Gemini API를 사용하여 텍스트 생성

Gemini 모델에 텍스트 전용 프롬프트 또는 멀티모달 프롬프트에서 텍스트를 생성해 달라고 요청할 수 있습니다. Firebase AI Logic을 사용하면 앱에서 직접 이 요청을 할 수 있습니다.

멀티모달 프롬프트에는 여러 유형의 입력(예: 이미지, PDF, 일반 텍스트 파일, 오디오, 동영상과 함께 텍스트)이 포함될 수 있습니다.

이 가이드에서는 텍스트 전용 프롬프트와 파일을 포함하는 기본 멀티모달 프롬프트에서 텍스트를 생성하는 방법을 보여줍니다.

텍스트 전용 입력용 코드로 이동 멀티모달 입력용 코드로 이동 스트리밍된 응답용 코드로 이동


텍스트 작업에 관한 추가 옵션은 다른 가이드를 참고하세요.
구조화된 출력 생성 멀티턴 채팅 양방향 스트리밍 기기 내에서 텍스트 생성 텍스트에서 이미지 생성

시작하기 전에

Gemini API 제공업체를 클릭하여 이 페이지에서 제공업체별 콘텐츠 및 코드를 확인합니다.

아직 시작 가이드를 완료하지 않았다면 완료하세요. 이 가이드에서는 Firebase 프로젝트를 설정하고, 앱을 Firebase에 연결하고, SDK를 추가하고, 선택한 Gemini API 제공업체의 백엔드 서비스를 초기화하고, GenerativeModel 인스턴스를 만드는 방법을 설명합니다.

프롬프트를 테스트하고 반복하려면 다음을 사용하는 것이 좋습니다. Google AI Studio.

텍스트 전용 입력에서 텍스트 생성

이 샘플을 사용해 보기 전에 이 가이드의 시작하기 전에 섹션을 완료하여 프로젝트와 앱을 설정하세요.
이 섹션에서는 선택한 Gemini API 제공업체의 버튼을 클릭하여 이 페이지에 제공업체별 콘텐츠가 표시되도록 합니다.

텍스트 전용 입력을 사용하여 프롬프트를 표시하여 Gemini 모델에 텍스트를 생성해 달라고 요청할 수 있습니다.

Swift

`generateContent()`를 호출하여 텍스트 전용 입력에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.generateContent()


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

`generateContent()`를 호출하여 텍스트 전용 입력에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.generateContent()

Kotlin의 경우 이 SDK의 메서드는 정지 함수이며 Coroutine 범위에서 호출해야 합니다. 

// 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

`generateContent()`를 호출하여 텍스트 전용 입력에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.generateContent()

Java의 경우 이 SDK의 메서드는 ListenableFuture를 반환합니다. 

// 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

`generateContent()`를 호출하여 텍스트 전용 입력에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.generateContent()


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

`generateContent()`를 호출하여 텍스트 전용 입력에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.generateContent()


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

GenerateContentAsync() 를 호출하여 텍스트 전용 입력에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.


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.");

사용 사례와 앱에 적합한 모델 를 선택하는 방법을 알아보세요.

텍스트 및 파일 (멀티모달) 입력에서 텍스트 생성

이 샘플을 사용해 보기 전에 이 가이드의 시작하기 전에 섹션을 완료하여 프로젝트와 앱을 설정하세요.
이 섹션에서는 선택한 Gemini API 제공업체의 버튼을 클릭하여 이 페이지에 제공업체별 콘텐츠가 표시되도록 합니다.

텍스트와 파일을 사용하여 프롬프트를 표시하여 Gemini 모델에 텍스트를 생성해 달라고 요청할 수 있습니다. 각 입력 파일의 mimeType과 파일 자체를 제공합니다. 이 페이지의 뒷부분에서 입력 파일의 요구사항 및 권장사항 을 확인하세요.

다음 예에서는 인라인 데이터 (base64로 인코딩된 파일)로 제공된 단일 동영상 파일을 분석하여 파일 입력에서 텍스트를 생성하는 기본사항을 보여줍니다.

이 예에서는 파일을 인라인으로 제공하는 방법을 보여주지만 SDK는 YouTube URL을 제공하는 것도 지원합니다. YouTube URL 제공.

Swift

generateContent() 를 호출하여 텍스트 및 동영상 파일의 멀티모달 입력에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.


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

generateContent() 를 호출하여 텍스트 및 동영상 파일의 멀티모달 입력에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.

Kotlin의 경우 이 SDK의 메서드는 정지 함수이며 Coroutine 범위에서 호출해야 합니다. 

// 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

generateContent() 를 호출하여 텍스트 및 동영상 파일의 멀티모달 입력에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.

Java의 경우 이 SDK의 메서드는 ListenableFuture를 반환합니다. 

// 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

generateContent() 를 호출하여 텍스트 및 동영상 파일의 멀티모달 입력에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.


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

`generateContent()` generateContent() 를 호출하여 텍스트 및 동영상 파일의 멀티모달 입력에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.


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

GenerateContentAsync() 를 호출하여 텍스트 및 동영상 파일의 멀티모달 입력에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.


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.");

사용 사례와 앱에 적합한 모델 를 선택하는 방법을 알아보세요.

응답 스트리밍

이 샘플을 사용해 보기 전에 이 가이드의 시작하기 전에 섹션을 완료하여 프로젝트와 앱을 설정하세요.
이 섹션에서는 선택한 Gemini API 제공업체의 버튼을 클릭하여 이 페이지에 제공업체별 콘텐츠가 표시되도록 합니다.

모델 생성의 전체 결과를 기다리지 않고 스트리밍을 사용하여 부분 결과를 처리하면 상호작용 속도를 높일 수 있습니다. 응답을 스트리밍하려면 generateContentStream을 호출합니다.


입력 이미지 파일의 요구사항 및 권장사항

인라인 데이터로 제공된 파일은 전송 중에 base64로 인코딩되어 요청 크기가 증가합니다. 요청이 너무 크면 HTTP 413 오류가 발생합니다.

다음과 같은 항목에 관한 자세한 내용은 지원되는 입력 파일 및 요구사항Vertex AI Gemini API 을 참고하세요.

  • 요청에서 파일을 제공하는 다양한 옵션(인라인 또는 파일의 URL 또는 URI 사용)
  • 지원되는 파일 형식
  • 지원되는 MIME 유형 및 지정 방법
  • 파일 및 멀티모달 요청의 요구사항 및 권장사항


또 뭘 할 수 있니?

다른 기능 사용해 보기

콘텐츠 생성 제어 방법 알아보기

Google AI Studio를 사용하여 프롬프트 및 모델 구성을 실험하고 생성된 코드 스니펫을 가져올 수도 있습니다. Google AI Studio

지원되는 모델 자세히 알아보기

다양한 사용 사례에 사용할 수 있는 모델 과 할당량 및 가격을 알아봅니다.


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