Modèles d'IA Gemini

Les familles de modèles Gemini Pro et Gemini Flash offrent aux développeurs Android des fonctionnalités d'IA multimodale, exécutant l'inférence dans le cloud et traitant les entrées d'image, audio, vidéo et texte dans les applications Android.

  • Gemini Pro : Gemini Pro est le modèle de réflexion de pointe de Google, capable de raisonner sur des problèmes complexes dans le code, les mathématiques et les STEM, ainsi que d'analyser de grands ensembles de données, des codebases et des documents à l'aide d'un contexte long.
  • Gemini Flash : les modèles Gemini Flash offrent des fonctionnalités de nouvelle génération et des capacités améliorées, y compris une vitesse supérieure, l'utilisation d'outils intégrés et une fenêtre de contexte d'un million de jetons.

Firebase AI Logic

Firebase AI Logic permet aux développeurs d'ajouter de manière sécurisée et directe l'IA générative de Google à leurs applications, ce qui simplifie le développement. Il propose également des outils et des intégrations de produits pour une préparation réussie à la production. Il fournit des SDK Android client pour intégrer et appeler directement l'API Gemini à partir du code client, ce qui simplifie le développement en éliminant le besoin de backend.

Fournisseurs d'API

Firebase AI Logic vous permet d'utiliser les fournisseurs d'API Google Gemini suivants : API Gemini Developer et API Gemini Agent Platform (anciennement Vertex AI).

Illustration montrant une application Android utilisant le SDK Firebase pour Android pour envoyer des requêtes au backend Firebase dans le cloud. Les requêtes peuvent être routées vers l'API Gemini Developer ou l'API Gemini Agent Platform, qui utilisent toutes deux les modèles Gemini Pro et Flash.
Figure 1. Architecture d'intégration de Firebase AI Logic.

Voici les principales différences pour chaque fournisseur d'API :

API Gemini Developer:

  • Commencez sans frais avec un niveau sans frais avantageux, sans avoir à fournir d'informations de paiement.
  • Vous pouvez passer à la version payante de l'API Gemini Developer pour évoluer à mesure que votre base d'utilisateurs augmente.
  • Itérez et testez des requêtes, et obtenez même des extraits de code à l'aide de Google AI Studio.

API Gemini Agent Platform (anciennement Vertex AI) :

Le choix du fournisseur d'API Gemini approprié pour votre application dépend de vos contraintes commerciales et techniques. La plupart des développeurs Android qui débutent avec les modèles Gemini Pro et Flash doivent commencer par l'API Gemini Developer. Pour changer de fournisseur, modifiez le paramètre dans le constructeur de modèle :

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);

Consultez la liste complète des modèles d'IA générative disponibles compatibles avec les SDK client Firebase AI Logic.

Services Firebase

En plus de l'accès à l'API Gemini, Firebase AI Logic propose un ensemble de services pour simplifier le déploiement de fonctionnalités basées sur l'IA dans votre application et vous préparer à la production :

App Check

Firebase App Check protège les backends d'application contre les utilisations abusives en s'assurant que seuls les clients autorisés accèdent aux ressources. Il s'intègre aux services Google (y compris Firebase et Google Cloud) et aux backends personnalisés. App Check utilise Play Integrity pour vérifier que les requêtes proviennent de l'application authentique et d'un appareil non altéré.

À partir de début juillet 2026, Firebase appliquera automatiquement App Check pour Firebase AI Logic lors du workflow de configuration guidée dans la console Firebase.

Remote Config

Au lieu de coder en dur le nom du modèle dans votre application, nous vous recommandons d'utiliser une variable contrôlée par le serveur à l'aide de Firebase Remote Config. Cela vous permet de mettre à jour de manière dynamique le modèle utilisé par votre application sans avoir à déployer une nouvelle version de votre application ni à demander à vos utilisateurs d'en télécharger une nouvelle. Vous pouvez également utiliser Remote Config pour effectuer des tests A/B sur les modèles et les requêtes.

AI Monitoring

Pour comprendre les performances de vos fonctionnalités basées sur l'IA, vous pouvez utiliser le tableau de bord AI Monitoring dans la console Firebase. Vous obtiendrez des insights utiles sur les habitudes d'utilisation, les métriques de performances et les informations de débogage pour vos appels d'API Gemini.