Mulai: Mengakses Gemini API melalui framework Model Dasar Apple


Di WWDC 2026, Apple membuka framework Model Dasar untuk adaptor model pihak ketiga, yang berarti Anda dapat mengakses model yang dihosting di cloud (seperti Gemini) melalui framework Model Dasar menggunakan API yang sama seperti yang akan 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 maksimal, tanpa biaya, dan dukungan offline.
  • Model Gemini yang dihosting di cloud menawarkan jendela konteks yang besar, kemampuan lanjutan, dan kemampuan penalaran yang lebih baik.

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

Untuk melindungi akses ke model Gemini, 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 aplikasi platform Apple yang menggunakan antarmuka SwiftUI.

Model Gemini yang didukung

Integrasi dengan framework Model Dasar Apple mendukung model Gemini berikut.

  • Model tujuan umum

    • gemini-3.1-pro-preview
    • 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 didukung secara teknis, 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 mempelajari integrasi ini.

  1. Login ke Firebase console.

  2. Klik Create a new Firebase project.

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

Langkah 2: Hubungkan aplikasi Anda ke Firebase

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

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

  2. Mendaftarkan aplikasi Anda:

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

    2. Klik Daftarkan aplikasi.

  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 konsol Firebase.

  4. Alur kerja di konsol memberikan petunjuk generik untuk menambahkan Firebase SDK ke aplikasi Anda, jadi lanjutkan ke langkah berikutnya dalam panduan ini untuk mendapatkan petunjuk khusus untuk 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 Tambahkan Paket. 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 dikonfigurasi untuk menggunakan Firebase, Anda perlu mengaktifkan layanan Firebase AI Logic dan melindungi akses ke API terkaitnya menggunakan Firebase App Check.

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

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

  2. Klik Mulai untuk meluncurkan alur kerja penyiapan terpandu.

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

    Kapan pun setelahnya, Anda selalu dapat menyiapkan Vertex AI Gemini API (dan persyaratan penagihannya).

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

    Mulai awal Juli 2026, tahap alur kerja ini akan 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 selanjutnya dalam panduan ini), Anda harus mengonfigurasi penyedia debug App Check untuk pengembangan lokal saat App Check diterapkan.

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

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

  1. Di project Xcode, 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 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 konsol Firebase, buka Keamanan > App Check > tab Aplikasi.

    2. Temukan aplikasi Anda, klik menu tambahan (), lalu pilih Kelola token debug.

    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 untuk melihat konten dan kode khusus penyedia di halaman ini.

Setelah Firebase dan App Check 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-3.6-flash")

Langkah 6: Kirim permintaan ke model Gemini

Setelah disiapkan, dilindungi, dan diinisialisasi di aplikasi Anda, Anda siap mengirim permintaan ke model Gemini.Firebase AI Logic

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

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)

Model Gemini juga mendukung jenis permintaan lain, 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 mengalirkan 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-3.6-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
}

Langkah berikutnya


Memberikan masukan tentang cara mengakses Gemini API melalui framework Model Dasar Apple