Gemini Live API מאפשר אינטראקציות קוליות ואינטראקציות בווידאו בזמן אמת עם זמן אחזור קצר, באמצעות מודל Gemini דו-כיווני.
Live API ומשפחת המודלים המיוחדת שלו יכולים לעבד רצפים של אודיו, וידאו או טקסט כדי לספק תשובות מיידיות שנשמעות כמו דיבור אנושי, וליצור חוויית שיחה טבעית למשתמשים.
בדף הזה מוסבר איך להתחיל להשתמש ביכולת הכי נפוצה – קלט ופלט של אודיו בסטרימינג, אבל Live API תומך בהרבה יכולות ואפשרויות הגדרה שונות.
Live API הוא ממשק API עם שמירת מצב שיוצר חיבור WebSocket כדי ליצור סשן בין הלקוח לבין שרת Gemini. לפרטים, קראו את מאמרי העזרה של Live API (Gemini Developer API | Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)).
מקורות מידע שימושיים
Swift – אפליקציה למתחילים | Android – אפליקציה למתחילים | אינטרנט – אפליקציה למתחילים | Flutter – אפליקציה למתחילים | Unity – בקרוב!
כדי להתנסות ב-Gemini Live API באפליקציה אמיתית, אתם יכולים להיכנס לאפליקציית Flutter AI Playground דרך מסוף Firebase.
לפני שמתחילים
אם עדיין לא עשיתם את זה, אתם צריכים לפעול לפי המדריך לתחילת העבודה, שבו מוסבר איך להגדיר את הפרויקט ב-Firebase, לקשר את האפליקציה ל-Firebase, להוסיף את ה-SDK, להפעיל את השירות לקצה העורפי של ספק ה-Gemini API שבחרתם וליצור מכונה של LiveModel.
אתם יכולים ליצור אב טיפוס באמצעות הנחיות ו-Live API ב-Google AI Studio או ב-Agent Studio.
מודלים שתומכים ביכולת הזו
מודלים בגרסה 3.x
Gemini Developer API
gemini-3.1-flash-live-preview
למרות שמדובר במודל בגרסת טרום-השקה (Preview), הוא זמין בתוכנית בחינם של Gemini Developer API.
Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)
אין תמיכה במודלים של Gemini Live 3.x
מודלים בגרסה 2.5
למרות שלמודל יש שמות שונים בהתאם לספק ה-API של Gemini, התכונות של המודל זהות.
Gemini Developer API
gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025gemini-2.5-flash-native-audio-preview-09-2025
למרות שמדובר במודלים בגרסת טרום-השקה (Preview), הם זמינים בתוכנית בחינם של Gemini Developer API.
Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)
gemini-live-2.5-flash-native-audio(פורסם בדצמבר 2025)gemini-live-2.5-flash-preview-native-audio-09-2025
כשמשתמשים ב-Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), מודלי Live API 2.5 לא זמינים במיקום
global.
סטרימינג של קלט ופלט של אודיו
|
כדי לראות תוכן וקוד שספציפיים לספק, לוחצים על הספק Gemini API בדף הזה. |
בדוגמה הבאה מוצגת ההטמעה הבסיסית לשליחת קלט אודיו בסטרימינג ולקבלת פלט אודיו בסטרימינג.
כדי לראות אפשרויות ויכולות נוספות של Live API, עיינו בקטע מה עוד אפשר לעשות? בהמשך הדף.
Swift
כדי להשתמש ב-Live API, יוצרים מכונה של LiveModel ומגדירים את אופן התגובה ל-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
כדי להשתמש ב-Live API, יוצרים מכונה של LiveModel ומגדירים את אופן התגובה ל-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
כדי להשתמש ב-Live API, יוצרים מכונה של LiveModel ומגדירים את אופן התגובה ל-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
כדי להשתמש ב-Live API, יוצרים מכונה של LiveGenerativeModel ומגדירים את אופן התגובה ל-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
כדי להשתמש ב-Live API, יוצרים מכונה של LiveGenerativeModel ומגדירים את אופן התגובה ל-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
כדי להשתמש ב-Live API, יוצרים מכונה של LiveModel ומגדירים את אופן התגובה ל-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++;
}
}
תמחור וספירת טוקנים
מידע על התמחור של המודלים של Live API מופיע במסמכי התיעוד של ספק Gemini API שבחרתם: Gemini Developer API או Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).
לא משנה מי ספק ה-Gemini API, ה-Live API לא תומך ב-Count Tokens API.
מה עוד אפשר לעשות?
כדאי לעיין במגוון היכולות המלא של Live API, כמו סטרימינג של קלטים מסוגים שונים (אודיו, טקסט או וידאו + אודיו).
אתם יכולים להתאים אישית את ההטמעה באמצעות אפשרויות הגדרה שונות, כמו הוספת תמלול, הגדרת הקול של התשובה או הגדרת זיהוי דיבור (VAD) (לדוגמה, כדי לטפל בהפרעות).
מידע ולמידה על ניהול סשנים, כולל עדכון תוכן באמצע הסשן, איתות ידני על פעילות המשתמש, דחיסת חלון ההקשר, זיהוי מתי הסשן עומד להסתיים והמשך הסשן.
כדי לשפר את ההטמעה, אתם יכולים לתת למודל גישה לכלים כמו קריאה להפעלת פונקציות וביסוס בעזרת
Google Search . בקרוב נפרסם מסמכי תיעוד רשמיים לשימוש בכלים עם Live API.מידע על המגבלות והמפרטים של השימוש ב-Live API, כמו אורך הסשן, מגבלות הקצב, השפות הנתמכות וכו'.