Erste Schritte mit der Gemini Live API mit Firebase AI Logic


Die Gemini Live API ermöglicht latenzarme, bidirektionale Sprach- und Videointeraktionen in Echtzeit mit einem Gemini-Modell, das bidirektional ist.

Live API und die zugehörige Modellfamilie können kontinuierliche Audio-, Video- oder Textstreams verarbeiten, um sofortige, menschenähnliche gesprochene Antworten zu liefern. So entsteht für Ihre Nutzer ein natürlicher Konversationsmodus.

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit der gängigsten Funktion beginnen – dem Streamen von Audioeingaben und ‑ausgaben. Die Live API unterstützt jedoch viele verschiedene Funktionen und Konfigurationsoptionen.

Die Live API ist eine zustandsorientierte API, die eine WebSocket-Verbindung herstellt, um eine Sitzung zwischen dem Client und dem Gemini-Server zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu Live API (Gemini Developer API | Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)).

Zu den Codebeispielen

Hilfreiche Ressourcen ansehen

Hinweis

Falls noch nicht geschehen, lesen Sie den Startleitfaden. Dort wird beschrieben, wie Sie Ihr Firebase-Projekt einrichten, Ihre App mit Firebase verbinden, das SDK hinzufügen, den Backend-Dienst für den ausgewählten Gemini API-Anbieter initialisieren und eine LiveModel-Instanz erstellen.

Sie können Prototypen mit Prompts und der Live API in Google AI Studio oder Agent  Studio erstellen.

Modelle, die diese Funktion unterstützen

  • 3.x-Modelle

    • Gemini Developer API

      • gemini-3.1-flash-live-preview

      Obwohl es sich um ein Vorschaumodell handelt, ist es in der kostenlosen Stufe von Gemini Developer API verfügbar.

    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

      Keine Unterstützung für Gemini Live 3.x-Modelle

  • 2.5-Modelle

    Obwohl das Modell je nach Gemini-API-Anbieter unterschiedliche Modellnamen hat, sind die Funktionen des Modells identisch.

    • Gemini Developer API

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

      Obwohl es sich um Vorschaumodelle handelt, sind sie in der kostenlosen Stufe von Gemini Developer API verfügbar.

    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

      • gemini-live-2.5-flash-native-audio (veröffentlicht im Dezember 2025)
      • gemini-live-2.5-flash-preview-native-audio-09-2025

      Wenn Sie die Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) verwenden, sind die Live API 2.5-Modelle am Standort global nicht verfügbar.

Audioeingabe und -ausgabe streamen

Klicken Sie auf Ihren Gemini API-Anbieter, um anbieterspezifische Inhalte und Code auf dieser Seite aufzurufen.

Das folgende Beispiel zeigt die grundlegende Implementierung zum Senden von Audio-Eingaben und zum Empfangen von Audio-Ausgaben.

Weitere Optionen und Funktionen für Live API finden Sie im Abschnitt Was können Sie noch tun? weiter unten auf dieser Seite.

Swift

Wenn Sie die Live API verwenden möchten, erstellen Sie eine LiveModel-Instanz und legen Sie die Antwortmodalität auf audio fest.


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

Wenn Sie die Live API verwenden möchten, erstellen Sie eine LiveModel-Instanz und legen Sie die Antwortmodalität auf AUDIO fest.


// 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

Wenn Sie die Live API verwenden möchten, erstellen Sie eine LiveModel-Instanz und legen Sie die Antwortmodalität auf AUDIO fest.


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

Wenn Sie die Live API verwenden möchten, erstellen Sie eine LiveGenerativeModel-Instanz und legen Sie die Antwortmodalität auf AUDIO fest.


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

Wenn Sie Live API verwenden möchten, erstellen Sie eine LiveGenerativeModel-Instanz und legen Sie die Antwortmodalität auf audio fest.


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 LiveSession _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 for (final chunk in mediaChunkStream) {
  await _session.sendAudioRealtime(chunk);
}

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

Einheit

Wenn Sie die Live API verwenden möchten, erstellen Sie eine LiveModel-Instanz und legen Sie die Antwortmodalität auf Audio fest.


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++;
  }
}



Preise und Tokenzählung

Preisinformationen für die Live API-Modelle finden Sie in der Dokumentation des von Ihnen ausgewählten Gemini API-Anbieters: Gemini Developer API | Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).

Unabhängig von Ihrem Gemini API-Anbieter unterstützt die Live API die Count Tokens API nicht.



Was kannst du sonst noch alles für mich tun?

  • Sehen Sie sich die vollständige Liste der Funktionen für Live API an, z. B. das Streaming verschiedener Eingabemodalitäten (Audio, Text oder Video + Audio).

  • Sie können Ihre Implementierung mithilfe verschiedener Konfigurationsoptionen anpassen, z. B. durch Hinzufügen von Transkription, Festlegen der Antwortstimme oder Konfigurieren der Spracherkennung (VAD) (z. B. zur Verarbeitung von Unterbrechungen).

  • Sitzungen verwalten, einschließlich Aktualisieren von Inhalten während einer Sitzung, manuelles Signalisieren von Nutzeraktivitäten, Komprimieren des Kontextfensters, Erkennen, wenn eine Sitzung bald endet, und Fortsetzen einer Sitzung.

  • Sie können Ihre Implementierung optimieren, indem Sie dem Modell Zugriff auf Tools wie Funktionsaufrufe und Fundierung mit Google Search gewähren. Die offizielle Dokumentation zur Verwendung von Tools mit der Live API ist bald verfügbar.

  • Limits und Spezifikationen für die Verwendung von Live API, z. B. Sitzungslänge, Ratenbegrenzungen, unterstützte Sprachen usw.