Erste Schritte mit der Gemini API mit den Firebase AI Logic SDKs

Swift

In diesem Leitfaden wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Verwendung von Xcode zum Entwickeln von Apps für Apple-Plattformen (z. B. iOS) vertraut sind.

Ihre Entwicklungsumgebung und Ihre Apple-Plattform-App müssen die folgenden Anforderungen erfüllen:

• Xcode 26.2 oder höher
• Ihre App ist auf iOS 15 oder höher oder macOS 12 oder höher ausgerichtet.

Kotlin

In dieser Anleitung wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Entwicklung von Android-Apps mit Android Studio vertraut sind.

Ihre Entwicklungsumgebung und Android-App müssen die folgenden Anforderungen erfüllen:

• Android Studio (neueste Version)
• Ihre App ist auf API‑Level 21 oder höher ausgerichtet.

Java

In dieser Anleitung wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Entwicklung von Android-Apps mit Android Studio vertraut sind.

Ihre Entwicklungsumgebung und Android-App müssen die folgenden Anforderungen erfüllen:

• Android Studio (neueste Version)
• Ihre App ist auf API‑Level 21 oder höher ausgerichtet.

Web

In diesem Leitfaden wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Entwicklung von Web-Apps mit JavaScript vertraut sind. Diese Anleitung ist frameworkunabhängig.

Ihre Entwicklungsumgebung und Web-App müssen die folgenden Anforderungen erfüllen:

• (Optional) Node.js
• Moderner Webbrowser

Dart

In diesem Leitfaden wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Entwicklung von Apps mit Flutter vertraut sind.

Ihre Entwicklungsumgebung und Flutter-App müssen die folgenden Anforderungen erfüllen:

• Dart 3.2.0 und höher

Einheit

In dieser Anleitung wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Entwicklung von Spielen mit Unity vertraut sind.

Ihre Entwicklungsumgebung und Ihr Unity-Spiel müssen die folgenden Anforderungen erfüllen:

• Unity Editor 2021 LTS oder höher

Swift

Kurzanleitung-App ausprobieren

Mit der Schnellstart-App können Sie das SDK schnell ausprobieren und eine vollständige Implementierung verschiedener Anwendungsfälle sehen. Sie können auch die Quickstart-App verwenden, wenn Sie keine eigene App für Apple-Plattformen haben. Dazu müssen Sie die App mit einem Firebase-Projekt verknüpfen.

Zur Kurzanleitung

Videoanleitung ansehen

In diesem Video wird gezeigt, wie Sie mit Firebase AI Logic beginnen, indem Sie eine KI-basierte App zur Essensplanung erstellen, die Rezepte aus einem Text-Prompt generiert.

Sie können auch die Codebasis für die App im Video herunterladen und erkunden.

Codebasis für die App des Videos ansehen

Kotlin

Kurzanleitung-App ausprobieren

Mit der Schnellstart-App können Sie das SDK schnell ausprobieren und eine vollständige Implementierung verschiedener Anwendungsfälle sehen. Wenn Sie keine eigene Android-App haben, können Sie die Schnellstart-App verwenden. Dazu müssen Sie sie mit einem Firebase-Projekt verknüpfen.

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Videoanleitung ansehen

In diesem Video wird gezeigt, wie Sie mit Firebase AI Logic beginnen, indem Sie eine KI-basierte App zur Essensplanung erstellen, die Rezepte aus einem Text-Prompt generiert.

Sie können auch die Codebasis für die App im Video herunterladen und erkunden.

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Java

Kurzanleitung-App ausprobieren

Mit der Schnellstart-App können Sie das SDK schnell ausprobieren und eine vollständige Implementierung verschiedener Anwendungsfälle sehen. Wenn Sie keine eigene Android-App haben, können Sie die Schnellstart-App verwenden. Dazu müssen Sie sie mit einem Firebase-Projekt verknüpfen.

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Videoanleitung ansehen

In diesem Video wird gezeigt, wie Sie mit Firebase AI Logic beginnen können, indem Sie eine KI-basierte App zur Essensplanung entwickeln, die Rezepte aus einem Text-Prompt generiert.^*

Sie können auch die Codebasis für die App im Video herunterladen und erkunden.

Codebasis für die App des Videos ansehen

^{* Dieses Video und die zugehörige App sind in Kotlin, können aber trotzdem Java-Entwicklern helfen, die Grundlagen für den Einstieg in Firebase AI Logic zu verstehen.}

Web

Kurzanleitung-App ausprobieren

Mit der Schnellstart-App können Sie das SDK schnell ausprobieren und eine vollständige Implementierung verschiedener Anwendungsfälle sehen. Sie können auch die Schnellstart-App verwenden, wenn Sie keine eigene Web-App haben. Dazu müssen Sie sie mit einem Firebase-Projekt verknüpfen.

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Dart

Kurzanleitung-App ausprobieren

Mit der Schnellstart-App können Sie das SDK schnell ausprobieren und eine vollständige Implementierung verschiedener Anwendungsfälle sehen. Wenn Sie keine eigene Flutter-App haben, können Sie die Quickstart-App verwenden. Dazu müssen Sie sie mit einem Firebase-Projekt verknüpfen.

Zur Kurzanleitung

Videoanleitung ansehen

In diesem Video wird gezeigt, wie Sie mit Firebase AI Logic beginnen, indem Sie eine KI-basierte App zur Essensplanung erstellen, die Rezepte aus einem Text-Prompt generiert.

Sie können auch die Codebasis für die App im Video herunterladen und erkunden.

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Einheit

Kurzanleitung-App ausprobieren

Mit der Schnellstart-App können Sie das SDK schnell ausprobieren und eine vollständige Implementierung verschiedener Anwendungsfälle sehen. Oder verwenden Sie die Schnellstart-App, wenn Sie kein eigenes Unity-Spiel haben. Wenn Sie die Schnellstart-App verwenden möchten, müssen Sie eine Verbindung zu einem Firebase-Projekt herstellen.

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Swift

Verwenden Sie Swift Package Manager, um Firebase-Abhängigkeiten zu installieren und zu verwalten. Weitere Installationsoptionen

Die Bibliothek Firebase AI Logic bietet Zugriff auf die APIs für die Interaktion mit Gemini-Modellen. Die Bibliothek ist Teil des Firebase SDK für Apple-Plattformen (firebase-ios-sdk).

Wenn Sie Firebase bereits verwenden, muss Ihr Firebase-Paket Version 12.5.0 oder höher haben.

1. Öffnen Sie Ihr App-Projekt und gehen Sie in Xcode zu File > Add Package Dependencies (Datei > Paketabhängigkeiten hinzufügen).

2. Fügen Sie bei entsprechender Aufforderung das Firebase Apple Platforms SDK-Repository hinzu:

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

3. Wählen Sie die neueste SDK-Version aus.

4. Wählen Sie die Bibliothek FirebaseAILogic und die Bibliothek FirebaseAppCheck aus.

Wenn Sie fertig sind, beginnt Xcode automatisch, Ihre Abhängigkeiten im Hintergrund aufzulösen und herunterzuladen.

Kotlin

Das Firebase AI Logic SDK für Android (firebase-ai) bietet Zugriff auf die APIs für die Interaktion mit Gemini-Modellen.

Fügen Sie in der Gradle-Datei Ihres Moduls (auf App-Ebene) (z. B. <project>/<app-module>/build.gradle.kts) die Abhängigkeit für die Firebase AI Logic-Bibliothek für Android hinzu. Wir empfehlen, die Firebase Android BoM zu verwenden, um die Versionsverwaltung der Bibliothek zu steuern.

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")
}

Mit der Firebase Android BoM haben Sie immer eine kompatible Version der Firebase Android-Bibliotheken in Ihrer App.

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

Das Firebase AI Logic SDK für Android (firebase-ai) bietet Zugriff auf die APIs für die Interaktion mit Gemini-Modellen.

Fügen Sie in der Gradle-Datei Ihres Moduls (auf App-Ebene) (z. B. <project>/<app-module>/build.gradle.kts) die Abhängigkeit für die Firebase AI Logic-Bibliothek für Android hinzu. Wir empfehlen, die Firebase Android BoM zu verwenden, um die Versionsverwaltung der Bibliothek zu steuern.

Für Java müssen Sie zwei zusätzliche Bibliotheken hinzufügen.

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")
}

Mit der Firebase Android BoM haben Sie immer eine kompatible Version der Firebase Android-Bibliotheken in Ihrer App.

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

Die Bibliothek Firebase AI Logic bietet Zugriff auf die APIs für die Interaktion mit Gemini-Modellen. Die Bibliothek ist im Firebase JavaScript SDK for Web enthalten.

1. Installieren Sie das Firebase JS SDK für Web mit npm:

   npm install firebase
   

2. Firebase in Ihrer App initialisieren:

   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

Das Firebase AI Logic-Plug-in für Flutter (firebase_ai) bietet Zugriff auf die APIs für die Interaktion mit Gemini-Modellen.

1. Führen Sie im Verzeichnis Ihres Flutter-Projekts den folgenden Befehl aus, um das Core-Plug-in und das Firebase AI Logic-Plug-in zu installieren:

   flutter pub add firebase_ai firebase_app_check
   

2. Importieren Sie in der Datei lib/main.dart die Plug-ins Firebase AI Logic und 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. Achten Sie auch in Ihrer lib/main.dart-Datei darauf, dass Sie Firebase mit dem DefaultFirebaseOptions-Objekt initialisiert haben, das von der Konfigurationsdatei exportiert wird:

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

4. Erstellen Sie Ihre Flutter-Anwendung neu:

   flutter run
   

Einheit

1. Laden Sie das Firebase Unity SDK herunter und entpacken Sie es an einem geeigneten Ort.

   Das Firebase Unity SDK ist nicht plattformspezifisch.

2. Rufen Sie in Ihrem geöffneten Unity-Projekt Assets > Import Package > Custom Package auf.

3. Wählen Sie im extrahierten SDK das Paket FirebaseAI und das Paket FirebaseAppCheck aus.

4. Klicken Sie im Fenster Import Unity Package (Unity-Paket importieren) auf Import (Importieren).

Swift

So verwenden Sie den Debugging-Anbieter, während Sie Ihre App interaktiv in einem Simulator ausführen (z. B. während der lokalen Entwicklung):

1. Importieren Sie in Ihrem Xcode-Projekt FirebaseAppCheck und initialisieren Sie App Check mit der Debug-Anbieter-Factory, bevor Sie Firebase konfigurieren.

   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. Debug-Token abrufen:

   1. Starten Sie die App im Simulator oder auf Ihrem Testgerät.

   2. Öffnen Sie die Xcode-Konsole und suchen Sie nach dem App Check-Debug-Token. Beispiel:

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

   3. Kopieren Sie das Token (z. B. 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registrieren Sie Ihr Debug-Token bei App Check:

   1. Rufen Sie in der Firebase-Konsole den Tab Apps unter Sicherheit > App Check auf.

   2. Suchen Sie Ihre App, klicken Sie auf das Dreipunkt-Menü (more_vert) und wählen Sie dann Debug-Tokens verwalten aus.

   3. Folgen Sie der Anleitung auf dem Bildschirm, um Ihr Debug-Token zu registrieren.

Weitere Informationen zum Debugging-Anbieter (einschließlich der Vorgehensweise zum Abrufen eines neuen Debugging-Tokens) finden Sie in der offiziellen App Check-Dokumentation.

Kotlin

So verwenden Sie den Debugging-Anbieter, während Sie Ihre App interaktiv in einem Emulator ausführen (z. B. während der lokalen Entwicklung):

1. Konfigurieren Sie in Ihrem Debug-Build App Check so, dass die Debug-Provider-Factory verwendet wird:

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

2. Debug-Token abrufen:

   1. Führen Sie Ihre App im Emulator oder auf Ihrem Testgerät aus.

   2. Suchen Sie in Ihren Logs nach dem App Check-Debug-Token. Beispiel:

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

   3. Kopieren Sie das Token (z. B. 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registrieren Sie Ihr Debug-Token bei App Check:

   1. Rufen Sie in der Firebase-Konsole den Tab Apps unter Sicherheit > App Check auf.

   2. Suchen Sie Ihre App, klicken Sie auf das Dreipunkt-Menü (more_vert) und wählen Sie dann Debug-Tokens verwalten aus.

   3. Folgen Sie der Anleitung auf dem Bildschirm, um Ihr Debug-Token zu registrieren.

Weitere Informationen zum Debugging-Anbieter (einschließlich der Vorgehensweise zum Abrufen eines neuen Debugging-Tokens) finden Sie in der offiziellen App Check-Dokumentation.

Java

So verwenden Sie den Debugging-Anbieter, während Sie Ihre App interaktiv in einem Emulator ausführen (z. B. während der lokalen Entwicklung):

1. Konfigurieren Sie in Ihrem Debug-Build App Check so, dass die Debug-Provider-Factory verwendet wird:

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

2. Debug-Token abrufen:

   1. Führen Sie Ihre App im Emulator oder auf Ihrem Testgerät aus.

   2. Suchen Sie in Ihren Logs nach dem App Check-Debug-Token. Beispiel:

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

   3. Kopieren Sie das Token (z. B. 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registrieren Sie Ihr Debug-Token bei App Check:

   1. Rufen Sie in der Firebase-Konsole den Tab Apps unter Sicherheit > App Check auf.

   2. Suchen Sie Ihre App, klicken Sie auf das Dreipunkt-Menü (more_vert) und wählen Sie dann Debug-Tokens verwalten aus.

   3. Folgen Sie der Anleitung auf dem Bildschirm, um Ihr Debug-Token zu registrieren.

Weitere Informationen zum Debugging-Anbieter (einschließlich der Vorgehensweise zum Abrufen eines neuen Debugging-Tokens) finden Sie in der offiziellen App Check-Dokumentation.

Web

So verwenden Sie den Debug-Anbieter, während Sie Ihre App interaktiv über localhost ausführen (z. B. bei der lokalen Entwicklung):

1. Aktivieren Sie in Ihrem Debug-Build den Fehlerbehebungsmodus, indem Sie self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN auf true setzen, bevor Sie App Check initialisieren. Beispiel:

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

2. Rufen Sie Ihre Web-App lokal auf und öffnen Sie die Entwicklertools des Browsers. In der Debug-Konsole wird ein Debug-Token angezeigt:

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

3. Registrieren Sie Ihr Debug-Token bei App Check:

   1. Rufen Sie in der Firebase-Konsole den Tab Apps unter Sicherheit > App Check auf.

   2. Suchen Sie Ihre App, klicken Sie auf das Dreipunkt-Menü (more_vert) und wählen Sie dann Debug-Tokens verwalten aus.

   3. Folgen Sie der Anleitung auf dem Bildschirm, um Ihr Debug-Token zu registrieren.

Weitere Informationen zum Debugging-Anbieter (einschließlich der Vorgehensweise zum Abrufen eines neuen Debugging-Tokens) finden Sie in der offiziellen App Check-Dokumentation.

Dart

Weitere Informationen zum Debugging-Anbieter (einschließlich der Vorgehensweise zum Abrufen eines neuen Debugging-Tokens) finden Sie in der offiziellen App Check-Dokumentation.

Einheit

So verwenden Sie den Debugging-Anbieter, während Sie Ihre App interaktiv in einem Emulator ausführen (z. B. während der lokalen Entwicklung):

1. Erstellen Sie in der Firebase-Konsole ein Debug-Token:

   1. Rufen Sie in der Firebase-Konsole den Tab Apps unter Sicherheit > App Check auf.

   2. Suchen Sie Ihre App, klicken Sie auf das Dreipunkt-Menü (more_vert) und wählen Sie dann Debug-Tokens verwalten aus.

   3. Folgen Sie der Anleitung auf dem Bildschirm, um ein neues Debug-Token zu erstellen.

2. Fügen Sie dem Initialisierungscode Ihrer App Folgendes hinzu:

   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
   }
   

Weitere Informationen zum Debugging-Anbieter (einschließlich der Vorgehensweise zum Abrufen eines neuen Debugging-Tokens) finden Sie in der offiziellen App Check-Dokumentation.

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');

Einheit

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);

Einheit

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.");