Modele Gemini AI

Rodziny modeli Gemini Pro i Gemini Flash oferują deweloperom na Androida możliwości AI multimodalnej, w tym wnioskowanie w chmurze i przetwarzanie danych wejściowych w postaci obrazów, dźwięku, filmów i tekstu w aplikacjach na Androida.

• Gemini Pro: Gemini Pro to najnowocześniejszy model myślący Google, który potrafi rozumować na podstawie złożonych problemów związanych z kodem, matematyką i naukami przyrodniczymi, techniką, inżynierią i matematyką, a także analizować duże zbiory danych, bazy kodu i dokumenty przy użyciu długiego kontekstu.
• Gemini Flash: modele Gemini Flash oferują funkcje nowej generacji i ulepszone możliwości, w tym większą szybkość, wbudowane korzystanie z narzędzi i okno kontekstu o wielkości 1 mln tokenów.

Firebase AI Logic

Firebase AI Logic umożliwia deweloperom bezpieczne i bezpośrednie dodawanie generatywnej AI od Google do swoich aplikacji, co upraszcza proces tworzenia. Oferuje też narzędzia i integracje z usługami, które pomagają przygotować aplikację do wdrożenia. Usługa udostępnia pakiety SDK klienta na Androida, które umożliwiają bezpośrednią integrację i wywoływanie interfejsu Gemini API z kodu klienta, co upraszcza proces tworzenia, ponieważ nie trzeba korzystać z backendu.

Dostawcy interfejsów API

Firebase AI Logic umożliwia korzystanie z tych dostawców interfejsu Google Gemini API: Gemini Developer API i Agent Platform Gemini API (wcześniej Vertex AI).

Oto główne różnice między poszczególnymi dostawcami interfejsów API:

Gemini Developer API:

• Zacznij bezpłatnie, korzystając z atrakcyjnego poziomu bezpłatnego, bez podawania informacji o płatności.
• Możesz przejść na płatny poziom Gemini Developer API, aby skalować aplikację wraz ze wzrostem liczby użytkowników.
• Możesz iterować i eksperymentować z promptami, a nawet uzyskiwać fragmenty kodu za pomocą Google AI Studio.

Agent Platform Gemini API (wcześniej Vertex AI):

• Dokładna kontrola nad tym, gdzie uzyskujesz dostęp do modelu.
• Idealne rozwiązanie dla deweloperów, którzy już korzystają z ekosystemu Google Cloud.
• Możesz iterować i eksperymentować z promptami, a nawet uzyskiwać fragmenty kodu za pomocą Agent Studio.

Wybór odpowiedniego dostawcy interfejsu Gemini API dla Twojej aplikacji zależy od ograniczeń biznesowych i technicznych. Większość deweloperów na Androida, którzy dopiero zaczynają korzystać z modeli Gemini Pro i Flash, powinna zacząć od Gemini Developer API. Przełączanie się między dostawcami odbywa się przez zmianę parametru w konstruktorze modelu:

// 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

Pełną listę dostępnych modeli generatywnej AI obsługiwanych przez pakiety SDK klienta Firebase AI Logic znajdziesz tutaj.

Usługi Firebase

Oprócz dostępu do interfejsu Gemini API Firebase AI Logic oferuje zestaw usług, które upraszczają wdrażanie funkcji opartych na AI w aplikacji i przygotowują ją do wdrożenia:

Sprawdzanie aplikacji

Sprawdzanie aplikacji Firebase chroni backendy aplikacji przed nadużyciami, zapewniając, że tylko autoryzowani klienci mają dostęp do zasobów. Usługa integruje się z usługami Google (w tym Firebase i Google Cloud) oraz backendami niestandardowymi. Sprawdzanie aplikacji używa Play Integrity, aby sprawdzić, czy żądania pochodzą z autentycznej aplikacji i niezmodyfikowanego urządzenia.

Od początku lipca 2026 r. Firebase będzie automatycznie wymuszać sprawdzanie aplikacji w przypadku Firebase AI Logic podczas procesu konfiguracji z przewodnikiem w konsoli Firebase.

Remote Config

Zamiast wpisywać nazwę modelu na stałe w kodzie aplikacji, zalecamy używanie zmiennej kontrolowanej przez serwer za pomocą Zdalnej konfiguracji Firebase. Umożliwia to dynamiczne aktualizowanie modelu używanego przez aplikację bez konieczności wdrażania nowej wersji aplikacji ani wymagania od użytkowników pobrania nowej wersji. Możesz też używać Zdalnej konfiguracji do testów A/B modeli i promptów.

monitorowanie wykorzystania AI

Aby sprawdzić skuteczność funkcji opartych na AI, możesz użyć panelu monitorowania wykorzystania AI w konsoli Firebase. Uzyskasz cenne informacje o wzorcach użytkowania, danych o skuteczności i informacjach do debugowania wywołań interfejsu Gemini API.