Gemini yapay zeka modelleri

Gemini Pro ve Gemini Flash model aileleri, Android geliştiricilere çok formatlı yapay zeka özellikleri sunar. Bu özellikler, bulutta çıkarım çalıştırır ve Android uygulamalarındaki görüntü, ses, video ve metin girişlerini işler.

• Gemini Pro: Gemini Pro, Google'ın en gelişmiş düşünme modelidir. Kod, matematik ve STEM alanlarındaki karmaşık sorunlar üzerinde akıl yürütebilir, uzun bağlam kullanarak büyük veri kümelerini, kod tabanlarını ve dokümanları analiz edebilir.
• Gemini Flash: Gemini Flash modelleri, üstün hız, yerleşik araç kullanımı ve 1 milyon parçalık bağlam penceresi gibi yeni nesil özellikler ve gelişmiş yetenekler sunar.

Firebase AI Logic

Firebase AI Logic, geliştiricilerin Google'ın üretken yapay zekasını uygulamalarına güvenli ve doğrudan eklemesine olanak tanıyarak geliştirme sürecini basitleştirir. Ayrıca, başarılı bir üretime hazırlık için araçlar ve ürün entegrasyonları sunar. Arka uç ihtiyacını ortadan kaldırarak geliştirme sürecini basitleştiren bu SDK'lar, istemci kodundan Gemini API'yi doğrudan entegre etmek ve çağırmak için istemci Android SDK'ları sağlar.

API sağlayıcılar

Firebase AI Logic, aşağıdaki Google Gemini API sağlayıcılarını kullanmanıza olanak tanır: Gemini Developer API ve Agent Platform Gemini API (eski adıyla Vertex AI).

Her API sağlayıcısı için temel farklar şunlardır:

Gemini Developer API:

• Ödeme bilgisi gerektirmeyen cömert ücretsiz katmanla ücretsiz olarak kullanmaya başlayın.
• Kullanıcı tabanınız büyüdükçe ölçeklendirme yapmak için isteğe bağlı olarak Gemini Developer API'nin ücretli katına geçebilirsiniz.
• Google AI Studio'yu kullanarak istemlerle yineleme ve deneme yapabilir, hatta kod snippet'leri alabilirsiniz.

Agent Platform Gemini API (eski adıyla Vertex AI):

• Modele eriştiğiniz yerler üzerinde ayrıntılı kontrol
• Google Cloud ekosistemine zaten dahil olan geliştiriciler için idealdir.
• İstemlerle yineleme ve deneme yapın, hatta Agent Studio'yu kullanarak kod snippet'leri alın.

Uygulamanız için uygun Gemini API sağlayıcısını seçerken işletmenizin ve teknik kısıtlamalarınızın dikkate alınması gerekir. Gemini Pro ve Flash modellerini kullanmaya yeni başlayan çoğu Android geliştirici, Gemini Developer API ile başlamalıdır. Sağlayıcılar arasında geçiş yapmak için model oluşturucudaki parametreyi değiştirmeniz gerekir:

// 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

Cihaz üzerinde, bulutta veya hibrit olarak modellere erişme

Firebase AI Logic SDK, önceki bölümde açıklanan bulutta barındırılan Gemini modellerine ek olarak uygulamanızın yapay zeka özelliklerini oluşturmak için cihaz üzerinde modellere de erişmenize olanak tanır. SDK'yı hibrit çıkarım için yapılandırırsanız uygulamanız, cihazdaki bir model kullanılabilir olduğunda bu modeli kullanabilir ancak gerektiğinde sorunsuz bir şekilde bulutta barındırılan bir modele geri dönebilir (veya tam tersi).

Hibrit yaklaşımın temel avantajları şunlardır:

• Akıllı yönlendirme: Basit görevler cihazınızda gerçekleştirilirken karmaşık sorular daha ayrıntılı analiz için otomatik olarak buluta gönderilir.

• Çevrimdışı kullanılabilirlik: Uygulamalarınız, modelleri doğrudan cihazınızda çalıştırarak internet olmadan da çalışmaya devam eder. İnternete tekrar bağlandığınızda bulutta barındırılan modellere erişebilirsiniz.

• Daha düşük maliyetler: Günlük görevleri bulutta değil cihazda çalıştırmak çıkarım maliyetlerini azaltır.

Yapay zeka özelliklerinizin güvenliği

Firebase AI Logic, uygulamanızda güvenli bir şekilde yapay zeka özellikleri oluşturmanıza olanak tanıyan çeşitli özellikleri destekler:

• Uygulama orijinalliğini doğrulama: Gemini API'yi doğrudan Android uygulamanızdan çağırdığınızda API, yetkisiz istemciler tarafından kötüye kullanıma açık hâle gelir. Firebase AI Logic'i kullanarak ve Firebase Uygulama Kontrolü'nü zorunlu kılarak bu hizmeti kötüye kullanıma karşı korumanız gerekir. Uygulama Kontrolü'nü zorunlu kıldığınızda yalnızca gerçek uygulamanızdan veya kurcalanmamış bir cihazdan geldiği doğrulanan gelen isteklere izin verilir. Uygulama Kontrolü, üretimde doğrulama sağlayıcı olarak hem Play Integrity'yi hem de reCAPTCHA Enterprise'ı destekler.

• İstemleri sunucu tarafında saklama: Firebase AI Logic'i kullanarak Gemini API'ye yaptığınız istekler için isteminizi, şemanızı ve yapılandırmalarınızı sunucu tarafındaki istem şablonlarında saklayabilirsiniz. Uygulamanız yalnızca istemciden sunucuya anahtarı (şablon kimliği) geçirir. Sunucu istemi şablonlarını kullanmak, isteminizin istemci tarafında açığa çıkmasını önlemeye yardımcı olur.

• Cihaz üzerindeki modellere erişme: İsteklerinizi kullanılabilir olduğunda cihaz üzerindeki bir modele yönlendirmek için Firebase AI Logic'i kullanabilirsiniz. İstem de dahil olmak üzere istek hiçbir zaman cihazdan ayrılmaz.

Üretim için geliştirme

Firebase AI Logic, uygulamanızda güçlü yapay zeka özellikleri oluşturmanıza ve bunların üretimde çalışmasını sağlamanıza yardımcı olur. Ayrıntılar için Firebase AI Logic üretim kontrol listesine göz atın.

Erişim ve güvenlik

• Doğrudan uygulamanızdan çağrıldığında Gemini API'yi kötüye kullanıma karşı korumak için Firebase Uygulama Kontrolü'nü zorunlu kılın. Uygulama Kontrolü zorunlu kılındığında gelen isteklerin, uygulamanızın orijinal sürümünden veya değiştirilmemiş bir cihazdan geldiği doğrulanır.

• Firebase AI Logic'ten gelen tüm isteklerin Firebase Authentication'dan alınan geçerli kimlik bilgilerini içermesi için kimliği doğrulanmış kullanıcılar modunu zorunlu kılın.

İzleme, sınırlar ve faturalandırma

• İstek sayısı, gecikme, jeton kullanımı ve hata oranları gibi temel performans metrikleri hakkında görünürlük elde etmek için Firebase konsolunda yapay zeka izlemeyi ayarlayın.

• Tek tek istemci örneklerinin aşırı kota tüketmesini önlemek için kullanıcı başına sıklık sınırlaması ayarlayın (varsayılan değer 100 RPM'dir).

• Bütçe uyarıları ve harcama sınırları sayesinde beklenmedik faturalarla karşılaşmayın.

Yapılandırmaların yönetimi

• Yeni modeller yayınlandıkça veya diğerleri kapatıldıkça yapay zeka özelliğiniz için kullanılan model adında isteğe bağlı değişiklikler yapabilirsiniz. Remote Config veya sunucu istemi şablonlarını kullanmayla ilgili ayrıntıları inceleyin.

• Kullanıcılara yükseltme bildirimi göstermek veya kullanıcıları yükseltmeye zorlamak için Remote Config'i kullanarak uygulamanız için minimum sürüm belirleyin.

• Remote Config ve Firebase A/B Testi'ni kullanarak modelleri ve istemleri küçük kullanıcı gruplarıyla test edin.