As famílias de modelos Gemini Pro e Gemini Flash oferecem aos desenvolvedores Android recursos de IA multimodal, executando inferência na nuvem e processando entradas de imagem, áudio, vídeo e texto em apps Android.
- Gemini Pro: é o modelo de pensamento de última geração do Google, capaz de raciocinar sobre problemas complexos em código, matemática e STEM, além de analisar grandes conjuntos de dados, bases de código e documentos usando contexto longo.
- Gemini Flash: os modelos Gemini Flash oferecem recursos de última geração e capacidades aprimoradas, incluindo velocidade superior, uso de ferramentas integrado e uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.
Firebase AI Logic
O Firebase AI Logic permite que os desenvolvedores adicionem a IA generativa do Google aos apps de maneira segura e direta, simplificando o desenvolvimento, e oferece ferramentas e integrações de produtos para uma preparação bem-sucedida da produção. Ele fornece SDKs de cliente do Android para integrar e chamar diretamente a API Gemini do código do cliente, simplificando o desenvolvimento ao eliminar a necessidade de um back-end.
Provedores de API
O Firebase AI Logic permite usar os seguintes provedores da API Google Gemini: API Gemini Developer e API Gemini do Agent Platform (antiga Vertex AI).
Estas são as principais diferenças de cada provedor de API:
- Comece sem custo financeiro com um nível sem custo financeiro generoso, sem necessidade de informações de pagamento.
- Opcionalmente, faça upgrade para o nível pago da API Gemini Developer para escalonar à medida que sua base de usuários cresce.
- Itere e faça experimentos com comandos e até mesmo receba snippets de código usando o Google AI Studio.
API Gemini do Agent Platform (antiga Vertex AI):
- Controle granular sobre onde você acessa o modelo.
- Ideal para desenvolvedores já incorporados ao ecossistema do Google Cloud.
- Itere e faça experimentos com comandos e até mesmo receba snippets de código usando o Agent Studio.
A seleção do provedor de API Gemini adequado para seu app é baseada nas restrições comerciais e técnicas. A maioria dos desenvolvedores Android que estão começando a usar os modelos Gemini Pro e Flash devem começar com a API Gemini Developer. Para alternar entre provedores, mude o parâmetro no construtor do modelo:
Kotlin
// 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
Java
// 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);
Serviços do Firebase
Além do acesso à API Gemini, o Firebase AI Logic oferece um conjunto de serviços para simplificar a implantação de recursos com tecnologia de IA no seu app e se preparar para a produção:
App Check
O Firebase App Check protege os back-ends do app contra abusos, garantindo que apenas clientes autorizados acessem os recursos. Ele se integra aos Serviços do Google (incluindo o Firebase e o Google Cloud) e aos back-ends personalizados. O App Check usa a API Play Integrity para verificar se as solicitações se originam do app autêntico e de um dispositivo não adulterado.
A partir do início de julho de 2026, o Firebase vai aplicar automaticamente o App Check para o Firebase AI Logic durante o fluxo de trabalho de configuração guiada no console do Firebase.
Configuração remota
Em vez de codificar o nome do modelo no seu app, recomendamos usar uma variável controlada pelo servidor usando Configuração remota do Firebase. Isso permite atualizar dinamicamente o modelo usado pelo seu app sem precisar implantar uma nova versão ou exigir que os usuários instalem uma nova versão. Você também pode usar a Configuração remota para testar modelos e comandos A/B.
Monitoramento de IA
Para entender o desempenho dos seus recursos com tecnologia de IA, use o painel de monitoramento de IA no console do Firebase. Você vai receber insights valiosos sobre padrões de uso, métricas de desempenho e informações de depuração para as chamadas da API Gemini.