Если вы только начинаете работать с Gemini API, рекомендуем использовать Gemini Developer API в качестве поставщика API для разработчиков Android. Однако если у вас есть особые требования к местоположению данных или вы уже используете экосистему Google Cloud, то можете использовать Agent Platform Gemini API (ранее Vertex AI) с Firebase AI Logic, чтобы получить доступ к моделям Gemini Pro и Flash.
Начало работы
Прежде чем взаимодействовать с Agent Platform Gemini API напрямую из приложения, вы можете поэкспериментировать с запросами в Agent Studio.
Как настроить проект Firebase и подключить к нему приложение
Когда вы будете готовы вызвать API из приложения, следуйте инструкциям в разделе "Шаг 1" руководства по началу работы с Firebase AI Logic, чтобы настроить Firebase и включить необходимые API и сервисы.
Добавьте зависимости Gradle
Добавьте в модуль приложения следующие зависимости Gradle:
Kotlin
dependencies {
// ... other androidx dependencies
// Import the BoM for the Firebase platform
implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.1.0"))
// Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
// When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug")
}
Java
dependencies {
// Import the BoM for the Firebase platform
implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.1.0"))
// Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
// When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug")
// Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android)
implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")
// Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams)
implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}
Как настроить отладочного поставщика Проверки приложений для локальной разработки
С начала июля 2026 года в рамках пошаговой настройки AI Logic в консоли Firebase для защиты Gemini API автоматически применяется проверка приложений Firebase. Для локальной разработки необходимо настроить отладочный поставщик Проверки приложений, чтобы обходить аттестацию, сохраняя при этом принудительное применение Проверки приложений.
В отладочной сборке настройте Проверку приложений на использование фабрики отладочных поставщиков:
Kotlin
Firebase.initialize(context = this) Firebase.appCheck.installAppCheckProviderFactory( DebugAppCheckProviderFactory.getInstance(), )Java
FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this); FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance(); firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory( DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());Получите токен отладки:
Запустите приложение в эмуляторе или на тестовом устройстве.
Найдите в журналах токен отладки Проверки приложений. Пример:
D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678Скопируйте токен (например,
123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).
Зарегистрируйте токен отладки в Проверке приложений:
В консоли Firebase перейдите в раздел Security (Безопасность) > App Check (Проверка приложений) > Apps (Приложения).
Найдите свое приложение, нажмите на значок дополнительного меню () и выберите Управление токенами отладки.
Зарегистрируйте токен отладки, следуя инструкциям на экране.
Подробную информацию об отладочном поставщике, в том числе о том, как получить новый токен отладки, можно найти в официальной документации по Проверке приложений.
Инициализация генеративной модели
Сначала создайте экземпляр GenerativeModel и укажите название модели:
Kotlin
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.agentPlatform()) .generativeModel("gemini-3.5-flash")
Java
GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform()) .generativeModel("gemini-3.5-flash"); GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);
В документации Firebase можно узнать больше о доступных моделях Gemini. Вы также можете узнать, как настраивать параметры модели.
Генерировать текст
Чтобы сгенерировать текстовый ответ, вызовите generateContent() с вашим запросом.
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);
Как и в случае с Gemini Developer API, вы можете передавать изображения, аудио, видео и файлы вместе с текстовым запросом. Подробнее о том, как взаимодействовать с Gemini Developer API из приложения…
Подробную информацию о Firebase AI Logic SDK можно найти в документации Firebase.