Mulai: Mengakses Gemini API melalui framework Model Dasar Apple


Di WWDC 2026, Apple membuka framework Foundation Models untuk adapter model pihak ketiga, yang berarti Anda dapat mengakses model yang dihosting di cloud (seperti Gemini) melalui framework Foundation Models menggunakan API yang sama seperti yang Anda gunakan untuk mengakses model di perangkat.

Di aplikasi, Anda dapat menukar instance model untuk merutekan permintaan ke inferensi di perangkat atau cloud agar sesuai dengan kasus penggunaan Anda:

  • Model di perangkat menawarkan privasi maksimum, tanpa biaya, dan dukungan offline.
  • Model Gemini yang dihosting di cloud menawarkan jendela konteks yang besar, kemampuan canggih, dan daya penalaran yang lebih besar.

Anda dapat mengakses model Gemini yang dihosting di cloud melalui framework Foundation Models Apple dengan menggunakan Firebase SDK untuk platform Apple – khususnya library Firebase AI Logic. Panduan ini menunjukkan cara memulai.

Untuk melindungi akses ke Gemini model, panduan ini juga menunjukkan cara menyiapkan Firebase App Check, yang sangat penting bahkan selama pengembangan.

Prasyarat

  • Instal Xcode 27 beta terbaru.

  • Simulator platform Apple atau perangkat fisik, keduanya menjalankan versi OS beta yang sesuai (misalnya, iOS 27 beta).

  • Project Xcode baru dari aplikasi platform Apple yang menggunakan antarmuka SwiftUI.

Model Gemini yang didukung

Integrasi dengan framework Foundation Models Apple mendukung model berikut Gemini ini.

  • Model tujuan umum

    • gemini-3.1-pro-preview
    • gemini-3.7-flash (dan gemini-3.6-flash dan gemini-3.5-flash yang lebih lama)
    • gemini-3.5-flash-lite (dan gemini-3.1-flash-lite yang lebih lama)

  • Model pembuatan gambar

    • gemini-3-pro-image (alias "Nano Banana Pro")
    • gemini-3.1-flash-image (alias "Nano Banana 2")
    • gemini-3.1-flash-lite-image (alias "Nano Banana 2 Lite")

Model Gemini Live API dan model Imagen tidak didukung. Perhatikan bahwa model Gemini 2.5 secara teknis didukung, tetapi tidak direkomendasikan untuk project baru dan memerlukan konfigurasi khusus yang tidak dibahas dalam panduan ini.

Langkah 1: Buat project Firebase

Sebaiknya mulai dengan project Firebase baru untuk menjelajahi integrasi ini.

  1. Login ke Firebase console.

  2. Klik Buat project Firebase baru.

  3. Ikuti petunjuk di layar. Anda tidak perlu mengaktifkan Google Analytics.

Langkah 2: Hubungkan aplikasi Anda ke Firebase

Untuk menghubungkan aplikasi Anda ke Firebase, Anda harus mendaftarkannya ke project Firebase dan menambahkan file konfigurasi ke codebase Anda.

  1. Di bagian tengah halaman ringkasan project, klik ikon iOS+ untuk meluncurkan alur kerja penyiapan.

  2. Daftarkan aplikasi Anda:

    1. Masukkan ID paket aplikasi Anda. Pastikan ID paket tersebut cocok dengan ID paket project yang Anda buat di Xcode.

    2. Klik Register app.

  3. Tambahkan file konfigurasi Firebase. File ini berisi setelan untuk Firebase SDK agar terhubung ke project Firebase Anda.

    1. Klik Download GoogleService-Info.plist untuk mendapatkan file konfigurasi Anda.

    2. Pindahkan GoogleService-Info.plist ke root project Xcode Anda, lalu tambahkan ke semua target.

    3. Klik Next di Firebase console.

  4. Alur kerja di konsol memberikan umum petunjuk untuk menambahkan Firebase SDK ke aplikasi Anda, jadi lewati ke langkah berikutnya dalam panduan ini untuk petunjuk khusus Firebase AI Logic.

Langkah 3: Tambahkan library Firebase dan lakukan inisialisasi Firebase di aplikasi Anda

  1. Gunakan Swift Package Manager untuk menambahkan library Firebase yang diperlukan:

    1. Di Xcode, dengan project aplikasi Anda dalam keadaan terbuka, pilih File > Add Packages.

    2. Masukkan URL repositori Firebase Apple SDK:

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

    3. Pilih Aturan Dependensi sebagai Cabang dan masukkan wwdc26-preview.

    4. Klik Add Package. Xcode akan me-resolve dan mendownload dependensi.

    5. Jika diminta, tambahkan library FirebaseAILogic dan FirebaseAppCheck ke target aplikasi Anda.

  2. Lakukan inisialisasi Firebase saat aplikasi Anda dimulai dengan menambahkan kode berikut ke titik entri utama aplikasi Anda:

    import SwiftUI
import FirebaseCore

@main
struct YourApp: App {
  init() {
    FirebaseApp.configure()
  }

  var body: some Scene {
    WindowGroup {
      NavigationView {
        ContentView()
      }
    }
  }
}

Langkah 4: Aktifkan dan amankan layanan Firebase

Setelah aplikasi Anda dikonfigurasi untuk menggunakan Firebase, Anda harus mengaktifkan layanan Firebase AI Logic dan melindungi akses ke API terkait menggunakan Firebase App Check.

Langkah 4a: Siapkan Firebase AI Logic di project Firebase Anda

  1. Di Firebase console, buka AI Services > AI Logic.

  2. Klik Get started untuk meluncurkan alur kerja penyiapan terpandu.

  3. Saat diminta untuk memilih "Gemini API provider", sebaiknya pilih Gemini Developer API, yang memungkinkan Anda memulai dengan cepat tanpa biaya.

    Kapan saja nanti, Anda selalu dapat menyiapkan Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) (dan persyaratannya untuk penagihan).

  4. Lanjutkan alur kerja untuk menyiapkan API yang diperlukan dan layanan terkait untuk Firebase AI Logic.

    Mulai awal Juli 2026, tahap alur kerja ini secara otomatis menerapkan Firebase App Check untuk AI Logic, yang merupakan layanan penting untuk membantu melindungi Gemini API saat diakses langsung dari aplikasi Anda. Sebagai bagian dari memulai (lihat langkah-langkah nanti dalam panduan ini), Anda harus mengonfigurasi App Check penyedia debug untuk pengembangan lokal saat App Check diterapkan.

Langkah 4b: Konfigurasi penyedia debug App Check untuk pengembangan lokal

Untuk pengembangan lokal, Anda harus mengonfigurasi App Check penyedia debug untuk melewati pengesahan sambil tetap mempertahankan penerapan App Check.

  1. Di project Xcode Anda, impor FirebaseAppCheck dan lakukan inisialisasi App Check dengan factory penyedia debug sebelum Anda mengonfigurasi Firebase.

    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. Dapatkan token debug Anda:

    1. Luncurkan aplikasi Anda di simulator atau di perangkat pengujian Anda.

    2. Buka konsol Xcode dan cari token debug App Check. Contoh:

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

    3. Salin token (misalnya, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

  3. Daftarkan token debug Anda dengan App Check:

    1. Di Firebase console, buka tab Security > App Check > Apps.

    2. Temukan aplikasi Anda, klik menu tambahan (), lalu pilih Manage debug tokens.

    3. Ikuti petunjuk di layar untuk mendaftarkan token debug Anda.

Untuk mengetahui detail tentang penyedia debug (termasuk cara mendapatkan token debug baru), lihat dokumen App Check resmi.

Langkah 5: Lakukan inisialisasi layanan AI Logic di aplikasi Anda

Klik penyedia Gemini API Anda untuk melihat konten khusus penyedia dan kode di halaman ini.

Dengan Firebase dan App Check yang dikonfigurasi, Anda kini dapat melakukan inisialisasi layanan Firebase AI Logic di aplikasi Anda.

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-3.7-flash")

Langkah 6: Kirim permintaan ke model Gemini

Dengan Firebase AI Logic penyiapan, perlindungan, dan inisialisasi di aplikasi Anda, Anda siap mengirim permintaan ke model Gemini.

Contoh berikut menunjukkan jenis permintaan paling dasar – membuat teks dari perintah teks saja:

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-3.7-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)

Model Gemini juga mendukung jenis permintaan lainnya, seperti menganalisis gambar dan PDF , membuat output JSON terstruktur , dan membuat gambar (menggunakan model "Nano Banana"). Lihat contoh untuk jenis permintaan ini dalam dokumen atau di aplikasi contoh.

Streaming respons

Anda dapat mencapai interaksi yang lebih cepat dengan tidak menunggu seluruh hasil dari pembuatan model, dan menggunakan streaming untuk menangani hasil parsial. Untuk melakukan streaming respons, gunakan streamResponse(to:), bukan respond(to:).

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-3.7-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
}

Langkah berikutnya


Berikan masukan tentang cara mengakses Gemini API melalui framework Foundation Models Apple