Как генерировать текст с помощью Gemini API

Вы можете попросить модель Gemini сгенерировать текст на основе текстового или мультимодального запроса. При использовании Firebase AI Logic вы можете сделать этот запрос непосредственно из приложения.

Мультимодальные запросы могут включать несколько типов входных данных (например, текст вместе с изображениями, PDF-файлами, файлами обычного текста, аудио и видео).

В этом руководстве показано, как генерировать текст на основе текстового запроса и базового мультимодального запроса, включающего файл.

Перейти к коду для текстовых запросов Перейти к коду для мультимодальных запросов Перейти к коду для потоковых ответов


Другие руководства по работе с текстом
Генерирование структурированных выходных данных Многоэтапный чат Генерирование текста на устройстве Синтез речи Генерирование изображений по текстовому описанию

Подготовка

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

Если вы ещё этого не сделали, ознакомьтесь с кратким руководством, в котором рассказывается, как настроить проект Firebase, подключить приложение к Firebase, добавить SDK, инициализировать бэкенд-службу для выбранного поставщика Gemini API и создать экземпляр GenerativeModel.

Для тестирования и доработки запросов рекомендуем использовать Google AI Studio.

Генерирование текста на основе текстового запроса

Прежде чем использовать этот пример, выполните инструкции из раздела Подготовка этого руководства, чтобы настроить проект и приложение.
В этом разделе также нужно нажать кнопку для выбранного поставщика Gemini API, чтобы на этой странице показывался контент, относящийся к нему.

Вы можете попросить модель Gemini сгенерировать текст, используя только текстовый запрос.

Swift

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

В Kotlin методы этого SDK являются функциями приостановки и должны вызываться из области сопрограммы. 

// 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 generateContent(), чтобы сгенерировать текст на основе текстового запроса.

В Java методы этого 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 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 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 в зависимости от вашего приложения и целей.

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

Прежде чем использовать этот пример, выполните инструкции из раздела Подготовка этого руководства, чтобы настроить проект и приложение.
В этом разделе также нужно нажать кнопку для выбранного поставщика Gemini API, чтобы на этой странице показывался контент, относящийся к нему.

Вы можете попросить модель Gemini сгенерировать текст, указав в запросе текст и файл. Для этого нужно предоставить mimeType каждого входного файла и сам файл. Ознакомьтесь с требованиями и рекомендациями для входных файлов.

В следующем примере показаны основы создания текста из входного файла путем анализа одного видеофайла, предоставленного в виде встроенных данных (файла в кодировке Base64).

Обратите внимание, что в этом примере файл предоставляется в коде, но SDK также поддерживают указание URL YouTube.

Swift

Вы можете вызвать generateContent(), чтобы сгенерировать текст на основе мультимодальных входных данных 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

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

В Kotlin методы этого SDK являются функциями приостановки и должны вызываться из области сопрограммы. 

// 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

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

В Java методы этого 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

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


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 {
    type: "inlineData",
    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 generateContent(), чтобы сгенерировать текст на основе мультимодальных входных данных из текстовых и видеофайлов.


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 GenerateContentAsync(), чтобы сгенерировать текст на основе мультимодальных входных данных 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 в зависимости от вашего приложения и целей.

Включить потоковую передачу ответов

Прежде чем использовать этот пример, выполните инструкции из раздела Подготовка этого руководства, чтобы настроить проект и приложение.
В этом разделе также нужно нажать кнопку для выбранного поставщика Gemini API, чтобы на этой странице показывался контент, относящийся к нему.

Чтобы ускорить взаимодействие, вы можете не ждать, пока модель сгенерирует весь результат, а использовать потоковую передачу для обработки частичных результатов. Чтобы получить ответ в виде потока, вызовите generateContentStream.


Требования и рекомендации для входных графических файлов

Обратите внимание, что файл, предоставленный в виде встроенных данных, при передаче кодируется в base64, что увеличивает размер запроса. Если запрос слишком большой, вы получите ошибку HTTP 413.

Подробную информацию о следующих аспектах вы найдете в статье Поддерживаемые входные файлы и требования к ним для Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI):

  • Различные варианты предоставления файла в запросе (встроенный или 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?

Попробуйте другие возможности

Как управлять созданием контента

Вы также можете экспериментировать с запросами и конфигурациями моделей и даже получить сгенерированный фрагмент кода с помощью Google AI Studio.

Подробнее о поддерживаемых моделях

Узнайте, какие модели доступны для разных сценариев использования, а также ознакомьтесь с их квотами и ценами.


Оставить отзыв о работе с Firebase AI Logic