Model AI Gemini

Rangkaian model Gemini Pro dan Gemini Flash menawarkan kemampuan AI multimodal kepada developer Android, yang menjalankan inferensi di cloud dan memproses input gambar, audio, video, dan teks di aplikasi Android.

• Gemini Pro: Gemini Pro adalah model pemikiran canggih Google, yang mampu melakukan penalaran atas masalah kompleks dalam kode, matematika, dan STEM, serta menganalisis set data, codebase, dan dokumen besar menggunakan konteks panjang.
• Gemini Flash: Model Gemini Flash memberikan fitur generasi berikutnya dan kemampuan yang ditingkatkan, termasuk kecepatan yang lebih tinggi, penggunaan alat bawaan, dan jendela konteks 1 juta token.

Firebase AI Logic

Firebase AI Logic memungkinkan developer menambahkan AI generatif Google secara aman dan langsung ke dalam aplikasi mereka, sehingga menyederhanakan pengembangan, serta menawarkan alat dan integrasi produk untuk kesiapan produksi yang berhasil. SDK ini menyediakan SDK Android klien untuk mengintegrasikan dan memanggil Gemini API secara langsung dari kode klien, sehingga menyederhanakan pengembangan dengan menghilangkan kebutuhan akan backend.

Penyedia API

Firebase AI Logic memungkinkan Anda menggunakan penyedia Google Gemini API berikut: Gemini Developer API dan Agent Platform Gemini API (sebelumnya Vertex AI).

Berikut adalah perbedaan utama untuk setiap penyedia API:

Gemini Developer API:

• Mulai tanpa biaya dengan paket gratis yang bermanfaat tanpa memerlukan informasi pembayaran.
• Anda dapat mengupgrade ke tingkat berbayar Gemini Developer API untuk menskalakan seiring pertumbuhan basis pengguna Anda.
• Lakukan iterasi dan eksperimen dengan perintah, bahkan dapatkan cuplikan kode menggunakan Google AI Studio.

Gemini API Agent Platform (sebelumnya Vertex AI):

• Kontrol terperinci atas tempat Anda mengakses model.
• Ideal untuk developer yang sudah terintegrasi dalam ekosistem Google Cloud.
• Lakukan iterasi dan eksperimen dengan perintah, bahkan dapatkan cuplikan kode menggunakan Agent Studio.

Pemilihan penyedia Gemini API yang sesuai untuk aplikasi Anda didasarkan pada batasan bisnis dan teknis Anda. Sebagian besar developer Android yang baru mulai menggunakan model Gemini Pro dan Flash harus memulai dengan Gemini Developer API. Beralih antar-penyedia dilakukan dengan mengubah parameter di konstruktor model:

// For the Agent Platform Gemini API, use `backend = GenerativeBackend.agentPlatform()`
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel("gemini-3.5-flash")

val response = model.generateContent("Write a story about a magic backpack")
val output = response.text
GeminiOverview.kt

// For the Agent Platform Gemini API, use `backend = GenerativeBackend.agentPlatform()`
GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-3.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);

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);
GeminiOverviewJava.java

Mengakses model di perangkat, di cloud, atau hybrid

Selain model Gemini yang dihosting di cloud yang dijelaskan di bagian sebelumnya, Firebase AI Logic SDK juga memungkinkan Anda mengakses model di perangkat untuk membangun fitur AI aplikasi Anda. Jika Anda mengonfigurasi SDK untuk inferensi hybrid, aplikasi Anda dapat menggunakan model di perangkat jika tersedia, tetapi beralih dengan lancar ke model yang dihosting di cloud jika diperlukan (dan sebaliknya).

Manfaat utama pendekatan hybrid meliputi:

• Perutean cerdas: Tugas sederhana ditangani di perangkat Anda, sementara pertanyaan yang kompleks akan otomatis dikirim ke cloud untuk analisis yang lebih mendalam.

• Ketersediaan offline: Aplikasi Anda tetap berfungsi tanpa internet dengan menjalankan model secara langsung di perangkat Anda. Saat Anda kembali online, model yang dihosting di cloud dapat diakses.

• Biaya lebih rendah: Menjalankan tugas sehari-hari di perangkat, bukan di cloud, akan mengurangi biaya inferensi.

Keamanan untuk fitur AI Anda

Firebase AI Logic mendukung beberapa fitur yang memungkinkan Anda membangun fitur AI secara aman di aplikasi:

• Verifikasi keaslian aplikasi: Saat Anda memanggil Gemini API secara langsung dari aplikasi Android Anda, API rentan terhadap penyalahgunaan oleh klien yang tidak berwenang. Anda perlu membantu melindunginya dari penyalahgunaan dengan menggunakan Firebase AI Logic dan menerapkan Firebase App Check. Saat Anda menerapkan App Check, App Check hanya akan mengizinkan permintaan masuk yang diverifikasi berasal dari aplikasi Anda yang sebenarnya atau perangkat yang tidak dimodifikasi. App Check mendukung Play Integrity dan reCAPTCHA Enterprise sebagai penyedia pengesahan produksi.

• Menyimpan perintah di sisi server: Untuk permintaan Anda ke Gemini API menggunakan Firebase AI Logic, Anda dapat menyimpan perintah, skema, dan konfigurasi di template perintah sisi server. Aplikasi Anda hanya meneruskan kunci (ID template) dari klien ke server. Menggunakan template prompt server membantu melindungi agar prompt Anda tidak terekspos di sisi klien.

• Mengakses model di perangkat: Anda dapat menggunakan Firebase AI Logic untuk merutekan permintaan ke model di perangkat jika tersedia. Permintaan, termasuk perintah, tidak pernah dikirim ke luar perangkat.

Membangun untuk produksi

Firebase AI Logic membantu Anda membangun fitur AI yang andal di aplikasi dan memastikan fitur tersebut berfungsi dalam produksi. Untuk mengetahui detailnya, lihat checklist produksi Firebase AI Logic.

Akses dan keamanan

• Terapkan Firebase App Check untuk membantu melindungi Gemini API dari penyalahgunaan saat dipanggil langsung dari aplikasi Anda. Jika App Check diterapkan, App Check akan memverifikasi bahwa permintaan masuk berasal dari aplikasi asli Anda atau perangkat yang tidak dimodifikasi.

• Terapkan mode pengguna yang diautentikasi sehingga semua permintaan dari Firebase AI Logic harus menyertakan kredensial yang valid dari Firebase Authentication.

Pemantauan, batas, dan penagihan

• Siapkan pemantauan AI di Firebase console untuk mendapatkan visibilitas ke dalam metrik performa utama, seperti jumlah permintaan, latensi, penggunaan token, dan rasio error.

• Tetapkan batas kecepatan per pengguna (defaultnya adalah 100 RPM) untuk mencegah setiap instance klien menggunakan kuota yang berlebihan.

• Hindari tagihan tak terduga dengan pemberitahuan anggaran dan batas pembelanjaan.

Pengelolaan konfigurasi

• Lakukan perubahan sesuai permintaan pada nama model yang digunakan untuk fitur AI Anda saat model baru dirilis atau model lain dihentikan. Lihat detail tentang cara menggunakan Remote Config atau template perintah server.

• Gunakan Remote Config untuk menetapkan versi minimum aplikasi Anda sehingga Anda dapat menampilkan notifikasi upgrade kepada pengguna atau mewajibkan pengguna untuk mengupgrade.

• Uji model dan perintah dengan sekelompok kecil pengguna menggunakan Remote Config dan Firebase A/B Testing.