शुरू करें: Apple के फ़ाउंडेशन मॉडल फ़्रेमवर्क के ज़रिए Gemini API ऐक्सेस करना

WWDC 2026 में, Apple ने Foundation Models फ़्रेमवर्क को तीसरे पक्ष के मॉडल अडैप्टर के लिए खोल दिया. इसका मतलब है कि Foundation Models फ़्रेमवर्क के ज़रिए, क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल (जैसे, Gemini) को ऐक्सेस किया जा सकता है. इसके लिए, उसी एपीआई का इस्तेमाल किया जा सकता है जिसका इस्तेमाल, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए किया जाता है.

अपने ऐप्लिकेशन में, मॉडल इंस्टेंस को बदलकर, अपने इस्तेमाल के उदाहरण के हिसाब से अनुरोधों को उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद या क्लाउड इन्फ़रेंस पर भेजा जा सकता है:

• उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल, निजता को ज़्यादा से ज़्यादा सुरक्षित रखते हैं. साथ ही, इनके लिए कोई शुल्क नहीं लगता और ऑफ़लाइन होने पर भी इनका इस्तेमाल किया जा सकता है.
• क्लाउड पर होस्ट किए गए Gemini मॉडल, बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो, बेहतर सुविधाएं, और ज़्यादा तर्क क्षमता देते हैं.

Apple के Foundation Models फ़्रेमवर्क के ज़रिए, क्लाउड पर होस्ट किए गए Gemini मॉडल को ऐक्सेस किया जा सकता है. इसके लिए, Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करें. खास तौर पर, Apple प्लैटफ़ॉर्म के लिए Firebase AI Logic लाइब्रेरी का इस्तेमाल करें. इस गाइड में, आपको इसे इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है.

Gemini मॉडल के ऐक्सेस को सुरक्षित रखने के लिए, इस गाइड में Firebase App Check सेट अप करने का तरीका भी बताया गया है. यह सुविधा, डेवलपमेंट के दौरान भी ज़रूरी है.

ज़रूरी शर्तें

• Xcode 27 का सबसे नया बीटा वर्शन इंस्टॉल करें.

• Apple प्लैटफ़ॉर्म का सिम्युलेटर या कोई फ़िज़िकल डिवाइस. दोनों में ही, ओएस का बीटा वर्शन (उदाहरण के लिए, iOS 27 बीटा) होना चाहिए.

• SwiftUI इंटरफ़ेस का इस्तेमाल करने वाले, Apple प्लैटफ़ॉर्म के ऐप्लिकेशन का नया Xcode प्रोजेक्ट.

वे मॉडल जिन पर यह सुविधा काम करती हैGemini

Apple के Foundation Models फ़्रेमवर्क के साथ इंटिग्रेशन, इन Gemini मॉडल पर काम करता है.

• आम तौर पर इस्तेमाल होने वाले मॉडल

  • gemini-3.1-pro-preview
  • gemini-3.6-flash (और पुराना gemini-3.5-flash)
  • gemini-3.5-flash-lite (और पुराना gemini-3.1-flash-lite)

• इमेज जनरेट करने वाले मॉडल

  • gemini-3-pro-image (इसे "Nano Banana Pro" भी कहा जाता है)
  • gemini-3.1-flash-image (इसे "Nano Banana 2" भी कहा जाता है)
  • gemini-3.1-flash-lite-image (इसे "Nano Banana 2 Lite" भी कहा जाता है)

Gemini Live API मॉडल और Imagen मॉडल काम नहीं करते हैं. ध्यान दें कि Gemini 2.5 मॉडल तकनीकी तौर पर काम करते हैं, लेकिन नए प्रोजेक्ट के लिए इनका सुझाव नहीं दिया जाता. साथ ही, इनके लिए खास कॉन्फ़िगरेशन की ज़रूरत होती है, जिसके बारे में इन गाइड में नहीं बताया गया है.

पहला चरण: Firebase प्रोजेक्ट बनाना

हमारा सुझाव है कि इस इंटिग्रेशन को एक्सप्लोर करने के लिए, नया Firebase प्रोजेक्ट बनाएं.

1. Firebase कंसोल में साइन इन करें.

2. नया Firebase प्रोजेक्ट बनाएं पर क्लिक करें.

3. स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें. आपको Google Analytics को चालू करने की ज़रूरत नहीं है.

दूसरा चरण: अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना

अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने के लिए, आपको उसे अपने Firebase प्रोजेक्ट के साथ रजिस्टर करना होगा. साथ ही, अपने कोडबेस में एक कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल जोड़नी होगी.

1. सेटअप का वर्कफ़्लो शुरू करने के लिए, प्रोजेक्ट की खास जानकारी वाले पेज के बीच में मौजूद, iOS+ आइकॉन पर क्लिक करें.

2. अपने ऐप्लिकेशन को रजिस्टर करें:

   1. अपने ऐप्लिकेशन का बंडल आईडी डालें. पक्का करें कि यह Xcode में बनाए जा रहे प्रोजेक्ट के बंडल आईडी से मेल खाता हो.

   2. ऐप्लिकेशन रजिस्टर करें पर क्लिक करें.

3. Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल जोड़ें. इस फ़ाइल में, Firebase SDK टूल को आपके Firebase प्रोजेक्ट से कनेक्ट करने की सेटिंग होती हैं.

   1. अपनी कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल पाने के लिए, डाउनलोड GoogleService-Info.plist पर क्लिक करें.

   2. GoogleService-Info.plist को अपने Xcode प्रोजेक्ट के रूट में ले जाएं और इसे सभी टारगेट में जोड़ें.

   3. Firebase कंसोल में आगे बढ़ें पर क्लिक करें.

4. कंसोल में मौजूद वर्कफ़्लो में, आपके ऐप्लिकेशन में Firebase SDK टूल जोड़ने के लिए सामान्य निर्देश दिए गए हैं. इसलिए, Firebase AI Logic के लिए खास निर्देश पाने के लिए, इस गाइड में अगले चरण पर जाएं.

तीसरा चरण: अपने ऐप्लिकेशन में Firebase लाइब्रेरी जोड़ना और Firebase को शुरू करना

1. ज़रूरी Firebase लाइब्रेरी जोड़ने के लिए, Swift Package Manager का इस्तेमाल करें:

   1. Xcode में, अपने ऐप्लिकेशन प्रोजेक्ट को खोलें. इसके बाद, फ़ाइल > पैकेज जोड़ें को चुनें.

   2. Firebase Apple SDK टूल के रिपॉज़िटरी का यूआरएल डालें:

      https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
      

   3. डिपेंडेंसी के नियम के तौर पर ब्रांच को चुनें. इसके बाद, wwdc26-preview डालें.

   4. पैकेज जोड़ें पर क्लिक करें. Xcode, डिपेंडेंसी को हल करेगा और उन्हें डाउनलोड करेगा.

   5. जब आपसे कहा जाए, तब अपने ऐप्लिकेशन टारगेट में FirebaseAILogic और FirebaseAppCheck लाइब्रेरी जोड़ें.

2. अपने ऐप्लिकेशन के मुख्य एंट्री पॉइंट में यह कोड जोड़कर, ऐप्लिकेशन चालू होने पर Firebase को शुरू करें:

   import SwiftUI
   import FirebaseCore
   
   @main
   struct YourApp: App {
     init() {
       FirebaseApp.configure()
     }
   
     var body: some Scene {
       WindowGroup {
         NavigationView {
           ContentView()
         }
       }
     }
   }
   

चौथा चरण: Firebase सेवाओं को चालू करना और सुरक्षित करना

अब आपका ऐप्लिकेशन, Firebase का इस्तेमाल करने के लिए कॉन्फ़िगर हो गया है. आपको Firebase AI Logic सेवा को चालू करना होगा. साथ ही, Firebase App Check का इस्तेमाल करके, इससे जुड़े एपीआई के ऐक्सेस को सुरक्षित रखना होगा.

चौथा चरण (क): अपने Firebase प्रोजेक्ट में Firebase AI Logic सेट अप करना

1. Firebase कंसोल में, एआई सेवाएं > एआई लॉजिक पर जाएं.

2. सेटअप के लिए गाइड वाले वर्कफ़्लो को शुरू करने के लिए, शुरू करें पर क्लिक करें.

3. "Gemini API प्रोवाइडर" चुनने के लिए कहे जाने पर, हमारा सुझाव है कि Gemini Developer API को चुनें. इससे आपको बिना किसी शुल्क के, तेज़ी से शुरुआत करने में मदद मिलती है.

   बाद में किसी भी समय, को सेट अप किया जा सकता है Vertex AI Gemini API (और इसके लिए बिलिंग की ज़रूरी शर्त).

4. ज़रूरी एपीआई और उनसे जुड़ी सेवाओं को सेट अप करने के लिए, वर्कफ़्लो में आगे बढ़ें Firebase AI Logic के लिए.

   जुलाई 2026 की शुरुआत से, वर्कफ़्लो का यह चरण, Firebase App Check के लिए AI Logic को अपने-आप लागू करता है. यह एक ज़रूरी सेवा है, जो आपके ऐप्लिकेशन से सीधे Gemini API को ऐक्सेस करने पर, उसे सुरक्षित रखने में मदद करती है. शुरू करने की प्रोसेस के तहत (इस गाइड में बाद में दिए गए चरण देखें) , App Check लागू होने पर, आपको लोकल डेवलपमेंट के लिए App Check डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना होगा.

चौथा चरण (ख): लोकल डेवलपमेंट के लिए, App Check डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना

लोकल डेवलपमेंट के लिए, आपको App Check डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना होगा, ताकि अटेस्टेशन को बायपास किया जा सके. साथ ही, App Check को लागू रखा जा सके.

1. अपने Xcode प्रोजेक्ट में, FirebaseAppCheck इंपोर्ट करें और डीबग प्रोवाइडर फ़ैक्ट्री की मदद से App Check को पहले शुरू करें, इससे पहले कि आप Firebase को कॉन्फ़िगर करें.

   import SwiftUI
   import FirebaseCore
   import FirebaseAppCheck
   
   @main
   struct YourApp: App {
     init() {
       let providerFactory = AppCheckDebugProviderFactory()
       AppCheck.setAppCheckProviderFactory(providerFactory)
       FirebaseApp.configure()
     }
   
     var body: some Scene {
       WindowGroup {
         NavigationView {
           ContentView()
         }
       }
     }
   }
   

2. अपना डीबग टोकन पाएं:

   1. अपने ऐप्लिकेशन को सिम्युलेटर या टेस्ट डिवाइस पर लॉन्च करें.

   2. Xcode कंसोल खोलें और App Check डीबग टोकन ढूंढें. उदाहरण के लिए:

      <Warning> [AppCheckCore][I-GAC004001] App Check debug token: '123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678'.
      

   3. टोकन कॉपी करें. उदाहरण के लिए, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678.

3. App Check के साथ अपना डीबग टोकन रजिस्टर करें:

   1. Firebase कंसोल में, सुरक्षा > App Check > ऐप्लिकेशन टैब पर जाएं.

   2. अपना ऐप्लिकेशन ढूंढें. इसके बाद, ओवरफ़्लो मेन्यू (more_vert) पर क्लिक करें. फिर, डीबग टोकन मैनेज करें को चुनें.

   3. अपना डीबग टोकन रजिस्टर करने के लिए, स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें.

डीबग प्रोवाइडर के बारे में ज़्यादा जानकारी पाने के लिए, इसमें नया डीबग टोकन पाने का तरीका भी शामिल है, देखें आधिकारिक App Check दस्तावेज़.

पांचवा चरण: अपने ऐप्लिकेशन में, AI Logic सेवा को शुरू करना

Firebase और App Check को कॉन्फ़िगर करने के बाद, अब अपने ऐप्लिकेशन में Firebase AI Logic सेवा को शुरू किया जा सकता है.

import FoundationModels
import FirebaseCore
import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Initialize a `geminiLanguageModel` with a Gemini model that supports your use case.
let model = ai.geminiLanguageModel(name: "gemini-3.6-flash")

छठा चरण: Gemini मॉडल को अनुरोध भेजना

अपने ऐप्लिकेशन में Firebase AI Logic को सेट अप, सुरक्षित, और शुरू करने के बाद, अब Gemini मॉडल को अनुरोध भेजा जा सकता है.

यहां दिए गए उदाहरण में, अनुरोध का सबसे बुनियादी टाइप दिखाया गया है. इसमें, सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट किया जाता है:

import FoundationModels
import FirebaseCore
import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Initialize a `geminiLanguageModel` with a Gemini model that supports your use case.
let model = ai.geminiLanguageModel(name: "gemini-3.6-flash")


// Create a session by injecting the model into Apple's `LanguageModelSession`.
let session = LanguageModelSession(model: model)

// Generate a text response to a prompt.
let response = try await session.respond(to: "Write a story about a magic backpack.")
print(response.content)

Gemini मॉडल, अन्य तरह के अनुरोधों पर भी काम करते हैं. जैसे, इमेज और पीडीएफ़ का विश्लेषण करना , स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट जनरेट करना , और इमेज जनरेट करना ("Nano Banana" मॉडल का इस्तेमाल करके). इन तरह के अनुरोधों के उदाहरण, दस्तावेज़ों या सैंपल के तौर पर मिले ऐप्लिकेशन में देखें.

जवाब को स्ट्रीम करना

मॉडल से जनरेट होने वाले पूरे नतीजे का इंतज़ार न करके, स्ट्रीमिंग का इस्तेमाल करके, आंशिक नतीजों को हैंडल किया जा सकता है. इससे, इंटरैक्शन को तेज़ी से पूरा किया जा सकता है. जवाब को स्ट्रीम करने के लिए, respond(to:) के बजाय streamResponse(to:) का इस्तेमाल करें.

import FoundationModels
import FirebaseCore
import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Initialize a `geminiLanguageModel` with a Gemini model that supports your use case.
let model = ai.geminiLanguageModel(name: "gemini-3.6-flash")


// Create a session by injecting the model into Apple's `LanguageModelSession`.
let session = LanguageModelSession(model: model)

// Generate a streamed text response to a prompt.
// To stream the response, use `streamResponse(to:)` instead of `respond(to:)`
let stream = session.streamResponse(to: "Write a story about a magic backpack.")
var response = ""
for try await snapshot in stream {
  // The snapshot contains *all* content generated so far.
  response = snapshot.content
}

अगले चरण

• Apple के Foundation Models फ़्रेमवर्क के ज़रिए Gemini API को ऐक्सेस करने पर उपलब्ध सुविधाओं के बारे में जानें.
• मॉडल के जवाबों को कंट्रोल करने के लिए, उसे कॉन्फ़िगर करने का तरीका जानें. इसमें, थिंकिंग लेवल ("तर्क") सेट करना भी शामिल है.
• मॉडल को टूल उपलब्ध कराने का तरीका जानें. इसमें, अप-टू-डेट जानकारी के लिए ग्राउंडिंग भी शामिल है.
• Firebase App Check के बारे में ज़्यादा जानें. साथ ही, यह भी जानें कि यह आपके संसाधनों को कैसे सुरक्षित रखता है.

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