Se você não conhece a API Gemini, a API Gemini Developer é o provedor de API recomendado para desenvolvedores Android. No entanto, se você tiver requisitos específicos de local dos dados ou já estiver integrado ao ecossistema do Google Cloud, use a API Gemini da Agent Platform (antiga Vertex AI) com a Firebase AI Logic para acessar os modelos Gemini Pro e Flash.
Primeiros passos
Antes de interagir com a API Gemini da Agent Platform diretamente no seu app, teste os comandos no Agent Studio.
Configurar um projeto do Firebase e conectar seu app a ele
Quando estiver tudo pronto para chamar a API do seu app, siga as instruções da "Etapa 1" do guia de primeiros passos do Firebase AI Logic para configurar o Firebase e ativar as APIs e os serviços necessários.
Adicionar as dependências do Gradle
Adicione as seguintes dependências do Gradle ao módulo do app:
Kotlin
dependencies {
// ... other androidx dependencies
// Import the BoM for the Firebase platform
implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.19.0"))
// 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")
}
Java
dependencies {
// Import the BoM for the Firebase platform
implementation(platform("com.google.firebase:34.19.0"))
// 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")
}
Configurar o provedor de depuração do App Check para desenvolvimento local
A partir do início de julho de 2026, como parte do fluxo de trabalho de configuração guiada para o AI Logic no console do Firebase, o Firebase App Check será aplicado automaticamente para proteger a API Gemini. Para desenvolvimento local, configure o provedor de depuração do App Check para ignorar o atestado, mas ainda manter a aplicação do App Check.
No build de depuração, configure o App Check para usar a fábrica do provedor de depuração:
Kotlin
Firebase.initialize(context = this) Firebase.appCheck.installAppCheckProviderFactory( DebugAppCheckProviderFactory.getInstance(), )Java
FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this); FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance(); firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory( DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());Receba seu token de depuração:
Execute o app no emulador ou no dispositivo de teste.
Procure o token de depuração do App Check nos seus registros. Exemplo:
D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678Copie o token (por exemplo,
123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).
Registre seu token de depuração com o App Check:
No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.
Encontre seu app, clique no menu flutuante () e selecione Gerenciar tokens de depuração.
Siga as instruções na tela para registrar seu token de depuração.
Para detalhes sobre o provedor de depuração (incluindo como receber um novo token de depuração), confira a documentação oficial do App Check.
Inicializar o modelo generativo
Comece instanciando um GenerativeModel e especificando o nome do modelo:
Kotlin
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.agentPlatform()) .generativeModel("gemini-3.5-flash")
Java
GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform()) .generativeModel("gemini-3.5-flash"); GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);
Na documentação do Firebase, saiba mais sobre os modelos do Gemini disponíveis. Saiba também como configurar parâmetros do modelo.
Gerar texto
Para gerar uma resposta de texto, chame generateContent() com seu comando.
Kotlin
suspend fun generateText(model: GenerativeModel) { // Note: generateContent() is a suspend function, which integrates well // with existing Kotlin code. val response = model.generateContent("Write a story about a magic backpack.") // ... }
Java
Content prompt = new Content.Builder() .addText("Write a story about a magic backpack.") .build(); ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt); Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() { @Override public void onSuccess(GenerateContentResponse result) { String resultText = result.getText(); // ... } @Override public void onFailure(Throwable t) { t.printStackTrace(); } }, executor);
Assim como na API Gemini Developer, você também pode transmitir imagens, áudio, vídeo e arquivos com seu comando de texto. Para mais detalhes, consulte Interagir com a API Gemini Developer no seu app.
Para saber mais sobre o SDK Firebase AI Logic, consulte a documentação do Firebase.