Modelos de IA do Gemini

As famílias de modelos Gemini Pro e Gemini Flash oferecem aos desenvolvedores Android recursos de IA multimodal, executando inferência na nuvem e processando entradas de imagem, áudio, vídeo e texto em apps Android.

  • Gemini Pro: o Gemini Pro é o modelo de raciocínio de última geração do Google, capaz de resolver problemas complexos em código, matemática e STEM, além de analisar grandes conjuntos de dados, bases de código e documentos usando contexto longo.
  • Gemini Flash: os modelos Gemini Flash oferecem recursos de última geração e capacidades aprimoradas, incluindo velocidade superior, uso de ferramentas integrado e uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.

Firebase AI Logic

Com o Firebase AI Logic, os desenvolvedores podem adicionar a IA generativa do Google aos apps de forma segura e direta, simplificando o desenvolvimento. Além disso, ele oferece ferramentas e integrações de produtos para uma prontidão para produção bem-sucedida. Ele fornece SDKs do Android de cliente para integrar e chamar diretamente a API Gemini do código do cliente, simplificando o desenvolvimento ao eliminar a necessidade de um back-end.

Provedores de API

Com o Firebase AI Logic, você pode usar os seguintes provedores da API Google Gemini: API Gemini Developer e API Gemini da plataforma de agentes (antiga Vertex AI).

Ilustração que mostra um app Android usando o SDK do Firebase para Android para enviar solicitações ao back-end do Firebase na nuvem. As solicitações podem ser encaminhadas para a API Gemini Developer ou para a API Gemini da Agent Platform, ambas usando os modelos Gemini Pro e Flash.
Figura 1. Arquitetura de integração do Firebase AI Logic.

Confira as principais diferenças para cada provedor de API:

API Gemini Developer:

  • Comece sem custos financeiros com um nível sem custo financeiro generoso e sem necessidade de informações de pagamento.
  • Se quiser, faça upgrade para o nível pago da API Gemini Developer e aumente a escala à medida que sua base de usuários cresce.
  • Itere e teste comandos e até mesmo receba snippets de código usando o Google AI Studio.

API Gemini da Agent Platform (antiga Vertex AI):

  • Controle granular de onde você acessa o modelo.
  • Ideal para desenvolvedores já inseridos no ecossistema do Google Cloud.
  • Itere e teste comandos e até receba snippets de código usando o Agent Studio.

A escolha do provedor de API Gemini adequado para seu app depende das restrições comerciais e técnicas. A maioria dos desenvolvedores Android que estão começando a usar os modelos Gemini Pro e Flash deve começar com a API Gemini Developer. Para mudar de provedor, altere o parâmetro no construtor do modelo:

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);

Acessar modelos no dispositivo, na nuvem ou em modo híbrido

Além dos modelos do Gemini hospedados na nuvem descritos na seção anterior, o SDK Firebase AI Logic também permite acessar modelos no dispositivo para criar os recursos de IA do app. Se você configurar o SDK para inferência híbrida, seu app poderá usar um modelo no dispositivo quando ele estiver disponível, mas voltar sem problemas para um modelo hospedado na nuvem quando necessário (e vice-versa).

Os principais benefícios de uma abordagem híbrida incluem:

  • Encaminhamento inteligente:tarefas simples são processadas no seu dispositivo, enquanto perguntas complexas são enviadas automaticamente para a nuvem para uma análise mais detalhada.

  • Disponibilidade off-line: seus apps continuam funcionando sem Internet executando modelos diretamente no dispositivo. Quando você voltar a ficar on-line, os modelos hospedados na nuvem poderão ser acessados.

  • Custos mais baixos: executar tarefas diárias no dispositivo em vez de na nuvem reduz as despesas de inferência.

Segurança para seus recursos de IA

O Firebase AI Logic oferece suporte a vários recursos que permitem criar recursos de IA seguros no seu app:

  • Verificar a autenticidade do app: quando você chama a API Gemini diretamente do seu app Android, ela fica vulnerável a abusos por clientes não autorizados. Você precisa ajudar a proteger contra abusos usando o Firebase AI Logic e aplicando o Firebase App Check. Quando você aplica o App Check, ele só permite solicitações recebidas verificadas como sendo do seu app ou de um dispositivo não adulterado. O App Check é compatível com a Play Integrity e o reCAPTCHA Enterprise como provedores de atestado de produção.

  • Armazenar comandos no lado do servidor: para que suas solicitações à API Gemini usando o Firebase AI Logic sejam processadas, armazene o comando, o esquema e as configurações em modelos de comandos do lado do servidor. O app só transmite a chave (o ID do modelo) do cliente para o servidor. Usar modelos de comandos do servidor ajuda a proteger contra a exposição do comando no lado do cliente.

  • Acessar modelos no dispositivo: você pode usar o Firebase AI Logic para encaminhar seus pedidos a um modelo no dispositivo quando ele estiver disponível. A solicitação, incluindo o comando, nunca sai do dispositivo.

Criar para produção

O Firebase AI Logic ajuda você a criar recursos de IA robustos no seu app e garantir que eles funcionem em produção. Para mais detalhes, consulte a lista de verificação de produção do Firebase AI Logic.

Acesso e segurança

  • Aplique o Firebase App Check para proteger a API Gemini contra abusos quando ela for chamada diretamente do seu app. Quando o App Check é aplicado, ele verifica se as solicitações recebidas vêm do seu app autêntico ou de um dispositivo não adulterado.

  • Aplique o modo de usuários autenticados para que todas as solicitações da lógica de IA do Firebase incluam credenciais válidas do Firebase Authentication.

Monitoramento, limites e faturamento

Gerenciamento de configurações