В этом руководстве рассказывается, как начать выполнять вызовы к Gemini API непосредственно из приложения с помощью Firebase AI Logic клиентских SDK для выбранной платформы.
Требования
Swift
В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с Xcode и умеете разрабатывать приложения для платформ Apple, например iOS.
Убедитесь, что среда разработки и приложение для платформы Apple соответствуют следующим требованиям:
- Xcode 26.2 или более поздней версии.
- Приложение предназначено для iOS 15 или более поздней версии либо macOS 12 или более поздней версии.
Kotlin
Предполагается, что вы умеете работать с Android Studio и разрабатывать приложения для Android.
Убедитесь, что среда разработки и приложение для Android соответствуют следующим требованиям:
- Android Studio (последняя версия)
- Приложение предназначено для API уровня 24 (Nougat) или выше.
Java
Предполагается, что вы умеете работать с Android Studio и разрабатывать приложения для Android.
Убедитесь, что среда разработки и приложение для Android соответствуют следующим требованиям:
- Android Studio (последняя версия)
- Приложение предназначено для Android 7.0 (Nougat) или более поздней версии.
Web
Предполагается, что вы умеете разрабатывать веб-приложения на JavaScript. Это руководство не зависит от фреймворка.
Убедитесь, что ваша среда разработки и веб-приложение соответствуют следующим требованиям:
- Node.js(необязательно)
- Современный браузер
Dart
Предполагается, что вы умеете разрабатывать приложения с помощью Flutter.
Убедитесь, что ваша среда разработки и приложение Flutter соответствуют следующим требованиям:
- Dart 3.2.0 и более поздние
Unity
В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с разработкой игр с помощью Unity.
Убедитесь, что среда разработки и игра Unity соответствуют следующим требованиям:
- Unity Editor 2021 LTS или более поздней версии
Полезные ресурсы
Swift
Попробуйте приложение для быстрого старта
Чтобы быстро протестировать SDK и посмотреть, как он работает в разных ситуациях, используйте приложение для быстрого старта. Если у вас нет собственного приложения для платформ Apple, используйте приложение для быстрого запуска. Чтобы использовать его, подключите его к проекту Firebase.
Перейти к приложению для быстрого старта
Посмотрите видеоруководство
В этом видео показано, как начать работу с Firebase AI Logic, создав реальное приложение для планирования питания на основе искусственного интеллекта, которое генерирует рецепты по текстовому запросу.
Вы также можете скачать и изучить базу кода для приложения из видео.
Посмотреть базу кода приложения, в котором размещено видео
Kotlin
Попробуйте приложение для быстрого старта
Используйте приложение для быстрого старта, чтобы попробовать SDK и посмотреть, как он работает в разных ситуациях. Если у вас нет собственного приложения Android, используйте приложение для быстрого запуска. Чтобы это сделать, подключите его к проекту Firebase.
Перейти к приложению для быстрого старта
Посмотрите видеоруководство
В этом видео показано, как начать работу с Firebase AI Logic, создав реальное приложение для планирования питания на основе искусственного интеллекта, которое генерирует рецепты по текстовому запросу.
Вы также можете скачать и изучить базу кода для приложения из видео.
Посмотреть базу кода для приложения из видео
Java
Попробуйте приложение для быстрого старта
Чтобы быстро протестировать SDK и посмотреть, как он работает в разных ситуациях, используйте приложение для быстрого старта. Если у вас нет собственного приложения Android, используйте приложение для быстрого запуска. Чтобы использовать его, вам нужно подключить его к проекту Firebase.
Перейти к приложению для быстрого старта
Посмотрите видеоруководство
В этом видео показано, как начать работу с Firebase AI Logic, создав реальное приложение для планирования питания на основе ИИ, которое генерирует рецепты по текстовому запросу.*
Вы также можете скачать и изучить базу кода для приложения из видео.
Посмотреть базу кода для приложения из видео
* Видео и приложение созданы на Kotlin, но они помогут разработчикам на Java понять основы работы с Firebase AI Logic.
Web
Попробуйте приложение для быстрого старта
Используйте приложение для быстрого старта, чтобы быстро протестировать SDK и посмотреть, как реализованы различные варианты использования. Если у вас нет собственного веб-приложения, используйте приложение для быстрого запуска. Чтобы использовать его, вам нужно подключить его к проекту Firebase.
Dart
Попробуйте приложение для быстрого начала работы
Используйте приложение для быстрого старта, чтобы быстро протестировать SDK и посмотреть, как реализованы различные варианты использования. Если у вас нет собственного приложения Flutter, используйте приложение для быстрого запуска. Чтобы использовать приложение для быстрого запуска, вам нужно подключить его к проекту Firebase.
Перейти к приложению для быстрого начала работы
Посмотреть видеоруководство
В этом видео показано, как начать работу с Firebase AI Logic, создав реальное приложение для планирования питания на основе искусственного интеллекта, которое генерирует рецепты по текстовому запросу.
Вы также можете скачать и изучить базу кода для приложения из видео.
Посмотреть базу кода приложения, в котором размещено видео
Unity
Попробуйте приложение для быстрого начала работы
Используйте приложение для быстрого старта, чтобы попробовать SDK и посмотреть, как он работает в разных ситуациях. Если у вас нет собственной игры Unity, используйте приложение для быстрого запуска. Чтобы использовать приложение для быстрого старта, вам нужно подключить его к проекту Firebase.
Шаг 1. Настройте проект Firebase и включите API
Войдите в консоль Firebase и выберите проект Firebase.
В консоли Firebase выберите AI Services (Сервисы ИИ) > AI Logic (Логика ИИ).
Нажмите Get started (Начать), чтобы запустить пошаговый процесс настройки необходимых API и ресурсов для вашего проекта.
Если появится запрос, следуйте инструкциям на экране, чтобы зарегистрировать приложение и добавить в него конфигурацию Firebase.
Когда вам будет предложено выбрать "поставщика Gemini API", рекомендуем выбрать Gemini Developer API, чтобы быстро начать работу бесплатно.
Вы можете в любой момент настроить Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) (и требование к платежным данным).
Продолжите настройку необходимых API и связанных сервисов для Firebase AI Logic.
С начала июля 2026 года на этом этапе рабочего процесса автоматически включается Firebase App Check для AI Logic. Это критически важный сервис, который помогает защитить Gemini API при прямом доступе из приложения. В рамках подготовки (см. шаги ниже) вам нужно будет настроить отладочный поставщик App Check для локальной разработки, когда App Check включен.
Перейдите к следующему шагу этого руководства, чтобы добавить в приложение необходимые SDK.
Шаг 2. Добавьте все необходимые SDK.
После того как вы настроили проект Firebase и включили необходимые API (см. предыдущий шаг), можно добавить в приложение нужные SDK.
Swift
Для установки зависимостей Firebase и управления ими используйте Swift Package Manager. При необходимости ознакомьтесь с другими вариантами установки.
Библиотека Firebase AI Logic предоставляет доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini. Библиотека входит в состав Firebase SDK для платформ Apple (firebase-ios-sdk).
Если вы уже используете Firebase, убедитесь, что у вас установлена версия 12.5.0 или более поздняя.
Откройте проект приложения в Xcode и перейдите в меню File (Файл) > Add Package Dependencies (Добавить зависимости пакетов).
Когда появится запрос, добавьте хранилище Firebase SDK для платформ Apple:
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdkВыберите последнюю версию SDK.
Выберите библиотеку
FirebaseAILogicи библиотекуFirebaseAppCheck.
После этого Xcode автоматически начнет распознавать и скачивать зависимости в фоновом режиме.
Kotlin
Firebase AI Logic SDK для Android (firebase-ai) предоставляет доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini.
В файле Gradle на уровне модуля (приложения) (например, <project>/<app-module>/build.gradle.kts) добавьте зависимости для библиотек Firebase AI Logic и App Check для Android. Мы рекомендуем использовать Firebase Android BoM для управления версиями библиотеки.
dependencies { // ... other androidx dependencies // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.0.0")) // 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") }
Благодаря Firebase Android BoM в вашем приложении всегда будут использоваться совместимые версии библиотек Firebase Android.
Java
Firebase AI Logic SDK для Android (firebase-ai) предоставляет доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini.
В файле Gradle на уровне модуля (приложения) (например, <project>/<app-module>/build.gradle.kts) добавьте зависимости для библиотек Firebase AI Logic и App Check для Android. Мы рекомендуем использовать Firebase Android BoM для управления версиями библиотеки.
Для Java необходимо добавить две дополнительные библиотеки.
dependencies { // ... other androidx dependencies // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.0.0")) // 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") }
Благодаря Firebase Android BoM в вашем приложении всегда будут использоваться совместимые версии библиотек Firebase Android.
Web
Библиотека Firebase AI Logic предоставляет доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini. Библиотека входит в состав Firebase JavaScript SDK для веб-приложений.
Установите Firebase JS SDK для сайта с помощью npm:
npm install firebaseИнициализируйте Firebase в приложении:
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
Плагин Firebase AI Logic для Flutter (firebase_ai) предоставляет доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini.
В каталоге проекта Flutter выполните следующую команду, чтобы установить плагины Firebase AI Logic и App Check:
flutter pub add firebase_ai firebase_app_checkВ файле
lib/main.dartимпортируйте плагины Firebase AI Logic и 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';Также убедитесь, что в файле
lib/main.dartвы инициализировали Firebase с помощью объектаDefaultFirebaseOptions, экспортированного из файла конфигурации:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );Пересоберите приложение Flutter:
flutter run
Unity
Скачайте Firebase Unity SDK и распакуйте его в удобное место.
SDK Firebase Unity не зависит от платформы.
В открытом проекте Unity выберите Assets (Ресурсы) > Import Package (Импортировать пакет) > Custom Package (Собственный пакет).
В извлеченном SDK выберите пакеты
FirebaseAIиFirebaseAppCheck.В окне Import Unity Package нажмите Import.
Шаг 3. Настройте поставщика отладки App Check для локальной разработки
С начала июля 2026 года во время пошаговой настройки в консоли Firebase Firebase автоматически применяет Firebase App Check для Firebase AI Logic, чтобы защитить Gemini API.
Для локальной разработки можно настроить отладочный поставщик App Check и при этом сохранить принудительное применение App Check для Firebase AI Logic.
Swift
Вот как использовать отладочный поставщик при интерактивном запуске приложения в симуляторе (например, во время локальной разработки):
В проекте Xcode импортируйте
FirebaseAppCheckи инициализируйте App Check с помощью фабрики отладочных поставщиков до настройкиFirebase.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() } } } }Получите токен отладки:
Запустите приложение в симуляторе или на тестовом устройстве.
Откройте консоль Xcode и найдите токен отладки App Check. Пример:
<Warning> [AppCheckCore][I-GAC004001] App Check debug token: '123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678'.Скопируйте токен (например,
123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).
Зарегистрируйте токен отладки в App Check:
В консоли Firebase перейдите на вкладку Приложения в разделе Безопасность > App Check.
Найдите свое приложение, нажмите на значок дополнительного меню () и выберите Управление токенами отладки.
Зарегистрируйте токен отладки, следуя инструкциям на экране.
Подробную информацию об отладочном поставщике, в том числе о том, как получить новый токен отладки, можно найти в официальной документации App Check.
Kotlin
Вот как использовать поставщика данных для отладки при запуске приложения в эмуляторе в интерактивном режиме (например, при локальной разработке):
В отладочной сборке настройте App Check так, чтобы он использовал фабрику поставщика отладочной версии:
Firebase.initialize(context = this) Firebase.appCheck.installAppCheckProviderFactory( DebugAppCheckProviderFactory.getInstance(), )
Получите токен отладки:
Запустите приложение в эмуляторе или на тестовом устройстве.
Найдите в журналах токен отладки App Check. Пример:
D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678Скопируйте токен (например,
123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).
Зарегистрируйте токен отладки в App Check:
В консоли Firebase перейдите на вкладку Приложения в разделе Безопасность > App Check.
Найдите свое приложение, нажмите на значок дополнительного меню () и выберите Управление токенами отладки.
Следуйте инструкциям на экране, чтобы зарегистрировать токен отладки.
Подробную информацию об отладочном поставщике, в том числе о том, как получить новый токен отладки, можно найти в официальной документации App Check.
Java
Вот как использовать отладочный поставщик при интерактивном запуске приложения в эмуляторе (например, во время локальной разработки):
В отладочной сборке настройте App Check так, чтобы он использовал фабрику поставщика отладочной версии:
FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this); FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance(); firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory( DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());
Получите токен отладки:
Запустите приложение в эмуляторе или на тестовом устройстве.
Найдите в журналах токен отладки App Check. Пример:
D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678Скопируйте токен (например,
123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).
Зарегистрируйте токен отладки в App Check:
В консоли Firebase перейдите на вкладку Приложения в разделе Безопасность > App Check.
Найдите приложение, нажмите на дополнительное меню () и выберите Управление токенами отладки.
Следуйте инструкциям на экране, чтобы зарегистрировать токен отладки.
Подробную информацию об отладочном поставщике, в том числе о том, как получить новый токен отладки, можно найти в официальной документации App Check.
Web
Вот как использовать поставщика отладки при запуске приложения из localhost
в интерактивном режиме (например, при локальной разработке):
В отладочной сборке включите режим отладки, задав для параметра
self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKENзначениеtrueдо инициализации App Check. Пример:self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN = true; initializeAppCheck(app, { /* App Check options */ });Откройте веб-приложение локально и запустите инструменты разработчика в браузере. В консоли отладки вы увидите токен отладки:
AppCheck debug token: "123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678". You will need to safelist it in the Firebase console for it to work.Зарегистрируйте токен отладки в App Check:
В консоли Firebase перейдите в раздел Security (Безопасность) > App Check (Проверка приложений) > Apps (Приложения).
Найдите свое приложение, нажмите на значок дополнительного меню () и выберите Управление токенами отладки.
Следуйте инструкциям на экране, чтобы зарегистрировать токен отладки.
Подробную информацию об отладочном поставщике, в том числе о том, как получить новый токен отладки, можно найти в официальной документации App Check.
Dart
iOS+
Вот как использовать поставщика данных для отладки при запуске приложения в симуляторе в интерактивном режиме (например, при локальной разработке):
Активируйте App Check с помощью отладочного поставщика сразу после инициализации приложения Firebase:
import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; // Import the firebase_app_check plugin import 'package:firebase_app_check/firebase_app_check.dart'; Future<void> main() async { WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized(); await Firebase.initializeApp(); await FirebaseAppCheck.instance.activate( // Set appleProvider to `AppleProvider.debug` appleProvider: AppleProvider.debug, ); runApp(App()); }Включите ведение журнала отладки в проекте Xcode:
- Выберите Product (Продукт) > Scheme (Схема) > Edit scheme (Изменить схему).
- В меню слева нажмите Run (Выполнить) и выберите вкладку Arguments (Аргументы).
- В разделе Arguments Passed on Launch (Аргументы, передаваемые при запуске) добавьте
-FIRDebugEnabled.
Получите токен отладки:
Откройте
ios/Runner.xcworkspaceв Xcode и запустите приложение в симуляторе или на тестовом устройстве.Откройте консоль Xcode и найдите токен отладки App Check. Пример:
<Warning> [AppCheckCore][I-GAC004001] App Check debug token: '123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678'.Скопируйте токен (например,
123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).
Зарегистрируйте токен отладки в App Check:
В консоли Firebase перейдите в раздел Security (Безопасность) > App Check (Проверка приложений) > Apps (Приложения).
Найдите свое приложение, нажмите на значок дополнительного меню () и выберите Управление токенами отладки.
Зарегистрируйте токен отладки, следуя инструкциям на экране.
Android
Вот как использовать отладочный поставщик при интерактивном запуске приложения в эмуляторе (например, во время локальной разработки):
Активируйте App Check с помощью отладочного поставщика сразу после инициализации приложения Firebase:
import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; // Import the firebase_app_check plugin import 'package:firebase_app_check/firebase_app_check.dart'; Future<void> main() async { WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized(); await Firebase.initializeApp(); await FirebaseAppCheck.instance.activate( // Set androidProvider to `AndroidProvider.debug` androidProvider: AndroidProvider.debug, ); runApp(App()); }Получите токен отладки:
Запустите приложение в эмуляторе или на тестовом устройстве.
Найдите в журналах токен отладки App Check. Пример:
D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678Скопируйте токен (например,
123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).
Зарегистрируйте токен отладки в App Check:
В консоли Firebase перейдите на вкладку Приложения в разделе Безопасность > App Check.
Найдите свое приложение, нажмите на значок дополнительного меню () и выберите Управление токенами отладки.
Зарегистрируйте токен отладки, следуя инструкциям на экране.
Веб-приложение
Вот как использовать отладочный поставщик при интерактивном запуске приложения из localhost (например, во время локальной разработки):
В файле
web/index.htmlвключите режим отладки, задав для параметраself.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKENзначениеtrue:<body> <script> self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN = true; </script> ... </body>Запустите веб-приложение локально и откройте инструменты разработчика в браузере. В консоли отладки появится токен отладки:
AppCheck debug token: "123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678". You will need to safelist it in the Firebase console for it to work.Этот токен хранится локально в вашем браузере и будет использоваться всякий раз, когда вы запускаете приложение в том же браузере на том же компьютере. Если вы хотите использовать токен в другом браузере или на другом компьютере, задайте для параметра
self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKENстроку токена вместоtrue.Зарегистрируйте токен отладки в App Check:
В консоли Firebase перейдите на вкладку Приложения в разделе Безопасность > App Check.
Найдите свое приложение, нажмите на значок дополнительного меню () и выберите Управление токенами отладки.
Следуйте инструкциям на экране, чтобы зарегистрировать токен отладки.
Подробную информацию об отладочном поставщике, в том числе о том, как получить новый токен отладки, можно найти в официальной документации App Check.
Unity
Вот как использовать поставщика данных для отладки при запуске приложения в эмуляторе в интерактивном режиме (например, при локальной разработке):
В консоли Firebase создайте токен отладки:
В консоли Firebase перейдите в раздел Security (Безопасность) > App Check (Проверка приложений) > Apps (Приложения).
Найдите приложение, нажмите на дополнительное меню () и выберите Управление токенами отладки.
Следуйте инструкциям на экране, чтобы создать токен отладки.
В код инициализации приложения добавьте следующее:
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 }
Подробную информацию об отладочном поставщике, в том числе о том, как получить новый токен отладки, можно найти в официальной документации App Check.
Шаг 4. Инициализируйте сервис и создайте экземпляр модели
|
Нажмите на поставщика Gemini API, чтобы посмотреть контент и код, относящиеся к нему. |
Прежде чем отправлять запрос модели Gemini, инициализируйте сервис для выбранного поставщика API и создайте экземпляр GenerativeModel.
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");
Обратите внимание, что в зависимости от используемой функции вы можете не всегда создавать экземпляр GenerativeModel. Чтобы передавать входные и выходные данные в потоковом режиме с помощью Gemini Live API, создайте экземпляр LiveModel.
После того как вы ознакомитесь с этим руководством, узнайте, как выбрать модель для вашего приложения и варианта использования.
Шаг 5. Отправьте запрос модели
Теперь вы можете отправлять запросы к модели Gemini.
Вы можете использовать generateContent(), чтобы генерировать текст на основе запроса, содержащего текст:
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
В Kotlin методы этого SDK являются функциями приостановки и должны вызываться из области действия корутины.
// 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
Для Java методы в этом SDK возвращаютListenableFuture.
// 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.");
Что ещё ты умеешь делать?
Подробнее о поддерживаемых моделях
Узнайте больше о моделях, доступных для разных вариантов использования, а также об их квотах и тарифах.
Попробуйте другие возможности
- Подробнее о том, как генерировать текст на основе текстовых запросов, в том числе о том, как передавать ответ потоком…
- Генерируйте текст, используя запросы с файлами разных типов, например изображениями, PDF-документами, видео и аудио.
- Создавайте пошаговые чаты.
- Создание структурированных выходных данных (например, в формате JSON) на основе текстовых и мультимодальных запросов.
- Генерировать и редактировать изображения на основе текстовых и мультимодальных запросов.
- Передавать входные и выходные данные (в том числе аудио) с помощью Gemini Live API.
-
Используйте инструменты, такие как вызов функций и обоснование с помощью
Google Search илиGoogle Maps , чтобы подключить модель Gemini к другим частям приложения, а также внешним системам и информации.
Как управлять созданием контента
- Изучите принципы создания запросов, в том числе рекомендации, стратегии и примеры.
- Настройте параметры модели, например максимальное количество выходных токенов, вероятность повторения выходных токенов и т. д.
- Настройки безопасности позволяют регулировать вероятность получения ответов, которые могут быть восприняты как вредоносные.
Оставить отзыв о работе с Firebase AI Logic