Vertex AI Gemini API

Gemini API を初めて使用する場合は、Android デベロッパー向けの推奨 API プロバイダである Gemini Developer API を使用することをおすすめします。ただし、特定のデータのロケーション要件がある場合や、Vertex AI または Google Cloud 環境にすでに組み込まれている場合は、Vertex AI Gemini API を使用できます。

Vertex AI in Firebase からの移行

Firebase の Vertex AI を使用して Gemini Flash モデルと Gemini Pro モデルを統合した場合、Vertex AI を API プロバイダとして移行して引き続き使用できます。詳細な移行ガイドについては、Firebase のドキュメントをご覧ください。

スタートガイド

アプリから Vertex AI Gemini API を直接操作する前に、Vertex AI Studio でプロンプトを試すことができます。

Firebase プロジェクトを設定し、アプリを Firebase に接続する

アプリから Vertex AI Gemini API を呼び出す準備ができたら、Firebase AI Logic スタートガイドの「ステップ 1」の手順に沿って、アプリで Firebase と SDK を設定します。

Gradle 依存関係を追加する

アプリ モジュールに次の Gradle 依存関係を追加します。

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

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

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

生成モデルを初期化する

まず、GenerativeModel をインスタンス化して、モデル名を指定します。

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);

Firebase のドキュメントで、Gemini Developer API で使用できるモデルの詳細をご確認ください。モデル パラメータの構成についてもご覧ください。

テキストを生成

テキスト レスポンスを生成するには、プロンプトを指定して generateContent() を呼び出します。

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);

Gemini Developer API と同様に、テキスト プロンプトで画像、音声、動画、ファイルを渡すこともできます。詳細については、アプリから Gemini Developer API を操作するをご覧ください。

Firebase AI Logic SDK の詳細については、Firebase のドキュメントをご覧ください。