Gemini Live API ช่วยให้การโต้ตอบด้วยเสียงและวิดีโอแบบเรียลไทม์มีเวลาในการตอบสนองต่ำด้วยโมเดล Gemini ที่เป็นแบบสองทิศทาง
Live API และโมเดลตระกูลพิเศษสามารถประมวลผลสตรีมเสียง วิดีโอ หรือข้อความอย่างต่อเนื่องเพื่อแสดงคำตอบที่พูดออกมาได้ทันทีเหมือนมนุษย์ ซึ่งจะสร้างประสบการณ์การสนทนาที่เป็นธรรมชาติสำหรับผู้ใช้
หน้านี้อธิบายวิธีเริ่มต้นใช้งานความสามารถที่พบบ่อยที่สุด ซึ่งก็คือการสตรีมอินพุตและเอาต์พุตเสียง แต่ Live API รองรับความสามารถและตัวเลือกการกำหนดค่าที่แตกต่างกันมากมาย
Live API เป็น API แบบเก็บสถานะที่สร้างการเชื่อมต่อ WebSocket เพื่อสร้างเซสชันระหว่างไคลเอ็นต์กับเซิร์ฟเวอร์ Gemini ดูรายละเอียดได้ในเอกสารประกอบอ้างอิง Live API (Gemini Developer API | Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI))
ดูแหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์
Swift - แอปเริ่มต้นฉบับย่อ | Android - แอปเริ่มต้นฉบับย่อ | เว็บ - แอปเริ่มต้นฉบับย่อ | Flutter - แอปเริ่มต้นฉบับย่อ | Unity - เร็วๆ นี้
สัมผัสประสบการณ์การใช้งาน Gemini Live API ในแอปที่ใช้งานจริง โดยดูแอป Flutter AI Playground ที่เข้าถึงได้ผ่านคอนโซล Firebase
ก่อนเริ่มต้น
หากยังไม่ได้ดำเนินการ โปรดอ่านคู่มือเริ่มต้นใช้งานให้จบ ซึ่งจะอธิบายวิธีตั้งค่าโปรเจ็กต์ Firebase, เชื่อมต่อแอปกับ Firebase, เพิ่ม SDK, เริ่มต้นบริการแบ็กเอนด์สำหรับผู้ให้บริการ Gemini API ที่คุณเลือก และสร้างอินสแตนซ์ LiveModel
คุณสามารถสร้างต้นแบบด้วยพรอมต์และLive APIใน Google AI Studio หรือ Agent Studio
โมเดลที่รองรับความสามารถนี้
โมเดล 3.x
Gemini Developer API
gemini-3.1-flash-live-preview
แม้ว่าโมเดลนี้จะเป็นเวอร์ชันตัวอย่าง แต่ก็พร้อมให้ใช้งานใน "รุ่นฟรี" ของ Gemini Developer API
Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)
ไม่รองรับโมเดล Gemini Live 3.x
โมเดล 2.5
แม้ว่าโมเดลจะมีชื่อแตกต่างกันไปตามผู้ให้บริการ API Gemini แต่ฟีเจอร์ของโมเดลจะเหมือนกัน
Gemini Developer API
gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025gemini-2.5-flash-native-audio-preview-09-2025
แม้ว่าโมเดลเหล่านี้จะเป็นโมเดลเวอร์ชันตัวอย่าง แต่ก็พร้อมใช้งานใน "รุ่นฟรี" 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 จะไม่พร้อมให้บริการในตำแหน่ง
global
สตรีมอินพุตและเอาต์พุตเสียง
|
คลิกผู้ให้บริการ Gemini API เพื่อดูเนื้อหาและโค้ดเฉพาะของผู้ให้บริการในหน้านี้ |
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงการใช้งานพื้นฐานเพื่อส่งอินพุตเสียงที่สตรีมและรับเอาต์พุตเสียงที่สตรีม
หากต้องการดูตัวเลือกและความสามารถเพิ่มเติมสำหรับ Live API โปรดอ่านส่วน "คุณทำอะไรได้อีกบ้าง" ในหน้านี้
Swift
หากต้องการใช้ Live API ให้สร้างอินสแตนซ์ LiveModel และตั้งค่ารูปแบบการตอบกลับเป็น 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 และตั้งค่ารูปแบบการตอบกลับเป็น 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 และตั้งค่ารูปแบบการตอบกลับเป็น 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 และตั้งค่ารูปแบบการตอบกลับเป็น 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 และตั้งค่ารูปแบบการตอบกลับเป็น 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 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.
}
Unity
หากต้องการใช้ Live API ให้สร้างอินสแตนซ์ LiveModel และตั้งค่ารูปแบบการตอบกลับเป็น 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 ได้ในเอกสารประกอบของผู้ให้บริการ Gemini API ที่คุณเลือก: Gemini Developer API | Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)
ไม่ว่าคุณจะใช้ผู้ให้บริการ Gemini API รายใด Live API จะไม่รองรับ Count Tokens API
คุณทำอะไรได้อีกบ้าง
ดูความสามารถทั้งหมดของ Live API เช่น การสตรีมอินพุตรูปแบบต่างๆ (เสียง ข้อความ หรือวิดีโอ + เสียง)
ปรับแต่งการใช้งานโดยใช้ตัวเลือกการกำหนดค่าต่างๆ เช่น การเพิ่มการถอดเสียงเป็นคำหรือการตั้งค่าเสียงตอบกลับ
ดูข้อมูลเกี่ยวกับการจัดการเซสชัน ซึ่งรวมถึงการอัปเดตเนื้อหาระหว่างเซสชัน การบีบอัดหน้าต่างบริบท การตรวจจับเมื่อเซสชันกำลังจะสิ้นสุด และการกลับมาทำงานต่อในเซสชัน
เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานด้วยการให้โมเดลเข้าถึงเครื่องมือต่างๆ เช่น การเรียกใช้ฟังก์ชันและการอ้างอิงข้อมูลใน
Google Search เอกสารประกอบอย่างเป็นทางการสำหรับการใช้เครื่องมือกับ Live API จะพร้อมให้บริการในเร็วๆ นี้ดูข้อมูลเกี่ยวกับขีดจำกัดและข้อกำหนดสำหรับการใช้ Live API เช่น ระยะเวลาของเซสชัน การจำกัดอัตราคำขอ ภาษาที่รองรับ และอื่นๆ