API Gemini di Vertex AI

Se non hai mai utilizzato l'API Gemini, l'API Gemini Developer è il fornitore di API consigliato per gli sviluppatori Android. Tuttavia, se hai requisiti di località specifici per i dati o se hai già eseguito l'incorporamento nell'ambiente Vertex AI o Google Cloud, puoi utilizzare l'API Vertex AI Gemini.

Per iniziare

Prima di interagire con l'API Vertex AI Gemini direttamente dalla tua app, puoi sperimentare con i prompt in Vertex AI Studio.

Configura un progetto Firebase e connetti la tua app a Firebase

Quando sei pronto per chiamare l'API dalla tua app, segui le istruzioni del "Passaggio 1" della guida introduttiva di Firebase AI Logic per configurare Firebase e attivare le API e i servizi richiesti.

Aggiungi le dipendenze di Gradle

Aggiungi le seguenti dipendenze Gradle al modulo dell'app:

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")
}

Configura il provider di debug di App Check per lo sviluppo locale

A partire dall'inizio di luglio 2026, nell'ambito del flusso di lavoro di configurazione guidata per AI Logic nella console Firebase, Firebase App Check viene applicato automaticamente per proteggere l'API Gemini. Per lo sviluppo locale, devi configurare il provider di debug di App Check per bypassare l'attestazione mantenendo comunque l'applicazione di App Check.

  1. Nella build di debug, configura App Check in modo che utilizzi la factory del provider di debug:

    Kotlin

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

    Java

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

  2. Ottieni il token di debug:

    1. Esegui l'app nell'emulatore o sul dispositivo di test.

    2. Cerca il token di debug di App Check nei log. Ad esempio:

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

    3. Copia il token (ad esempio, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

  3. Registra il token di debug con App Check:

    1. Nella console Firebase, vai alla scheda Sicurezza > App Check > App.

    2. Trova la tua app, fai clic sul menu extra () e poi seleziona Gestisci token di debug.

    3. Segui le istruzioni sullo schermo per registrare il token di debug.

Per informazioni dettagliate sul fornitore di debug (incluso come ottenere un nuovo token di debug), consulta la documentazione ufficiale di App Check.

Inizializza il modello generativo

Inizia creando un'istanza di GenerativeModel e specificando il nome del modello:

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);

Nella documentazione di Firebase puoi scoprire di più sui modelli Gemini disponibili. Puoi anche scoprire di più sulla configurazione dei parametri del modello.

Genera testo

Per generare una risposta di testo, chiama il numero generateContent() con il tuo prompt.

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);

Analogamente all'API Gemini Developer, puoi anche passare immagini, audio, video e file con il prompt di testo. Per maggiori dettagli, vedi Interagire con l'API Gemini Developer dalla tua app.

Per scoprire di più sull'SDK Firebase AI Logic, leggi la documentazione di Firebase.