Migrar para os SDKs de lógica de IA do Firebase dos SDKs de cliente de IA do Google

Swift

Use o Swift Package Manager para instalar e gerenciar as dependências do Firebase.

A biblioteca Firebase AI Logic oferece acesso às APIs para interagir com os modelos Gemini e Imagen. A biblioteca é incluída como parte do SDK do Firebase para plataformas Apple (firebase-ios-sdk).

Se você já estiver usando o Firebase, verifique se o pacote do Firebase é v11.13.0 ou mais recente.

1. No Xcode, com o projeto do app aberto, navegue até File > Add Package Dependencies.

2. Quando solicitado, adicione o repositório do SDK do Firebase para as plataformas Apple:

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

3. Selecione a versão mais recente do SDK.

4. Selecione a biblioteca FirebaseAI.

Quando terminar, o Xcode vai começar a resolver e fazer o download das dependências em segundo plano automaticamente.

Kotlin

O SDK Firebase AI Logic para Android (firebase-ai) oferece acesso às APIs para interagir com os modelos Gemini e Imagen.

No arquivo Gradle do módulo (nível do app) (como <project>/<app-module>/build.gradle.kts), adicione a dependência da biblioteca Firebase AI Logic para Android. Recomendamos o uso do Firebase Android BoM para controlar o controle de versões da biblioteca.

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.15.0"))

  // Add the dependency for the Firebase AI Logic library
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
}

Com o Firebase Android BoM, seu app sempre vai usar versões compatíveis das bibliotecas do Firebase para Android.

dependencies {
  // Add the dependency for the Firebase AI Logic library
  // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai:16.1.0")
}

Java

O SDK Firebase AI Logic para Android (firebase-ai) oferece acesso às APIs para interagir com os modelos Gemini e Imagen.

No arquivo Gradle do módulo (nível do app) (como <project>/<app-module>/build.gradle.kts), adicione a dependência da biblioteca Firebase AI Logic para Android. Recomendamos o uso do Firebase Android BoM para controlar o controle de versões da biblioteca.

Para Java, é necessário adicionar duas bibliotecas.

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.15.0"))

  // Add the dependency for the Firebase AI Logic library
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")

  // 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")
}

Com o Firebase Android BoM, seu app sempre vai usar versões compatíveis das bibliotecas do Firebase para Android.

dependencies {
  // Add the dependency for the Firebase AI Logic library
  // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai:16.1.0")
}

Web

A biblioteca Firebase AI Logic oferece acesso às APIs para interagir com os modelos Gemini e Imagen. A biblioteca é incluída como parte do SDK do Firebase para JavaScript da Web.

1. Instale o SDK do Firebase para JavaScript para Web usando o npm:

   npm install firebase
   

2. Inicialize o Firebase no seu app:

   import { initializeApp } from "firebase/app";
   
   // 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

O plug-in Firebase AI Logic para Flutter (firebase_ai) fornece acesso às APIs para interagir com os modelos Gemini e Imagen.

1. No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando para instalar o plug-in principal e o plug-in Firebase AI Logic:

   flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_ai
   

2. No arquivo lib/main.dart, importe o plug-in principal do Firebase, o plug-in Firebase AI Logic e o arquivo de configuração gerado antes:

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

3. Ainda no arquivo lib/main.dart, inicialize o Firebase usando o objeto DefaultFirebaseOptions exportado pelo arquivo de configuração:

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

4. Recrie o aplicativo do Flutter:

   flutter run
   

Unity

O suporte ao Unity não estava disponível nos SDKs de cliente Google AI.

Saiba como começar a usar o SDK do Firebase AI Logic para Unity.

Swift

Remova a biblioteca antiga:

1. No Xcode, com o projeto do app aberto, navegue até o painel Packages Dependencies.

2. Selecione o pacote generative-ai-swift na lista de dependências de pacotes.

3. Clique no botão - na parte de baixo da lista e clique em Remover para confirmar.

Kotlin

dependencies {
    implementation("com.google.ai.client.generativeai:generativeai:VERSION")
}

Java

dependencies {
    implementation("com.google.ai.client.generativeai:generativeai:VERSION")
}

Web

// BEFORE
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";

Dart

Exclua o pacote antigo:
flutter pub remove google_generative_ai

Unity

O suporte ao Unity não estava disponível nos SDKs de cliente Google AI.

Saiba como começar a usar o SDK do Firebase AI Logic para Unity.

Swift

// BEFORE
import GoogleGenerativeAI

let model = GenerativeModel(name: "MODEL_NAME", apiKey: APIKey.default)

// AFTER
import FirebaseAI

// 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-2.0-flash")

Kotlin

// BEFORE
import com.google.ai.client.generativeai.Chat
import com.google.ai.client.generativeai.type.Content
import com.google.ai.client.generativeai.java.GenerativeModuleFutures

...

val generativeModel = GenerativeModel(modelName = "MODEL_NAME",
  // Access your API key as a Build Configuration variable
  apiKey = BuildConfig.apiKey
)

// AFTER
import com.google.firebase.Firebase
import com.google.firebase.ai.ai
import com.google.firebase.ai.type.GenerativeBackend

...

// 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-2.0-flash")

Java

// BEFORE
import com.google.ai.client.generativeai.Chat;
import com.google.ai.client.generativeai.type.Content;
import com.google.ai.client.generativeai.java.GenerativeModuleFutures;

...

GenerativeModel gm = new GenerativeModel("MODEL_NAME",
  // Access your API key as a Build Configuration variable
  BuildConfig.apiKey
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// AFTER
import com.google.firebase.ai.FirebaseAI;
import com.google.firebase.ai.GenerativeModel;
import com.google.firebase.ai.java.GenerativeModelFutures;
import com.google.firebase.ai.type.GenerativeBackend;

...

// 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-2.0-flash");

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

Web

// BEFORE
import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";

// Fetch your API_KEY and access your API
const API_KEY = "...";
const genAI = new GoogleGenerativeAI(API_KEY);

...

const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "MODEL_NAME"});

// AFTER
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-2.0-flash" });

Dart

// BEFORE
import 'package:google_generative_ai/google_generative_ai.dart';

final apiKey = Platform.environment['API_KEY'];
if (apiKey == null) {
print('No \$API_KEY environment variable');
exit(1);
}

final model = GenerativeModel(model: 'MODEL_NAME', apiKey: apiKey);

// AFTER
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-2.0-flash');

Unity

O suporte ao Unity não estava disponível nos SDKs de cliente Google AI.

Saiba como começar a usar o SDK do Firebase AI Logic para Unity.

Swift

• Enumerações

  • A maioria dos tipos enum foi substituída por structs com variáveis estáticas. Essa mudança permite mais flexibilidade para a evolução da API de uma forma compatível com versões anteriores. Ao usar instruções switch, agora é necessário incluir um caso default: para cobrir valores desconhecidos ou não processados, incluindo novos valores que serão adicionados ao SDK no futuro.

  • A enumeração BlockThreshold foi renomeada como HarmBlockThreshold. Esse tipo agora é um struct.

  • Os casos unknown e unspecified foram removidos das seguintes enumerações (agora structs): HarmCategory, HarmBlockThreshold, HarmProbability, BlockReason e FinishReason.

  • A enumeração ModelContent.Part foi substituída por um protocolo chamado Part para permitir que novos tipos sejam adicionados de forma compatível com versões anteriores. Essa mudança é descrita em mais detalhes na seção Partes do conteúdo.

• Partes do conteúdo

  • O protocolo ThrowingPartsRepresentable foi removido, e os inicializadores de ModelContent foram simplificados para evitar erros ocasionais do compilador. As imagens que não são codificadas corretamente ainda vão gerar erros quando usadas em generateContent.

  • Os casos ModelContent.Part foram substituídos pelos seguintes tipos de struct em conformidade com o protocolo Part:

    • .text a TextPart
    • De .data para InlineDataPart
    • De .fileData para FileDataPart
    • De .functionCall para FunctionCallPart
    • .functionResponse a FunctionResponsePart

• Categoria de dano

  • O HarmCategory foi alterado para não ser mais aninhado no tipo SafetySetting. Se você estiver se referindo a ele como SafetySetting.HarmCategory, ele poderá ser substituído por HarmCategory.

• Feedback de segurança

  • O tipo SafetyFeedback foi removido, já que não foi usado em nenhuma das respostas.

• Metadados de citação

  • A propriedade citationSources foi renomeada como citations em CitationMetadata.

• Total de caracteres faturáveis

  • A propriedade totalBillableCharacters em CountTokensResponse foi alterada para ser opcional e refletir situações em que nenhum caractere é enviado.

• Resposta do candidato

  • CandidateResponse foi renomeado como Candidate para corresponder a outras plataformas.

• Configuração de geração

  • As propriedades públicas de GenerationConfig foram alteradas para internal. Todos continuam configuráveis no inicializador.

Kotlin

• Enumerações

  • As classes enum e sealed foram substituídas por classes normais. Essa mudança permite mais flexibilidade para evoluir a API de uma forma compatível com versões anteriores.

  • A enumeração BlockThreshold foi renomeada como HarmBlockThreshold.

  • Valores removidos das seguintes enumerações: HarmBlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason e FinishReason.

• Métodos de blob

  • Renomeação de todos os métodos que incluíam Blob como parte do nome para usar InlineData.

• Configurações de segurança

  • O campo method foi mudado para ser anulável.

• Classe de duração

  • Todos os usos da classe Duration do Kotlin foram removidos e substituídos por long. Essa mudança oferece uma melhor interoperabilidade com o Java.

• Metadados de citação

  • Todos os campos declarados anteriormente em CitationMetadata foram agrupados em uma nova classe chamada Citation. As citações podem ser encontradas na lista chamada citations em CitationMetadata. Essa mudança permite um melhor alinhamento de tipos em várias plataformas.

• Contar tokens

  • O campo totalBillableCharacters foi mudado para ser anulável.

• Total de caracteres faturáveis

  • A propriedade totalBillableCharacters em CountTokensResponse foi alterada para ser opcional e refletir situações em que nenhum caractere é enviado.

• Instanciar um modelo

  • O parâmetro requestOptions foi movido para o final da lista de parâmetros para se alinhar a outras plataformas.

Java

• Enumerações

  • As classes enum e sealed foram substituídas por classes normais. Essa mudança permite mais flexibilidade para evoluir a API de uma forma compatível com versões anteriores.

  • A enumeração BlockThreshold foi renomeada como HarmBlockThreshold.

  • Valores removidos das seguintes enumerações: HarmBlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason e FinishReason.

• Métodos de blob

  • Renomeação de todos os métodos que incluíam Blob como parte do nome para usar InlineData.

• Configurações de segurança

  • O campo method foi mudado para ser anulável.

• Classe de duração

  • Todos os usos da classe Duration do Kotlin foram removidos e substituídos por long. Essa mudança oferece uma melhor interoperabilidade com o Java.

• Metadados de citação

  • Todos os campos declarados anteriormente em CitationMetadata foram agrupados em uma nova classe chamada Citation. As citações podem ser encontradas na lista chamada citations em CitationMetadata. Essa mudança permite um melhor alinhamento de tipos em várias plataformas.

• Contar tokens

  • O campo totalBillableCharacters foi mudado para ser anulável.

• Total de caracteres faturáveis

  • A propriedade totalBillableCharacters em CountTokensResponse foi alterada para ser opcional e refletir situações em que nenhum caractere é enviado.

• Instanciar um modelo

  • O parâmetro requestOptions foi movido para o final da lista de parâmetros para se alinhar a outras plataformas.

Web

O SDK do cliente Google AI para JavaScript passou por muitas mudanças desde que os SDKs do cliente Firebase AI Logic foram criados. A lista a seguir mostra algumas mudanças que talvez você precise considerar ao migrar para os SDKs do cliente Firebase AI Logic.

• Enumerações

  • Valores removidos das seguintes enumerações: HarmCategory, BlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason e FinishReason.

• Motivo do bloqueio

  • O blockReason em PromptFeedback foi alterado para ser opcional.

• Embasamento da pesquisa

  • Todos os usos desse recurso foram removidos, já que ele ainda não tem suporte nos SDKs Firebase AI Logic.

• Erros

  • Todos os usos de GoogleGenerativeAIError foram removidos, e, opcionalmente, movidos para AIError.

Dart

• Enumerações

  • Valores removidos das seguintes enumerações: HarmCategory, HarmProbability, BlockReason e FinishReason.

• Parte de dados

  • DataPart foi renomeado como InlineDataPart, e a função data static foi renomeada como inlineData para se alinhar a outras plataformas.

• Opções de solicitação

  • RequestOptions foi removido porque timeout não era funcional. Ele será adicionado novamente em breve, mas será movido para o tipo GenerativeModel para corresponder a outras plataformas.

• Parar sequências

  • O parâmetro stopSequences em GenerationConfig foi alterado para ser opcional e padronizado para null em vez de uma matriz vazia.

• Citações

  • A propriedade citationSources foi renomeada como citations em CitationMetadata. O tipo CitationSource foi renomeado como Citation para corresponder a outras plataformas.

• Tipos, métodos e propriedades públicos desnecessários

  • Os seguintes tipos, métodos e propriedades que foram expostos involuntariamente foram removidos: defaultTimeout, CountTokensResponseFields, parseCountTokensResponse, parseEmbedContentResponse, parseGenerateContentResponse, parseContent, BatchEmbedContentsResponse, ContentEmbedding, EmbedContentRequest e EmbedContentResponse.

• Contar tokens

  • Foram removidos campos extras da função countTokens que não são mais necessários. Apenas contents é necessário.

• Instanciar um modelo

  • O parâmetro systemInstruction foi movido para o final da lista de parâmetros para se alinhar a outras plataformas.

• Funcionalidade de embedding

  • A funcionalidade de incorporação sem suporte (embedContent e batchEmbedContents) foi removida do modelo.

Unity

O suporte ao Unity não estava disponível nos SDKs de cliente Google AI.

Saiba como começar a usar o SDK do Firebase AI Logic para Unity.