Vertex AI Gemini API

Wenn Sie die Gemini API noch nicht kennen, ist die Gemini Developer API der empfohlene API-Anbieter für Android-Entwickler. Wenn Sie jedoch spezifische DatenStandortanforderungen haben oder bereits in die Vertex AI- oder Google Cloud-Umgebung eingebunden sind, können Sie die Vertex AI Gemini API verwenden.

Erste Schritte

Bevor Sie direkt aus Ihrer App mit der Vertex AI Gemini API interagieren, können Sie Prompts in Vertex AI Studio testen.

Firebase-Projekt einrichten und App mit Firebase verbinden

Wenn Sie die API aus Ihrer App aufrufen möchten, folgen Sie der Anleitung in "Schritt 1" des Leitfaden „Erste Schritte mit Firebase AI Logic“, um Firebase einzurichten und die erforderlichen APIs und Dienste zu aktivieren.

Gradle-Abhängigkeiten hinzufügen

Fügen Sie dem App-Modul die folgenden Gradle-Abhängigkeiten hinzu:

Kotlin

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.15.0"))

  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug")
}

Java

dependencies {
  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:34.15.0"))

  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug")

  // 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")
}

App Check-Debug-Anbieter für die lokale Entwicklung konfigurieren

Ab Anfang Juli 2026 wird im Rahmen des geführten Einrichtungsprozesses für AI Logic in der Firebase Console Firebase App Check automatisch erzwungen, um die Gemini API zu schützen. Für die lokale Entwicklung müssen Sie den Debug-Anbieter von App Check konfigurieren, um die Attestierung zu umgehen und gleichzeitig die Erzwingung von App Check beizubehalten.

  1. Konfigurieren Sie in Ihrem Debug-Build App Check so, dass die Debug-Anbieter-Factory verwendet wird:

    Kotlin

    Firebase.initialize(context = this)
Firebase.appCheck.installAppCheckProviderFactory(
    DebugAppCheckProviderFactory.getInstance(),
)

    Java

    FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this);
FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance();
firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory(
        DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());

  2. Rufen Sie Ihr Debug-Token ab:

    1. Führen Sie Ihre App im Emulator oder auf Ihrem Testgerät aus.

    2. Suchen Sie in Ihren Logs nach dem App Check-Debug-Token. Beispiel:

      D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list
in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678

    3. Kopieren Sie das Token (z. B. 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

  3. Registrieren Sie Ihr Debug-Token bei App Check:

    1. Rufen Sie in der Firebase Console den Sicherheit > App Check > Apps Tab auf.

    2. Suchen Sie Ihre App, klicken Sie auf das Dreipunkt-Menü () und wählen Sie dann Debug-Tokens verwalten aus.

    3. Folgen Sie der Anleitung auf dem Bildschirm, um Ihr Debug-Token zu registrieren.

Weitere Informationen zum Debug-Anbieter, einschließlich einer Anleitung zum Abrufen eines neuen Debug-Tokens, finden Sie in der offiziellen App Check-Dokumentation.

Generatives Modell initialisieren

Instanziieren Sie zuerst ein GenerativeModel und geben Sie den Modellnamen an:

Kotlin

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

Java

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

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);

In der Firebase-Dokumentation finden Sie weitere Informationen zu den verfügbaren Gemini-Modellen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Modellparameter konfigurieren.

Text generieren

Rufen Sie generateContent() mit Ihrem Prompt auf, um eine Textantwort zu generieren.

Kotlin

suspend fun generateText(model: GenerativeModel) {
    // Note: generateContent() is a suspend function, which integrates well
    // with existing Kotlin code.
    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);

Ähnlich wie bei der Gemini Developer API können Sie auch Bilder, Audio, Video und Dateien mit Ihrem Text-Prompt übergeben. Weitere Informationen finden Sie unter Mit der Gemini Developer API aus Ihrer App interagieren.

Weitere Informationen zum Firebase AI Logic SDK finden Sie in der Firebase-Dokumentation.