瞭解支援的型號

對於行動和網頁應用程式,您可以使用 Firebase AI Logic SDK 直接從應用程式與支援的Gemini模型Imagen模型互動。

Gemini 模型屬於多模態模型,因為能夠處理甚至生成多種模態的內容,包括文字、程式碼、PDF、圖片、影片和音訊。Imagen 模型可根據文字提示生成圖片。

此外,請參閱常見問題,瞭解 Firebase AI Logic 支援和不支援的所有模型。

一般用途模型

跳到模型比較

我們最智慧的 AI 模型

gemini-3-pro-preview

這是 Google 最擅長多模態解讀的模型,也是我們迄今最強大的代理功能和直覺式程式開發模型,能提供更豐富的視覺化內容和更深入的互動體驗,一切都建立在最先進的推論技術基礎。(須提供帳單資訊)

我們最快速、最智慧的模型

gemini-3-flash-preview

Google 最聰明的模型,運作速度快、效率高且具備成本效益。 這款模型可執行日常工作,推論能力更強大,同時也能處理最複雜的代理工作流程。(帳單是必要資訊)


我們的進階思考模型

gemini-2.5-pro

我們最先進的思考模型,能夠針對程式碼、數學和 STEM 領域的複雜問題進行推理,並運用長篇脈絡資料分析大型資料集、程式碼集和文件。(帳單是必要資訊)

快速且智慧

gemini-2.5-flash

在性價比方面表現最佳的模型,提供全方位功能。2.5 Flash 最適合用於大規模處理、低延遲、需要思考的大量工作,以及代理式應用情境。(帳單是必要資訊)

超快

gemini-2.5-flash-lite

這是我們速度最快的 Flash 模型,經過最佳化調整,可提高成本效益和輸送量。(帳單是必要資訊)

圖像生成模型

你可以使用 GeminiImagen 模型生成圖像。

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Gemini

gemini-3-pro-image-preview

專為專業素材資源製作和複雜指令設計。這項功能會使用 Google 搜尋的資訊做為基礎,並在生成圖片前進行預設的「思考」程序,以改善構圖,還能生成最高 4K 解析度的圖片。(須提供帳單資訊)

gemini-2.5-flash-image

專為速度和效率而設計。這項模型經過最佳化,可處理大量低延遲的工作,並生成 1024 像素的圖片。(須提供帳單資訊)

Imagen

imagen-4.0-generate-001

根據自然語言文字提示生成寫實的高品質圖像。(須提供帳單資訊)

imagen-4.0-fast-generate-001

生成圖片,用於原型設計或低延遲應用場景。 (須提供帳單資訊)

imagen-4.0-ultra-generate-001

根據自然語言文字提示生成寫實的高品質圖像。(須提供帳單資訊)

語音生成模型

您可以使用支援 Gemini Live API 的模型生成串流音訊。

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Gemini Developer API:gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025

Vertex AI Gemini API:gemini-live-2.5-flash-native-audio

雙向 Gemini 模型進行低延遲的即時語音和視訊互動。(帳單是必要資訊)


本頁的其餘部分將詳細說明 Firebase AI Logic 支援的模型。

如要查看舊版機型的詳細資訊,請參閱本頁底部的說明



比較模式

每個模型的功能不同,可支援各種用途。請注意,本節中的每個表格都說明搭配 Firebase AI Logic 使用時的各個模型。使用 SDK 時,每個模型可能會有其他功能。

如果下列子章節沒有您要找的資訊,請參閱所選 API 供應商的文件,瞭解更多資訊:

支援的輸入和輸出

以下是使用 Firebase AI Logic 時,各模型支援的輸入和輸出類型

<span="notranslate">Gemini
3 Pro、Flash </span="notranslate">
<span="notranslate">Gemini
3 Pro
Image </span="notranslate">
<span="notranslate">Gemini
2.5 Pro、Flash、Flash-Lite </span="notranslate">
<span="notranslate">Gemini
2.5 Flash
Image </span="notranslate">
<span="notranslate">Gemini
2.5 Flash-
Live *** </span="notranslate">
Imagen (生成) Imagen (功能)
輸入類型
文字 (串流)
程式碼
文件
(PDF 或純文字)
圖片
影片 (串流)
音訊 (串流)
輸出類型
文字
文字 (串流) (轉錄)
程式碼
結構化輸出內容
(例如 JSON)
圖片
音訊 (串流)

如要瞭解支援的檔案類型,請參閱「支援的輸入檔案和規定」。

支援的功能

以下是使用各模型搭配 Firebase AI Logic 時支援的功能:

<span="notranslate">Gemini
3 Pro、Flash </span="notranslate">
<span="notranslate">Gemini
3 Pro
Image </span="notranslate">
<span="notranslate">Gemini
2.5 Pro、Flash、Flash-Lite </span="notranslate">
<span="notranslate">Gemini
2.5 Flash
Image </span="notranslate">
<span="notranslate">Gemini
2.5 Flash-
Live *** </span="notranslate">
Imagen (生成) Imagen (功能)
思考
生成文字 (僅限文字或多模態輸入) 交錯或做為圖片的一部分 交錯或做為圖片的一部分 僅轉錄
生成圖片
(GeminiImagen)
編輯圖片
(GeminiImagen)
生成音訊 僅限串流
生成結構化輸出內容
(例如 JSON)
分析文件
(PDF 或純文字)
分析圖片 (視覺)
分析影片 (視覺) 僅限串流
分析音訊 僅限串流
多輪對話 僅限串流
雙向多模態串流
函式呼叫
程式碼執行
以 Google 搜尋建立基準
系統指令
計算權杖數

規格和限制

以下是使用 Firebase AI Logic 時,各模型適用的規格和限制:

屬性 <span="notranslate">Gemini
3 Pro、Flash </span="notranslate">
<span="notranslate">Gemini
3 Pro
Image </span="notranslate">
<span="notranslate">Gemini
2.5 Pro、Flash、Flash-Lite </span="notranslate">
<span="notranslate">Gemini
2.5 Flash
Image </span="notranslate">
<span="notranslate">Gemini
2.5 Flash-
Live *** </span="notranslate">
Imagen (生成) Imagen (功能)
輸入權杖限制 * 1,048,576 個權杖 65,536 個權杖 1,048,576 個權杖 32,768 個權杖 32,000 個權杖 (預設值;可升級至 128,000 個權杖) 480 個符記 480 個符記
輸出權杖限制 * 65,536 個權杖 32,768 個權杖 65,536 個權杖 8,192 個權杖 64,000 個權杖 --- ---
知識截點日期 2025 年 1 月 2025 年 1 月 2025 年 1 月 June 2025 2025 年 1 月 --- ---
PDF (視要求而定)
輸入 PDF 檔案數量上限
**
900 個檔案 14 個檔案 3,000 個檔案 3 個檔案 --- --- ---
每個輸入 PDF 檔案的頁數上限

**
900 頁 14 頁 1,000 頁 3 頁 --- --- ---
每個輸入 PDF 檔案的大小上限
50 MB 50 MB 50 MB 50 MB --- --- ---
圖片 (每次要求)

輸入圖片數量上限
1,000 張圖片 14 張圖片 3,000 張圖片 3 張圖片 --- --- 4 張圖片
輸出圖片數量上限
--- 10 張圖片 --- 10 張圖片 --- 4 張圖片 4 張圖片
每個輸入的 Base64 編碼圖片大小上限
7 MB 7 MB 7 MB 7 MB --- --- ---
影片 (每次要求)
輸入影片檔案數量上限
10 個檔案 --- 10 個檔案 --- --- --- ---
所有輸入影片的長度上限
(僅限影格)
約 60 分鐘 --- 約 60 分鐘 --- --- --- ---
所有輸入影片的長度上限
(影格 + 音訊)
約 45 分鐘 --- 約 45 分鐘 --- --- --- ---
音訊 (依要求)
輸入音訊檔案數量上限
1 個檔案 --- 1 個檔案 --- --- --- ---
輸出音訊檔案數量上限
--- --- --- --- --- --- ---
所有輸入音訊的長度上限
約 8.4 小時 --- 約 8.4 小時 --- --- --- ---
所有輸出音訊的長度上限
--- --- --- --- --- --- ---

* 對於所有 Gemini 模型,一個符記約等於 4 個字元,因此 100 個符記約等於 60 到 80 個英文字。如果是 Gemini 模型,您可以使用 countTokens 判斷要求中的權杖總數。

** PDF 會視為圖片,因此 PDF 的單一頁面會視為一張圖片。要求中允許的頁數上限,取決於模型支援的圖片數量。

*** Gemini 2.5 Flash-Live 模型是支援 Gemini Live API 的原生音訊模型。

查看其他詳細資訊



模型版本管理和命名模式

模型提供穩定預先發布實驗版本。為方便起見,系統支援不含明確版本值的別名。

如要找出可在程式碼中使用的特定模型名稱,請參閱本頁面稍後的「可用模型名稱」一節。

版本類型 /
發布階段
說明 模型名稱模式
穩定版 穩定版將於發布日推出,並提供支援,適用於正式環境。
  • 穩定版模型通常會連同淘汰日期發布, 表示模型可用的最後一天。之後您就無法再存取該模型,Google 也不會再提供支援。
  • Gemini 2.5 models
    穩定版模型名稱沒有後置字元

    範例:gemini-2.5-pro

  • Gemini 2.0Imagen 模型
    穩定版模型名稱會附加特定三位數版本號碼

    範例:gemini-2.0-flash-001
    範例:imagen-3.0-generate-002

自動更新的穩定別名
(僅限 Gemini 2.0 模型)
自動更新的穩定別名一律指向該模型的最新穩定版本。
  • 如果發布新的穩定版本,自動更新別名會自動指向該新版本。

Gemini 2.0 模型專用
別名的模型名稱沒有後置字元

範例:gemini-2.0-flash

預覽 預覽版本提供新功能,但不穩定
  • 這些模型建議用於實際工作環境,且有更嚴格的速率限制,可能還會產生費用。
  • 相關穩定版發布後,這些模型會在幾週或幾個月內淘汰。
  • 對於 Vertex AI Gemini API,2025 年 6 月後發布的預覽模型通常需要您將模型位置設為 global

預先發布版本的模型名稱會附加 -preview,通常也會附加模型發布日期 (舊版模型為 -MM-DD,新版模型為 -MM-YYYY)。

示例:
gemini-2.5-flash-preview-04-17
(2025 年 4 月 17 日發布)

gemini-2.5-flash-preview-09-2025
(2025 年 9 月發布)

gemini-3-pro-preview
(2025 年 11 月發布)

實驗 實驗版本具有新功能,但不穩定
  • 這些模型建議用於實際工作環境,且設有更嚴格的速率限制。實驗模型旨在收集意見回饋,並讓使用者試用最新功能。
  • 相關穩定版發布後,這些模型會在幾週或幾個月內淘汰。
  • 對於 Vertex AI Gemini API,2025 年 6 月後發布的實驗性模型需要將模型位置設為 global

實驗版本的模型名稱會附加 -exp,以及模型的發布日期 (-MM-DD)。

範例:gemini-2.5-pro-exp-03-25
(released on March 25, 2025)

已停用 已淘汰版本已過淘汰日期,且已永久停用。
  • Google 不再提供或支援已淘汰的模型,使用已淘汰模型名稱提出的要求會傳回 404 錯誤。

---



可用的模型名稱

模型名稱是您在模型初始化期間程式碼中加入的明確值。

跳至Gemini型號名稱 跳至Imagen型號名稱

以程式輔助列出所有可用模型

您可以使用 REST API 列出所有可用的模型名稱:

請注意,傳回的清單會包含 API 供應商支援的所有模型,但 Firebase AI Logic 僅支援本頁面所述的 GeminiImagen 模型。此外,請注意,自動更新的別名 (例如 gemini-2.0-flash) 不會列出,因為這是基礎模型的便利別名。

Gemini 個模型名稱

如需您平台適用的初始化範例,請參閱入門指南

如要進一步瞭解發布階段 (特別是使用案例、計費和淘汰),請參閱模型版本控管和命名模式

Gemini 3 Pro 個模型名稱

無論您的Gemini API供應商為何,都必須採用即付即用 Blaze 定價方案

模型名稱 說明 發布階段 發布日期 停用日期
gemini-3-pro-preview Gemini 3 Pro」的預覽版本 預覽 2025-11-18 待定

Gemini 3 Flash 個模型名稱

如果使用 Gemini Developer API需要即付即用 Blaze 定價方案 (通常預覽模型需要付費方案)。

模型名稱 說明 發布階段 發布日期 停用日期
gemini-3-flash-preview Gemini 3 Flash」的預覽版本 預覽 2025-12-17 待定

Gemini 3 Pro Image 模型名稱 (又稱「nano banana pro」)

無論您的Gemini API供應商為何,都必須採用即付即用 Blaze 定價方案

模型名稱 說明 發布階段 發布日期 停用日期
gemini-3-pro-image-preview Gemini 3 Pro Image
的預覽版本(又稱「nano banana pro」)
預覽 2025-11-20 待定

Gemini 2.5 Pro 個模型名稱

如果使用 Gemini Developer API需要採用即付即用的 Blaze 定價方案。

模型名稱 說明 發布階段 發布日期 停用日期
gemini-2.5-pro Gemini 2.5 Pro 的穩定版 穩定 2025-06-17 不得早於
2026 年 6 月 17 日

Gemini 2.5 Flash 個模型名稱

如果使用 Gemini Developer API需要採用即付即用的 Blaze 定價方案。

模型名稱 說明 發布階段 發布日期 停用日期
gemini-2.5-flash Gemini 2.5 Flash 的穩定版 穩定 2025-06-17 不得早於
2026 年 6 月 17 日

Gemini 2.5 Flash‑Lite 個模型名稱

如果使用 Gemini Developer API需要採用即付即用的 Blaze 定價方案。

模型名稱 說明 發布階段 發布日期 停用日期
gemini-2.5-flash-lite Gemini 2.5 Flash‑Lite 的穩定版 穩定 2025-07-22 不得早於
2026 年 7 月 22 日

Gemini 2.5 Flash Image 模型名稱 (又稱「nano banana」)

無論您的Gemini API供應商為何,都必須採用即付即用 Blaze 定價方案

模型名稱 說明 發布階段 發布日期 停用日期
gemini-2.5-flash-image Gemini 2.5 Flash Image 的穩定版 (又稱「nano banana」) 穩定 2025-10-02 不得早於
2026 年 10 月 2 日

Gemini 2.5 Flash Live 個模型名稱

如果使用 Gemini Developer API需要即付即用 Blaze 定價方案 (通常預覽模型需要付費方案)。

Gemini 2.5 Flash Live 模型是支援 Gemini Live API原生音訊模型。雖然模型名稱會因 Gemini API 供應商而異,但模型行為和功能相同。

Gemini Developer API
模型名稱
說明 發布階段 發布日期 停用日期
gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025 1 Gemini Developer API 上的 Live API 最新預覽版 預覽 2025-12-12 待定
gemini-2.5-flash-native-audio-preview-09-2025 1 Gemini Developer APILive API 初始預覽版本 預覽 2025-09-18 待定
Vertex AI Gemini API
模型名稱
說明 發布階段 發布日期 停用日期
gemini-live-2.5-flash-native-audio 2 Vertex AI Gemini API 上的 Live API 穩定版 穩定 2025-12-12 不得早於
2026 年 12 月 12 日
gemini-live-2.5-flash-preview-native-audio-09-2025 2 Vertex AI Gemini API上的 Live API 預覽版本 預覽 2025-09-18 待定

1 支援 Gemini Developer API。 此外,雖然這些是預先發布版模型,但仍可在 Gemini Developer API 的「免費層級」中使用。
2 支援 Vertex AI Gemini API。 此外,這些模型不支援global位置。

Imagen 個模型名稱

如需您平台適用的初始化範例,請參閱使用 Imagen 生成圖片指南

如要進一步瞭解發布階段 (特別是使用案例、計費和淘汰),請參閱模型版本控管和命名模式

Imagen 4 個模型名稱

模型名稱 說明 發布階段 發布日期 停用日期
imagen-4.0-generate-001 Imagen 4 的穩定版 穩定 2025-08-14 最快於 2026 年 8 月 14 日

Imagen 4 Fast 個模型名稱

模型名稱 說明 發布階段 發布日期 停用日期
imagen-4.0-fast-generate-001 Imagen 4 Fast 的穩定版 穩定 2025-08-14 最快於 2026 年 8 月 14 日

Imagen 4 Ultra 個模型名稱

模型名稱 說明 發布階段 發布日期 停用日期
imagen-4.0-ultra-generate-001 Imagen 4 Ultra 的穩定版 穩定 2025-08-14 最快於 2026 年 8 月 14 日

Imagen 3 Capability 個模型名稱

模型名稱 說明 發布階段 發布日期 停用日期
imagen-3.0-capability-001 2 Imagen 3 Capability 的初始穩定版 穩定 2024-12-10 不得早於 2025 年 12 月 10 日

2 無論您如何存取,Gemini Developer API 都不支援這項功能。



支援的語言

Gemini

  • 所有 Gemini 模型都能理解並回覆下列語言:

    阿拉伯文 (ar)、孟加拉文 (bn)、保加利亞文 (bg)、 簡體中文和繁體中文 (zh)、克羅埃西亞文 (hr)、捷克文 (cs)、 丹麥文 (da)、荷蘭文 (nl)、英文 (en)、愛沙尼亞文 (et)、芬蘭文 (fi)、 法文 (fr)、德文 (de)、希臘文 (el)、希伯來文 (iw)、印地文 (hi)、匈牙利文 (hu)、 印尼文 (id)、義大利文 (it)、日文 (ja)、韓文 (ko)、拉脫維亞文 (lv)、 立陶宛文 (lt)、挪威文 (no)、波蘭文 (pl)、葡萄牙文 (pt)、羅馬尼亞文 (ro)、 俄文 (ru)、塞爾維亞文 (sr)、斯洛伐克文 (sk)、斯洛維尼亞文 (sl)、西班牙文 (es)、 史瓦希里文 (sw)、瑞典文 (sv)、泰文 (th)、土耳其文 (tr)、烏克蘭文 (uk)、 越南文 (vi)

  • Gemini 2.0 FlashGemini 1.5 ProGemini 1.5 Flash 模型可理解並回覆下列其他語言:

    南非文 (af)、阿姆哈拉文 (am)、阿薩姆文 (as)、亞塞拜然文 (az)、 白俄羅斯文 (be)、波士尼亞文 (bs)、加泰隆尼亞文 (ca)、宿霧文 (ceb)、科西嘉文 (co)、 威爾斯文 (cy)、迪維希文 (dv)、世界語 (eo)、巴斯克文 (eu)、波斯文 (fa)、 菲律賓文 (他加祿文) (fil)、弗里斯蘭文 (fy)、愛爾蘭文 (ga)、蘇格蘭蓋爾文 (gd)、 加利西亞文 (gl)、古吉拉特文 (gu)、豪薩文 (ha)、夏威夷文 (haw)、苗文 (hmn)、 海地克里奧文 (ht)、亞美尼亞文 (hy)、伊博文 (ig)、冰島文 (is)、爪哇文 (jv)、 喬治亞文 (ka)、哈薩克文 (kk)、高棉文 (km)、卡納達文 (kn)、克里奧文 (kri)、 庫德文 (ku)、吉爾吉斯文 (ky)、拉丁文 (la)、盧森堡文 (lb)、寮文 (lo)、 馬達加斯加文 (mg)、毛利文 (mi)、馬其頓文 (mk)、馬拉雅拉姆文 (ml)、蒙古文 (mn)、 曼尼普爾文 (mni-Mtei)、馬拉地文 (mr)、馬來文 (ms)、馬爾他文 (mt)、 緬甸文 (my)、尼泊爾文 (ne)、尼揚加文 (奇切瓦文) (ny)、 奧里亞文 (or)、旁遮普文 (pa)、巴什托文 (ps)、信德文 (sd)、 僧伽羅文 (si)、薩摩亞文 (sm)、修納文 (sn)、索馬利亞文 (so)、阿爾巴尼亞文 (sq)、 南索托文 (st)、巽他文 (su)、泰米爾文 (ta)、泰盧固文 (te)、塔吉克文 (tg)、 維吾爾文 (ug)、烏都文 (ur)、烏茲別克文 (uz)、科薩文 (xh)、意第緒文 (yi)、約魯巴文 (yo)、 祖魯文 (zu)

Imagen

  • 正式發布:英文

  • 預覽:簡體中文、繁體中文、北印度文、日文、韓文、葡萄牙文、西班牙文



先前型號的資訊

以下是有效但屬於舊款的機型。建議您盡可能改用最新型號。

Gemini 個模型

  • gemini-2.0-flash-001 (以及自動更新的別名 gemini-2.0-flash)
  • gemini-2.0-flash-lite-001 (以及自動更新的別名 gemini-2.0-flash-lite)

如要瞭解舊版 Gemini Live API 模型,請參閱Gemini API供應商說明文件:

Imagen 個模型

  • imagen-3.0-generate-002
  • imagen-3.0-fast-generate-001



後續步驟

試用 Gemini API 的功能