The latest Gemini models, like Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2), are available to use with Firebase AI Logic! Learn more.

Gemini 2.0 Flash and Flash-Lite models will shut down on June 1, 2026. To avoid service disruption, update to a newer model like gemini-2.5-flash-lite. Learn more.

All Imagen models will shut down on June 24, 2026. Learn about migrating your apps to use Nano Banana.

Genera texto con la API de Gemini

Puedes pedirle a un Gemini modelo que genere texto a partir de una instrucción de solo texto o una instrucción multimodal. Cuando usas Firebase AI Logic, puedes hacer esta solicitud directamente desde tu app.

Las instrucciones multimodales pueden incluir varios tipos de entrada (como texto junto con imágenes, archivos PDF, archivos de texto sin formato, audio y video).

En esta guía, se muestra cómo generar texto a partir de una instrucción de solo texto y de una instrucción multimodal básica que incluye un archivo.

Ir al código para la entrada de solo texto Ir al código para la entrada multimodal Ir al código para las respuestas transmitidas

Consulta otras guías para obtener opciones adicionales para trabajar con texto
Generar resultados estructurados Chat de varios turnos Transmisión bidireccional Generar texto en el dispositivo Generar imágenes a partir de texto

Antes de comenzar

Haz clic en tu proveedor de Gemini API para ver el contenido específico del proveedor y el código en esta página.

Si aún no lo hiciste, completa la guía de introducción, en la que se describe cómo configurar tu proyecto de Firebase, conectar tu app a Firebase, agregar el SDK, inicializar el servicio de backend para el proveedor de Gemini API que elijas y crear una instancia de GenerativeModel.

Para probar y, luego, iterar tus instrucciones, te recomendamos que uses Google AI Studio.

Genera texto a partir de entradas de solo texto

Antes de probar este ejemplo, completa la sección Antes de comenzar de esta guía para configurar tu proyecto y tu app.
En esa sección, también harás clic en un botón para el Gemini API proveedor que elijas, de modo que veas contenido específico del proveedor en esta página.

Puedes pedirle a un Gemini modelo que genere texto con una instrucción de entrada de solo texto.

Swift

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de entradas de solo texto.


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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de entradas de solo texto.

^{En Kotlin, los métodos de este SDK son funciones de suspensión y deben llamarse
desde un alcance de corrutina.}


// 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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de entradas de solo texto.

^{En Java, los métodos de este SDK muestran un
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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de entradas de solo texto.


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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de entradas de solo texto.


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);

Unity

Puedes llamar a GenerateContentAsync() para generar texto a partir de entradas de solo texto.


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.");

Obtén información para elegir un modelo adecuada para tu caso de uso y tu app.

Genera texto a partir de entradas de texto y archivos (multimodales)

Antes de probar este ejemplo, completa la sección Antes de comenzar de esta guía para configurar tu proyecto y tu app.
En esa sección, también harás clic en un botón para el Gemini API proveedor que elijas, de modo que veas contenido específico del proveedor en esta página.

Puedes pedirle a un Gemini modelo que genere texto con una instrucción de texto y un archivo, proporcionando el mimeType de cada archivo de entrada y el archivo en sí. Encontrarás los requisitos y las recomendaciones para los archivos de entrada más adelante en esta página.

En el siguiente ejemplo, se muestran los aspectos básicos para generar texto a partir de una entrada de archivo mediante el análisis de un solo archivo de video proporcionado como datos intercalados (archivo codificado en base64).

Ten en cuenta que este ejemplo muestra cómo proporcionar el archivo intercalado, pero los SDKs también admiten proporcionar una URL de YouTube.

¿Necesitas un archivo de video de muestra?

Puedes usar este archivo disponible públicamente con un tipo de MIME de video/mp4 (ver o descargar el archivo). https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/video/animals.mp4

Swift

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de entradas multimodales de texto y archivos de video.


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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de entradas multimodales de texto y archivos de video.

^{En Kotlin, los métodos de este SDK son funciones de suspensión y deben llamarse
desde un alcance de corrutina.}


// 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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de entradas multimodales de texto y archivos de video.

^{En Java, los métodos de este SDK muestran un
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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de entradas multimodales de texto y archivos de video.


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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de entradas multimodales de texto y archivos de video.


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);

Unity

Puedes llamar a GenerateContentAsync() para generar texto a partir de entradas multimodales de texto y archivos de video.


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.");

Obtén información para elegir un modelo adecuada para tu caso de uso y tu app.

Transmite la respuesta

Antes de probar este ejemplo, completa la sección Antes de comenzar de esta guía para configurar tu proyecto y tu app.
En esa sección, también harás clic en un botón para el Gemini API proveedor que elijas, de modo que veas contenido específico del proveedor en esta página.

Puedes lograr interacciones más rápidas si no esperas el resultado completo de la generación del modelo y, en su lugar, usas la transmisión para controlar los resultados parciales. Para transmitir la respuesta, llama a generateContentStream.

Ver ejemplo: Transmite texto generado a partir de entradas de solo texto

Swift

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de entradas de solo texto.


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 stream generated text output, call generateContentStream with the text input
let contentStream = try model.generateContentStream(prompt)
for try await chunk in contentStream {
  if let text = chunk.text {
    print(text)
  }
}

Kotlin

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de entradas de solo texto.

^{En Kotlin, los métodos de este SDK son funciones de suspensión y deben llamarse
desde un alcance de corrutina.}


// 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 includes only text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To stream generated text output, call generateContentStream and pass in the prompt
var response = ""
model.generateContentStream(prompt).collect { chunk ->
    print(chunk.text)
    response += chunk.text
}

Java

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de entradas de solo texto.

^{En Java, los métodos de transmisión de este SDK muestran un tipo
Publisher de la biblioteca de Reactive Streams.}


// 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 stream generated text output, call generateContentStream with the text input
Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse =
    model.generateContentStream(prompt);

// Subscribe to partial results from the response
final String[] fullResponse = {""};
streamingResponse.subscribe(new Subscriber<GenerateContentResponse>() {
  @Override
  public void onNext(GenerateContentResponse generateContentResponse) {
    String chunk = generateContentResponse.getText();
    fullResponse[0] += chunk;
  }

  @Override
  public void onComplete() {
    System.out.println(fullResponse[0]);
  }

  @Override
  public void onError(Throwable t) {
    t.printStackTrace();
  }

  @Override
  public void onSubscribe(Subscription s) { }
});

Web

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de entradas de solo texto.


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 stream generated text output, call generateContentStream with the text input
  const result = await model.generateContentStream(prompt);

  for await (const chunk of result.stream) {
    const chunkText = chunk.text();
    console.log(chunkText);
  }

  console.log('aggregated response: ', await result.response);
}

run();

Dart

Puedes llamar generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de entradas de solo texto.


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 stream generated text output, call generateContentStream with the text input
final response = model.generateContentStream(prompt);
await for (final chunk in response) {
  print(chunk.text);
}

Unity

Puedes llamar a GenerateContentStreamAsync() para transmitir texto generado a partir de entradas de solo texto.


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 stream generated text output, call GenerateContentStreamAsync with the text input
var responseStream = model.GenerateContentStreamAsync(prompt);
await foreach (var response in responseStream) {
  if (!string.IsNullOrWhiteSpace(response.Text)) {
    UnityEngine.Debug.Log(response.Text);
  }
}

Obtén información para elegir un modelo adecuada para tu caso de uso y tu app.

Ver ejemplo: Transmite texto generado a partir de entradas multimodales

Swift

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de entradas multimodales de texto y un solo video.


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 stream generated text output, call generateContentStream with the text and video
let contentStream = try model.generateContentStream(video, prompt)
for try await chunk in contentStream {
  if let text = chunk.text {
    print(text)
  }
}

Kotlin

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de entradas multimodales de texto y un solo video.

^{En Kotlin, los métodos de este SDK son funciones de suspensión y deben llamarse
desde un alcance de corrutina.}


// 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 stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
    var fullResponse = ""
    model.generateContentStream(prompt).collect { chunk ->
        Log.d(TAG, chunk.text ?: "")
        fullResponse += chunk.text
    }
  }
}

Java

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de entradas multimodales de texto y un solo video.

^{En Java, los métodos de transmisión de este SDK muestran un tipo
Publisher de la biblioteca de Reactive Streams.}


// 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 stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
        Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse =
                model.generateContentStream(prompt);

        final String[] fullResponse = {""};

        streamingResponse.subscribe(new Subscriber<GenerateContentResponse>() {
            @Override
            public void onNext(GenerateContentResponse generateContentResponse) {
                String chunk = generateContentResponse.getText();
                fullResponse[0] += chunk;
            }

            @Override
            public void onComplete() {
                System.out.println(fullResponse[0]);
            }

            @Override
            public void onError(Throwable t) {
                t.printStackTrace();
            }

            @Override
            public void onSubscribe(Subscription s) {
            }
         });
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (URISyntaxException e) {
    e.printStackTrace();
}

Web

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de entradas multimodales de texto y un solo video.


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 stream generated text output, call generateContentStream with the text and video
  const result = await model.generateContentStream([prompt, videoPart]);

  for await (const chunk of result.stream) {
    const chunkText = chunk.text();
    console.log(chunkText);
  }
}

run();

Dart

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de entradas multimodales de texto y un solo video.


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 stream generated text output, call generateContentStream with the text and image
final response = await model.generateContentStream([
  Content.multi([prompt,videoPart])
]);
await for (final chunk in response) {
  print(chunk.text);
}

Unity

Puedes llamar a GenerateContentStreamAsync() para transmitir texto generado a partir de entradas multimodales de texto y un solo video.


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 stream generated text output, call GenerateContentStreamAsync with the text and video
var responseStream = model.GenerateContentStreamAsync(new [] { video, prompt });
await foreach (var response in responseStream) {
  if (!string.IsNullOrWhiteSpace(response.Text)) {
    UnityEngine.Debug.Log(response.Text);
  }
}

Obtén información para elegir un modelo adecuada para tu caso de uso y tu app.

Requisitos y recomendaciones para los archivos de imagen de entrada

Ten en cuenta que un archivo proporcionado como datos intercalados se codifica en base64 en tránsito, lo que aumenta el tamaño de la solicitud. Recibirás un error HTTP 413 si una solicitud es demasiado grande.

Consulta Archivos de entrada admitidos y requisitos para Vertex AI Gemini API para obtener información detallada sobre lo siguiente:

Diferentes opciones para proporcionar un archivo en una solicitud (ya sea intercalado o con la URL o el URI del archivo)
Tipos de archivos admitidos
Tipos de MIME admitidos y cómo especificarlos
Requisitos y prácticas recomendadas para archivos y solicitudes multimodales

¿Qué más puedes hacer?

Obtén información para contar tokens antes de enviar instrucciones largas al modelo.
Configura Cloud Storage for Firebase para poder incluir archivos grandes en tus solicitudes multimodales y tener una solución más administrada para proporcionar archivos en instrucciones. Los archivos pueden incluir imágenes, archivos PDF, video y audio.
Comienza a pensar en prepararte para la producción (consulta la lista de tareas de producción):
- Configura Firebase App Check lo antes posible para ayudar a proteger Gemini API contra el abuso de clientes no autorizados.
- Integrate Firebase Remote Config para actualizar valores en tu app (como el nombre del modelo) sin lanzar una versión nueva de la app version.

Prueba otras capacidades

Crea conversaciones de varios turnos (chat).
Genera texto a partir de instrucciones de solo texto.
Genera resultados estructurados (como JSON) a partir de instrucciones de texto y multimodales.
Genera y edita imágenes a partir de instrucciones de texto y multimodales.
Transmite entradas y salidas (incluido el audio) con la Gemini Live API.
Usa herramientas (como la llamada a función y la fundamentación con la Búsqueda de Google) para conectar un modelo Gemini a otras partes de tu app y a sistemas e información externos.

Obtén información para controlar la generación de contenido

Comprende el diseño de instrucciones, incluidas las prácticas recomendadas, las estrategias y los ejemplos de instrucciones.
Configura los parámetros del modelo como la temperatura y la cantidad máxima de tokens de salida.
Usa la configuración de seguridad para ajustar la probabilidad de obtener respuestas que puedan considerarse dañinas.

También puedes experimentar con instrucciones y configuraciones de modelos, e incluso obtener un fragmento de código generado con Google AI Studio.

Obtén más información sobre los modelos admitidos

Obtén información sobre los modelos disponibles para varios casos de uso y sus cuotas y precios.

Envía comentarios sobre tu experiencia con Firebase AI Logic

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Última actualización: 2026-04-09 (UTC)