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Gemini Developer API

Gemini Pro モデルと Gemini Flash モデルにアクセスするには、Firebase AI Logic を使用して Gemini Developer API を使用することをおすすめします。クレジットカードなしで開始でき、無料枠も充実しています。小規模なユーザーベースで統合を検証したら、有料プランに切り替えてスケーリングできます。

スタートガイド

アプリから Gemini API を直接操作する前に、プロンプトの理解、SDK を使用するための Firebase とアプリの設定など、いくつかの準備が必要です。

プロンプトを試す

プロンプトを試すことで、Android アプリに最適な言い回し、コンテンツ、形式を見つけることができます。Google AI Studio は、アプリのユースケースのプロンプトのプロトタイプを作成して設計するために使用できる IDE です。

ユースケースに適したプロンプトを作成することは、科学というよりは芸術に近く、実験が不可欠です。プロンプトについて詳しくは、Firebase のドキュメントをご覧ください。

プロンプトに問題がなければ、[<>] ボタンをクリックして、コードに追加できるコードスニペットを取得します。

Firebase プロジェクトを設定し、アプリを Firebase に接続する

アプリから API を呼び出す準備ができたら、Firebase AI Logic スタートガイドの「ステップ 1」の手順に沿って、アプリで Firebase と SDK を設定します。

Gradle 依存関係を追加する

アプリモジュールに次の Gradle 依存関係を追加します。

Kotlin

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.2.0"))

  // 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:34.2.0"))

  // 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")
}

生成モデルを初期化する

まず、GenerativeModel をインスタンス化してモデル名を指定します。

Kotlin

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.5-flash")

Java

GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.5-flash");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);

Gemini Developer API で使用できるモデルの詳細を確認する。モデルパラメータの構成の詳細もご覧ください。

アプリから Gemini Developer API を操作する

Firebase と SDK を使用するようにアプリを設定したので、アプリから Gemini Developer API を操作する準備が整いました。

テキストを生成する

テキストレスポンスを生成するには、プロンプトを指定して generateContent() を呼び出します。

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);

画像やその他のメディアからテキストを生成する

テキストと画像などのメディアを含むプロンプトからテキストを生成することもできます。generateContent() を呼び出すときに、メディアをインラインデータとして渡すことができます。

たとえば、ビットマップを使用するには、image コンテンツタイプを使用します。

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);

音声ファイルを渡すには、inlineData コンテンツタイプを使用します。

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);
}

動画ファイルを提供するには、引き続き inlineData コンテンツタイプを使用します。

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();
}

同様に、PDF（application/pdf）とプレーンテキスト（text/plain）のドキュメントを、それぞれの MIME タイプをパラメータとして渡すこともできます。

マルチターンチャット

マルチターン会話をサポートすることもできます。startChat() 関数を使用してチャットを初期化します。必要に応じて、モデルにメッセージ履歴を指定できます。次に、sendMessage() 関数を呼び出してチャットメッセージを送信します。

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);

画像を生成

Gemini 2.5 Flash Image モデル（別名 Nano Banana）は、世界中の知識と推論を活用して画像を生成、編集できます。コンテキストに関連する画像を生成し、テキストと画像の出力をシームレスにブレンドまたはインターリーブします。長いテキストシーケンスを含む正確なビジュアルを生成することもできます。また、コンテキストを維持しながら会話型画像編集をサポートします。

Gemini の代替として、Imagen モデルを使用できます。特に、フォトリアリズム、芸術的なディテール、特定のスタイルを必要とする高品質の画像生成に適しています。ただし、Android アプリのクライアントサイドのユースケースのほとんどでは、Gemini で十分です。

このガイドでは、Android 用 Firebase AI Logic SDK を使用して Gemini 2.5 Flash Image モデルを使用する方法について説明します。Gemini を使用した画像の生成の詳細については、Firebase で Gemini を使用して画像を生成するをご覧ください。Imagen モデルの使用に関心がある場合は、ドキュメントをご覧ください。

画像生成機能を示す Google AI Studio。 — **図 1.** Google AI Studio を使用して画像生成プロンプトを調整する

生成モデルを初期化する

GenerativeModel をインスタンス化し、モデル名 gemini-2.5-flash-image-preview を指定します。responseModalities が TEXT と IMAGE の両方を含むように構成されていることを確認します。

Kotlin

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "gemini-2.5-flash-image-preview",
    // Configure the model to respond with text and images (required)
    generationConfig = generationConfig {
        responseModalities = listOf(ResponseModality.TEXT,
        ResponseModality.IMAGE)
    }
)

Java

GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    "gemini-2.5-flash-image-preview",
    // Configure the model to respond with text and images (required)
    new GenerationConfig.Builder()
        .setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE))
        .build()
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

画像を生成する（テキストのみの入力）

テキストのみのプロンプトを指定して、Gemini モデルに画像の生成を指示できます。

Kotlin

// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
val prompt = "A hyper realistic picture of a t-rex with a blue bag pack roaming a pre-historic forest."
// To generate image output, call `generateContent` with the text input
val generatedImageAsBitmap = model.generateContent(prompt)
.candidates.first().content.parts.filterIsInstance<ImagePart>()
.firstOrNull()?.image

Java

// Provide a text prompt instructing the model to generate an image
Content prompt = new Content.Builder()
    .addText("Generate an image of the Eiffel Tower with fireworks in the background.")
    .build();
// To generate an image, call `generateContent` with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        // iterate over all the parts in the first candidate in the result object
        for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
            if (part instanceof ImagePart) {
                ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
                // The returned image as a bitmap
                Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage();
                break;
            }
        }
    }
    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

画像の編集（テキストと画像の入力）

Gemini モデルに既存の画像を編集するようリクエストするには、プロンプトでテキストと 1 つ以上の画像の両方を指定します。

Kotlin

// Provide an image for the model to edit
val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(context.resources, R.drawable.scones)
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
val prompt = content {
    image(bitmap)
    text("Edit this image to make it look like a cartoon")
}
// To edit the image, call `generateContent` with the prompt (image and text input)
val generatedImageAsBitmap = model.generateContent(prompt)
    .candidates.first().content.parts.filterIsInstance<ImagePart>().firstOrNull()?.image
// Handle the generated text and image

Java

// Provide an image for the model to edit
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.scones);
// Provide a text prompt instructing the model to edit the image
Content promptcontent = new Content.Builder()
    .addImage(bitmap)
    .addText("Edit this image to make it look like a cartoon")
    .build();
// To edit the image, call `generateContent` with the prompt (image and text input)
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(promptcontent);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        // iterate over all the parts in the first candidate in the result object
        for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
            if (part instanceof ImagePart) {
                ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
                Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage();
                break;
            }
        }
    }
    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

マルチターンのチャットで画像を繰り返し編集する

会話形式で画像編集を行うには、マルチターンチャットを使用します。これにより、元の画像を再送信しなくても、編集を調整するためのフォローアップリクエストが可能になります。

まず、startChat() でチャットを初期化します。必要に応じて、メッセージ履歴を指定します。以降のメッセージには sendMessage() を使用します。

Kotlin

// Provide an image for the model to edit
val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(context.resources, R.drawable.scones)
// Create the initial prompt instructing the model to edit the image
val prompt = content {
    image(bitmap)
    text("Edit this image to make it look like a cartoon")
}
// Initialize the chat
val chat = model.startChat()
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
var response = chat.sendMessage(prompt)
// Inspect the returned image
var generatedImageAsBitmap = response
    .candidates.first().content.parts.filterIsInstance<ImagePart>().firstOrNull()?.image
// Follow up requests do not need to specify the image again
response = chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style")
generatedImageAsBitmap = response
    .candidates.first().content.parts.filterIsInstance<ImagePart>().firstOrNull()?.image

Java

// Provide an image for the model to edit
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.scones);
// Initialize the chat
ChatFutures chat = model.startChat();
// Create the initial prompt instructing the model to edit the image
Content prompt = new Content.Builder()
    .setRole("user")
    .addImage(bitmap)
    .addText("Edit this image to make it look like a cartoon")
    .build();
// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(prompt);
// Extract the image from the initial response
ListenableFuture<@Nullable Bitmap> initialRequest = Futures.transform(response,
    result -> {
        for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
            if (part instanceof ImagePart) {
                ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
                return imagePart.getImage();
            }
        }
        return null;
    }, executor);
// Follow up requests do not need to specify the image again
ListenableFuture<GenerateContentResponse> modelResponseFuture = Futures.transformAsync(
    initialRequest,
    generatedImage -> {
        Content followUpPrompt = new Content.Builder()
            .addText("But make it old-school line drawing style")
            .build();
        return chat.sendMessage(followUpPrompt);
    }, executor);
// Add a final callback to check the reworked image
Futures.addCallback(modelResponseFuture, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
            if (part instanceof ImagePart) {
                ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
                Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage();
                break;
            }
        }
    }
    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

ベストプラクティスと制限事項

出力形式: 画像は PNG 形式で生成されます。最大サイズは 1,024 ピクセルです。
入力タイプ: このモデルでは、画像生成用の音声入力や動画入力はサポートされていません。
言語サポート: 最適なパフォーマンスを得るには、英語（en）、メキシコスペイン語（es-mx）、日本語（ja-jp）、簡体字中国語（zh-cn）、ヒンディー語（hi-in）を使用してください。
生成に関する問題:
- 画像生成がトリガーされない場合があり、テキストのみの出力になることがあります。画像出力を明示的に指示してみてください（例: 「画像を生成してください」、「作業時に画像を提供してください」、「画像を更新してください」）。
- モデルの生成が途中で停止することがあります。もう一度お試しいただくか、別のプロンプトをお試しください。
- モデルがテキストを画像として生成する場合があります。テキスト出力の明示的なリクエストを試す（例: 「generate narrative text along with illustrations」）。

詳細については、Firebase のドキュメントをご覧ください。

次のステップ

GitHub で Android クイックスタート Firebase のサンプルアプリと Android AI サンプルカタログを確認します。
本番環境向けにアプリを準備します。これには、不正なクライアントによる Gemini API の不正使用を防ぐための Firebase App Check の設定が含まれます。
Firebase AI Logic の詳細については、Firebase のドキュメントをご覧ください。

Gemini Developer API コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

スタートガイド

プロンプトを試す

Firebase プロジェクトを設定し、アプリを Firebase に接続する

Gradle 依存関係を追加する

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生成モデルを初期化する

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アプリから Gemini Developer API を操作する

テキストを生成する

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画像やその他のメディアからテキストを生成する

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マルチターン チャット

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画像を生成

生成モデルを初期化する

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画像を生成する（テキストのみの入力）

Kotlin

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画像の編集（テキストと画像の入力）

Kotlin

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マルチターンのチャットで画像を繰り返し編集する

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ベスト プラクティスと制限事項

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ベストプラクティスと制限事項