เริ่มต้นใช้งาน: เข้าถึง Gemini API ผ่านเฟรมเวิร์ก Foundation Models ของ Apple


ในงาน WWDC ปี 2026 Apple ได้เปิดเฟรมเวิร์กโมเดลพื้นฐานให้กับตัวดัดแปลงโมเดลของบุคคลที่สาม ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถเข้าถึงโมเดลที่โฮสต์ในระบบคลาวด์ (เช่น Gemini) ผ่านเฟรมเวิร์กโมเดลพื้นฐานโดยใช้ API เดียวกัน กับที่ใช้เพื่อเข้าถึงโมเดลในอุปกรณ์

ในแอป คุณสามารถสลับอินสแตนซ์โมเดลเพื่อกำหนดเส้นทางคำขอไปยังการอนุมานในอุปกรณ์หรือในระบบคลาวด์ให้เหมาะกับกรณีการใช้งานได้โดยทำดังนี้

  • โมเดลในอุปกรณ์ช่วยให้ความเป็นส่วนตัวสูงสุด ไม่มีค่าใช้จ่าย และรองรับการใช้งานแบบออฟไลน์
  • โมเดล Gemini ที่โฮสต์ในระบบคลาวด์มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ ความสามารถขั้นสูง และพลังการให้เหตุผลที่มากขึ้น

คุณเข้าถึงโมเดล Gemini ที่โฮสต์ในระบบคลาวด์ได้ผ่านเฟรมเวิร์ก Foundation Models ของ Apple โดยใช้ SDK สำหรับแพลตฟอร์ม Apple ซึ่งก็คือFirebaseFirebase AI Logic ไลบรารี คู่มือนี้แสดงวิธี เริ่มต้นใช้งาน

เพื่อปกป้องการเข้าถึงโมเดล Gemini คู่มือนี้ยังแสดงวิธี ตั้งค่า Firebase App Check ซึ่งเป็นสิ่ง สำคัญแม้ในระหว่างการพัฒนา

ข้อกำหนดเบื้องต้น

  • ดาวน์โหลด Xcode 27 จาก Mac App Store

  • โปรแกรมจำลองแพลตฟอร์ม Apple หรืออุปกรณ์จริงที่ใช้ เวอร์ชันระบบปฏิบัติการที่เกี่ยวข้อง (เช่น iOS 27)

  • โปรเจ็กต์ Xcode ใหม่ของแอปแพลตฟอร์ม Apple ที่ใช้อินเทอร์เฟซ SwiftUI

โมเดล Gemini ที่รองรับ

การผสานรวมกับเฟรมเวิร์กโมเดลพื้นฐานของ Apple รองรับGeminiโมเดลต่อไปนี้

  • โมเดลอเนกประสงค์

    • gemini-3.1-pro-preview
    • gemini-3.8-flash (และรุ่นเก่ากว่าอย่าง gemini-3.7-flash, gemini-3.6-flash และ gemini-3.5-flash)
    • gemini-3.5-flash-lite (และ gemini-3.1-flash-lite รุ่นเก่า)

  • โมเดลสร้างรูปภาพ

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

ไม่รองรับรุ่น Gemini Live API โปรดทราบว่าเราGemini 2.5รองรับโมเดลทางเทคนิค แต่ไม่แนะนำให้ใช้กับโปรเจ็กต์ใหม่ และต้องมีการกำหนดค่าพิเศษที่ไม่ได้กล่าวถึงในคำแนะนำเหล่านี้

ขั้นตอนที่ 1: สร้างโปรเจ็กต์ Firebase

เราขอแนะนำให้เริ่มต้นด้วยโปรเจ็กต์ Firebase ใหม่เพื่อสำรวจการผสานรวมนี้

  1. ลงชื่อเข้าใช้คอนโซล Firebase

  2. คลิกสร้างโปรเจ็กต์ Firebase ใหม่

  3. ทำตามวิธีการบนหน้าจอ คุณไม่จําเป็นต้องเปิดใช้ Google Analytics

ขั้นตอนที่ 2: เชื่อมต่อแอปกับ Firebase

หากต้องการเชื่อมต่อแอปกับ Firebase คุณต้องลงทะเบียนแอปกับโปรเจ็กต์ Firebase และเพิ่มไฟล์การกำหนดค่าลงในโค้ดเบส

  1. ที่กึ่งกลางหน้าภาพรวมโปรเจ็กต์ ให้คลิกไอคอน iOS+ เพื่อเปิดเวิร์กโฟลว์การตั้งค่า

  2. ลงทะเบียนแอปโดยทำดังนี้

    1. ป้อนรหัสแพ็กเกจของแอป ตรวจสอบว่าตรงกับรหัสชุดของ โปรเจ็กต์ที่คุณสร้างใน Xcode

    2. คลิกลงทะเบียนแอป

  3. เพิ่มไฟล์การกำหนดค่า Firebase ไฟล์นี้มีการตั้งค่าสำหรับ Firebase SDK เพื่อเชื่อมต่อกับ โปรเจ็กต์ Firebase

    1. คลิกดาวน์โหลด GoogleService-Info.plist เพื่อรับไฟล์การกำหนดค่า

    2. ย้าย GoogleService-Info.plist ไปที่ไดเรกทอรีรากของโปรเจ็กต์ Xcode แล้วเพิ่ม ในเป้าหมายทั้งหมด

    3. คลิกถัดไปในคอนโซล Firebase

  4. เวิร์กโฟลว์ในคอนโซลมีวิธีการทั่วไปสําหรับการเพิ่ม Firebase SDK ลงในแอปของคุณ ดังนั้นให้ข้ามไปยังขั้นตอนถัดไปในคําแนะนํานี้ เพื่อดูวิธีการเฉพาะสําหรับ Firebase AI Logic

ขั้นตอนที่ 3: เพิ่มไลบรารี Firebase และเริ่มต้น Firebase ในแอป

  1. ใช้ Swift Package Manager เพื่อเพิ่มไลบรารี Firebase ที่จำเป็น

    1. ใน Xcode เมื่อเปิดโปรเจ็กต์แอปแล้ว ให้เลือก ไฟล์ > เพิ่มแพ็กเกจ

    2. ป้อน URL ของที่เก็บ Firebase Apple SDK

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

    3. เลือกเวอร์ชัน 12.19.0 เป็นอย่างน้อย

    4. คลิกเพิ่มแพ็กเกจ Xcode จะแก้ไขและดาวน์โหลดทรัพยากร Dependency

    5. เมื่อได้รับข้อความแจ้ง ให้เพิ่มไลบรารี FirebaseAILogic และ FirebaseAppCheck ลงในเป้าหมายแอป

  2. เริ่มต้น Firebase เมื่อแอปของคุณเริ่มขึ้นโดยการเพิ่มโค้ดต่อไปนี้ลงในจุดแรกเข้าหลักของแอป

    import SwiftUI
import FirebaseCore

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

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

ขั้นตอนที่ 4: เปิดใช้และรักษาความปลอดภัยของบริการ Firebase

ตอนนี้แอปได้รับการกําหนดค่าให้ใช้ Firebase แล้ว คุณต้องเปิดใช้ Firebase AI Logic บริการและปกป้องการเข้าถึง API ที่เชื่อมโยงโดยใช้ Firebase App Check

ขั้นตอนที่ 4ก: ตั้งค่า Firebase AI Logic ในโปรเจ็กต์ Firebase

  1. ในFirebase คอนโซล ให้ไปที่บริการ AI > ตรรกะ AI

  2. คลิกเริ่มต้นใช้งานเพื่อเปิดเวิร์กโฟลว์การตั้งค่าแบบมีคำแนะนำ

  3. เมื่อระบบขอให้เลือก "ผู้ให้บริการ Gemini API" เราขอแนะนำให้เลือก Gemini Developer API ซึ่งจะช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งานได้อย่างรวดเร็วโดยไม่มีค่าใช้จ่าย

    คุณสามารถตั้งค่า Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) (และข้อกำหนดสำหรับการเรียกเก็บเงิน) ได้ทุกเมื่อ

  4. ทําตามขั้นตอนในเวิร์กโฟลว์เพื่อตั้งค่า API ที่จําเป็นและบริการที่เกี่ยวข้อง สําหรับ Firebase AI Logic

    ตั้งแต่ช่วงต้นเดือนกรกฎาคม 2026 เป็นต้นไป ขั้นตอนนี้ของเวิร์กโฟลว์จะบังคับใช้ Firebase App Check สำหรับ AI Logic โดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นบริการที่สำคัญที่จะช่วยปกป้อง Gemini API เมื่อมีการเข้าถึงโดยตรงจากแอปของคุณ ในขั้นตอนการเริ่มต้นใช้งาน (ดูขั้นตอนในส่วนท้ายของคู่มือนี้) คุณจะต้องกำหนดค่าApp Check ผู้ให้บริการแก้ไขข้อบกพร่อง สำหรับการพัฒนาในเครื่องเมื่อมีการบังคับใช้ App Check

ขั้นตอนที่ 4b: กำหนดค่าผู้ให้บริการแก้ไขข้อบกพร่อง App Check สำหรับการพัฒนาในเครื่อง

สำหรับการพัฒนาในเครื่อง คุณต้องกำหนดค่าApp Check ผู้ให้บริการแก้ไขข้อบกพร่อง เพื่อข้ามการรับรองในขณะที่ยังคงบังคับใช้ App Check

  1. ในโปรเจ็กต์ Xcode ให้นำเข้า FirebaseAppCheck และเริ่มต้น App Check ด้วยโรงงานผู้ให้บริการแก้ไขข้อบกพร่องก่อนกำหนดค่า 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. รับโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่อง

    1. เปิดแอปในเครื่องจำลองหรือบนอุปกรณ์ทดสอบ

    2. เปิดคอนโซล Xcode แล้วมองหาApp Checkโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่อง เช่น

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

    3. คัดลอกโทเค็น (เช่น 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678)

  3. ลงทะเบียนโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่องกับ App Check โดยทำดังนี้

    1. ในคอนโซล Firebase ให้ไปที่แท็บความปลอดภัย > App Check > แอป

    2. ค้นหาแอปของคุณ คลิกเมนูรายการเพิ่มเติม () แล้วเลือก จัดการโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่อง

    3. ทำตามวิธีการบนหน้าจอเพื่อลงทะเบียนโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่อง

ดูรายละเอียดเกี่ยวกับผู้ให้บริการแก้ไขข้อบกพร่อง (รวมถึงวิธีรับโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่องใหม่) ได้ในเอกสารอย่างเป็นทางการApp Check

ขั้นตอนที่ 5: เริ่มต้นบริการ AI Logic ในแอป

คลิกผู้ให้บริการ Gemini API เพื่อดูเนื้อหาและโค้ดของผู้ให้บริการรายนั้นๆ ในหน้านี้

เมื่อกำหนดค่า Firebase และ App Check แล้ว คุณจะเริ่มต้นบริการ Firebase AI Logicในแอปได้

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-3.8-flash")

ขั้นตอนที่ 6: ส่งคำขอไปยังโมเดล Gemini

เมื่อตั้งค่า Firebase AI Logic ปกป้อง และเริ่มต้นในแอปแล้ว คุณก็พร้อมส่งคำขอไปยังโมเดล Gemini

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงคำขอประเภทพื้นฐานที่สุด ซึ่งเป็นการสร้างข้อความที่สร้างขึ้น จากพรอมต์ที่เป็นข้อความเท่านั้น

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-3.8-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 ยังรองรับคำขอประเภทอื่นๆ เช่น การวิเคราะห์รูปภาพและ PDF การสร้างเอาต์พุต JSON ที่มีโครงสร้าง และ การสร้างรูปภาพ (โดยใช้โมเดล "Nano Banana") ดูตัวอย่างคำขอประเภทเหล่านี้ได้ใน เอกสารหรือในแอปตัวอย่าง

สตรีมคำตอบ

คุณสามารถโต้ตอบได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องรอผลลัพธ์ทั้งหมดจากการสร้างโมเดล และใช้การสตรีมเพื่อจัดการผลลัพธ์บางส่วนแทน หากต้องการสตรีมคำตอบ ให้ใช้ streamResponse(to:) แทน 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-3.8-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
}

ขั้นตอนถัดไป


แสดงความคิดเห็น เกี่ยวกับการเข้าถึง Gemini API ผ่านเฟรมเวิร์กโมเดลพื้นฐานของ Apple