Começar a usar a API Gemini com os SDKs de lógica de IA do Firebase

Swift

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o Xcode para desenvolver apps para plataformas da Apple (como o iOS).

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app para plataformas Apple atendem a estes requisitos:

• Xcode 26.2 ou versões mais recentes
• O app é direcionado ao iOS 15 ou versões mais recentes ou ao macOS 12 ou versões mais recentes.

Kotlin

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o Android Studio para desenvolver apps para Android.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app Android atendem a estes requisitos:

• Android Studio (versão mais recente)
• Seu app é direcionado ao nível 21 ou mais recente da API

Java

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o Android Studio para desenvolver apps para Android.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app Android atendem a estes requisitos:

• Android Studio (versão mais recente)
• Seu app é direcionado ao nível 21 ou mais recente da API

Web

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o JavaScript para desenvolver apps da Web. Este guia não depende da estrutura.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o web app atendem a estes requisitos:

• (Opcional) Node.js
• Navegador da Web moderno

Dart

Neste guia, pressupomos que você já sabe desenvolver apps com o Flutter.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app Flutter atendem a estes requisitos:

• Dart 3.2.0 ou mais recente

Unity

Neste guia, pressupomos que você já sabe desenvolver jogos com o Unity.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o jogo do Unity atendem a estes requisitos:

• Unity Editor 2021 LTS ou mais recente

Swift

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app próprio para plataformas da Apple. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Assistir a um tutorial em vídeo

Este vídeo demonstra como começar a usar o Firebase AI Logic criando um app de planejamento de refeições com tecnologia de IA que gera receitas com base em um comando de texto.

Você também pode baixar e analisar a base de código do app no vídeo.

Conferir a base de código do app do vídeo

Kotlin

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app Android próprio. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Assistir a um tutorial em vídeo

Este vídeo demonstra como começar a usar o Firebase AI Logic criando um app de planejamento de refeições com tecnologia de IA que gera receitas com base em um comando de texto.

Você também pode baixar e analisar a base de código do app no vídeo.

Conferir a base de código do app do vídeo

Java

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app Android próprio. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Assistir a um tutorial em vídeo

Este vídeo mostra como começar a usar o Firebase AI Logic criando um app de planejamento de refeições com tecnologia de IA que gera receitas com base em um comando de texto.^*

Você também pode baixar e analisar a base de código do app no vídeo.

Conferir a base de código do app do vídeo

^{* Este vídeo e o app dele estão em Kotlin, mas ainda podem ajudar desenvolvedores Java a entender os conceitos básicos de como começar a usar Firebase AI Logic.}

Web

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app da Web próprio. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Dart

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app Flutter próprio. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Assistir a um tutorial em vídeo

Este vídeo demonstra como começar a usar o Firebase AI Logic criando um app de planejamento de refeições com tecnologia de IA que gera receitas com base em um comando de texto.

Você também pode baixar e analisar a base de código do app no vídeo.

Conferir a base de código do app do vídeo

Unity

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver seu próprio jogo do Unity. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Swift

Use o Swift Package Manager para instalar e gerenciar as dependências do Firebase. Saiba mais sobre outras opções de instalação, se necessário.

A biblioteca Firebase AI Logic oferece acesso às APIs para interagir com modelos Gemini. A biblioteca está incluída como parte do SDK do Firebase para plataformas Apple (firebase-ios-sdk).

Se você já usa o Firebase, verifique se o pacote dele é a versão 12.5.0 ou mais recente.

1. No Xcode, com seu projeto do app aberto, navegue até File > Add Package Dependencies.

2. Quando solicitado, adicione o repositório do SDK do Firebase para as plataformas Apple:

   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
   

3. Selecione a versão mais recente do SDK.

4. Selecione as bibliotecas FirebaseAILogic e FirebaseAppCheck.

Quando terminar, o Xcode vai começar a resolver e fazer o download das dependências em segundo plano automaticamente.

Kotlin

O SDK Firebase AI Logic para Android (firebase-ai) oferece acesso às APIs para interagir com modelos Gemini.

No arquivo Gradle do módulo (nível do app) (como <project>/<app-module>/build.gradle.kts), adicione a dependência da biblioteca Firebase AI Logic para Android. Recomendamos usar a Firebase Android BoM para controlar o controle de versões da biblioteca.

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.15.0"))

  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug")
}

Com o Firebase Android BoM, seu app sempre vai usar versões compatíveis das bibliotecas do Firebase para Android.

dependencies {
  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai:17.13.0")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug:19.2.0")
}

Java

O SDK Firebase AI Logic para Android (firebase-ai) oferece acesso às APIs para interagir com modelos Gemini.

No arquivo Gradle do módulo (nível do app) (como <project>/<app-module>/build.gradle.kts), adicione a dependência da biblioteca Firebase AI Logic para Android. Recomendamos usar a Firebase Android BoM para controlar o controle de versões da biblioteca.

Para Java, é necessário adicionar mais duas bibliotecas.

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.15.0"))

  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug")

  // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android)
  implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")

  // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams)
  implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}

Com o Firebase Android BoM, seu app sempre vai usar versões compatíveis das bibliotecas do Firebase para Android.

dependencies {
  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai:17.13.0")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug:19.2.0")
}

Web

A biblioteca Firebase AI Logic oferece acesso às APIs para interagir com modelos Gemini. A biblioteca está incluída como parte do SDK do Firebase para JavaScript na Web.

1. Instale o SDK do Firebase para JavaScript para Web usando o npm:

   npm install firebase
   

2. Inicialize o Firebase no seu app:

   import { initializeApp } from "firebase/app";
   import { initializeAppCheck, DebugProvider } from "firebase/app-check";
   
   // 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);
   

Dart

O plug-in Firebase AI Logic para Flutter (firebase_ai) oferece acesso às APIs para interagir com modelos Gemini.

1. No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando para instalar o plug-in principal e o plug-in do Firebase AI Logic:

   flutter pub add firebase_ai firebase_app_check
   

2. No arquivo lib/main.dart, importe os plug-ins Firebase AI Logic e App Check:

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

3. Ainda no arquivo lib/main.dart, verifique se você inicializou o Firebase usando o objeto DefaultFirebaseOptions exportado pelo arquivo de configuração:

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

4. Recrie o aplicativo do Flutter:

   flutter run
   

Unity

1. Faça o download do SDK do Firebase para Unity e extraia o SDK em um local conveniente.

   O SDK do Firebase para Unity não é específico de nenhuma plataforma.

2. No seu projeto aberto do Unity, acesse Assets > Import Package > Custom Package.

3. No SDK extraído, selecione os pacotes FirebaseAI e FirebaseAppCheck.

4. Na janela Import Unity Package, clique em Import.

Swift

Confira como usar o provedor de depuração enquanto executa seu app em um simulador de forma interativa (por exemplo, durante o desenvolvimento local):

1. No projeto do Xcode, importe FirebaseAppCheck e inicialize App Check com a fábrica do provedor de depuração antes de configurar Firebase.

   import SwiftUI
   import FirebaseCore
   import FirebaseAppCheck
   
   @main
   struct YourApp: App {
     init() {
       let providerFactory = AppCheckDebugProviderFactory()
       AppCheck.setAppCheckProviderFactory(providerFactory)
       FirebaseApp.configure()
     }
   
     var body: some Scene {
       WindowGroup {
         NavigationView {
           ContentView()
         }
       }
     }
   }
   

2. Receba seu token de depuração:

   1. Inicie o app no simulador ou no dispositivo de teste.

   2. Abra o console do Xcode e procure o token de depuração App Check. Exemplo:

      <Warning> [AppCheckCore][I-GAC004001] App Check debug token: '123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678'.
      

   3. Copie o token (por exemplo, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registre seu token de depuração com App Check:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante (more_vert) e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para registrar seu token de depuração.

Para detalhes sobre o provedor de depuração (incluindo como receber um novo token de depuração), confira a documentação oficial do App Check.

Kotlin

Confira como usar o provedor de depuração enquanto executa seu app em um emulador de forma interativa (por exemplo, durante o desenvolvimento local):

1. No build de depuração, configure App Check para usar a fábrica do provedor de depuração:

   Firebase.initialize(context = this)
   Firebase.appCheck.installAppCheckProviderFactory(
       DebugAppCheckProviderFactory.getInstance(),
   )
   MainActivity.kt

2. Receba seu token de depuração:

   1. Execute o app no emulador ou no dispositivo de teste.

   2. Procure o token de depuração App Check nos seus registros. Exemplo:

      D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list
      in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678
      

   3. Copie o token (por exemplo, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registre seu token de depuração com App Check:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante (more_vert) e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para registrar seu token de depuração.

Para detalhes sobre o provedor de depuração (incluindo como receber um novo token de depuração), confira a documentação oficial do App Check.

Java

Confira como usar o provedor de depuração enquanto executa seu app em um emulador de forma interativa (por exemplo, durante o desenvolvimento local):

1. No build de depuração, configure App Check para usar a fábrica do provedor de depuração:

   FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this);
   FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance();
   firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory(
           DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());
   MainActivity.java

2. Receba seu token de depuração:

   1. Execute o app no emulador ou no dispositivo de teste.

   2. Procure o token de depuração App Check nos seus registros. Exemplo:

      D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list
      in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678
      

   3. Copie o token (por exemplo, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registre seu token de depuração com App Check:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante (more_vert) e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para registrar seu token de depuração.

Para detalhes sobre o provedor de depuração (incluindo como receber um novo token de depuração), confira a documentação oficial do App Check.

Web

Veja como usar o provedor de depuração ao executar seu app em localhost de forma interativa (por exemplo, durante o desenvolvimento local):

1. No build de depuração, ative o modo de depuração definindo self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN como true antes de inicializar App Check. Exemplo:

   self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN = true;
   initializeAppCheck(app, { /* App Check options */ });
   

2. Acesse seu app da Web localmente e abra a ferramenta para desenvolvedores do navegador. No console de depuração, você verá um token:

   AppCheck debug token: "123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678".
   You will need to safelist it in the Firebase console for it to work.
   

3. Registre seu token de depuração com App Check:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante (more_vert) e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para registrar seu token de depuração.

Para detalhes sobre o provedor de depuração (incluindo como receber um novo token de depuração), confira a documentação oficial do App Check.

Dart

Para detalhes sobre o provedor de depuração (incluindo como receber um novo token de depuração), confira a documentação oficial do App Check.

Unity

Confira como usar o provedor de depuração enquanto executa seu app em um emulador de forma interativa (por exemplo, durante o desenvolvimento local):

1. No console Firebase, crie um token de depuração:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante (more_vert) e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para criar um novo token de depuração.

2. No código de inicialização do app, adicione o seguinte:

   using Firebase.AppCheck;
   
   void InitializeFirebase() {
     // Configure the Debug Provider factory with your debug token.
     DebugAppCheckProviderFactory.Instance.SetDebugToken("YOUR_DEBUG_TOKEN");
   
     // Set App Check to use the debug provider factory
     FirebaseAppCheck.SetAppCheckProviderFactory(
       DebugAppCheckProviderFactory.Instance);
   
     // Proceed to initialize Firebase as normal
   }
   

Para detalhes sobre o provedor de depuração (incluindo como receber um novo token de depuração), confira a documentação oficial do App Check.

Swift

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-3.5-flash")

Kotlin

// 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-3.5-flash")

Java

// 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-3.5-flash");

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

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-3.5-flash" });

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-3.5-flash');

Unity

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-3.5-flash");

Swift

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-3.5-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

// 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-3.5-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

// 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-3.5-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

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-3.5-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

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-3.5-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

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-3.5-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.");