Starting November 2, 2026, Firebase App Check enforcement will be required to use Firebase AI Logic. Learn more.

Model updates:

The latest Gemini models, like Gemini 3.8 Flash, are available to use with Firebase AI Logic! Learn more.
Gemini 2.5 models are limited to projects that actively used them in the past. For the Agent Platform Gemini API, these models will shut down for all projects in October 2026. To avoid service disruptions, update to a newer model (like gemini-3.8-flash or gemini-3.1-flash-image). Any stable Gemini Live API 2.5 models are not impacted. Learn more.

Чтобы переводить контент на ваш предпочитаемый язык, Google использует технологии на основе искусственного интеллекта. Переводы от ИИ могут содержать ошибки.

Как генерировать текст с помощью Gemini API

Модель Gemini может генерировать текст на основе текстового или мультимодального запроса. При использовании Firebase AI Logic вы можете отправлять этот запрос непосредственно из своего приложения.

Мультимодальные запросы могут включать несколько типов входных данных, например текст вместе с изображениями, PDF-файлами, текстовыми файлами, аудио- и видеофайлами.

В этом руководстве рассказывается, как сгенерировать текст на основе текстового запроса и простого мультимодального запроса, включающего файл.

Перейти к коду для текстового запроса Перейти к коду для мультимодального запроса Перейти к коду для потоковой передачи ответов

Другие руководства по работе с текстом
Создание структурированного вывода Многоходовая беседа Создание текста на устройстве Синтез речи Создание изображений на основе текста

Подготовка

Нажмите на поставщика Gemini API, чтобы посмотреть контент и код, относящиеся к нему.

Если вы ещё этого не сделали, ознакомьтесь с руководством по началу работы. В нем рассказывается, как настроить проект Firebase, подключить к нему приложение, добавить SDK, инициализировать бэкенд-службу для выбранного поставщика Gemini API и создать экземпляр GenerativeModel.

Для тестирования и доработки запросов рекомендуем использовать Google AI Studio.

Как сгенерировать текст на основе текстового запроса

Прежде чем использовать этот пример, выполните инструкции из раздела Подготовка к работе, чтобы настроить проект и приложение.
В этом разделе также есть кнопка для выбранного вами поставщика Gemini API. Нажмите ее, чтобы на этой странице отображался контент, относящийся к этому поставщику.

Вы можете попросить модель Gemini сгенерировать текст, отправив ей запрос, состоящий только из текста.

Swift

Вы можете вызвать функцию generateContent(), чтобы сгенерировать текст на основе текстового запроса.


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-3.8-flash")


// 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

Вы можете вызвать функцию generateContent(), чтобы сгенерировать текст на основе текстового запроса.

^{В Kotlin методы этого SDK являются функциями приостановки и должны вызываться из области действия корутины.}


// 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-3.8-flash")


// 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

Вы можете вызвать функцию generateContent(), чтобы сгенерировать текст на основе текстового запроса.

^{Для Java методы в этом SDK возвращают 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-3.8-flash");

// 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

Вы можете вызвать функцию generateContent(), чтобы сгенерировать текст на основе текстового запроса.


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-3.8-flash" });


// 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

Вы можете вызвать generateContent(), чтобы сгенерировать текст на основе текстового запроса.


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-3.8-flash');


// 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

Вы можете вызвать функцию GenerateContentAsync(), чтобы сгенерировать текст на основе текстового запроса.


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-3.8-flash");


// 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 для вашего приложения и варианта использования.

Как сгенерировать текст на основе текста и файла (мультимодальный ввод)

Вы можете попросить модель Gemini сгенерировать текст, предоставив ей текстовый запрос и файл. Для этого укажите mimeType для каждого входного файла и сам файл. Требования и рекомендации к входным файлам приведены ниже на этой странице.

В следующем примере показано, как сгенерировать текст из входного файла, проанализировав один видеофайл, предоставленный в виде встроенных данных (файл в кодировке Base64).

Обратите внимание, что в этом примере файл передается встроенным образом, но SDK также поддерживают передачу URL YouTube.

Нужен образец видеофайла?

Вы можете использовать этот общедоступный файл с MIME-типом video/mp4 (посмотреть или скачать файл). https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/video/animals.mp4

Swift

Вы можете вызвать функцию generateContent(), чтобы сгенерировать текст на основе мультимодальных входных данных, состоящих из текста и видеофайлов.


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-3.8-flash")


// 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

^{В Kotlin методы этого SDK являются функциями приостановки и должны вызываться из области действия корутины.}


// 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-3.8-flash")


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

^{Для Java методы в этом SDK возвращают 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-3.8-flash");

// 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


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-3.8-flash" });


// 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

Вы можете вызвать функцию generateContent(), чтобы сгенерировать текст на основе мультимодальных входных данных, таких как текст и видеофайлы.


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-3.8-flash');


// 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

Вы можете вызвать функцию GenerateContentAsync(), чтобы сгенерировать текст на основе мультимодальных входных данных, состоящих из текста и видеофайлов.


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-3.8-flash");


// 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 для вашего приложения и варианта использования.

Потоковая передача ответа

Чтобы ускорить взаимодействие, не ждите, пока модель сгенерирует весь результат, а используйте потоковую передачу частичных результатов. Чтобы передать ответ потоком, вызовите функцию generateContentStream.

Пример: потоковая передача сгенерированного текста из текстового запроса

Swift

Вы можете вызвать функцию generateContentStream() , чтобы передать сгенерированный текст из текстового ввода.


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-3.8-flash")


// 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

Вы можете вызвать функцию generateContentStream() , чтобы передать сгенерированный текст из текстового ввода.

^{В Kotlin методы этого SDK являются функциями приостановки и должны вызываться из области действия корутины.}


// 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-3.8-flash")


// 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

Вы можете вызвать функцию generateContentStream() , чтобы передать сгенерированный текст из текстового ввода.

^{Для Java методы потоковой передачи в этом SDK возвращают тип Publisher из библиотеки 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-3.8-flash");

// 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

Вы можете вызвать функцию generateContentStream() , чтобы передать сгенерированный текст из текстового ввода.


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-3.8-flash" });


// 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

Вы можете вызвать функцию generateContentStream() для потоковой передачи сгенерированного текста из текстового ввода.


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-3.8-flash');


// 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

Вы можете вызвать функцию GenerateContentStreamAsync() , чтобы передать сгенерированный текст из текстового ввода.


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-3.8-flash");


// 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);
  }
}

Узнайте, как выбрать модель для вашего приложения и варианта использования.

Пример: потоковая передача сгенерированного текста из мультимодальных входных данных

Swift

Вы можете вызвать функцию generateContentStream(), чтобы транслировать сгенерированный текст из мультимодального ввода текста и одного видео.


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-3.8-flash")


// 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

^{В Kotlin методы этого SDK являются функциями приостановки и должны вызываться из области действия корутины.}


// 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-3.8-flash")


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

^{Для Java методы потоковой передачи в этом SDK возвращают тип Publisher из библиотеки 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-3.8-flash");

// 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


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-3.8-flash" });


// 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


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-3.8-flash');


// 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

Вы можете вызвать функцию GenerateContentStreamAsync(), чтобы транслировать сгенерированный текст из мультимодального ввода текста и одного видео.


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-3.8-flash");


// 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);
  }
}

Узнайте, как выбрать модель для вашего приложения и варианта использования.

Требования и рекомендации к входным графическим файлам

Обратите внимание, что файл, предоставленный в виде встроенных данных, при передаче кодируется в формате Base64, что увеличивает размер запроса. Если запрос слишком большой, вы получите ошибку HTTP 413.

Подробную информацию о поддерживаемых входных файлах и требованиях к ним можно найти в статье Поддерживаемые входные файлы и требования для Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) .

Разные способы предоставления файла в запросе (встроенный, с использованием URL или URI файла).
Поддерживаемые типы файлов
Поддерживаемые MIME-типы и способы их указания
Требования и рекомендации для файлов и мультимодальных запросов

Что ещё ты умеешь делать?

Узнайте, как подсчитывать токены перед отправкой длинных запросов модели.
Настройте Cloud Storage for Firebase, чтобы добавлять в мультимодальные запросы большие файлы и использовать более удобное решение для предоставления файлов в запросах. Файлы могут содержать изображения, PDF-документы, видео и аудио.
Начните готовиться к публикации рабочей версии (см. контрольный список):
- Принудительно используйте Firebase App Check как можно раньше, чтобы защитить Gemini API от неправомерного использования неавторизованными клиентами.
- Используйте Firebase Remote Config или шаблоны запросов на сервере для изменения конфигураций функции ИИ (например, названия модели) по запросу без выпуска новой версии приложения.

Попробуйте другие функции

Создавайте многоходовые диалоги (чат).
Создавать текст на основе текстовых запросов.
Создание структурированных выходных данных (например, в формате JSON) на основе текстовых и мультимодальных запросов.
Создавать и редактировать изображения по текстовым и мультимодальным запросам.
Генерировать речь (одного или нескольких говорящих) с помощью моделей Gemini.
Ввод и вывод потока (в том числе аудио) с помощью Gemini Live API.
Используйте инструменты (например, вызов функций и обоснование с помощью Google Search или Google Maps), чтобы подключить модель Gemini к другим частям приложения и внешним системам и информации.

Как управлять созданием контента

Изучите принципы создания запросов, в том числе рекомендации, стратегии и примеры.
Настройте параметры модели, например максимальное количество выходных токенов, вероятность повторения выходных токенов и т. д.
Настройки безопасности позволяют регулировать вероятность получения ответов, которые могут быть восприняты как вредоносные.

Вы также можете экспериментировать с запросами и конфигурациями моделей и даже получать сгенерированные фрагменты кода с помощью Google AI Studio.

Подробнее о поддерживаемых моделях…

Узнайте больше о моделях, доступных для разных вариантов использования, а также об их квотах и тарифах.

Оставить отзыв о работе Firebase AI Logic

Как генерировать текст с помощью Gemini API Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

Подготовка

Как сгенерировать текст на основе текстового запроса

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

Как сгенерировать текст на основе текста и файла (мультимодальный ввод)

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

Потоковая передача ответа

Пример: потоковая передача сгенерированного текста из текстового запроса

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

Пример: потоковая передача сгенерированного текста из мультимодальных входных данных

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

Требования и рекомендации к входным графическим файлам

Что ещё ты умеешь делать?

Попробуйте другие функции

Как управлять созданием контента

Подробнее о поддерживаемых моделях…

Как генерировать текст с помощью Gemini API