Генерация текста с помощью Gemini API

You can ask a Gemini model to generate text from a text-only prompt or a multimodal prompt. When you use Firebase AI Logic , you can make this request directly from your app.

Multimodal prompts can include multiple types of input (like text along with images, PDFs, plain-text files, audio, and video).

This guide shows how to generate text from a text-only prompt and from a basic multimodal prompt that includes a file.

Jump to code for text-only input Jump to code for multimodal input Jump to code for streamed responses


See other guides for additional options for working with text
Generate structured output Multi-turn chat Bidirectional streaming Generate text on-device Generate images from text

Прежде чем начать

Чтобы просмотреть контент и код, относящиеся к вашему поставщику API Gemini , нажмите на него.

Если вы еще этого не сделали, пройдите руководство по началу работы , в котором описывается, как настроить проект Firebase, подключить приложение к Firebase, добавить SDK, инициализировать бэкэнд-сервис для выбранного вами поставщика API Gemini и создать экземпляр GenerativeModel .

Для тестирования и доработки ваших подсказок мы рекомендуем использовать Google AI Studio .

Создание текста из текстового ввода.

Прежде чем опробовать этот пример, выполните раздел «Перед началом работы » этого руководства, чтобы настроить свой проект и приложение.
В этом разделе вам также нужно будет нажать кнопку для выбранного вами поставщика API Gemini , чтобы увидеть на этой странице контент, относящийся к данному поставщику .

You can ask a Gemini model to generate text by prompting with text-only input.

Быстрый

You can call generateContent() to generate text from text-only input.


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-3-flash-preview")


// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

You can call generateContent() to generate text from text-only input.

For Kotlin, the methods in this SDK are suspend functions and need to be called from a Coroutine scope .

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-3-flash-preview")


// Provide a prompt that contains text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = model.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java

You can call generateContent() to generate text from text-only input.

For Java, the methods in this SDK return a ListenableFuture .

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-3-flash-preview");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);


// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addText("Write a story about a magic backpack.")
    .build();

// To generate text output, call generateContent with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

You can call generateContent() to generate text from text-only input.


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-3-flash-preview" });


// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(prompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Dart

You can call generateContent() to generate text from text-only input.


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-3-flash-preview');


// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];

// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);

Единство

You can call GenerateContentAsync() to generate text from text-only input.


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-3-flash-preview");


// Provide a prompt that contains text
var prompt = "Write a story about a magic backpack.";

// To generate text output, call GenerateContentAsync with the text input
var response = await model.GenerateContentAsync(prompt);
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Узнайте, как выбрать модель.подходит для вашего сценария использования и приложения.

Generate text from text-and-file (multimodal) input

Прежде чем опробовать этот пример, выполните раздел «Перед началом работы » этого руководства, чтобы настроить свой проект и приложение.
В этом разделе вам также нужно будет нажать кнопку для выбранного вами поставщика API Gemini , чтобы увидеть на этой странице контент, относящийся к данному поставщику .

Вы можете попросить модель Gemini сгенерировать текст, указав текст и файл — при этом необходимо указать mimeType каждого входного файла и сам файл. Требования и рекомендации к входным файлам вы найдете далее на этой странице.

The following example shows the basics of how to generate text from a file input by analyzing a single video file provided as inline data (base64-encoded file).

Note that this example shows providing the file inline, but the SDKs also support providing a YouTube URL .

Быстрый

You can call generateContent() to generate text from multimodal input of text and video files.


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-3-flash-preview")


// Provide the video as `Data` with the appropriate MIME type.
let video = InlineDataPart(data: try Data(contentsOf: videoURL), mimeType: "video/mp4")

// Provide a text prompt to include with the video
let prompt = "What is in the video?"

// To generate text output, call generateContent with the text and video
let response = try await model.generateContent(video, prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

You can call generateContent() to generate text from multimodal input of text and video files.

For Kotlin, the methods in this SDK are suspend functions and need to be called from a Coroutine scope .

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-3-flash-preview")


val contentResolver = applicationContext.contentResolver
contentResolver.openInputStream(videoUri).use { stream ->
  stream?.let {
    val bytes = stream.readBytes()

    // Provide a prompt that includes the video specified above and text
    val prompt = content {
        inlineData(bytes, "video/mp4")
        text("What is in the video?")
    }

    // To generate text output, call generateContent with the prompt
    val response = model.generateContent(prompt)
    Log.d(TAG, response.text ?: "")
  }
}

Java

You can call generateContent() to generate text from multimodal input of text and video files.

For Java, the methods in this SDK return a ListenableFuture .

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-3-flash-preview");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);


ContentResolver resolver = getApplicationContext().getContentResolver();
try (InputStream stream = resolver.openInputStream(videoUri)) {
    File videoFile = new File(new URI(videoUri.toString()));
    int videoSize = (int) videoFile.length();
    byte[] videoBytes = new byte[videoSize];
    if (stream != null) {
        stream.read(videoBytes, 0, videoBytes.length);
        stream.close();

        // Provide a prompt that includes the video specified above and text
        Content prompt = new Content.Builder()
                .addInlineData(videoBytes, "video/mp4")
                .addText("What is in the video?")
                .build();

        // To generate text output, call generateContent with the prompt
        ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
        Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
            @Override
            public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
                String resultText = result.getText();
                System.out.println(resultText);
            }

            @Override
            public void onFailure(Throwable t) {
                t.printStackTrace();
            }
        }, executor);
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (URISyntaxException e) {
    e.printStackTrace();
}

Web

You can call generateContent() to generate text from multimodal input of text and video files.


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-3-flash-preview" });


// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the video
  const prompt = "What do you see?";

  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const videoPart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);

  // To generate text output, call generateContent with the text and video
  const result = await model.generateContent([prompt, videoPart]);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Dart

You can call generateContent() to generate text from multimodal input of text and video files.


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-3-flash-preview');


// Provide a text prompt to include with the video
final prompt = TextPart("What's in the video?");

// Prepare video for input
final video = await File('video0.mp4').readAsBytes();

// Provide the video as `Data` with the appropriate mimetype
final videoPart = InlineDataPart('video/mp4', video);

// To generate text output, call generateContent with the text and images
final response = await model.generateContent([
  Content.multi([prompt, ...videoPart])
]);
print(response.text);

Единство

You can call GenerateContentAsync() to generate text from multimodal input of text and video files.


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-3-flash-preview");


// Provide the video as `data` with the appropriate MIME type.
var video = ModelContent.InlineData("video/mp4",
      System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
          UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "yourVideo.mp4")));

// Provide a text prompt to include with the video
var prompt = ModelContent.Text("What is in the video?");

// To generate text output, call GenerateContentAsync with the text and video
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { video, prompt });
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Узнайте, как выбрать модель.подходит для вашего сценария использования и приложения.

Трансляция ответа

Прежде чем опробовать этот пример, выполните раздел «Перед началом работы » этого руководства, чтобы настроить свой проект и приложение.
В этом разделе вам также нужно будет нажать кнопку для выбранного вами поставщика API Gemini , чтобы увидеть на этой странице контент, относящийся к данному поставщику .

Для ускорения взаимодействия можно не ждать полного результата генерации модели, а использовать потоковую обработку для частичного получения результатов. Для потоковой передачи ответа вызовите generateContentStream .



Requirements and recommendations for input image files

Note that a file provided as inline data is encoded to base64 in transit, which increases the size of the request. You get an HTTP 413 error if a request is too large.

See Supported input files and requirements for the Vertex AI Gemini API to learn detailed information about the following:

  • Different options for providing a file in a request (either inline or using the file's URL or URI)
  • Поддерживаемые типы файлов
  • Поддерживаемые типы MIME и способы их указания.
  • Requirements and best practices for files and multimodal requests



Что еще можно сделать?

  • Learn how to count tokens before sending long prompts to the model.
  • Настройте Cloud Storage for Firebase , чтобы включать большие файлы в ваши многомодальные запросы и иметь более управляемое решение для предоставления файлов в подсказках. Файлы могут включать изображения, PDF-файлы, видео и аудио.
  • Start thinking about preparing for production (see the production checklist ):

Попробуйте другие возможности.

Узнайте, как управлять генерацией контента.

You can also experiment with prompts and model configurations and even get a generated code snippet using Google AI Studio .

Узнайте больше о поддерживаемых моделях

Learn about the models available for various use cases and their quotas and pricing .


Оставьте отзыв о вашем опыте использования Firebase AI Logic.