Начало работы с Gemini API с помощью Firebase AI Logic SDK

Swift

В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с Xcode и умеете разрабатывать приложения для платформ Apple, например iOS.

Убедитесь, что среда разработки и приложение для платформы Apple соответствуют следующим требованиям:

• Xcode 26.2 или более поздней версии.
• Приложение предназначено для iOS 15 или более поздней версии или macOS 12 или более поздней версии.

Kotlin

В этом руководстве предполагается, что вы уже знакомы с Android Studio и умеете разрабатывать приложения для Android.

Убедитесь, что среда разработки и приложение для Android соответствуют следующим требованиям:

• Android Studio (последняя версия)
• Приложение предназначено для API уровня 21 или более поздней версии.

Java

В этом руководстве предполагается, что вы уже знакомы с Android Studio и умеете разрабатывать приложения для Android.

Убедитесь, что среда разработки и приложение для Android соответствуют следующим требованиям:

• Android Studio (последняя версия)
• Приложение предназначено для API уровня 21 или более поздней версии.

Web

В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с использованием JavaScript для разработки веб-приложений. Это руководство не зависит от фреймворка.

Убедитесь, что ваша среда разработки и веб-приложение соответствуют следующим требованиям:

• (Необязательно) Node.js
• Современный браузер

Dart

В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с разработкой приложений с помощью Flutter.

Убедитесь, что среда разработки и приложение Flutter соответствуют следующим требованиям:

• Dart 3.2.0 и более поздние

Unity

В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с разработкой игр с помощью Unity.

Убедитесь, что среда разработки и игра Unity соответствуют следующим требованиям:

• Unity Editor 2021 LTS или более поздней версии

Swift

Попробуйте приложение для быстрого старта

Используйте приложение для быстрого старта, чтобы быстро протестировать SDK и посмотреть, как реализованы различные варианты использования. Если у вас нет собственного приложения для платформы Apple, используйте приложение для быстрого запуска. Чтобы это сделать, вам нужно подключить его к проекту Firebase.

Перейти к приложению для быстрого начала работы

Посмотреть видеоруководство

В этом видео показано, как начать работу с Firebase AI Logic, создав реальное приложение для планирования питания на основе ИИ, которое генерирует рецепты по текстовому запросу.

Вы также можете скачать и изучить код приложения, показанного в видео.

Посмотреть базу кода приложения, в котором размещено видео

Kotlin

Попробуйте приложение для быстрого старта

Используйте приложение для быстрого старта, чтобы быстро протестировать SDK и посмотреть, как реализованы различные варианты использования. Если у вас нет собственного приложения Android, используйте приложение для быстрого запуска. Чтобы это сделать, подключите его к проекту Firebase.

Перейти к приложению для быстрого начала работы

Посмотреть видеоруководство

В этом видео показано, как начать работу с Firebase AI Logic, создав реальное приложение для планирования питания на основе ИИ, которое генерирует рецепты по текстовому запросу.

Вы также можете скачать и изучить код приложения, показанного в видео.

Посмотреть базу кода приложения, в котором размещено видео

Java

Попробуйте приложение для быстрого старта

Используйте приложение для быстрого старта, чтобы быстро протестировать SDK и посмотреть, как реализованы различные варианты использования. Если у вас нет собственного приложения Android, используйте приложение для быстрого запуска. Чтобы это сделать, подключите его к проекту Firebase.

Перейти к приложению для быстрого начала работы

Посмотреть видеоруководство

В этом видео показано, как начать работу с Firebase AI Logic, создав реальное приложение для планирования питания на основе ИИ, которое генерирует рецепты по текстовому запросу.^*

Вы также можете скачать и изучить код приложения, показанного в видео.

Посмотреть базу кода приложения, в котором размещено видео

^{* Это видео и приложение к нему написаны на Kotlin, но они помогут разработчикам на Java понять основы работы с Firebase AI Logic.}

Web

Попробуйте приложение для быстрого старта

Используйте приложение для быстрого старта, чтобы быстро протестировать SDK и посмотреть, как реализованы различные варианты использования. Если у вас нет собственного веб-приложения, используйте приложение для быстрого запуска. Чтобы это сделать, подключите его к проекту Firebase.

Перейти к приложению для быстрого начала работы

Dart

Попробуйте приложение для быстрого старта

Используйте приложение для быстрого старта, чтобы быстро протестировать SDK и посмотреть, как реализованы различные варианты использования. Если у вас нет собственного приложения Flutter, используйте приложение для быстрого запуска. Чтобы это сделать, подключите его к проекту Firebase.

Перейти к приложению для быстрого начала работы

Посмотреть видеоруководство

В этом видео показано, как начать работу с Firebase AI Logic, создав реальное приложение для планирования питания на основе ИИ, которое генерирует рецепты по текстовому запросу.

Вы также можете скачать и изучить код приложения, показанного в видео.

Посмотреть базу кода приложения, в котором размещено видео

Unity

Попробуйте приложение для быстрого старта

Используйте приложение для быстрого старта, чтобы быстро протестировать SDK и посмотреть, как реализованы различные варианты использования. Или используйте приложение для быстрого запуска, если у вас нет собственной игры Unity. Чтобы использовать приложение для быстрого старта, вам нужно подключить его к проекту Firebase.

Перейти к приложению для быстрого начала работы

Swift

Для установки зависимостей Firebase и управления ими используйте Swift Package Manager. При необходимости ознакомьтесь с другими вариантами установки.

Библиотека Firebase AI Logic предоставляет доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini. Библиотека входит в состав Firebase SDK для платформ Apple (firebase-ios-sdk).

Если вы уже используете Firebase, убедитесь, что версия пакета Firebase не ниже 12.5.0.

1. Откройте проект приложения в Xcode и перейдите в меню File (Файл) > Add Package Dependencies (Добавить зависимости пакетов).

2. Когда появится запрос, добавьте хранилище Firebase SDK для платформ Apple:

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

3. Выберите последнюю версию SDK.

4. Выберите библиотеку FirebaseAILogic и библиотеку FirebaseAppCheck.

После этого Xcode автоматически начнет распознавать и скачивать зависимости в фоновом режиме.

Kotlin

Firebase AI Logic SDK для Android (firebase-ai) предоставляет доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini.

В файле Gradle модуля (на уровне приложения), например <project>/<app-module>/build.gradle.kts, добавьте зависимости для библиотек Firebase AI Logic и App Check для Android. Мы рекомендуем использовать Firebase Android BoM для управления версиями библиотеки.

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.19.0"))

  // 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")
}

Благодаря Firebase Android BoM в вашем приложении всегда будут использоваться совместимые версии библиотек Firebase 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:17.17.0")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug:19.4.1")
}

Java

Firebase AI Logic SDK для Android (firebase-ai) предоставляет доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini.

В файле Gradle модуля (на уровне приложения), например <project>/<app-module>/build.gradle.kts, добавьте зависимости для библиотек Firebase AI Logic и App Check для Android. Мы рекомендуем использовать Firebase Android BoM для управления версиями библиотеки.

Для Java необходимо добавить две дополнительные библиотеки.

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.19.0"))

  // 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")
}

Благодаря Firebase Android BoM в вашем приложении всегда будут использоваться совместимые версии библиотек Firebase 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:17.17.0")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug:19.4.1")
}

Web

Библиотека Firebase AI Logic предоставляет доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini. Библиотека входит в состав Firebase JavaScript SDK для веб-сайтов.

1. Установите Firebase JS SDK для сайта с помощью npm:

   npm install firebase
   

2. Инициализируйте Firebase в приложении:

   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

Плагин Firebase AI Logic для Flutter (firebase_ai) предоставляет доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini.

1. В каталоге проекта Flutter выполните следующую команду, чтобы установить плагины Firebase AI Logic и App Check:

   flutter pub add firebase_ai firebase_app_check
   

2. В файле lib/main.dart импортируйте плагины Firebase AI Logic и 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. Также убедитесь, что в файле lib/main.dart вы инициализировали Firebase с помощью объекта DefaultFirebaseOptions, экспортированного из файла конфигурации:

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

4. Пересоберите приложение Flutter:

   flutter run
   

Unity

1. Скачайте Firebase Unity SDK и извлеките его в удобное место.

   Firebase Unity SDK не зависит от платформы.

2. В открытом проекте Unity выберите Assets (Ресурсы) > Import Package (Импортировать пакет) > Custom Package (Собственный пакет).

3. В извлеченном SDK выберите пакеты FirebaseAI и FirebaseAppCheck.

4. В окне Import Unity Package нажмите Import.

Swift

Вот как использовать поставщика данных для отладки при запуске приложения в симуляторе в интерактивном режиме (например, при локальной разработке):

1. В проекте Xcode импортируйте FirebaseAppCheck и инициализируйте App Check с помощью фабрики поставщика отладки до настройки 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. Получите токен отладки:

   1. Запустите приложение в симуляторе или на тестовом устройстве.

   2. Откройте консоль Xcode и найдите токен отладки App Check. Пример:

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

   3. Скопируйте токен (например, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Зарегистрируйте токен отладки в App Check:

   1. В консоли Firebase перейдите на вкладку Приложения в разделе Безопасность > App Check.

   2. Найдите приложение, нажмите на дополнительное меню (more_vert) и выберите Управление токенами отладки.

   3. Следуйте инструкциям на экране, чтобы зарегистрировать токен отладки.

Подробнее о поставщике отладки (в том числе о том, как получить новый токен отладки) можно узнать в официальной документации App Check.

Kotlin

Вот как использовать поставщика данных для отладки при запуске приложения в эмуляторе в интерактивном режиме (например, при локальной разработке):

1. В отладочной сборке настройте App Check так, чтобы он использовал фабрику поставщика отладочной версии:

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

2. Получите токен отладки:

   1. Запустите приложение в эмуляторе или на тестовом устройстве.

   2. Найдите в журналах токен отладки App Check. Пример:

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

   3. Скопируйте токен (например, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Зарегистрируйте токен отладки в App Check:

   1. В консоли Firebase перейдите на вкладку Приложения в разделе Безопасность > App Check.

   2. Найдите приложение, нажмите на дополнительное меню (more_vert) и выберите Управление токенами отладки.

   3. Следуйте инструкциям на экране, чтобы зарегистрировать токен отладки.

Подробнее о поставщике отладки (в том числе о том, как получить новый токен отладки) можно узнать в официальной документации App Check.

Java

Вот как использовать поставщика данных для отладки при запуске приложения в эмуляторе в интерактивном режиме (например, при локальной разработке):

1. В отладочной сборке настройте App Check так, чтобы он использовал фабрику поставщика отладочной версии:

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

2. Получите токен отладки:

   1. Запустите приложение в эмуляторе или на тестовом устройстве.

   2. Найдите в журналах токен отладки App Check. Пример:

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

   3. Скопируйте токен (например, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Зарегистрируйте токен отладки в App Check:

   1. В консоли Firebase перейдите на вкладку Приложения в разделе Безопасность > App Check.

   2. Найдите приложение, нажмите на дополнительное меню (more_vert) и выберите Управление токенами отладки.

   3. Следуйте инструкциям на экране, чтобы зарегистрировать токен отладки.

Подробнее о поставщике отладки (в том числе о том, как получить новый токен отладки) можно узнать в официальной документации App Check.

Web

Вот как использовать поставщика отладки при запуске приложения из localhost в интерактивном режиме (например, при локальной разработке):

1. В отладочной сборке включите режим отладки, задав для параметра self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN значение true до инициализации App Check. Пример:

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

2. Откройте веб-приложение локально и запустите инструменты разработчика в браузере. В консоли отладки появится токен отладки:

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

3. Зарегистрируйте токен отладки в App Check:

   1. В консоли Firebase перейдите на вкладку Приложения в разделе Безопасность > App Check.

   2. Найдите приложение, нажмите на дополнительное меню (more_vert) и выберите Управление токенами отладки.

   3. Следуйте инструкциям на экране, чтобы зарегистрировать токен отладки.

Подробнее о поставщике отладки (в том числе о том, как получить новый токен отладки) можно узнать в официальной документации App Check.

Dart

Подробнее о поставщике отладки (в том числе о том, как получить новый токен отладки) можно узнать в официальной документации App Check.

Unity

Вот как использовать поставщика данных для отладки при запуске приложения в эмуляторе в интерактивном режиме (например, при локальной разработке):

1. В консоли Firebase создайте токен отладки:

   1. В консоли Firebase перейдите на вкладку Безопасность > App Check > Приложения.

   2. Найдите приложение, нажмите на дополнительное меню (more_vert) и выберите Управление токенами отладки.

   3. Следуйте инструкциям на экране, чтобы создать новый токен отладки.

2. В код инициализации приложения добавьте следующее:

   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
   }
   

Подробнее о поставщике отладки (в том числе о том, как получить новый токен отладки) можно узнать в официальной документации 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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-flash")

// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-3.8-flash")

// Provide a prompt that contains text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = model.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-3.8-flash");

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

// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addText("Write a story about a magic backpack.")
    .build();

// To generate text output, call generateContent with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer): Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-3.8-flash" });

// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(prompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Dart

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

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

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-3.8-flash');

// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];

// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);

Unity

using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-3.8-flash");

// Provide a prompt that contains text
var prompt = "Write a story about a magic backpack.";

// To generate text output, call GenerateContentAsync with the text input
var response = await model.GenerateContentAsync(prompt);
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");