תחילת העבודה עם Gemini API באמצעות Firebase AI Logic SDKs

Swift

המדריך הזה מניח שאתם יודעים איך להשתמש ב-Xcode כדי לפתח אפליקציות לפלטפורמות של אפל (כמו iOS).

חשוב לוודא שסביבת הפיתוח והאפליקציה לפלטפורמות של אפל עומדות בדרישות הבאות:

• ‫Xcode מגרסה 26.2 ואילך
• האפליקציה מטרגטת ל-iOS מגרסה 15 ומעלה, או ל-macOS מגרסה 12 ומעלה

Kotlin

במדריך הזה אנחנו יוצאים מנקודת הנחה שאתם יודעים איך להשתמש ב-Android Studio כדי לפתח אפליקציות ל-Android.

חשוב לוודא שסביבת הפיתוח והאפליקציה ל-Android עומדות בדרישות הבאות:

• ‫Android Studio (הגרסה העדכנית)
• האפליקציה מטרגטת לרמת API ‏24 (Nougat) ומעלה

Java

במדריך הזה אנחנו יוצאים מנקודת הנחה שאתם יודעים איך להשתמש ב-Android Studio כדי לפתח אפליקציות ל-Android.

חשוב לוודא שסביבת הפיתוח והאפליקציה ל-Android עומדות בדרישות הבאות:

• ‫Android Studio (הגרסה העדכנית)
• האפליקציה מטרגטת לרמת API ‏24 (Nougat) ומעלה

Web

המדריך הזה מניח שאתם יודעים איך להשתמש ב-JavaScript כדי לפתח אפליקציות אינטרנט. המדריך הזה לא תלוי במסגרת.

חשוב לוודא שסביבת הפיתוח ואפליקציית האינטרנט עומדות בדרישות הבאות:

• (אופציונלי) Node.js
• דפדפן אינטרנט מודרני

Dart

המדריך הזה מיועד למפתחים שמכירים את Flutter.

חשוב לוודא שסביבת הפיתוח והאפליקציה ב-Flutter עומדות בדרישות הבאות:

• ‫Dart בגרסה 3.2.0 ומעלה

Unity

במדריך הזה אנחנו יוצאים מנקודת הנחה שאתם מכירים את תהליך הפיתוח של משחקים ב-Unity.

חשוב לוודא שסביבת הפיתוח והמשחק ב-Unity עומדים בדרישות הבאות:

• ‫Unity Editor 2022 LTS (2022.3)‎ או גרסה חדשה יותר

Swift

התנסות באפליקציה למתחילים

אתם יכולים להשתמש באפליקציה למתחילים כדי לנסות את ה-SDK במהירות ולראות הטמעה מלאה של תרחישים שונים לדוגמה. אם אין לכם אפליקציה משלכם לפלטפורמות של אפל, אתם יכולים להשתמש באפליקציה למתחילים. כדי להשתמש באפליקציה למתחילים, תצטרכו לחבר אותה לפרויקט Firebase.

מעבר לאפליקציה למתחילים

לצפייה בסרטון הדרכה

בסרטון הזה מוסבר איך להתחיל לעבוד עם Firebase AI Logic על ידי פיתוח אפליקציה אמיתית מבוססת-AI לתכנון ארוחות, שיוצרת מתכונים לפי פרומפט טקסטואלי.

אתם יכולים גם להוריד את בסיס הקוד של האפליקציה שבסרטון ולעיין בו.

הצגת בסיס הקוד של האפליקציה בסרטון

Kotlin

התנסות באפליקציה למתחילים

אתם יכולים להשתמש באפליקציה למתחילים כדי לנסות את ה-SDK במהירות ולראות הטמעה מלאה של תרחישים שונים לדוגמה. אם אין לכם אפליקציה משלכם ל-Android, אתם יכולים להשתמש באפליקציה לדוגמה. כדי להשתמש באפליקציה לדוגמה, תצטרכו לקשר אותה לפרויקט Firebase.

מעבר לאפליקציה למתחילים

לצפייה בסרטון הדרכה

בסרטון הזה מוסבר איך להתחיל לעבוד עם Firebase AI Logic על ידי פיתוח אפליקציה אמיתית מבוססת-AI לתכנון ארוחות, שיוצרת מתכונים לפי פרומפט טקסטואלי.

אתם יכולים גם להוריד את בסיס הקוד של האפליקציה שבסרטון ולעיין בו.

הצגת בסיס הקוד של האפליקציה בסרטון

Java

התנסות באפליקציה למתחילים

אתם יכולים להשתמש באפליקציה למתחילים כדי לנסות את ה-SDK במהירות ולראות הטמעה מלאה של תרחישים שונים לדוגמה. אם אין לכם אפליקציה משלכם ל-Android, אתם יכולים להשתמש באפליקציה לדוגמה. כדי להשתמש באפליקציה לדוגמה, תצטרכו לקשר אותה לפרויקט Firebase.

מעבר לאפליקציה למתחילים

לצפייה בסרטון הדרכה

בסרטון הזה מוסבר איך להתחיל לעבוד עם Firebase AI Logic על ידי פיתוח אפליקציה אמיתית לתכנון ארוחות שמבוססת-AI ויוצרת מתכונים לפי פרומפט טקסטואלי.^*

אתם יכולים גם להוריד את בסיס הקוד של האפליקציה שבסרטון ולעיין בו.

הצגת בסיס הקוד של האפליקציה בסרטון

^{* הסרטון הזה והאפליקציה שמוצגת בו הם ב-Kotlin, אבל הם עדיין יכולים לעזור למפתחים ב-Java להבין את העקרונות הבסיסיים של תחילת העבודה עם Firebase AI Logic.}

Web

התנסות באפליקציה למתחילים

אתם יכולים להשתמש באפליקציה למתחילים כדי לנסות את ה-SDK במהירות ולראות הטמעה מלאה של תרחישים שונים לדוגמה. אם אין לכם אפליקציית אינטרנט משלכם, אתם יכולים להשתמש באפליקציית ההתחלה המהירה. כדי להשתמש באפליקציית ההתחלה המהירה, תצטרכו לקשר אותה לפרויקט Firebase.

מעבר לאפליקציה למתחילים

Dart

התנסות באפליקציה למתחילים

אתם יכולים להשתמש באפליקציה למתחילים כדי לנסות את ה-SDK במהירות ולראות הטמעה מלאה של תרחישים שונים לדוגמה. אם אין לכם אפליקציית Flutter משלכם, אתם יכולים להשתמש באפליקציה לדוגמה למתחילים. כדי להשתמש באפליקציה לדוגמה למתחילים, תצטרכו לקשר אותה לפרויקט Firebase.

מעבר לאפליקציה למתחילים

לצפייה בסרטון הדרכה

בסרטון הזה מוסבר איך להתחיל לעבוד עם Firebase AI Logic על ידי פיתוח אפליקציה אמיתית מבוססת-AI לתכנון ארוחות, שיוצרת מתכונים לפי פרומפט טקסטואלי.

אתם יכולים גם להוריד את בסיס הקוד של האפליקציה שבסרטון ולעיין בו.

הצגת בסיס הקוד של האפליקציה בסרטון

Unity

התנסות באפליקציה למתחילים

אתם יכולים להשתמש באפליקציה למתחילים כדי לנסות את ה-SDK במהירות ולראות הטמעה מלאה של תרחישים שונים לדוגמה. אם אין לכם משחק Unity משלכם, אתם יכולים להשתמש באפליקציה למתחילים. כדי להשתמש באפליקציה, צריך לחבר אותה לפרויקט Firebase.

מעבר לאפליקציה למתחילים

Swift

משתמשים ב-Swift Package Manager כדי להתקין ולנהל את יחסי התלות של Firebase. במקרה הצורך, אפשר לקרוא על אפשרויות התקנה אחרות.

הספרייה Firebase AI Logic מספקת גישה לממשקי ה-API לאינטראקציה עם מודלים של Gemini. הספרייה נכללת כחלק מ-Firebase SDK לפלטפורמות של אפל (firebase-ios-sdk).

אם אתם כבר משתמשים ב-Firebase, ודאו שחבילת Firebase היא מגרסה 12.5.0 ואילך.

1. ב-Xcode, כשהפרויקט של האפליקציה פתוח, עוברים אל File > Add Package Dependencies (קובץ > הוספת יחסי תלות של חבילות).

2. כשמוצגת בקשה, מוסיפים את מאגר ה-SDK של Firebase לפלטפורמות של אפל:

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

3. בוחרים את גרסת ה-SDK העדכנית ביותר.

4. בוחרים את הספרייה FirebaseAILogic ואת הספרייה FirebaseAppCheck.

אחרי שתסיימו, פלטפורמת Xcode תתחיל לטפל ביחסי התלות ולהוריד אותם ברקע באופן אוטומטי.

Kotlin

ערכת ה-SDK של Firebase AI Logic ל-Android‏ (firebase-ai) מספקת גישה לממשקי ה-API כדי ליצור אינטראקציה עם מודלים של Gemini.

בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (למשל <project>/<app-module>/build.gradle.kts), מוסיפים את יחסי התלות של הספריות Firebase AI Logic ו-App Check ל-Android. מומלץ להשתמש ב-Firebase Android BoM כדי לשלוט בניהול גרסאות של הספרייה.

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.0.2"))

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

אם משתמשים ב-Firebase Android BoM, האפליקציה תמיד תשתמש בגרסאות תואמות של ספריות Firebase ל-Android.

dependencies {
  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai:18.0.0")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug:20.0.0")
}

Java

ערכת ה-SDK של Firebase AI Logic ל-Android‏ (firebase-ai) מספקת גישה לממשקי ה-API כדי ליצור אינטראקציה עם מודלים של Gemini.

בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (למשל <project>/<app-module>/build.gradle.kts), מוסיפים את יחסי התלות של הספריות Firebase AI Logic ו-App Check ל-Android. מומלץ להשתמש ב-Firebase Android BoM כדי לשלוט בניהול גרסאות של הספרייה.

ב-Java, צריך להוסיף שתי ספריות נוספות.

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.0.2"))

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

  // 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")
}

אם משתמשים ב-Firebase Android BoM, האפליקציה תמיד תשתמש בגרסאות תואמות של ספריות Firebase ל-Android.

dependencies {
  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai:18.0.0")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug:20.0.0")
}

Web

הספרייה Firebase AI Logic מספקת גישה לממשקי ה-API לאינטראקציה עם מודלים של Gemini. הספרייה כלולה ב-Firebase JavaScript SDK לאינטרנט.

1. מתקינים את Firebase JS SDK לאינטרנט באמצעות npm:

   npm install firebase
   

2. מפעילים את Firebase באפליקציה:

   import { initializeApp } from "firebase/app";
   import { initializeAppCheck, DebugProvider } from "firebase/app-check";
   
   // 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

הפלאגין Firebase AI Logic ל-Flutter‏ (firebase_ai) מספק גישה לממשקי ה-API כדי ליצור אינטראקציה עם מודלים של Gemini.

1. בספריית הפרויקט ב-Flutter, מריצים את הפקודה הבאה כדי להתקין את הפלאגינים Firebase AI Logic ו-App Check:

   flutter pub add firebase_ai firebase_app_check
   

2. בקובץ lib/main.dart, מייבאים את הפלאגינים Firebase AI Logic ו-App Check:

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

3. בנוסף, בקובץ lib/main.dart, מוודאים שהפעלתם את Firebase באמצעות האובייקט DefaultFirebaseOptions שיוצא על ידי קובץ התצורה:

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

4. בונים מחדש את אפליקציית Flutter:

   flutter run
   

Unity

1. מורידים את Firebase Unity SDK ומחלצים את ה-SDK למיקום נוח.

   ערכת ה-SDK של Firebase Unity לא ספציפית לפלטפורמה.

2. בפרויקט Unity הפתוח, עוברים אל Assets (נכסים) > Import Package (ייבוא חבילה) > Custom Package (חבילה בהתאמה אישית).

3. מתוך ה-SDK שחולץ, בוחרים את החבילות FirebaseAI ו-FirebaseAppCheck.

4. בחלון Import Unity Package, לוחצים על Import.

Swift

כך משתמשים בספק לצורכי ניפוי באגים כשמריצים את האפליקציה בסימולטור באופן אינטראקטיבי (לדוגמה, במהלך פיתוח מקומי):

1. בפרויקט Xcode, מייבאים את FirebaseAppCheck ומפעילים את App Check באמצעות ה-factory של ספק אימות לצורכי ניפוי באגים לפני שמגדירים את Firebase.

   import SwiftUI
   import FirebaseCore
   import FirebaseAppCheck
   
   @main
   struct YourApp: App {
     init() {
       let providerFactory = AppCheckDebugProviderFactory()
       AppCheck.setAppCheckProviderFactory(providerFactory)
       FirebaseApp.configure()
     }
   
     var body: some Scene {
       WindowGroup {
         NavigationView {
           ContentView()
         }
       }
     }
   }
   

2. איך מקבלים טוקן לניפוי באגים:

   1. מפעילים את האפליקציה בסימולטור או במכשיר הבדיקה.

   2. פותחים את מסוף Xcode ומחפשים את אסימון ניפוי הבאגים של App Check. לדוגמה:

      <Warning> [AppCheckCore][I-GAC004001] App Check debug token: '123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678'.
      

   3. מעתיקים את הטוקן (לדוגמה, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. רושמים את אסימון ניפוי הבאגים ב-App Check:

   1. במסוף Firebase, נכנסים לכרטיסייה Security ‏ > App Check ‏ > Apps.

   2. מוצאים את האפליקציה, לוחצים על סמל האפשרויות הנוספות (more_vert) ובוחרים באפשרות ניהול אסימוני ניפוי באגים.

   3. פועלים לפי ההוראות במסך כדי לרשום את אסימון ניפוי הבאגים.

פרטים על ספק האימות לצורכי ניפוי באגים (כולל איך לקבל אסימון חדש לניפוי באגים) זמינים במסמכי התיעוד הרשמיים של App Check.

Kotlin

כך משתמשים בספק לצורכי ניפוי באגים כשמריצים את האפליקציה באמולטור באופן אינטראקטיבי (לדוגמה, במהלך פיתוח מקומי):

1. בגרסת ה-build לניפוי באגים, מגדירים את App Check כך שישתמש ב-factory של ספק האימות לצורכי ניפוי באגים:

   Firebase.initialize(context = this)
   Firebase.appCheck.installAppCheckProviderFactory(
       DebugAppCheckProviderFactory.getInstance(),
   )
   MainActivity.kt

2. איך מקבלים טוקן לניפוי באגים:

   1. מפעילים את האפליקציה באמולטור או במכשיר הבדיקה.

   2. מחפשים את אסימון ניפוי הבאגים App Check ביומנים. לדוגמה:

      D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list
      in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678
      

   3. מעתיקים את הטוקן (לדוגמה, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. רושמים את אסימון ניפוי הבאגים ב-App Check:

   1. במסוף Firebase, נכנסים לכרטיסייה Security ‏ > App Check ‏ > Apps.

   2. מוצאים את האפליקציה, לוחצים על סמל האפשרויות הנוספות (more_vert) ובוחרים באפשרות ניהול אסימוני ניפוי באגים.

   3. פועלים לפי ההוראות במסך כדי לרשום את אסימון ניפוי הבאגים.

פרטים על ספק האימות לצורכי ניפוי באגים (כולל איך לקבל אסימון חדש לניפוי באגים) זמינים במסמכי התיעוד הרשמיים של App Check.

Java

כך משתמשים בספק לצורכי ניפוי באגים כשמריצים את האפליקציה באמולטור באופן אינטראקטיבי (לדוגמה, במהלך פיתוח מקומי):

1. בגרסת ה-build לניפוי באגים, מגדירים את App Check כך שישתמש ב-factory של ספק האימות לצורכי ניפוי באגים:

   FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this);
   FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance();
   firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory(
           DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());
   MainActivity.java

2. איך מקבלים טוקן לניפוי באגים:

   1. מפעילים את האפליקציה באמולטור או במכשיר הבדיקה.

   2. מחפשים את אסימון ניפוי הבאגים App Check ביומנים. לדוגמה:

      D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list
      in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678
      

   3. מעתיקים את הטוקן (לדוגמה, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. רושמים את אסימון ניפוי הבאגים ב-App Check:

   1. במסוף Firebase, נכנסים לכרטיסייה Security ‏ > App Check ‏ > Apps.

   2. מוצאים את האפליקציה, לוחצים על סמל האפשרויות הנוספות (more_vert) ובוחרים באפשרות ניהול אסימוני ניפוי באגים.

   3. פועלים לפי ההוראות במסך כדי לרשום את אסימון ניפוי הבאגים.

פרטים על ספק האימות לצורכי ניפוי באגים (כולל איך לקבל אסימון חדש לניפוי באגים) זמינים במסמכי התיעוד הרשמיים של App Check.

Web

כך משתמשים בספק האימות לצורכי ניפוי באגים כשמפעילים את האפליקציה מ-localhost באופן אינטראקטיבי (לדוגמה, במהלך פיתוח מקומי):

1. בגרסת ה-build לניפוי באגים, מפעילים את מצב ניפוי הבאגים על ידי הגדרת self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN ל-true לפני שמפעילים את App Check. לדוגמה:

   self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN = true;
   initializeAppCheck(app, { /* App Check options */ });
   

2. נכנסים לאפליקציית האינטרנט באופן מקומי ופותחים את הכלים למפתחים בדפדפן. במסוף ניפוי הבאגים יופיע אסימון ניפוי באגים:

   AppCheck debug token: "123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678".
   You will need to safelist it in the Firebase console for it to work.
   

3. רושמים את אסימון ניפוי הבאגים ב-App Check:

   1. במסוף Firebase, נכנסים לכרטיסייה Security ‏ > App Check ‏ > Apps.

   2. מוצאים את האפליקציה, לוחצים על סמל האפשרויות הנוספות (more_vert) ובוחרים באפשרות ניהול אסימוני ניפוי באגים.

   3. פועלים לפי ההוראות במסך כדי לרשום את אסימון ניפוי הבאגים.

פרטים על ספק האימות לצורכי ניפוי באגים (כולל איך לקבל אסימון חדש לניפוי באגים) זמינים במסמכי התיעוד הרשמיים של App Check.

Dart

פרטים על ספק האימות לצורכי ניפוי באגים (כולל איך לקבל אסימון חדש לניפוי באגים) זמינים במסמכי התיעוד הרשמיים של App Check.

Unity

כך משתמשים בספק לצורכי ניפוי באגים כשמריצים את האפליקציה באמולטור באופן אינטראקטיבי (לדוגמה, במהלך פיתוח מקומי):

1. במסוף Firebase, יוצרים טוקן לניפוי באגים:

   1. במסוף Firebase, נכנסים לכרטיסייה Security ‏ > App Check ‏ > Apps.

   2. מוצאים את האפליקציה, לוחצים על סמל האפשרויות הנוספות (more_vert) ובוחרים באפשרות ניהול אסימוני ניפוי באגים.

   3. פועלים לפי ההוראות במסך כדי ליצור אסימון ניפוי באגים חדש.

2. בקוד האתחול של האפליקציה, מוסיפים את הקוד הבא:

   using Firebase.AppCheck;
   
   void InitializeFirebase() {
     // Configure the Debug Provider factory with your debug token.
     DebugAppCheckProviderFactory.Instance.SetDebugToken("YOUR_DEBUG_TOKEN");
   
     // Set App Check to use the debug provider factory
     FirebaseAppCheck.SetAppCheckProviderFactory(
       DebugAppCheckProviderFactory.Instance);
   
     // Proceed to initialize Firebase as normal
   }
   

פרטים על ספק האימות לצורכי ניפוי באגים (כולל איך לקבל אסימון חדש לניפוי באגים) זמינים במסמכי התיעוד הרשמיים של App Check.

Swift

import FirebaseAILogic

// 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-3.8-flash")

Kotlin

// 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-3.8-flash")

Java

// 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-3.8-flash");

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

Web

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-3.8-flash" });

Dart

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-3.8-flash');

Unity

using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-3.8-flash");

Swift

import FirebaseAILogic

// 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-3.8-flash")

// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

// 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-3.8-flash")

// Provide a prompt that contains text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = model.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java

// 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-3.8-flash");

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

// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addText("Write a story about a magic backpack.")
    .build();

// To generate text output, call generateContent with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

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-3.8-flash" });

// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(prompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Dart

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-3.8-flash');

// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];

// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);

Unity

using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-3.8-flash");

// Provide a prompt that contains text
var prompt = "Write a story about a magic backpack.";

// To generate text output, call GenerateContentAsync with the text input
var response = await model.GenerateContentAsync(prompt);
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");