Gemini के एआई मॉडल

Gemini Pro और Gemini Flash मॉडल फ़ैमिली, Android डेवलपर को मल्टीमॉडल एआई की सुविधाएँ देती हैं. ये क्लाउड में इन्फ़रेंस की सुविधा देती हैं. साथ ही, Android ऐप्लिकेशन में इमेज, ऑडियो, वीडियो, और टेक्स्ट इनपुट को प्रोसेस करती हैं.

• Gemini Pro: Gemini Pro, Google का सबसे बेहतरीन थिंकिंग मॉडल है. यह कोडिंग, गणित, और विज्ञान, टेक्नोलॉजी, इंजीनियरिंग, और गणित (एसटीईएम) से जुड़ी मुश्किल समस्याओं को हल कर सकता है. साथ ही, यह लंबे कॉन्टेक्स्ट का इस्तेमाल करके बड़े डेटासेट, कोडबेस, और दस्तावेज़ों का विश्लेषण कर सकता है.
• Gemini Flash: Gemini Flash मॉडल, अगली पीढ़ी की सुविधाएं और बेहतर क्षमताएं देते हैं. इनमें तेज़ी से काम करना, टूल का इस्तेमाल करना, और 10 लाख टोकन वाली कॉन्टेक्स्ट विंडो शामिल है.

Firebase AI Logic

Firebase AI Logic की मदद से डेवलपर, Google के जनरेटिव एआई को सीधे और सुरक्षित तरीके से अपने ऐप्लिकेशन में जोड़ सकते हैं. इससे ऐप्लिकेशन को डेवलप करना आसान हो जाता है. साथ ही, यह प्रॉडक्ट को प्रोडक्शन के लिए तैयार करने से जुड़े टूल और प्रॉडक्ट इंटिग्रेशन उपलब्ध कराता है. यह क्लाइंट को Android SDK टूल उपलब्ध कराता है, ताकि वे सीधे तौर पर Gemini API को इंटिग्रेट कर सकें और क्लाइंट कोड से उसे कॉल कर सकें. इससे डेवलपमेंट आसान हो जाता है, क्योंकि बैकएंड की ज़रूरत नहीं होती.

एपीआई उपलब्ध कराने वाली कंपनियां

Firebase AI Logic की मदद से, Google Gemini API की इन सुविधाओं का इस्तेमाल किया जा सकता है: Gemini Developer API और Agent Platform Gemini API (पहले इसे Vertex AI कहा जाता था).

एपीआई उपलब्ध कराने वाली हर कंपनी के लिए मुख्य अंतर यहां दिए गए हैं:

Gemini Developer API:

• बिना किसी शुल्क के, आज़माने के लिए उपलब्ध सुविधाओं का फ़ायदा लें. इसके लिए, क्रेडिट/डेबिट कार्ड की जानकारी देने की ज़रूरत नहीं है.
• अगर आपको Gemini Developer API का इस्तेमाल ज़्यादा करना है, तो इसके लिए आपको इसका सशुल्क वर्शन इस्तेमाल करना होगा.
• Google AI Studio का इस्तेमाल करके, प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाएं और अलग-अलग प्रॉम्प्ट आज़माएं. साथ ही, कोड स्निपेट पाएं.

Agent Platform Gemini API (पहले इसे Vertex AI कहा जाता था):

• मॉडल को कहां से ऐक्सेस किया जा सकता है, इस पर ज़्यादा कंट्रोल.
• यह उन डेवलपर के लिए सबसे सही है जो पहले से ही Google Cloud के नेटवर्क में शामिल हैं.
• Agent Studio का इस्तेमाल करके, प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाएं और एक्सपेरिमेंट करें. साथ ही, कोड स्निपेट पाएं.

अपने ऐप्लिकेशन के लिए Gemini API उपलब्ध कराने वाली सही कंपनी को चुनना, आपके कारोबार और तकनीकी सीमाओं पर निर्भर करता है. Android डेवलपर जो Gemini Pro और Flash मॉडल का इस्तेमाल शुरू कर रहे हैं उन्हें Gemini Developer API से शुरुआत करनी चाहिए. सेवा देने वाली कंपनियों के बीच स्विच करने के लिए, मॉडल कंस्ट्रक्टर में पैरामीटर बदलें:

// 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

उपयोगकर्ता के डिवाइस पर, क्लाउड में या हाइब्रिड तरीके से मॉडल ऐक्सेस करना

पिछले सेक्शन में बताए गए क्लाउड पर होस्ट किए गए Gemini मॉडल के अलावा, Firebase AI Logic SDK टूल की मदद से, डिवाइस पर मौजूद मॉडल को भी ऐक्सेस किया जा सकता है. इससे, अपने ऐप्लिकेशन के लिए एआई की सुविधाएं बनाई जा सकती हैं. अगर आपने एसडीके को हाइब्रिड इन्फ़्रेंस के लिए कॉन्फ़िगर किया है, तो आपका ऐप्लिकेशन उपलब्ध होने पर डिवाइस पर मौजूद मॉडल का इस्तेमाल कर सकता है. हालांकि, ज़रूरत पड़ने पर यह बिना किसी रुकावट के क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल पर वापस आ सकता है. इसके उलट भी किया जा सकता है.

हाइब्रिड अप्रोच के मुख्य फ़ायदे ये हैं:

• स्मार्ट राउटिंग: आसान टास्क आपके डिवाइस पर ही पूरे किए जाते हैं. वहीं, मुश्किल सवालों का बेहतर तरीके से विश्लेषण करने के लिए, उन्हें अपने-आप क्लाउड पर भेज दिया जाता है.

• ऑफ़लाइन उपलब्धता: आपके ऐप्लिकेशन, इंटरनेट के बिना भी काम करते रहते हैं. इसके लिए, वे मॉडल को सीधे तौर पर आपके डिवाइस पर चलाते हैं. दोबारा ऑनलाइन होने पर, क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल को ऐक्सेस किया जा सकता है.

• कम लागत: रोज़ाना के कामों को क्लाउड के बजाय डिवाइस पर करने से, अनुमान लगाने से जुड़े खर्च कम होते हैं.

एआई की सुविधाओं के लिए सुरक्षा

Firebase AI Logic में कई सुविधाएं उपलब्ध हैं. इनकी मदद से, अपने ऐप्लिकेशन में एआई की सुविधाएं सुरक्षित तरीके से बनाई जा सकती हैं:

• ऐप्लिकेशन की पुष्टि करना: जब Gemini API को सीधे तौर पर अपने Android ऐप्लिकेशन से कॉल किया जाता है, तो एपीआई का गलत इस्तेमाल किया जा सकता है. ऐसा बिना अनुमति वाले क्लाइंट कर सकते हैं. आपको Firebase AI Logic का इस्तेमाल करके, इसे गलत इस्तेमाल से बचाना होगा. साथ ही, Firebase App Check को लागू करना होगा. App Check लागू करने पर, सिर्फ़ उन अनुरोधों को अनुमति मिलेगी जिनकी पुष्टि हो चुकी है कि वे आपके असली ऐप्लिकेशन या बिना छेड़छाड़ वाले डिवाइस से किए गए हैं. App Check, प्रोडक्शन अटेस्टेशन प्रोवाइडर के तौर पर Play Integrity और reCAPTCHA Enterprise, दोनों के साथ काम करता है.

• सर्वर-साइड पर प्रॉम्प्ट सेव करना: Firebase AI Logic का इस्तेमाल करके Gemini API से किए गए अनुरोधों के लिए, सर्वर-साइड प्रॉम्प्ट टेंप्लेट में अपना प्रॉम्प्ट, स्कीमा, और कॉन्फ़िगरेशन सेव किए जा सकते हैं. आपका ऐप्लिकेशन, क्लाइंट से सर्वर को सिर्फ़ कुंजी (टेम्पलेट आईडी) भेजता है. सर्वर प्रॉम्प्ट टेंप्लेट का इस्तेमाल करने से, क्लाइंट-साइड पर अपने प्रॉम्प्ट को दिखाने से रोकने में मदद मिलती है.

• उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल को ऐक्सेस करना: Firebase AI Logic का इस्तेमाल करके, अपने अनुरोधों को उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल पर रूट किया जा सकता है. ऐसा तब किया जा सकता है, जब वह मॉडल उपलब्ध हो. अनुरोध और प्रॉम्प्ट, दोनों को डिवाइस से बाहर नहीं भेजा जाता.

प्रोडक्शन के लिए बनाना

Firebase AI Logic की मदद से, अपने ऐप्लिकेशन में एआई की बेहतरीन सुविधाएं बनाई जा सकती हैं. साथ ही, यह पक्का किया जा सकता है कि वे प्रोडक्शन में काम करें. ज़्यादा जानकारी के लिए, Firebase AI Logic की प्रोडक्शन चेकलिस्ट देखें.

ऐक्सेस और सुरक्षा

• Firebase App Check को लागू करें, ताकि Gemini API को गलत इस्तेमाल से बचाया जा सके. ऐसा तब करें, जब उसे सीधे तौर पर आपके ऐप्लिकेशन से कॉल किया जा रहा हो. App Check लागू होने पर, यह पुष्टि करता है कि आने वाले अनुरोध आपके असली ऐप्लिकेशन या ऐसे डिवाइस से किए गए हैं जिसमें कोई छेड़छाड़ नहीं की गई है.

• पुष्टि किए गए उपयोगकर्ताओं के लिए मोड लागू करें, ताकि Firebase के एआई लॉजिक से किए गए सभी अनुरोधों में Firebase Authentication से मिले मान्य क्रेडेंशियल शामिल हों.

निगरानी, सीमाएं, और बिलिंग

• Firebase कंसोल में एआई मॉनिटरिंग की सुविधा सेट अप करें, ताकि आपको परफ़ॉर्मेंस की मुख्य मेट्रिक के बारे में जानकारी मिल सके. जैसे, अनुरोधों की संख्या, लेटेन्सी, टोकन का इस्तेमाल, और गड़बड़ी की दर.

• हर उपयोगकर्ता के लिए अनुरोध संख्या सीमित करना सेट करें. डिफ़ॉल्ट रूप से, यह 100 आरपीएम होती है. इससे, अलग-अलग क्लाइंट इंस्टेंस को ज़रूरत से ज़्यादा कोटा इस्तेमाल करने से रोका जा सकता है.

• बजट खत्म होने की चेतावनियों और खर्च की सीमा की मदद से, अचानक आने वाले बिलों से बचें.

कॉन्फ़िगरेशन मैनेज करना

• एआई की सुविधा के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले मॉडल के नाम में मांग पर बदलाव करें. ऐसा तब करें, जब नए मॉडल रिलीज़ किए जाएं या अन्य मॉडल बंद कर दिए जाएं. रिमोट कॉन्फ़िगरेशन या सर्वर प्रॉम्प्ट टेंप्लेट इस्तेमाल करने के बारे में ज़्यादा जानकारी देखें.

• रिमोट कॉन्फ़िगरेशन का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन के लिए कम से कम वर्शन सेट करें. इससे उपयोगकर्ताओं को अपग्रेड करने की सूचना दिखाई जा सकती है या उन्हें अपग्रेड करने के लिए मजबूर किया जा सकता है.

• रिमोट कॉन्फ़िगरेशन और Firebase A/B टेस्टिंग का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ताओं के छोटे ग्रुप के साथ मॉडल और प्रॉम्प्ट की टेस्टिंग करें.