靠且可扩展的基础设施已被证明非常宝贵。” — Michael Luo & Sijun Tan，Agentica 项目负责人
我们很高兴能继续支持像 Agentica 这样推动高级 LLM 编码前沿的机器学习团队。详细集成说明，请查看 Agentica 的 开源仓库。
为规模做好准备
为了让开发者更容易大规模利用 TCI，无论其用例如何，我们引入了“会话”作为 TCI 使用和计量的单位。一个会话代表一个活跃的代码执行环境，可被调用来执行代码。每个会话有 60 分钟的生命周期，可被多次调用执行多个不同的代码执行任务。为简化计费，我们将 TCI 使用定价为 0.03 美元/会话。
会话允许用户基于先前的执行构建。通过在请求中引用会话 ID，你可以在多个请求中引用相同的变量。
有关会话、TCI 计费和速率限制的更多信息，请查看我们的 文档。
支持 MCP
我们还推出了 MCP 支持！Together Code Interpreter MCP 服务器可在 Smithery 上访问。这让你能为任何 MCP 客户端（如 Cursor、Windsurf 或你自己的聊天应用）添加代码解释能力。
开始使用
你可以立即开始使用 Together Code Interpreter，通过我们的 Python SDK 或 API。
别忘了查看我们的 文档 和 cookbook，几分钟内就能启动你的第一个 TCI 实例！
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