Google AI クライアント SDK から Firebase AI Logic SDK に移行する

Swift

Swift Package Manager を使用して Firebase の依存関係のインストールと管理を行います。

Firebase AI Logic ライブラリは、Gemini モデルと Imagen モデルを操作するための API へのアクセスを提供します。このライブラリは、Apple プラットフォーム用の Firebase SDK（firebase-ios-sdk）に含まれています。

Firebase をすでに使用している場合は、Firebase パッケージが v11.13.0 以降であることを確認します。

1. Xcode でアプリ プロジェクトを開いたまま、[File] > [Add Package Dependencies] の順に移動します。

2. プロンプトが表示されたら、Firebase Apple プラットフォーム SDK リポジトリを追加します。

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

3. 最新の SDK バージョンを選択します。

4. FirebaseAI ライブラリを選択します。

上記の作業が完了すると、Xcode は依存関係の解決とバックグラウンドでのダウンロードを自動的に開始します。

Kotlin

Firebase AI Logic SDK for Android（firebase-ai）は、Gemini モデルと Imagen モデルを操作するための API へのアクセスを提供します。

モジュール（アプリレベル）の Gradle ファイル（<project>/<app-module>/build.gradle.kts など）に、Android 用 Firebase AI Logic ライブラリの依存関係を追加します。ライブラリのバージョニングの制御には、Firebase Android BoM を使用することをおすすめします。

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")
}

Firebase Android BoM を使用すると、アプリは常に互換性のあるバージョンの Firebase Android ライブラリを使用します。

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

Firebase AI Logic SDK for Android（firebase-ai）は、Gemini モデルと Imagen モデルを操作するための API へのアクセスを提供します。

モジュール（アプリレベル）の Gradle ファイル（<project>/<app-module>/build.gradle.kts など）に、Android 用 Firebase AI Logic ライブラリの依存関係を追加します。ライブラリのバージョニングの制御には、Firebase Android BoM を使用することをおすすめします。

Java の場合は、2 つのライブラリを追加する必要があります。

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")
}

Firebase Android BoM を使用すると、アプリは常に互換性のあるバージョンの Firebase Android ライブラリを使用します。

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

Firebase AI Logic ライブラリは、Gemini モデルと Imagen モデルを操作するための API へのアクセスを提供します。このライブラリは、Firebase JavaScript SDK for Web の一部として含まれています。

1. npm を使用して Firebase JS SDK for Web をインストールします。

   npm install firebase
   

2. アプリで Firebase を初期化します。

   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

Flutter 用の Firebase AI Logic プラグイン（firebase_ai）は、Gemini モデルと Imagen モデルを操作するための API へのアクセスを提供します。

1. Flutter プロジェクト ディレクトリで、次のコマンドを実行してコア プラグインと Firebase AI Logic プラグインをインストールします。

   flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_ai
   

2. lib/main.dart ファイルで、Firebase Core プラグイン、Firebase AI Logic プラグイン、および前に生成した構成ファイルをインポートします。

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

3. また、lib/main.dart ファイルで、構成ファイルによってエクスポートされた DefaultFirebaseOptions オブジェクトを使用して Firebase を初期化します。

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

4. Flutter アプリケーションを再ビルドします。

   flutter run
   

Unity

Google AI クライアント SDK では Unity をサポートしていませんでした。

Firebase AI Logic SDK for Unity のスタートガイドをご覧ください。

Swift

古いライブラリを削除します。

1. Xcode でアプリ プロジェクトを開き、[Packages Dependencies] ペインに移動します。

2. パッケージ依存関係のリストから generative-ai-swift パッケージを選択します。

3. リストの下部にある - ボタンをクリックし、[削除] をクリックして確定します。

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

古いパッケージを削除します。
flutter pub remove google_generative_ai

Unity

Google AI クライアント SDK では Unity をサポートしていませんでした。

Firebase AI Logic SDK for Unity のスタートガイドをご覧ください。

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

Google AI クライアント SDK では Unity をサポートしていませんでした。

Firebase AI Logic SDK for Unity のスタートガイドをご覧ください。

Swift

• 列挙型

  • ほとんどの enum 型を、静的変数を持つ struct に置き換えました。この変更により、下位互換性のある方法で API をより柔軟に進化させることができます。switch ステートメントを使用する場合は、今後 SDK に追加される新しい値など、不明な値や処理されない値に対応するために、default: ケースを含める必要があります。

  • BlockThreshold 列挙型の名前を HarmBlockThreshold に変更しました。この型は struct になりました。

  • HarmCategory、HarmBlockThreshold、HarmProbability、BlockReason、FinishReason の各列挙型（現在は struct）から unknown と unspecified のケースを削除しました。

  • 列挙型 ModelContent.Part を Part という名前のプロトコルに置き換え、下位互換性のある方法で新しい型を追加できるようにしました。この変更の詳細については、コンテンツ部分のセクションをご覧ください。

• コンテンツ部分

  • ThrowingPartsRepresentable プロトコルを削除し、ModelContent の初期化子を簡素化して、コンパイラ エラーが発生しないようにしました。正しくエンコードされていない画像は、generateContent で使用してもエラーがスローされます。

  • ModelContent.Part ケースを、Part プロトコルに準拠する次の struct タイプに置き換えました。

    • .textからTextPart
    • .data を InlineDataPart に設定
    • .fileData を FileDataPart に設定
    • .functionCall を FunctionCallPart に設定
    • .functionResponseからFunctionResponsePart

• 有害カテゴリ

  • HarmCategory を変更し、SafetySetting 型にネストされないようにしました。SafetySetting.HarmCategory として参照している場合は、HarmCategory に置き換えることができます。

• 安全性に関するフィードバック

  • SafetyFeedback 型はどのレスポンスでも使用されていないため、削除しました。

• 引用メタデータ

  • CitationMetadata の citationSources プロパティの名前を citations に変更しました。

• 課金対象文字の合計数

  • 文字が送信されない状況を反映するため、CountTokensResponse の totalBillableCharacters プロパティを省略可能に変更しました。

• 候補者の回答

  • 他のプラットフォームと一致するように、CandidateResponse の名前を Candidate に変更しました。

• 生成構成

  • GenerationConfig のパブリック プロパティを internal に変更しました。これらはすべて、イニシャライザで構成できます。

Kotlin

• 列挙型

  • enum クラスと sealed クラスを通常のクラスに置き換えました。この変更により、下位互換性のある方法で API をより柔軟に進化させることができます。

  • BlockThreshold 列挙型の名前を HarmBlockThreshold に変更しました。

  • HarmBlockThreshold、HarmProbability、HarmSeverity、BlockReason、FinishReason の各列挙型から値を削除しました。

• Blob メソッド

  • 名前に Blob を含むすべてのメソッドの名前を変更し、代わりに InlineData を使用するようにしました。

• 緊急情報の設定

  • method フィールドを NULL 可能に変更しました。

• Duration クラス

  • Kotlin の Duration クラスの使用をすべて削除し、long に置き換えました。この変更により、Java との相互運用性が向上します。

• 引用メタデータ

  • CitationMetadata で以前に宣言されたすべてのフィールドを、Citation という新しいクラスにラップしました。引用は、CitationMetadata の citations というリストにあります。この変更により、プラットフォーム間で型をより適切に調整できるようになります。

• トークンをカウントする

  • totalBillableCharacters フィールドを NULL 可能に変更しました。

• 課金対象文字の合計数

  • 文字が送信されない状況を反映するため、CountTokensResponse の totalBillableCharacters プロパティを省略可能に変更しました。

• モデルのインスタンス化

  • 他のプラットフォームに合わせて、requestOptions パラメータをパラメータリストの末尾に移動しました。

Java

• 列挙型

  • enum クラスと sealed クラスを通常のクラスに置き換えました。この変更により、下位互換性のある方法で API をより柔軟に進化させることができます。

  • BlockThreshold 列挙型の名前を HarmBlockThreshold に変更しました。

  • HarmBlockThreshold、HarmProbability、HarmSeverity、BlockReason、FinishReason の各列挙型から値を削除しました。

• Blob メソッド

  • 名前に Blob を含むすべてのメソッドの名前を変更し、代わりに InlineData を使用するようにしました。

• 緊急情報の設定

  • method フィールドを NULL 可能に変更しました。

• Duration クラス

  • Kotlin の Duration クラスの使用をすべて削除し、long に置き換えました。この変更により、Java との相互運用性が向上します。

• 引用メタデータ

  • CitationMetadata で以前に宣言されたすべてのフィールドを、Citation という新しいクラスにラップしました。引用は、CitationMetadata の citations というリストにあります。この変更により、プラットフォーム間で型をより適切に調整できるようになります。

• トークンをカウントする

  • totalBillableCharacters フィールドを NULL 可能に変更しました。

• 課金対象文字の合計数

  • 文字が送信されない状況を反映するため、CountTokensResponse の totalBillableCharacters プロパティを省略可能に変更しました。

• モデルのインスタンス化

  • 他のプラットフォームに合わせて、requestOptions パラメータをパラメータリストの末尾に移動しました。

Web

JavaScript 用の Google AI クライアント SDK は、Firebase AI Logic クライアント SDK がそこから分岐してから多くの変更が加えられています。次のリストは、Firebase AI Logic クライアント SDK に移行する際に考慮する必要がある可能性のある変更点です。

• 列挙型

  • 次の列挙型から値を削除しました。HarmCategory、BlockThreshold、HarmProbability、HarmSeverity、BlockReason、FinishReason。

• ブロックの理由

  • PromptFeedback の blockReason を省略可能に変更しました。

• 検索でのグラウンディング

  • この機能は Firebase AI Logic SDK でまだサポートされていないため、この機能の使用をすべて削除しました。

• エラー

  • GoogleGenerativeAIError の使用をすべて削除し、必要に応じて AIError に移動しました。

Dart

• 列挙型

  • HarmCategory、HarmProbability、BlockReason、FinishReason の列挙型から値を削除しました。

• データ部分

  • 他のプラットフォームに合わせ、DataPart の名前を InlineDataPart に、static data 関数の名前を inlineData に変更しました。

• リクエスト オプション

  • timeout が機能しないため、RequestOptions を削除しました。近い将来に再び追加される予定ですが、他のプラットフォームに合わせて GenerativeModel タイプに移動されます。

• 停止シーケンス

  • GenerationConfig の stopSequences パラメータを省略可能にし、デフォルトを空の配列ではなく null に変更しました。

• 引用

  • CitationMetadata の citationSources プロパティの名前を citations に変更しました。他のプラットフォームに合わせて、CitationSource 型の名前が Citation に変更されました。

• 不要なパブリック タイプ、メソッド、プロパティ

  • 意図せず公開されていた次のタイプ、メソッド、プロパティを削除しました。defaultTimeout、CountTokensResponseFields、parseCountTokensResponse、parseEmbedContentResponse、parseGenerateContentResponse、parseContent、BatchEmbedContentsResponse、ContentEmbedding、EmbedContentRequest、EmbedContentResponse。

• トークンをカウントする

  • 不要になった余分なフィールドを countTokens 関数から削除しました。contents のみが必須です。

• モデルのインスタンス化

  • 他のプラットフォームに合わせて、systemInstruction パラメータをパラメータ リストの末尾に移動しました。

• 埋め込み機能

  • サポートされていないエンベディング機能（embedContent と batchEmbedContents）をモデルから削除しました。

Unity

Google AI クライアント SDK では Unity をサポートしていませんでした。

Firebase AI Logic SDK for Unity のスタートガイドをご覧ください。