Comienza a usar la API de Gemini con los SDKs de Firebase AI Logic

Swift

En esta guía, se da por sentado que conoces el uso de Xcode para desarrollar apps para plataformas de Apple (como iOS).

Asegúrate de que tu entorno de desarrollo y la app para plataformas de Apple cumplan con estos requisitos:

• Xcode 26.2 o una versión posterior
• Tu app se segmenta para iOS 15 o versiones posteriores, o macOS 12 o versiones posteriores

Kotlin

En esta guía, se da por sentado que conoces Android Studio y que lo usas para desarrollar apps para Android.

Asegúrate de que tu entorno de desarrollo y tu app para Android cumplan con estos requisitos:

• Android Studio (versión más reciente)
• Tu app se segmenta para el nivel de API 21 o uno posterior.

Java

En esta guía, se da por sentado que conoces Android Studio y que lo usas para desarrollar apps para Android.

Asegúrate de que tu entorno de desarrollo y tu app para Android cumplan con estos requisitos:

• Android Studio (versión más reciente)
• Tu app se segmenta para el nivel de API 21 o uno posterior.

Web

En esta guía, se da por sentado que estás familiarizado con el uso de JavaScript para desarrollar apps web. Esta guía no depende del framework.

Asegúrate de que tu entorno de desarrollo y tu app web cumplan con estos requisitos:

• (Opcional) Node.js
• Navegador web moderno

Dart

En esta guía, se da por sentado que conoces el desarrollo de apps con Flutter.

Asegúrate de que tu entorno de desarrollo y tu app de Flutter cumplan con estos requisitos:

• Dart 3.2.0 y versiones posteriores

Unity

En esta guía, se da por sentado que conoces el desarrollo de juegos con Unity.

Asegúrate de que tu entorno de desarrollo y tu juego de Unity cumplan con estos requisitos:

• Unity Editor 2021 LTS o una versión posterior

Swift

Prueba la app de inicio rápido

Usa la app de inicio rápido para probar el SDK rápidamente y ver una implementación completa de varios casos de uso. O bien, usa la app de inicio rápido si no tienes tu propia app para plataformas de Apple. Para usar la app de inicio rápido, deberás conectarla a un proyecto de Firebase.

Ir a la app de inicio rápido

Mira un video instructivo

En este video, se muestra cómo comenzar a usar Firebase AI Logic creando una app de planificación de comidas potenciada por IA del mundo real que genera recetas a partir de una instrucción de texto.

También puedes descargar y explorar la base de código de la app que se muestra en el video.

Consulta la base de código de la app del video

Kotlin

Prueba la app de inicio rápido

Usa la app de inicio rápido para probar el SDK rápidamente y ver una implementación completa de varios casos de uso. O bien, usa la app de inicio rápido si no tienes tu propia app para Android. Para usar la app de inicio rápido, deberás conectarla a un proyecto de Firebase.

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Mira un video instructivo

En este video, se muestra cómo comenzar a usar Firebase AI Logic creando una app de planificación de comidas potenciada por IA del mundo real que genera recetas a partir de una instrucción de texto.

También puedes descargar y explorar la base de código de la app que se muestra en el video.

Consulta la base de código de la app del video

Java

Prueba la app de inicio rápido

Usa la app de inicio rápido para probar el SDK rápidamente y ver una implementación completa de varios casos de uso. O bien, usa la app de inicio rápido si no tienes tu propia app para Android. Para usar la app de inicio rápido, deberás conectarla a un proyecto de Firebase.

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Mira un video instructivo

En este video, se muestra cómo comenzar a usar Firebase AI Logic creando una app de planificación de comidas potenciada por IA del mundo real que genera recetas a partir de una instrucción de texto.^*

También puedes descargar y explorar la base de código de la app que se muestra en el video.

Consulta la base de código de la app del video

^{* Este video y su app están en Kotlin, pero pueden ayudar a los desarrolladores de Java a comprender los conceptos básicos para comenzar a usar Firebase AI Logic.}

Web

Prueba la app de inicio rápido

Usa la app de inicio rápido para probar el SDK rápidamente y ver una implementación completa de varios casos de uso. También puedes usar la app de inicio rápido si no tienes tu propia app web. Para usarla, deberás conectarla a un proyecto de Firebase.

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Dart

Prueba la app de inicio rápido

Usa la app de inicio rápido para probar el SDK rápidamente y ver una implementación completa de varios casos de uso. O bien, usa la app de inicio rápido si no tienes tu propia app para Flutter. Para usar la app de inicio rápido, deberás conectarla a un proyecto de Firebase.

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Mira un video instructivo

En este video, se muestra cómo comenzar a usar Firebase AI Logic creando una app de planificación de comidas potenciada por IA del mundo real que genera recetas a partir de una instrucción de texto.

También puedes descargar y explorar la base de código de la app que se muestra en el video.

Consulta la base de código de la app del video

Unity

Prueba la app de inicio rápido

Usa la app de inicio rápido para probar el SDK rápidamente y ver una implementación completa de varios casos de uso. O bien usa la app de inicio rápido si no tienes tu propio juego de Unity. Para usar la app de inicio rápido, deberás conectarla a un proyecto de Firebase.

Ir a la app de inicio rápido

Swift

Usa Swift Package Manager para instalar y administrar las dependencias de Firebase. Obtén información sobre otras opciones de instalación, si es necesario.

La biblioteca Firebase AI Logic proporciona acceso a las APIs para interactuar con los modelos Gemini. La biblioteca se incluye como parte del SDK de Firebase para plataformas de Apple (firebase-ios-sdk).

Si ya usas Firebase, asegúrate de que tu paquete de Firebase sea la versión 12.5.0 o una posterior.

1. En Xcode, con tu proyecto de app abierto, navega a File > Add Package Dependencies.

2. Cuando se te solicite, agrega el repositorio del SDK de Firebase para plataformas de Apple:

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

3. Selecciona la versión más reciente del SDK.

4. Selecciona las bibliotecas FirebaseAILogic y FirebaseAppCheck.

Cuando termines, Xcode comenzará a resolver y descargar automáticamente tus dependencias en segundo plano.

Kotlin

El SDK de Firebase AI Logic para Android (firebase-ai) proporciona acceso a las APIs para interactuar con los modelos de Gemini.

En el archivo Gradle del módulo (nivel de la app) (como <project>/<app-module>/build.gradle.kts), agrega la dependencia de la biblioteca de Firebase AI Logic para Android. Te recomendamos usar Firebase Android BoM para controlar el control de versiones de las 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")
}

Cuando usas Firebase Android BoM, tu app siempre usará versiones compatibles de las bibliotecas de 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

El SDK de Firebase AI Logic para Android (firebase-ai) proporciona acceso a las APIs para interactuar con los modelos de Gemini.

En el archivo Gradle del módulo (nivel de la app) (como <project>/<app-module>/build.gradle.kts), agrega la dependencia de la biblioteca de Firebase AI Logic para Android. Te recomendamos usar Firebase Android BoM para controlar el control de versiones de las bibliotecas.

En el caso de Java, debes agregar dos bibliotecas adicionales.

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")
}

Cuando usas Firebase Android BoM, tu app siempre usará versiones compatibles de las bibliotecas de 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

La biblioteca Firebase AI Logic proporciona acceso a las APIs para interactuar con los modelos Gemini. La biblioteca se incluye como parte del SDK de Firebase JavaScript para la Web.

1. Instala el SDK de Firebase JS para la Web con npm:

   npm install firebase
   

2. Inicializa Firebase en tu 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

El complemento Firebase AI Logic para Flutter (firebase_ai) proporciona acceso a las APIs para interactuar con los modelos de Gemini.

1. Desde el directorio de tu proyecto de Flutter, ejecuta el siguiente comando para instalar el complemento principal y el complemento de Firebase AI Logic:

   flutter pub add firebase_ai firebase_app_check
   

2. En tu archivo lib/main.dart, importa los complementos Firebase AI Logic y 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. Además, en tu archivo lib/main.dart, asegúrate de haber inicializado Firebase con el objeto DefaultFirebaseOptions exportado por el archivo de configuración:

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

4. Vuelve a compilar tu aplicación de Flutter:

   flutter run
   

Unity

1. Descarga el SDK de Firebase Unity y, luego, extráelo en la ubicación que prefieras.

   El SDK de Firebase Unity no es específico para cada plataforma.

2. Abre el proyecto de Unity, ve a Elementos > Importar paquete > Paquete personalizado.

3. En el SDK extraído, selecciona los paquetes FirebaseAI y FirebaseAppCheck.

4. En la ventana Import Unity Package, haz clic en Import.

Swift

Sigue estos pasos para usar el proveedor de depuración mientras ejecutas la app en un simulador de manera interactiva (por ejemplo, durante el desarrollo local):

1. En tu proyecto de Xcode, importa FirebaseAppCheck y, luego, inicializa App Check con la fábrica del proveedor de depuración 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. Obtén tu token de depuración:

   1. Inicia la app en el simulador o en tu dispositivo de prueba.

   2. Abre la consola de Xcode y busca el token de depuración de App Check. Por ejemplo:

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

   3. Copia el token (por ejemplo, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registra tu token de depuración en App Check:

   1. En la consola de Firebase, ve a la pestaña Apps de Seguridad > App Check.

   2. Busca tu app, haz clic en el menú ampliado (more_vert) y, luego, selecciona Administrar tokens de depuración.

   3. Sigue las instrucciones en pantalla para registrar tu token de depuración.

Para obtener detalles sobre el proveedor de depuración (incluido cómo obtener un token de depuración nuevo), consulta la documentación oficial de App Check.

Kotlin

Sigue estos pasos para usar el proveedor de depuración mientras ejecutas la app en un emulador de manera interactiva (por ejemplo, durante el desarrollo local):

1. En la compilación de depuración, configura App Check para que use la fábrica de proveedores de depuración:

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

2. Obtén tu token de depuración:

   1. Ejecuta tu app en el emulador o en tu dispositivo de prueba.

   2. Busca el token de depuración App Check en tus registros. Por ejemplo:

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

   3. Copia el token (por ejemplo, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registra tu token de depuración en App Check:

   1. En la consola de Firebase, ve a la pestaña Apps de Seguridad > App Check.

   2. Busca tu app, haz clic en el menú ampliado (more_vert) y, luego, selecciona Administrar tokens de depuración.

   3. Sigue las instrucciones en pantalla para registrar tu token de depuración.

Para obtener detalles sobre el proveedor de depuración (incluido cómo obtener un token de depuración nuevo), consulta la documentación oficial de App Check.

Java

Sigue estos pasos para usar el proveedor de depuración mientras ejecutas la app en un emulador de manera interactiva (por ejemplo, durante el desarrollo local):

1. En la compilación de depuración, configura App Check para que use la fábrica de proveedores de depuración:

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

2. Obtén tu token de depuración:

   1. Ejecuta tu app en el emulador o en tu dispositivo de prueba.

   2. Busca el token de depuración App Check en tus registros. Por ejemplo:

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

   3. Copia el token (por ejemplo, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registra tu token de depuración en App Check:

   1. En la consola de Firebase, ve a la pestaña Apps de Seguridad > App Check.

   2. Busca tu app, haz clic en el menú ampliado (more_vert) y, luego, selecciona Administrar tokens de depuración.

   3. Sigue las instrucciones en pantalla para registrar tu token de depuración.

Para obtener detalles sobre el proveedor de depuración (incluido cómo obtener un token de depuración nuevo), consulta la documentación oficial de App Check.

Web

A continuación, se explica cómo usar el proveedor de depuración mientras ejecutas la app desde localhost de forma interactiva (por ejemplo, durante el desarrollo local):

1. En la compilación de depuración, habilita el modo correspondiente estableciendo self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN en true antes de inicializar App Check. Por ejemplo:

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

2. Visita la app web de forma local y abre la herramienta para desarrolladores del navegador. En la consola de depuración, verás un token de depuración:

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

3. Registra tu token de depuración en App Check:

   1. En la consola de Firebase, ve a la pestaña Apps de Seguridad > App Check.

   2. Busca tu app, haz clic en el menú ampliado (more_vert) y, luego, selecciona Administrar tokens de depuración.

   3. Sigue las instrucciones en pantalla para registrar tu token de depuración.

Para obtener detalles sobre el proveedor de depuración (incluido cómo obtener un token de depuración nuevo), consulta la documentación oficial de App Check.

Dart

Para obtener detalles sobre el proveedor de depuración (incluido cómo obtener un token de depuración nuevo), consulta la documentación oficial de App Check.

Unity

Sigue estos pasos para usar el proveedor de depuración mientras ejecutas la app en un emulador de manera interactiva (por ejemplo, durante el desarrollo local):

1. En la consola de Firebase, crea un token de depuración:

   1. En la consola de Firebase, ve a la pestaña Apps de Seguridad > App Check.

   2. Busca tu app, haz clic en el menú ampliado (more_vert) y, luego, selecciona Administrar tokens de depuración.

   3. Sigue las instrucciones en pantalla para crear un token de depuración nuevo.

2. En el código de inicialización de tu app, agrega lo siguiente:

   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 obtener detalles sobre el proveedor de depuración (incluido cómo obtener un token de depuración nuevo), consulta la documentación oficial de 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.");