תחילת העבודה עם Gemini API באמצעות Firebase AI Logic SDKs

Swift

במדריך הזה אנחנו מניחים שאתם יודעים איך להשתמש ב-Xcode כדי לפתח אפליקציות לפלטפורמות של Apple (כמו iOS).

חשוב לוודא שסביבת הפיתוח והאפליקציה לפלטפורמות של אפל עומדות בדרישות הבאות:

• ‫Xcode מגרסה 26.2 ואילך
• האפליקציה מטרגטת ל-iOS מגרסה 15 ומעלה, או ל-macOS מגרסה 12 ומעלה

Kotlin

במדריך הזה אנחנו מניחים שאתם יודעים איך להשתמש ב-Android Studio כדי לפתח אפליקציות ל-Android.

צריך לוודא שסביבת הפיתוח ואפליקציית Android עומדות בדרישות הבאות:

• ‫Android Studio (הגרסה האחרונה)
• האפליקציה שלך מטרגטת לרמת API‏ 21 ומעלה

Java

במדריך הזה אנחנו מניחים שאתם יודעים איך להשתמש ב-Android Studio כדי לפתח אפליקציות ל-Android.

צריך לוודא שסביבת הפיתוח ואפליקציית Android עומדות בדרישות הבאות:

• ‫Android Studio (הגרסה האחרונה)
• האפליקציה שלך מטרגטת לרמת API‏ 21 ומעלה

Web

במדריך הזה אנחנו יוצאים מנקודת הנחה שאתם יודעים להשתמש ב-JavaScript כדי לפתח אפליקציות אינטרנט. המדריך הזה לא תלוי במסגרת מסוימת.

חשוב לוודא שסביבת הפיתוח ואפליקציית האינטרנט עומדות בדרישות הבאות:

• ‫(אופציונלי) Node.js
• דפדפן אינטרנט מודרני

Dart

במדריך הזה אנחנו יוצאים מנקודת הנחה שאתם יודעים לפתח אפליקציות באמצעות Flutter.

צריך לוודא שסביבת הפיתוח ואפליקציית Flutter עומדות בדרישות הבאות:

• ‫Dart 3.2.0 ואילך

Unity

במדריך הזה אנחנו יוצאים מנקודת הנחה שאתם מכירים את תהליך פיתוח המשחקים באמצעות Unity.

חשוב לוודא שסביבת הפיתוח והמשחק ב-Unity עומדים בדרישות הבאות:

• Unity Editor 2021 LTS או גרסה חדשה יותר

Swift

ניסיון של אפליקציית המדריך למתחילים

אפשר להשתמש באפליקציית המדריך למתחילים כדי לנסות את ה-SDK במהירות ולראות הטמעה מלאה של תרחישי שימוש שונים. אפשר גם להשתמש באפליקציית ההפעלה המהירה אם אין לכם אפליקציה משלכם לפלטפורמות של אפל. כדי להשתמש באפליקציית ההפעלה המהירה, צריך לקשר אותה לפרויקט Firebase.

מעבר לאפליקציה למתחילים

צפייה בסרטון הדרכה

בסרטון הזה מוסבר איך להתחיל להשתמש ב-Firebase AI Logic כדי ליצור אפליקציה אמיתית לתכנון ארוחות שמבוססת על AI ומייצרת מתכונים מהנחייה טקסטואלית.

אפשר גם להוריד את בסיס הקוד של האפליקציה בסרטון ולעיין בו.

צפייה בבסיס הקוד של האפליקציה של הסרטון

Kotlin

ניסיון של אפליקציית המדריך למתחילים

אפשר להשתמש באפליקציית המדריך למתחילים כדי לנסות את ה-SDK במהירות ולראות הטמעה מלאה של תרחישי שימוש שונים. אפשר גם להשתמש באפליקציית ההפעלה המהירה אם אין לכם אפליקציית Android משלכם. כדי להשתמש באפליקציית ההפעלה המהירה, תצטרכו לקשר אותה לפרויקט Firebase.

מעבר לאפליקציה למתחילים

צפייה בסרטון הדרכה

בסרטון הזה מוסבר איך להתחיל להשתמש ב-Firebase AI Logic כדי ליצור אפליקציה אמיתית לתכנון ארוחות שמבוססת על AI ומייצרת מתכונים מהנחייה טקסטואלית.

אפשר גם להוריד את בסיס הקוד של האפליקציה בסרטון ולעיין בו.

צפייה בבסיס הקוד של האפליקציה של הסרטון

Java

ניסיון של אפליקציית המדריך למתחילים

אפשר להשתמש באפליקציית המדריך למתחילים כדי לנסות את ה-SDK במהירות ולראות הטמעה מלאה של תרחישי שימוש שונים. אפשר גם להשתמש באפליקציית ההפעלה המהירה אם אין לכם אפליקציית Android משלכם. כדי להשתמש באפליקציית ההפעלה המהירה, תצטרכו לקשר אותה לפרויקט Firebase.

מעבר לאפליקציה למתחילים

צפייה בסרטון הדרכה

בסרטון הזה מוצגות הוראות לתחילת העבודה עם Firebase AI Logic. כדי להמחיש את השימוש ב-Firebase AI Logic, יוצרים אפליקציה אמיתית לתכנון ארוחות שמבוססת על AI ומפיקה מתכונים מהנחייה טקסטואלית.^*

אפשר גם להוריד את בסיס הקוד של האפליקציה בסרטון ולעיין בו.

צפייה בבסיס הקוד של האפליקציה של הסרטון

^{* הסרטון הזה והאפליקציה שלו הם ב-Kotlin, אבל הם עדיין יכולים לעזור למפתחי Java להבין את היסודות של תחילת העבודה עם Firebase AI Logic.}

Web

ניסיון של אפליקציית המדריך למתחילים

אפשר להשתמש באפליקציית המדריך למתחילים כדי לנסות את ה-SDK במהירות ולראות הטמעה מלאה של תרחישי שימוש שונים. אפשר גם להשתמש באפליקציית ההפעלה המהירה אם אין לכם אפליקציית אינטרנט משלכם. כדי להשתמש באפליקציית ההפעלה המהירה, צריך לקשר אותה לפרויקט Firebase.

מעבר לאפליקציה למתחילים

Dart

ניסיון של אפליקציית המדריך למתחילים

אפשר להשתמש באפליקציית המדריך למתחילים כדי לנסות את ה-SDK במהירות ולראות הטמעה מלאה של תרחישי שימוש שונים. אפשר גם להשתמש באפליקציית ההפעלה המהירה אם אין לכם אפליקציית Flutter משלכם. כדי להשתמש באפליקציית ההפעלה המהירה, צריך לקשר אותה לפרויקט Firebase.

מעבר לאפליקציה למתחילים

צפייה בסרטון הדרכה

בסרטון הזה מוסבר איך להתחיל להשתמש ב-Firebase AI Logic כדי ליצור אפליקציה אמיתית לתכנון ארוחות שמבוססת על AI ומייצרת מתכונים מהנחייה טקסטואלית.

אפשר גם להוריד את בסיס הקוד של האפליקציה בסרטון ולעיין בו.

צפייה בבסיס הקוד של האפליקציה של הסרטון

Unity

ניסיון של אפליקציית המדריך למתחילים

אפשר להשתמש באפליקציית המדריך למתחילים כדי לנסות את ה-SDK במהירות ולראות הטמעה מלאה של תרחישי שימוש שונים. או משתמשים באפליקציית ההפעלה המהירה אם אין לכם משחק Unity משלכם. כדי להשתמש באפליקציית ההפעלה המהירה, צריך לקשר אותה לפרויקט Firebase.

מעבר לאפליקציה למתחילים

Swift

משתמשים ב-Swift Package Manager כדי להתקין ולנהל יחסי תלות ב-Firebase. במקרה הצורך, אפשר לעיין באפשרויות התקנה אחרות.

הספרייה Firebase AI Logic מספקת גישה לממשקי ה-API לאינטראקציה עם מודלים של Gemini. הספרייה כלולה כחלק מ-Firebase SDK לפלטפורמות של אפל (firebase-ios-sdk).

אם אתם כבר משתמשים ב-Firebase, אתם צריכים לוודא שחבילת Firebase שלכם היא מגרסה 12.5.0 ואילך.

1. ב-Xcode, כשפרויקט האפליקציה פתוח, עוברים אל File > Add Package Dependencies (קובץ > הוספת תלות בחבילה).

2. כשמוצגת בקשה, מוסיפים את מאגר Firebase Apple platforms SDK:

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

3. בוחרים את גרסת ה-SDK העדכנית ביותר.

4. בוחרים בספרייה FirebaseAILogic ובספרייה FirebaseAppCheck.

אחרי שתסיימו, פלטפורמת Xcode תתחיל באופן אוטומטי לטפל ביחסי התלות ולהוריד אותם ברקע.

Kotlin

‫Firebase AI Logic SDK ל-Android‏ (firebase-ai) מספק גישה לממשקי ה-API לאינטראקציה עם מודלים של Gemini.

בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (למשל <project>/<app-module>/build.gradle.kts), מוסיפים את התלות בספרייה Firebase AI Logic ל-Android. מומלץ להשתמש ב-Firebase Android BoM כדי לשלוט בניהול הגרסאות של הספריות.

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")
}

באמצעות Firebase Android BoM, האפליקציה תמיד תשתמש בגרסאות תואמות של ספריות Firebase ל-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

‫Firebase AI Logic SDK ל-Android‏ (firebase-ai) מספק גישה לממשקי ה-API לאינטראקציה עם מודלים של Gemini.

בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (למשל <project>/<app-module>/build.gradle.kts), מוסיפים את התלות בספרייה Firebase AI Logic ל-Android. מומלץ להשתמש ב-Firebase Android BoM כדי לשלוט בניהול הגרסאות של הספריות.

ב-Java, צריך להוסיף עוד שתי ספריות.

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")
}

באמצעות Firebase Android BoM, האפליקציה תמיד תשתמש בגרסאות תואמות של ספריות Firebase ל-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

הספרייה Firebase AI Logic מספקת גישה לממשקי ה-API לאינטראקציה עם מודלים של Gemini. הספרייה נכללת כחלק מ-Firebase JavaScript SDK לאינטרנט.

1. מתקינים את Firebase JS SDK לאינטרנט באמצעות npm:

   npm install firebase
   

2. מפעילים את Firebase באפליקציה:

   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

הפלאגין Firebase AI Logic ל-Flutter‏ (firebase_ai) מספק גישה לממשקי ה-API לאינטראקציה עם מודלים של Gemini.

1. מריצים את הפקודה הבאה מספריית פרויקט Flutter כדי להתקין את פלאגין הליבה ואת הפלאגין Firebase AI Logic:

   flutter pub add firebase_ai firebase_app_check
   

2. בקובץ lib/main.dart, מייבאים את התוספים Firebase AI Logic ו-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. בנוסף, בקובץ lib/main.dart, מוודאים שאתחלתם את Firebase באמצעות האובייקט DefaultFirebaseOptions שיוצא מקובץ ההגדרות:

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

4. בונים מחדש את אפליקציית Flutter:

   flutter run
   

Unity

1. מורידים את Firebase Unity SDK ומחלצים את ה-SDK למיקום נוח.

   ‫Firebase Unity SDK לא ספציפי לפלטפורמה.

2. בפרויקט הפתוח ב-Unity, עוברים אל Assets (נכסים) > Import Package (ייבוא חבילה) > Custom Package (חבילה מותאמת אישית).

3. מתוך ה-SDK שחולץ, בוחרים את חבילת FirebaseAI ואת חבילת FirebaseAppCheck.

4. בחלון ייבוא חבילת Unity, לוחצים על ייבוא.

Swift

כך משתמשים בספק ניפוי הבאגים בזמן הפעלת האפליקציה בסימולטור באופן אינטראקטיבי (לדוגמה, במהלך פיתוח מקומי):

1. בפרויקט Xcode, מייבאים את FirebaseAppCheck ומפעילים את App Check באמצעות יצירת ספק לניפוי באגים לפני שמגדירים את 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. קבלת טוקן לניפוי באגים:

   1. מפעילים את האפליקציה בסימולטור או במכשיר הבדיקה.

   2. פותחים את מסוף Xcode ומחפשים את אסימון הניפוי באגים App Check. לדוגמה:

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

   3. מעתיקים את הטוקן (לדוגמה, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. רושמים את אסימון ניפוי הבאגים ב-App Check:

   1. במסוף Firebase, עוברים אל Security > App Check > הכרטיסייה Apps.

   2. מוצאים את האפליקציה, לוחצים על תפריט האפשרויות הנוספות (more_vert) ובוחרים באפשרות ניהול אסימוני ניפוי באגים.

   3. פועלים לפי ההוראות במסך כדי לרשום את אסימון הניפוי באגים.

פרטים על ספק הניפוי באגים (כולל איך לקבל אסימון חדש לניפוי באגים) זמינים במסמכי App Check הרשמיים.

Kotlin

כך משתמשים בספק ניפוי הבאגים בזמן הפעלת האפליקציה באמולטור באופן אינטראקטיבי (לדוגמה, במהלך פיתוח מקומי):

1. בגרסת הניפוי באגים, מגדירים את App Check כך שישתמש במפעל של ספק ניפוי הבאגים:

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

2. קבלת טוקן לניפוי באגים:

   1. מריצים את האפליקציה באמולטור או במכשיר הבדיקה.

   2. מחפשים את אסימון הניפוי באגים App Check ביומנים. לדוגמה:

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

   3. מעתיקים את הטוקן (לדוגמה, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. רושמים את אסימון ניפוי הבאגים ב-App Check:

   1. במסוף Firebase, עוברים אל Security > App Check > הכרטיסייה Apps.

   2. מוצאים את האפליקציה, לוחצים על תפריט האפשרויות הנוספות (more_vert) ובוחרים באפשרות ניהול אסימוני ניפוי באגים.

   3. פועלים לפי ההוראות במסך כדי לרשום את אסימון הניפוי באגים.

פרטים על ספק הניפוי באגים (כולל איך לקבל אסימון חדש לניפוי באגים) זמינים במסמכי App Check הרשמיים.

Java

כך משתמשים בספק ניפוי הבאגים בזמן הפעלת האפליקציה באמולטור באופן אינטראקטיבי (לדוגמה, במהלך פיתוח מקומי):

1. בגרסת הניפוי באגים, מגדירים את App Check כך שישתמש במפעל של ספק ניפוי הבאגים:

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

2. קבלת טוקן לניפוי באגים:

   1. מריצים את האפליקציה באמולטור או במכשיר הבדיקה.

   2. מחפשים את אסימון הניפוי באגים App Check ביומנים. לדוגמה:

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

   3. מעתיקים את הטוקן (לדוגמה, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. רושמים את אסימון ניפוי הבאגים ב-App Check:

   1. במסוף Firebase, עוברים אל Security > App Check > הכרטיסייה Apps.

   2. מוצאים את האפליקציה, לוחצים על תפריט האפשרויות הנוספות (more_vert) ובוחרים באפשרות ניהול אסימוני ניפוי באגים.

   3. פועלים לפי ההוראות במסך כדי לרשום את אסימון הניפוי באגים.

פרטים על ספק הניפוי באגים (כולל איך לקבל אסימון חדש לניפוי באגים) זמינים במסמכי App Check הרשמיים.

Web

כך משתמשים בספק ניפוי הבאגים בזמן הפעלת האפליקציה מ-localhost באופן אינטראקטיבי (לדוגמה, במהלך פיתוח מקומי):

1. בגרסת ניפוי הבאגים, מפעילים את מצב ניפוי הבאגים על ידי הגדרת self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN ל-true לפני שמפעילים את App Check. לדוגמה:

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

2. נכנסים לאפליקציית האינטרנט באופן מקומי ופותחים את כלי הפיתוח של הדפדפן. במסוף הניפוי באגים יוצג אסימון ניפוי באגים:

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

3. רושמים את אסימון ניפוי הבאגים ב-App Check:

   1. במסוף Firebase, עוברים אל Security > App Check > הכרטיסייה Apps.

   2. מוצאים את האפליקציה, לוחצים על תפריט האפשרויות הנוספות (more_vert) ובוחרים באפשרות ניהול אסימוני ניפוי באגים.

   3. פועלים לפי ההוראות במסך כדי לרשום את אסימון הניפוי באגים.

פרטים על ספק הניפוי באגים (כולל איך לקבל אסימון חדש לניפוי באגים) זמינים במסמכי App Check הרשמיים.

Dart

פרטים על ספק הניפוי באגים (כולל איך לקבל אסימון חדש לניפוי באגים) זמינים במסמכי App Check הרשמיים.

Unity

כך משתמשים בספק ניפוי הבאגים בזמן הפעלת האפליקציה באמולטור באופן אינטראקטיבי (לדוגמה, במהלך פיתוח מקומי):

1. במסוף Firebase, יוצרים אסימון לניפוי באגים:

   1. במסוף Firebase, עוברים אל Security > App Check > הכרטיסייה Apps.

   2. מוצאים את האפליקציה, לוחצים על תפריט האפשרויות הנוספות (more_vert) ובוחרים באפשרות ניהול אסימוני ניפוי באגים.

   3. פועלים לפי ההוראות במסך כדי ליצור אסימון חדש לניפוי באגים.

2. מוסיפים את הקוד הבא לקוד האתחול של האפליקציה:

   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
   }
   

פרטים על ספק הניפוי באגים (כולל איך לקבל אסימון חדש לניפוי באגים) זמינים במסמכי App Check הרשמיים.

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.");