Modelli di IA di Gemini

Le famiglie di modelli Gemini Pro e Gemini Flash offrono agli sviluppatori Android funzionalità di AI multimodale, eseguendo l'inferenza nel cloud ed elaborando immagini, audio, video e input di testo nelle app per Android.

  • Gemini Pro: Gemini Pro è il modello di ragionamento allo stato dell'arte di Google, in grado di ragionare su problemi complessi di codice, matematica e STEM, nonché analizzare grandi set di dati, codebase e documenti utilizzando un contesto lungo.
  • Gemini Flash: i modelli Gemini Flash offrono funzionalità di nuova generazione e funzionalità migliorate, tra cui velocità superiore, utilizzo di strumenti integrati e una finestra contestuale da 1 milione di token.

Firebase AI Logic

Firebase AI Logic consente agli sviluppatori di aggiungere in modo sicuro e diretto l'AI generativa di Google alle loro app, semplificando lo sviluppo e offrendo strumenti e integrazioni di prodotti per l'idoneità alla produzione. Fornisce SDK Android client per integrare e chiamare direttamente l'API Gemini dal codice client, semplificando lo sviluppo eliminando la necessità di un backend.

Fornitori di API

Firebase AI Logic ti consente di utilizzare i seguenti provider dell'API Google Gemini: API Gemini Developer e API Gemini Agent Platform (in precedenza Vertex AI).

Illustrazione che mostra un'app per Android che utilizza l'SDK Firebase per Android per inviare richieste al backend Firebase nel cloud. Le richieste possono essere indirizzate all'API Gemini Developer o all'API Gemini di Agent Platform, entrambe sfruttano i modelli Gemini Pro e Flash.
Figura 1. Architettura di integrazione di Firebase AI Logic.

Ecco le differenze principali per ogni fornitore di API:

API Gemini Developer:

  • Inizia senza costi con un livello senza costi con molti vantaggi senza che siano necessari dati di pagamento.
  • Se vuoi scalare la tua attività man mano che la tua base utenti cresce, puoi eseguire l'upgrade al livello a pagamento dell'API Gemini Developer.
  • Esegui l'iterazione e sperimenta con i prompt e ottieni anche snippet di codice utilizzando Google AI Studio.

API Gemini di Agent Platform (in precedenza Vertex AI):

  • Controllo granulare di dove accedi al modello.
  • Ideale per gli sviluppatori già integrati nell'ecosistema Google Cloud.
  • Esegui iterazioni e sperimenta con i prompt e ottieni anche snippet di codice utilizzando Agent Studio.

La selezione del provider dell'API Gemini appropriato per la tua app si basa sui tuoi vincoli aziendali e tecnici. La maggior parte degli sviluppatori Android che iniziano a utilizzare i modelli Gemini Pro e Flash deve iniziare con l'API Gemini Developer. Il passaggio da un fornitore all'altro viene eseguito modificando il parametro nel costruttore del modello:

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);

Accedere ai modelli sul dispositivo, nel cloud o in modalità ibrida

Oltre ai modelli Gemini ospitati sul cloud descritti nella sezione precedente, l'SDK Firebase AI Logic ti consente anche di accedere ai modelli sul dispositivo per creare le funzionalità di AI della tua app. Se configuri l'SDK per l'inferenza ibrida, la tua app può utilizzare un modello sul dispositivo quando è disponibile, ma passare senza problemi a un modello ospitato sul cloud quando necessario (e viceversa).

I vantaggi principali di un approccio ibrido includono:

  • Smart Routing:le attività semplici vengono gestite sul dispositivo, mentre le domande complesse vengono inviate automaticamente al cloud per un'analisi più approfondita.

  • Disponibilità offline: le tue app continuano a funzionare senza internet eseguendo i modelli direttamente sul tuo dispositivo. Quando torni online, puoi accedere ai modelli ospitati sul cloud.

  • Costi inferiori: l'esecuzione di attività quotidiane sul dispositivo anziché nel cloud riduce le spese di inferenza.

Sicurezza per le funzionalità di AI

Firebase AI Logic supporta diverse funzionalità che ti consentono di creare in modo sicuro funzionalità di AI nella tua app:

  • Verifica l'autenticità dell'app: quando chiami l'API Gemini direttamente dalla tua app per Android, l'API è vulnerabile a comportamenti illeciti da parte di client non autorizzati. Devi contribuire a proteggerla da comportamenti illeciti utilizzando Firebase AI Logic e applicando Firebase App Check. Quando applichi App Check, verranno consentite solo le richieste in entrata verificate come provenienti dalla tua app effettiva o da un dispositivo non manomesso. App Check supporta sia Play Integrity sia reCAPTCHA Enterprise come provider di attestazione di produzione.

  • Archivia i prompt lato server: per le tue richieste all'API Gemini utilizzando Firebase AI Logic, puoi archiviare prompt, schema e configurazioni nei template di prompt lato server. La tua app trasmette solo la chiave (l'ID modello) dal client al server. L'utilizzo dei modelli di prompt del server aiuta a proteggere dall'esposizione del prompt lato client.

  • Accedere ai modelli sul dispositivo: puoi utilizzare Firebase AI Logic per indirizzare le richieste a un modello sul dispositivo quando è disponibile. La richiesta, incluso il prompt, non viene mai trasferita dal dispositivo.

Creare per la produzione

Firebase AI Logic ti aiuta a creare funzionalità di AI robuste nella tua app e a garantire che funzionino in produzione. Per maggiori dettagli, consulta la lista di controllo per la produzione di Firebase AI Logic.

Accesso e sicurezza

  • Applica Firebase App Check per proteggere l'API Gemini da comportamenti illeciti quando viene chiamata direttamente dalla tua app. Quando App Check viene applicato, verifica che le richieste in entrata provengano dalla tua app autentica o da un dispositivo non manomesso.

  • Applica la modalità utenti autenticati in modo che tutte le richieste da Firebase AI Logic includano credenziali valide di Firebase Authentication.

Monitoraggio, limiti e fatturazione

Gestione delle configurazioni