Começar a usar a API Gemini com os SDKs de lógica de IA do Firebase

Swift

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o Xcode para desenvolver apps para plataformas da Apple (como o iOS).

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app para plataformas Apple atendem a estes requisitos:

• Xcode 16.2 ou versões mais recentes
• O app é direcionado ao iOS 15 ou mais recente ou ao macOS 12 ou mais recente.

Kotlin

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o Android Studio para desenvolver apps para Android.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app Android atendem a estes requisitos:

• Android Studio (versão mais recente)
• Seu app é direcionado à API de nível 21 ou mais recente

Java

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o Android Studio para desenvolver apps para Android.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app Android atendem a estes requisitos:

• Android Studio (versão mais recente)
• Seu app é direcionado à API de nível 21 ou mais recente

Web

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o JavaScript para desenvolver apps da Web. Este guia não depende da estrutura.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o web app atendem a estes requisitos:

• (Opcional) Node.js
• Navegador da Web moderno

Dart

Neste guia, pressupomos que você já sabe desenvolver apps com o Flutter.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app Flutter atendem a estes requisitos:

• Dart 3.2.0+

Unity

Neste guia, pressupomos que você já sabe desenvolver jogos com o Unity.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o jogo do Unity atendem aos seguintes requisitos:

• Unity Editor 2021 LTS ou mais recente

Swift

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app próprio para plataformas da Apple. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Assistir a um tutorial em vídeo

Este vídeo demonstra como começar a usar o Firebase AI Logic criando um app de planejamento de refeições com tecnologia de IA que gera receitas com base em um comando de texto.

Você também pode baixar e analisar a base de código do app no vídeo.

Conferir a base de código do app do vídeo

Kotlin

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app Android próprio. Para usar o app de início rápido, conecte-o a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Assistir a um tutorial em vídeo

Este vídeo demonstra como começar a usar o Firebase AI Logic criando um app de planejamento de refeições com tecnologia de IA que gera receitas com base em um comando de texto.

Você também pode baixar e analisar a base de código do app no vídeo.

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Java

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app Android próprio. Para usar o app de início rápido, conecte-o a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Assistir a um tutorial em vídeo

Este vídeo mostra como começar a usar o Firebase AI Logic criando um app de planejamento de refeições com tecnologia de IA que gera receitas com base em um comando de texto.^*

Você também pode baixar e analisar a base de código do app no vídeo.

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^{* Este vídeo e o app dele estão em Kotlin, mas ainda podem ajudar desenvolvedores Java a entender os conceitos básicos de como começar a usar Firebase AI Logic.}

Web

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app da Web próprio. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Dart

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app Flutter próprio. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Assistir a um tutorial em vídeo

Este vídeo demonstra como começar a usar o Firebase AI Logic criando um app de planejamento de refeições com tecnologia de IA que gera receitas com base em um comando de texto.

Você também pode baixar e analisar a base de código do app no vídeo.

Conferir a base de código do app do vídeo

Unity

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver seu próprio jogo do Unity. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Swift

Use o Swift Package Manager para instalar e gerenciar as dependências do Firebase.

A biblioteca Firebase AI Logic oferece acesso às APIs para interagir com os modelos Gemini e Imagen. A biblioteca está incluída como parte do SDK do Firebase para plataformas Apple (firebase-ios-sdk).

Se você já usa o Firebase, verifique se o pacote dele é a versão 12.5.0 ou mais recente.

1. No Xcode, com seu projeto do app aberto, navegue até File > Add Package Dependencies.

2. Quando solicitado, adicione o repositório do SDK do Firebase para as plataformas Apple:

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

3. Selecione a versão mais recente do SDK.

4. Selecione a biblioteca FirebaseAILogic.

Quando terminar, o Xcode vai começar a resolver e fazer o download das dependências em segundo plano automaticamente.

Kotlin

O SDK do Firebase AI Logic Android (firebase-ai) oferece acesso às APIs para interagir com os modelos Gemini e Imagen.

No arquivo Gradle do módulo (nível do app) (como <project>/<app-module>/build.gradle.kts), adicione a dependência da biblioteca Firebase AI Logic para Android. Recomendamos usar o Firebase Android BoM para controlar o controle de versões da biblioteca.

dependencies {   // ... other androidx dependencies    // Import the BoM for the Firebase platform   implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.4.0"))    // 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") }

Com o Firebase Android BoM, seu app sempre vai usar versões compatíveis das bibliotecas do Firebase para Android.

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:17.4.0") }

Java

O SDK do Firebase AI Logic Android (firebase-ai) oferece acesso às APIs para interagir com os modelos Gemini e Imagen.

No arquivo Gradle do módulo (nível do app) (como <project>/<app-module>/build.gradle.kts), adicione a dependência da biblioteca Firebase AI Logic para Android. Recomendamos usar o Firebase Android BoM para controlar o controle de versões da biblioteca.

Para Java, é necessário adicionar duas bibliotecas extras.

dependencies {   // ... other androidx dependencies    // Import the BoM for the Firebase platform   implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.4.0"))    // 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") }

Com o Firebase Android BoM, seu app sempre vai usar versões compatíveis das bibliotecas do Firebase para Android.

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:17.4.0") }

Web

A biblioteca Firebase AI Logic oferece acesso às APIs para interagir com os modelos Gemini e Imagen. A biblioteca está incluída como parte do SDK do Firebase para JavaScript para Web.

1. Instale o SDK do Firebase para JavaScript para Web usando o npm:

   npm install firebase 

2. Inicialize o Firebase no seu app:

   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

O plug-in Firebase AI Logic para Flutter (firebase_ai) oferece acesso às APIs para interagir com os modelos Gemini e Imagen.

1. No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando para instalar o plug-in principal e o plug-in do Firebase AI Logic:

   flutter pub add firebase_core firebase_ai 

2. No arquivo lib/main.dart, importe o plug-in principal do Firebase, o plug-in Firebase AI Logic e o arquivo de configuração gerado antes:

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

3. Ainda no arquivo lib/main.dart, inicialize o Firebase usando o objeto DefaultFirebaseOptions exportado pelo arquivo de configuração:

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

4. Recrie o aplicativo do Flutter:

   flutter run 

Unity

1. Faça o download do SDK do Firebase Unity e extraia o SDK em um local conveniente.

   O SDK do Firebase para Unity não é específico de nenhuma plataforma.

2. No seu projeto aberto do Unity, acesse Assets > Import Package > Custom Package.

3. No SDK extraído, selecione o pacote FirebaseAI.

4. Na janela Import Unity Package, clique em Import.

5. De volta ao fluxo de trabalho de configuração no Console do Firebase, clique em Avançar.

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-2.5-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-2.5-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-2.5-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-2.5-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-2.5-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-2.5-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-2.5-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-2.5-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-2.5-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-2.5-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-2.5-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-2.5-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.");