अगर आपने Gemini API का इस्तेमाल पहले कभी नहीं किया है, तो Android डेवलपर के लिए Gemini Developer API का इस्तेमाल करना बेहतर है. हालांकि, अगर आपको डेटा की जगह से जुड़ी खास ज़रूरतें हैं या आपने Google Cloud इकोसिस्टम में पहले से ही इंटिग्रेट किया हुआ है, तो Gemini Pro और Flash मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए, Agent Platform Gemini API (जिसे पहले Vertex AI कहा जाता था) के साथ Firebase AI Logic का इस्तेमाल किया जा सकता है.
शुरू करना
अपने ऐप्लिकेशन से सीधे Agent Platform Gemini API के साथ इंटरैक्ट करने से पहले, आप Agent Studio में प्रॉम्प्ट आज़मा सकते हैं.
Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना
अपने ऐप्लिकेशन से एपीआई को कॉल करने के लिए, Firebase AI Logic के शुरुआती निर्देश में दिए गए "पहला चरण" में दिए गए निर्देशों का पालन करें. इससे Firebase को सेट अप किया जा सकेगा. साथ ही, ज़रूरी एपीआई और सेवाओं को चालू किया जा सकेगा.
Gradle डिपेंडेंसी जोड़ना
अपने ऐप्लिकेशन मॉड्यूल में, ये Gradle डिपेंडेंसी जोड़ें:
Kotlin
dependencies {
// ... other androidx dependencies
// Import the BoM for the Firebase platform
implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.17.0"))
// 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:34.17.0"))
// 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")
}
स्थानीय डेवलपमेंट के लिए, App Check डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना
जुलाई 2026 की शुरुआत से, Firebase कंसोल में AI Logic के लिए, सेटअप करने के लिए दिए गए निर्देशों के वर्कफ़्लो के तहत, Gemini API को सुरक्षित रखने के लिए, Firebase App Check को अपने-आप लागू कर दिया जाएगा. स्थानीय डेवलपमेंट के लिए, आपको App Check डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना होगा, ताकि एटेस्टेशन को बायपास किया जा सके. साथ ही, App Check को लागू रखा जा सके.
अपने डीबग बिल्ड में, App Check को डीबग प्रोवाइडर फ़ैक्ट्री का इस्तेमाल करने के लिए कॉन्फ़िगर करें:
Kotlin
Firebase.initialize(context = this) Firebase.appCheck.installAppCheckProviderFactory( DebugAppCheckProviderFactory.getInstance(), )Java
FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this); FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance(); firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory( DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());अपना डीबग टोकन पाएं:
अपने ऐप्लिकेशन को एम्युलेटर या टेस्ट डिवाइस पर चलाएं.
अपने लॉग में, App Check डीबग टोकन देखें. उदाहरण के लिए:
D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678टोकन कॉपी करें. जैसे,
123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678.
App Check के साथ अपना डीबग टोकन रजिस्टर करें:
Firebase कंसोल में, सुरक्षा > App Check > ऐप्लिकेशन टैब पर जाएं.
अपना ऐप्लिकेशन ढूंढें, ओवरफ़्लो मेन्यू () पर क्लिक करें, और फिर डीबग टोकन मैनेज करें को चुनें.
अपना डीबग टोकन रजिस्टर करने के लिए, स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें.
डीबग प्रोवाइडर के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, इनमें नया डीबग टोकन पाने का तरीका भी शामिल है, App Check के आधिकारिक दस्तावेज़ देखें.
जनरेटिव मॉडल को शुरू करना
सबसे पहले, GenerativeModel को इंस्टैंशिएट करें और मॉडल का नाम तय करें:
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);
Firebase के दस्तावेज़ में, उपलब्ध Gemini मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें . मॉडल के पैरामीटर कॉन्फ़िगर करने के बारे में भी जाना जा सकता है .
टेक्स्ट जनरेट करो
टेक्स्ट जवाब जनरेट करने के लिए, अपने प्रॉम्प्ट के साथ generateContent() को कॉल करें.
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);
Gemini Developer API की तरह, टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के साथ इमेज, ऑडियो, वीडियो, और फ़ाइलें भी पास की जा सकती हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, अपने ऐप्लिकेशन से Gemini Developer API के साथ इंटरैक्ट करना लेख पढ़ें.
Firebase AI Logic SDK के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Firebase के दस्तावेज़ देखें.