เริ่มต้นใช้งาน Gemini Live API โดยใช้ตรรกะ AI ของ Firebase


Gemini Live API ช่วยให้มีการโต้ตอบด้วยเสียงและวิดีโอแบบเรียลไทม์ที่มีเวลาในการตอบสนองต่ำ กับโมเดล Gemini ที่สื่อสารได้ทั้ง 2 ทาง

Live APIและโมเดลในตระกูลพิเศษสามารถประมวลผลสตรีมเสียง วิดีโอ หรือข้อความอย่างต่อเนื่องเพื่อส่งคำตอบที่พูดออกมาทันทีและเหมือนมนุษย์ ซึ่งจะสร้างประสบการณ์การสนทนาที่เป็นธรรมชาติสำหรับผู้ใช้

หน้านี้จะอธิบายวิธีเริ่มต้นใช้งานความสามารถที่พบบ่อยที่สุด นั่นคือ การสตรีมอินพุตและเอาต์พุตเสียง แต่ Live API รองรับความสามารถและตัวเลือกการกำหนดค่าที่แตกต่างกันมากมาย

Live API เป็น API แบบมีสถานะที่สร้างการเชื่อมต่อ WebSocket เพื่อสร้างเซสชันระหว่างไคลเอ็นต์กับเซิร์ฟเวอร์ Gemini ดูรายละเอียดได้ที่เอกสารอ้างอิง Live API (Gemini Developer API | Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI))

ไปที่ตัวอย่างโค้ด

ดูแหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์

ก่อนเริ่มต้น

หากยังไม่ได้ดำเนินการ ให้ทำตามคู่มือเริ่มต้นใช้งาน ซึ่งอธิบายวิธีตั้งค่าโปรเจ็กต์ Firebase เชื่อมต่อแอปกับ Firebase เพิ่ม SDK เริ่มต้นบริการแบ็กเอนด์สำหรับผู้ให้บริการ Gemini API ที่เลือก และ สร้างอินสแตนซ์ LiveModel

คุณสามารถสร้างต้นแบบด้วยพรอมต์และ Live API ใน Google AI Studio หรือ Agent  Studio

รุ่นที่รองรับความสามารถนี้

  • โมเดล 3.x

    • Gemini Developer API

      • gemini-3.1-flash-live-preview

      แม้ว่าจะเป็นโมเดลเวอร์ชันตัวอย่าง แต่ก็พร้อมใช้งานใน "ระดับฟรี" ของ Gemini Developer API

    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

      ไม่รองรับรุ่น Gemini Live 3.x

  • 2.5 โมเดล

    แม้ว่าโมเดลจะมีชื่อรุ่นที่แตกต่างกันไปตามผู้ให้บริการ API Gemini แต่ฟีเจอร์ของโมเดลจะเหมือนกัน

    • Gemini Developer API

      • gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025
      • gemini-2.5-flash-native-audio-preview-09-2025

      แม้ว่าจะเป็นโมเดลเวอร์ชันตัวอย่าง แต่ก็พร้อมใช้งานใน "ระดับฟรี" ของ Gemini Developer API

    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

      • gemini-live-2.5-flash-native-audio (เปิดตัวในเดือนธันวาคม 2025)
      • gemini-live-2.5-flash-preview-native-audio-09-2025

      เมื่อใช้ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) โมเดล Live API 2.5 จะไม่พร้อมใช้งานในglobal

สตรีมอินพุตและเอาต์พุตเสียง

คลิกผู้ให้บริการ Gemini API เพื่อดูเนื้อหาและโค้ดเฉพาะของผู้ให้บริการ ในหน้านี้

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงการใช้งานพื้นฐานเพื่อ ส่งเสียงอินพุตที่สตรีมและรับเสียงเอาต์พุตที่สตรีม

หากต้องการดูตัวเลือกและความสามารถเพิ่มเติมสำหรับ Live API โปรดดูส่วน "คุณทำอะไรได้อีกบ้าง" ในหน้านี้

Swift

หากต้องการใช้ Live API ให้สร้างอินสแตนซ์ LiveModel และตั้งค่ารูปแบบการตอบกลับ เป็น audio


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API.
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
  // Configure the model to respond with audio.
  generationConfig: LiveGenerationConfig(
    responseModalities: [.audio]
  )
)

do {
  let session = try await liveModel.connect()

  // Load the audio file, or tap a microphone.
  guard let audioFile = NSDataAsset(name: "audio.pcm") else {
    fatalError("Failed to load audio file")
  }

  // Provide the audio data.
  await session.sendAudioRealtime(audioFile.data)

  var outputText = ""
  for try await message in session.responses {
    if case let .content(content) = message.payload {
      content.modelTurn?.parts.forEach { part in
        if let part = part as? InlineDataPart, part.mimeType.starts(with: "audio/pcm") {
          // Handle 16bit pcm audio data at 24khz
          playAudio(part.data)
        }
      }
      // Optional: if you don't need to send more requests.
      if content.isTurnComplete {
        await session.close()
      }
    }
  }
} catch {
  fatalError(error.localizedDescription)
}

Kotlin

หากต้องการใช้ Live API ให้สร้างอินสแตนซ์ LiveModel และตั้งค่ารูปแบบการตอบกลับ เป็น AUDIO


// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API.
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
    // Configure the model to respond with audio.
    generationConfig = liveGenerationConfig {
        responseModality = ResponseModality.AUDIO
   }
)

val session = liveModel.connect()

// This is the recommended approach.
// However, you can create your own recorder and handle the stream.
session.startAudioConversation()

Java

หากต้องการใช้ Live API ให้สร้างอินสแตนซ์ LiveModel และตั้งค่ารูปแบบการตอบกลับ เป็น AUDIO


ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API.
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
        "GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
        // Configure the model to respond with audio.
        new LiveGenerationConfig.Builder()
                .setResponseModality(ResponseModality.AUDIO)
                .build()
);
LiveModelFutures liveModel = LiveModelFutures.from(lm);

ListenableFuture<LiveSession> sessionFuture =  liveModel.connect();

Futures.addCallback(sessionFuture, new FutureCallback<LiveSession>() {
    @Override
    public void onSuccess(LiveSession ses) {
	 LiveSessionFutures session = LiveSessionFutures.from(ses);
        session.startAudioConversation();
    }
    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        // Handle exceptions
    }
}, executor);

Web

หากต้องการใช้ Live API ให้สร้างอินสแตนซ์ LiveGenerativeModel และตั้งค่ารูปแบบการตอบกลับ เป็น AUDIO


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getLiveGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } 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 `LiveGenerativeModel` instance with a model that supports the Live API.
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
  // Configure the model to respond with audio.
  generationConfig: {
    responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
  },
});

const session = await liveModel.connect();

// Start the audio conversation.
const audioConversationController = await startAudioConversation(session);

// ... Later, to stop the audio conversation
// await audioConversationController.stop()

Dart

หากต้องการใช้ Live API ให้สร้างอินสแตนซ์ LiveGenerativeModel และตั้งค่ารูปแบบการตอบกลับ เป็น audio


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

late LiveModelSession _session;
final _audioRecorder = YourAudioRecorder();

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

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `liveGenerativeModel` instance with a model that supports the Live API.
final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME',
  // Configure the model to respond with audio.
  liveGenerationConfig: LiveGenerationConfig(
    responseModalities: [ResponseModalities.audio],
  ),
);

_session = await liveModel.connect();

final audioRecordStream = _audioRecorder.startRecordingStream();
// Map the Uint8List stream to InlineDataPart stream.
final mediaChunkStream = audioRecordStream.map((data) {
  return InlineDataPart('audio/pcm', data);
});
await _session.startMediaStream(mediaChunkStream);

// In a separate thread, receive the audio response from the model.
await for (final message in _session.receive()) {
   // Process the received message.
}

Unity

หากต้องการใช้ Live API ให้สร้างอินสแตนซ์ LiveModel และตั้งค่ารูปแบบการตอบกลับ เป็น Audio


using Firebase;
using Firebase.AI;

async Task SendTextReceiveAudio() {
  // Initialize the Gemini Developer API backend service.
  // Create a `LiveModel` instance with a model that supports the Live API.
  var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
      modelName: "GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
      // Configure the model to respond with audio.
      liveGenerationConfig: new LiveGenerationConfig(
          responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio })
    );

  LiveSession session = await liveModel.ConnectAsync();

  // Start a coroutine to send audio from the Microphone.
  var recordingCoroutine = StartCoroutine(SendAudio(session));

  // Start receiving the response.
  await ReceiveAudio(session);
}

IEnumerator SendAudio(LiveSession liveSession) {
  string microphoneDeviceName = null;
  int recordingFrequency = 16000;
  int recordingBufferSeconds = 2;

  var recordingClip = Microphone.Start(microphoneDeviceName, true,
                                       recordingBufferSeconds, recordingFrequency);

  int lastSamplePosition = 0;
  while (true) {
    if (!Microphone.IsRecording(microphoneDeviceName)) {
      yield break;
    }

    int currentSamplePosition = Microphone.GetPosition(microphoneDeviceName);

    if (currentSamplePosition != lastSamplePosition) {
      // The Microphone uses a circular buffer, so we need to check if the
      // current position wrapped around to the beginning, and handle it accordingly.
      int sampleCount;
      if (currentSamplePosition > lastSamplePosition) {
        sampleCount = currentSamplePosition - lastSamplePosition;
      } else {
        sampleCount = recordingClip.samples - lastSamplePosition + currentSamplePosition;
      }

      if (sampleCount > 0) {
        // Get the audio chunk.
        float[] samples = new float[sampleCount];
        recordingClip.GetData(samples, lastSamplePosition);

        // Send the data, discarding the resulting Task to avoid the warning.
        _ = liveSession.SendAudioAsync(samples);

        lastSamplePosition = currentSamplePosition;
      }
    }

    // Wait for a short delay before reading the next sample from the Microphone.
    const float MicrophoneReadDelay = 0.5f;
    yield return new WaitForSeconds(MicrophoneReadDelay);
  }
}

Queue<float> audioBuffer = new();

async Task ReceiveAudio(LiveSession liveSession) {
  int sampleRate = 24000;
  int channelCount = 1;

  // Create a looping AudioClip to fill with the received audio data.
  int bufferSamples = (int)(sampleRate * channelCount);
  AudioClip clip = AudioClip.Create("StreamingPCM", bufferSamples, channelCount,
                                    sampleRate, true, OnAudioRead);

  // Attach the clip to an AudioSource and start playing it.
  AudioSource audioSource = GetComponent<AudioSource>();
  audioSource.clip = clip;
  audioSource.loop = true;
  audioSource.Play();

  // Start receiving the response.
  await foreach (var message in liveSession.ReceiveAsync()) {
    // Process the received message
    foreach (float[] pcmData in message.AudioAsFloat) {
      lock (audioBuffer) {
        foreach (float sample in pcmData) {
          audioBuffer.Enqueue(sample);
        }
      }
    }
  }
}

// This method is called by the AudioClip to load audio data.
private void OnAudioRead(float[] data) {
  int samplesToProvide = data.Length;
  int samplesProvided = 0;

  lock(audioBuffer) {
    while (samplesProvided < samplesToProvide && audioBuffer.Count > 0) {
      data[samplesProvided] = audioBuffer.Dequeue();
      samplesProvided++;
    }
  }

  while (samplesProvided < samplesToProvide) {
    data[samplesProvided] = 0.0f;
    samplesProvided++;
  }
}



การกำหนดราคาและการนับโทเค็น

คุณดูข้อมูลราคาสำหรับโมเดล Live API ได้ใน เอกสารประกอบสำหรับผู้ให้บริการ Gemini API ที่คุณเลือก Gemini Developer API | Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

ไม่ว่าคุณจะใช้Gemini APIผู้ให้บริการรายใด Live APIก็ไม่รองรับ Count Tokens API



คุณทำอะไรได้อีกบ้าง

  • ดูชุดเต็มความสามารถสำหรับ Live API เช่น การสตรีมอินพุตในรูปแบบต่างๆ (เสียง ข้อความ หรือวิดีโอ + เสียง)

  • ปรับแต่งการติดตั้งใช้งานโดยใช้ตัวเลือกการกำหนดค่าต่างๆ เช่น การเพิ่มการถอดเสียงหรือการตั้งค่าเสียงตอบกลับ

  • ดูข้อมูลเกี่ยวกับการจัดการเซสชัน รวมถึงการอัปเดต เนื้อหาระหว่างเซสชัน การบีบอัดหน้าต่างบริบท การตรวจหาเมื่อเซสชัน กำลังจะสิ้นสุด และการกลับมาใช้เซสชันต่อ

  • เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานด้วยการให้สิทธิ์เข้าถึงเครื่องมือแก่โมเดล เช่น การเรียกใช้ฟังก์ชันและการอ้างอิงกับ Google Search เอกสารประกอบอย่างเป็นทางการสำหรับการใช้เครื่องมือกับ Live API จะพร้อมใช้งานในเร็วๆ นี้

  • ดูข้อมูลเกี่ยวกับขีดจำกัดและข้อกำหนด สำหรับการใช้ Live API เช่น ความยาวเซสชัน ขีดจำกัดอัตรา ภาษาที่รองรับ ฯลฯ