เริ่มต้นใช้งาน: เข้าถึง Gemini API ผ่านเฟรมเวิร์ก Foundation Models ของ Apple


ในงาน WWDC 2026 Apple ได้เปิดเฟรมเวิร์กโมเดลพื้นฐานให้ใช้งานกับอะแดปเตอร์โมเดลของบุคคลที่สาม ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถเข้าถึงโมเดลที่โฮสต์ในระบบคลาวด์ (เช่น Gemini) ผ่านเฟรมเวิร์กโมเดลพื้นฐานได้โดยใช้ API เดียวกับที่ใช้เข้าถึงโมเดลในอุปกรณ์

ในแอป คุณสามารถสลับอินสแตนซ์ของโมเดลเพื่อกำหนดเส้นทางคำขอไปยังการอนุมานในอุปกรณ์หรือการอนุมานในระบบคลาวด์ให้เหมาะกับกรณีการใช้งานได้

  • โมเดลในอุปกรณ์ให้ความเป็นส่วนตัวสูงสุด ไม่มีค่าใช้จ่าย และรองรับการใช้งานแบบออฟไลน์
  • โมเดล Gemini ที่โฮสต์ในระบบคลาวด์มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ ความสามารถขั้นสูง และพลังการให้เหตุผลที่มากขึ้น

คุณเข้าถึงโมเดลGeminiที่โฮสต์ในระบบคลาวด์ผ่าน เฟรมเวิร์กโมเดลพื้นฐานของ Apple ได้โดยใช้Firebase SDK สำหรับแพลตฟอร์มAppleซึ่งก็คือไลบรารีFirebase AI Logic คู่มือนี้จะแสดงวิธีเริ่มต้นใช้งาน

นอกจากนี้ คู่มือนี้ยังแสดงวิธีตั้งค่า Firebase App Check เพื่อปกป้องการเข้าถึงโมเดล Gemini ซึ่งเป็นสิ่ง สำคัญ แม้ในระหว่างการพัฒนา

ข้อกำหนดเบื้องต้น

  • ติดตั้ง Xcode 27 เวอร์ชันเบต้าล่าสุด

  • โปรแกรมจำลองแพลตฟอร์ม Apple หรืออุปกรณ์จริงที่ใช้ระบบปฏิบัติการเวอร์ชันเบต้าที่เกี่ยวข้อง (เช่น iOS 27 เวอร์ชันเบต้า)

  • โปรเจ็กต์ Xcode ใหม่ของแอปแพลตฟอร์ม Apple ที่ใช้อินเทอร์เฟซ SwiftUI

โมเดล Gemini ที่รองรับ

การผสานรวมกับเฟรมเวิร์กโมเดลพื้นฐานของ Apple รองรับโมเดล ต่อไปนี้ Gemini

  • โมเดลอเนกประสงค์

    • gemini-3.1-pro-preview
    • gemini-3.6-flash (และ gemini-3.5-flash เวอร์ชันเก่ากว่า)
    • gemini-3.5-flash-lite (และ gemini-3.1-flash-lite เวอร์ชันเก่ากว่า)

  • โมเดลสร้างรูปภาพ

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

ระบบ Gemini Live API และ Imagen ไม่ รองรับ โปรดทราบว่าระบบรองรับโมเดล Gemini 2.5 ในทางเทคนิค แต่เราไม่ แนะนำให้ใช้กับโปรเจ็กต์ใหม่และต้องมีการกำหนดค่าพิเศษซึ่งไม่ได้กล่าวถึงใน คู่มือเหล่านี้

ขั้นตอนที่ 1: สร้างโปรเจ็กต์ Firebase

เราขอแนะนำให้เริ่มต้นด้วยโปรเจ็กต์ Firebase ใหม่เพื่อสำรวจการผสานรวมนี้

  1. ลงชื่อเข้าใช้คอนโซล Firebase

  2. คลิกสร้างโปรเจ็กต์ Firebase ใหม่

  3. ทำตามวิธีการบนหน้าจอ โดยไม่ จำเป็นต้องเปิดใช้ Google Analytics

ขั้นตอนที่ 2: เชื่อมต่อแอปกับ Firebase

หากต้องการเชื่อมต่อแอปกับ Firebase คุณต้องลงทะเบียนแอปกับโปรเจ็กต์ Firebase และเพิ่มไฟล์การกำหนดค่าลงในฐานของโค้ด

  1. กลางหน้า ภาพรวมโปรเจ็กต์ ให้คลิกไอคอน iOS+ เพื่อเปิดเวิร์กโฟลว์การตั้งค่า

  2. ลงทะเบียนแอปโดยทำดังนี้

    1. ป้อนรหัสชุด ของแอป ตรวจสอบว่ารหัสนี้ตรงกับรหัสชุดของโปรเจ็กต์ที่คุณสร้างใน Xcode

    2. คลิกลงทะเบียนแอป

  3. เพิ่มไฟล์การกำหนดค่า Firebase ไฟล์นี้มีการตั้งค่าสำหรับ Firebase SDK เพื่อเชื่อมต่อกับโปรเจ็กต์ Firebase

    1. คลิก ดาวน์โหลด GoogleService-Info.plist เพื่อรับไฟล์การกำหนดค่า

    2. ย้าย GoogleService-Info.plist ไปที่รากของโปรเจ็กต์ Xcode แล้วเพิ่มลงในเป้าหมายทั้งหมด

    3. คลิก ถัดไป ในคอนโซล Firebase

  4. เวิร์กโฟลว์ในคอนโซลมีวิธีการ ทั่วไป สำหรับการเพิ่ม Firebase SDK ลงในแอป ดังนั้นให้ข้ามไปที่ขั้นตอนถัดไปใน คู่มือนี้เพื่อดูวิธีการเฉพาะสำหรับ Firebase AI Logic

ขั้นตอนที่ 3: เพิ่มไลบรารี Firebase และเริ่มต้น Firebase ในแอป

  1. ใช้ Swift Package Manager เพื่อเพิ่มไลบรารี Firebase ที่จำเป็นโดยทำดังนี้

    1. เปิดโปรเจ็กต์แอปใน Xcode แล้วเลือกไฟล์ > เพิ่มแพ็กเกจ

    2. ป้อน URL ของที่เก็บ Firebase Apple SDK ดังนี้

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

    3. เลือกกฎทรัพยากร Dependency เป็นสาขา แล้วป้อน wwdc26-preview

    4. คลิกเพิ่มแพ็กเกจ Xcode จะจับคู่ข้อมูลและดาวน์โหลดทรัพยากร Dependency

    5. เมื่อได้รับข้อความแจ้ง ให้เพิ่มไลบรารี FirebaseAILogic และ FirebaseAppCheck ลงในเป้าหมายของแอป

  2. เริ่มต้น Firebase เมื่อแอปเริ่มขึ้นโดยเพิ่มโค้ดต่อไปนี้ลงในจุดเริ่มต้นหลักของแอป

    import SwiftUI
import FirebaseCore

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

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

ขั้นตอนที่ 4: เปิดใช้และรักษาความปลอดภัยของบริการ Firebase

เมื่อกำหนดค่าแอปให้ใช้ Firebase แล้ว คุณต้องเปิดใช้บริการ Firebase AI Logic และปกป้องการเข้าถึง API ที่เกี่ยวข้องโดยใช้ Firebase App Check

ขั้นตอนที่ 4ก: ตั้งค่า Firebase AI Logic ในโปรเจ็กต์ Firebase

  1. ในคอนโซล Firebase ให้ไปที่บริการ AI > ตรรกะ AI

  2. คลิกเริ่มต้นใช้งาน เพื่อเปิดเวิร์กโฟลว์การตั้งค่าแบบมีคำแนะนำ

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

    คุณตั้งค่า Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) (และข้อกำหนดในการเรียกเก็บเงิน) ได้ทุกเมื่อในภายหลัง

  4. ทำตามขั้นตอนในเวิร์กโฟลว์เพื่อตั้งค่า API ที่จำเป็นและบริการที่เกี่ยวข้อง สำหรับ Firebase AI Logic

    ตั้งแต่ต้นเดือนกรกฎาคม 2026 เป็นต้นไป เวิร์กโฟลว์ในขั้นตอนนี้จะบังคับใช้ Firebase App Check สำหรับ AI Logic โดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นบริการ สำคัญ ที่ช่วยปกป้อง Gemini API เมื่อมีการเข้าถึง โดยตรงจากแอป ในส่วนหนึ่งของการเริ่มต้นใช้งาน (ดูขั้นตอนในส่วนหลัง ของคู่มือนี้) คุณจะต้องกำหนดค่า App Check ผู้ให้บริการการแก้ไขข้อบกพร่อง สำหรับการพัฒนาในเครื่องเมื่อมีการบังคับใช้ App Check

ขั้นตอนที่ 4ข: กำหนดค่าผู้ให้บริการการแก้ไขข้อบกพร่องของ App Check สำหรับการพัฒนาในเครื่อง

สำหรับการพัฒนาในเครื่อง คุณต้องกำหนดค่า App Check ผู้ให้บริการการแก้ไขข้อบกพร่อง ของ App Check เพื่อข้ามการรับรองในขณะที่ยังคงมีการบังคับใช้ App Check

  1. ในโปรเจ็กต์ Xcode ให้นำเข้า FirebaseAppCheck และเริ่มต้น App Check ด้วย Factory ของผู้ให้บริการการแก้ไขข้อบกพร่อง ก่อน ที่จะกำหนดค่า 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. รับโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่องโดยทำดังนี้

    1. เปิดแอปในโปรแกรมจำลองหรือในอุปกรณ์ทดสอบ

    2. เปิดคอนโซล Xcode แล้วมองหาโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่อง App Check 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. ในคอนโซลFirebase ให้ไปที่ ความปลอดภัย > App Check > แท็บแอป

    2. ค้นหาแอป คลิกเมนูรายการเพิ่มเติม () แล้วเลือก จัดการโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่อง

    3. ทำตามวิธีการบนหน้าจอเพื่อลงทะเบียนโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่อง

ดูรายละเอียดเกี่ยวกับผู้ให้บริการการแก้ไขข้อบกพร่อง (รวมถึงวิธีรับโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่องใหม่) ดูที่ เอกสาร App Check อย่างเป็นทางการ

ขั้นตอนที่ 5: เริ่มต้นบริการ AI Logic ในแอป

คลิกผู้ให้บริการ Gemini API เพื่อดูเนื้อหาเฉพาะของผู้ให้บริการ และโค้ดในหน้านี้

เมื่อกำหนดค่า Firebase และ App Check แล้ว คุณก็เริ่มต้นบริการ Firebase AI Logic ในแอปได้

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")

ขั้นตอนที่ 6: ส่งคำขอไปยังโมเดล Gemini

เมื่อตั้งค่า ป้องกัน และเริ่มต้น Firebase AI Logic ในแอปแล้ว คุณก็พร้อมที่จะส่งคำขอไปยังโมเดล Gemini

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงคำขอประเภทพื้นฐานที่สุด ซึ่งก็คือการสร้างข้อความจากพรอมต์แบบข้อความเท่านั้น

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 โมเดลยังรองรับคำขอประเภทอื่นๆ ด้วย เช่น การวิเคราะห์รูปภาพและ PDF , การสร้างเอาต์พุต JSON ที่มีโครงสร้าง และ การสร้างรูปภาพ (โดยใช้โมเดล "Nano Banana") ดูตัวอย่างคำขอประเภทเหล่านี้ได้ในเอกสารหรือในแอปตัวอย่าง

สตรีมคำตอบ

คุณสามารถโต้ตอบได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องรอผลลัพธ์ทั้งหมดจากการสร้างโมเดล แต่ให้ใช้ การสตรีม เพื่อจัดการผลลัพธ์บางส่วน 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-3.6-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
}

ขั้นตอนถัดไป


แสดงความคิดเห็น เกี่ยวกับการเข้าถึง Gemini API ผ่านเฟรมเวิร์กโมเดลพื้นฐานของ Apple