API Gemini Developer

Para acessar os modelos Gemini Pro e Flash, recomendamos que os desenvolvedores Android usem a API Gemini Developer com a lógica de IA do Firebase. Ele permite que você comece sem precisar de um cartão de crédito e oferece um nível sem custo financeiro generoso. Depois de validar sua integração com uma pequena base de usuários, você pode escalonar mudando para o nível pago.

Ilustração de um app Android que contém um SDK do Firebase para Android. Uma seta aponta do SDK para o Firebase em um ambiente do Cloud. No Firebase, outra seta aponta para a API Gemini Developer, que está conectada ao Gemini Pro e ao Flash, também no Cloud.
Figura 1. Arquitetura de integração da lógica de IA do Firebase para acessar a API Gemini Developer.

Primeiros passos

Antes de interagir com a API Gemini diretamente no seu app, você precisa fazer algumas coisas, incluindo se familiarizar com a solicitação e configurar o Firebase e seu app para usar o SDK.

Testar comandos

Experimentar comandos pode ajudar a encontrar a melhor frase, conteúdo e formato para seu app Android. O Google AI Studio é um ambiente de desenvolvimento integrado que pode ser usado para criar protótipos e projetar comandos para os casos de uso do app.

Criar o comando certo para seu caso de uso é mais arte do que ciência, o que torna a experimentação essencial. Saiba mais sobre solicitações na documentação do Firebase.

Quando estiver satisfeito com o comando, clique no botão "<>" para receber sintetizadores de código que podem ser adicionados ao seu código.

Configurar um projeto do Firebase e conectar seu app a ele

Quando estiver tudo pronto para chamar a API no seu app, siga as instruções na "Etapa 1" do Guia de início rápido da lógica de IA do Firebase para configurar o Firebase e o SDK no seu app.

Adicionar a dependência do Gradle

Adicione a seguinte dependência 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:33.13.0"))

  // 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")
}

Java

dependencies {
  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.13.0"))

  // 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")
}

Inicializar o modelo generativo

Comece instanciando um GenerativeModel e especifique o nome do modelo:

Kotlin

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.0-flash")

Java

GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);

Saiba mais sobre os modelos disponíveis para uso com a API Developer do Gemini. Saiba mais sobre como configurar parâmetros de modelo.

Interagir com a API Gemini Developer no seu app

Agora que você configurou o Firebase e seu app para usar o SDK, é possível interagir com a API Gemini Developer no seu app.

Gerar texto

Para gerar uma resposta de texto, chame generateContent() com o comando.

Kotlin

scope.launch {
  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);

Gerar texto com base em imagens e outras mídias

Também é possível gerar texto a partir de um comando que inclui texto, imagens ou outras mídias. Ao chamar generateContent(), você pode transmitir a mídia como dados inline.

Por exemplo, para usar um bitmap, use o tipo de conteúdo image:

Kotlin

scope.launch {
  val response = model.generateContent(
    content {
      image(bitmap)
      text("what is the object in the picture?")
    }
  )
}

Java

Content content = new Content.Builder()
        .addImage(bitmap)
        .addText("what is the object in the picture?")
        .build();

ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(content);
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);

Para transmitir um arquivo de áudio, use o tipo de conteúdo inlineData:

Kotlin

val contentResolver = applicationContext.contentResolver
val inputStream = contentResolver.openInputStream(audioUri).use { stream ->
    stream?.let {
        val bytes = stream.readBytes()

        val prompt = content {
            inlineData(bytes, "audio/mpeg")  // Specify the appropriate audio MIME type
            text("Transcribe this audio recording.")
        }

        val response = model.generateContent(prompt)
    }
}

Java

ContentResolver resolver = getApplicationContext().getContentResolver();

try (InputStream stream = resolver.openInputStream(audioUri)) {
    File audioFile = new File(new URI(audioUri.toString()));
    int audioSize = (int) audioFile.length();
    byte audioBytes = new byte[audioSize];
    if (stream != null) {
        stream.read(audioBytes, 0, audioBytes.length);
        stream.close();

        // Provide a prompt that includes audio specified earlier and text
        Content prompt = new Content.Builder()
              .addInlineData(audioBytes, "audio/mpeg")  // Specify the appropriate audio MIME type
              .addText("Transcribe what's said in this audio recording.")
              .build();

        // To generate text output, call `generateContent` with the prompt
        ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
        Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
            @Override
            public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
                String text = result.getText();
                Log.d(TAG, (text == null) ? "" : text);
            }
            @Override
            public void onFailure(Throwable t) {
                Log.e(TAG, "Failed to generate a response", t);
            }
        }, executor);
    } else {
        Log.e(TAG, "Error getting input stream for file.");
        // Handle the error appropriately
    }
} catch (IOException e) {
    Log.e(TAG, "Failed to read the audio file", e);
} catch (URISyntaxException e) {
    Log.e(TAG, "Invalid audio file", e);
}

E para fornecer um arquivo de vídeo, continue usando o tipo de conteúdo inlineData:

Kotlin

val contentResolver = applicationContext.contentResolver
contentResolver.openInputStream(videoUri).use { stream ->
  stream?.let {
    val bytes = stream.readBytes()

    val prompt = content {
        inlineData(bytes, "video/mp4")  // Specify the appropriate video MIME type
        text("Describe the content of this video")
    }

    val response = model.generateContent(prompt)
  }
}

Java

ContentResolver resolver = getApplicationContext().getContentResolver();

try (InputStream stream = resolver.openInputStream(videoUri)) {
    File videoFile = new File(new URI(videoUri.toString()));
    int videoSize = (int) videoFile.length();
    byte[] videoBytes = new byte[videoSize];
    if (stream != null) {
        stream.read(videoBytes, 0, videoBytes.length);
        stream.close();

        // Provide a prompt that includes video specified earlier and text
        Content prompt = new Content.Builder()
                .addInlineData(videoBytes, "video/mp4")
                .addText("Describe the content of this video")
                .build();

        // To generate text output, call generateContent with the prompt
        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);
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (URISyntaxException e) {
    e.printStackTrace();
}

Da mesma forma, você também pode transmitir documentos PDF (application/pdf) e de texto simples (text/plain) transmitindo o tipo MIME correspondente como um parâmetro.

Chat multiturno

Você também pode oferecer suporte a conversas com vários turnos. Inicialize uma conversa com a função startChat(). Você pode fornecer ao modelo um histórico de mensagens. Em seguida, chame a função sendMessage() para enviar mensagens de chat.

Kotlin

val chat = model.startChat(
    history = listOf(
        content(role = "user") { text("Hello, I have 2 dogs in my house.") },
        content(role = "model") { text("Great to meet you. What would you like to know?")   }
    )
)

scope.launch {
   val response = chat.sendMessage("How many paws are in my house?")
}

Java

Content.Builder userContentBuilder = new Content.Builder();
userContentBuilder.setRole("user");
userContentBuilder.addText("Hello, I have 2 dogs in my house.");
Content userContent = userContentBuilder.build();

Content.Builder modelContentBuilder = new Content.Builder();
modelContentBuilder.setRole("model");
modelContentBuilder.addText("Great to meet you. What would you like to know?");
Content modelContent = userContentBuilder.build();

List<Content> history = Arrays.asList(userContent, modelContent);

// Initialize the chat
ChatFutures chat = model.startChat(history);

// Create a new user message
Content.Builder messageBuilder = new Content.Builder();
messageBuilder.setRole("user");
messageBuilder.addText("How many paws are in my house?");

Content message = messageBuilder.build();

// Send the message
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(message);
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);

Consulte a documentação do Firebase para mais detalhes.

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