Capacités clés

Entrée multimodale et en langage naturel	Les Gemini modèles sont multimodaux. Les requêtes envoyées à l'Gemini API peuvent donc inclure du texte, des images, des PDF, des vidéos et de l'audio. Certains modèles Gemini peuvent également générer des sorties multimodales. Les modèles Gemini peuvent être invités à fournir des entrées en langage naturel.
Suite de fonctionnalités en pleine croissance	Avec les SDK, vous pouvez appeler l'Gemini API directement depuis votre application mobile ou Web pour créer des expériences de chat basées sur l'IA, générer des images, utiliser des outils (comme les appels de fonction et l'ancrage avec Google Search ou Google Maps), diffuser des entrées et des sorties multimodales (y compris audio), et plus encore.
Sécurité et prévention des utilisations abusives pour les applications de production	Utilisez Firebase App Check pour protéger les API qui accèdent aux modèles Gemini contre les utilisations abusives par des clients non autorisés. Firebase AI Logic dispose également de limites de débit par utilisateur par défaut, et ces limites de débit par utilisateur sont entièrement configurables.
Infrastructure robuste	Profitez d'une infrastructure évolutive conçue pour être utilisée avec des applications mobiles et Web, comme la gestion des fichiers avec Cloud Storage for Firebase, la gestion des données structurées avec les offres de base de données Firebase (comme Cloud Firestore), et la définition dynamique des configurations d'exécution avec Firebase Remote Config.

Fonctionnement

Firebase AI Logic fournit des SDK client, un service proxy et d'autres fonctionnalités qui vous permettent d'accéder aux modèles d'IA générative de Google pour créer des fonctionnalités d'IA dans vos applications mobiles et Web.

Compatibilité avec les modèles Google et les fournisseurs "Gemini API"

Nous prenons en charge tous les derniers modèles Gemini, et vous choisissez votre fournisseur "Gemini API" préféré pour accéder à ces modèles. Nous prenons en charge à la fois les Gemini Developer API et les Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI). Découvrez les différences entre l'utilisation des deux fournisseurs d'API.

Si vous choisissez d'utiliser le Gemini Developer API, vous pouvez profiter de son niveau sans frais pour vous lancer rapidement.

SDK client Web et mobile

Vous envoyez des requêtes aux modèles directement depuis votre application mobile ou Web à l'aide de nos Firebase AI Logic client SDK, disponibles en Swift pour les plates-formes Apple, en Kotlin et Java pour Android, en JavaScript pour le Web, en Dart pour Flutter et en Unity.

Si vous avez configuré les deux fournisseurs Gemini API dans votre projet Firebase, vous pouvez passer de l'un à l'autre en activant l'autre API et en modifiant quelques lignes de code d'initialisation.

De plus, plusieurs de nos SDK client offrent un accès à l'inférence hybride et sur l'appareil. Cette configuration permet à votre application d'utiliser le modèle sur l'appareil lorsqu'il est disponible, mais de revenir de manière transparente au modèle hébergé dans le cloud si nécessaire (et inversement).

Service proxy

Notre service proxy sert de passerelle entre le client et le fournisseur Gemini API que vous avez choisi (et les modèles de Google). Il fournit des services et des intégrations importants pour les applications mobiles et Web. Par exemple, vous pouvez configurer Firebase App Check pour protéger votre fournisseur d'API et vos ressources backend contre les utilisations abusives par des clients non autorisés.

Cela est particulièrement important si vous avez choisi d'utiliser l' Gemini Developer API car notre service proxy et cette App Check intégration garantissent que votre Gemini clé API reste sur le serveur et n'est pas intégrée dans la base de code de vos applications.

Chemin d'accès de l'exécution

	Configurez votre projet Firebase et connectez votre application à Firebase	Utilisez le workflow guidé de la page Firebase AI Logic de la Firebase console pour configurer votre projet (y compris activer les API requises pour le fournisseur Gemini API que vous avez choisi), enregistrer votre application auprès de votre projet Firebase, puis ajouter votre configuration Firebase à votre application.
	Installez le SDK et initialisez-le	Installez le Firebase AI Logic SDK spécifique à la plate-forme de votre application, puis initialisez le service et créez une instance de modèle dans votre application.
	Envoyez des requêtes d'invite aux modèles Gemini	Utilisez les SDK pour envoyer des requêtes d'invite multimodales ou textuelles à un Gemini modèle afin de générer du texte et du code, des sorties structurées (comme JSON) et des images. Créez des expériences plus riches avec le chat multi-tours, le streaming bidirectionnel (y compris audio), et les appels de fonction.
	Préparez-vous à la production	Implémentez des intégrations importantes pour les applications mobiles et Web, comme la protection de l'API contre les utilisations abusives avec Firebase App Check et l'utilisation de Firebase Remote Config pour mettre à jour les paramètres de votre code à distance (principalement le nom du modèle).

Étapes suivantes

Commencez à accéder à un modèle depuis votre application mobile ou Web

Accéder au guide de démarrage

En savoir plus sur les modèles compatibles

Découvrez les modèles disponibles pour différents cas d'utilisation ainsi que leurs quotas et tarifs.