Gemini-KI-Modelle

Die Modellfamilien Gemini Pro und Gemini Flash bieten Android-Entwicklern multimodale KI-Funktionen, die Inferenz in der Cloud ausführen und Bild-, Audio-, Video- und Texteingaben in Android-Apps verarbeiten.

• Gemini Pro: Gemini Pro ist das hochmoderne Denkmodell von Google, das komplexe Probleme in Code, Mathematik und STEM lösen sowie große Datensätze, Codebasen und Dokumente mit langem Kontext analysieren kann.
• Gemini Flash: Die Gemini Flash-Modelle bieten Funktionen der nächsten Generation und verbesserte Möglichkeiten, darunter eine höhere Geschwindigkeit, integrierte Toolnutzung und ein Kontextfenster mit 1 Million Tokens.

Hinweis: In diesem Dokument werden die cloudbasierten Gemini-KI-Modelle behandelt. Informationen zur Inferenz auf dem Gerät finden Sie in der Gemini Nano-Dokumentation.

Firebase AI Logic

Mit Firebase AI Logic können Entwickler die generative KI von Google sicher und direkt in ihre Apps einbinden, was die Entwicklung vereinfacht. Außerdem bietet das Tool Tools und Produktintegrationen für eine erfolgreiche Produktionsbereitschaft. Es bietet Android-Client-SDKs, mit denen die Gemini API direkt aus dem Clientcode eingebunden und aufgerufen werden kann. So wird die Entwicklung vereinfacht, da kein Backend erforderlich ist.

API-Anbieter

Mit Firebase AI Logic können Sie die folgenden Google Gemini API-Anbieter verwenden: Gemini Developer API und Agent Platform Gemini API (früher Vertex AI).

Abbildung 1 Architektur der Firebase AI Logic-Integration.

Hier sind die Hauptunterschiede für die einzelnen API-Anbieter:

Gemini Developer API:

• Sie können kostenlos mit einer großzügigen kostenlosen Stufe beginnen, ohne dass Zahlungsinformationen erforderlich sind.
• Optional können Sie auf die kostenpflichtige Stufe der Gemini Developer API upgraden, um mit der Anzahl der Nutzer zu skalieren.
• Mit Google AI Studio können Sie Prompts iterieren und testen und sogar Code-Snippets abrufen.

**Agent Platform Gemini API** (früher Vertex AI):

• Detaillierte Kontrolle darüber, wo Sie auf das Modell zugreifen.
• Ideal für Entwickler, die bereits in das Google Cloud-Ökosystem eingebunden sind.
• Mit Agent Studio können Sie Prompts iterieren und testen und sogar Code-Snippets abrufen.

Die Auswahl des geeigneten Gemini API-Anbieters für Ihre App hängt von Ihren geschäftlichen und technischen Einschränkungen ab. Die meisten Android-Entwickler, die gerade erst mit Gemini Pro- und Flash-Modellen beginnen, sollten mit der Gemini Developer API starten. Der Wechsel zwischen Anbietern erfolgt durch Ändern des Parameters im Modellkonstruktor:

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
GeminiOverview.kt

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);
GeminiOverviewJava.java

Eine vollständige Liste der verfügbaren generativen KI-Modelle, die von den Firebase AI Logic-Client-SDKs unterstützt werden, finden Sie hier.

Firebase-Dienste

Neben dem Zugriff auf die Gemini API bietet Firebase AI Logic eine Reihe von Diensten, mit denen Sie KI-basierte Funktionen einfacher in Ihre App einbinden und für die Produktion vorbereiten können:

App Check

Firebase App Check schützt App-Backends vor Missbrauch, indem sichergestellt wird, dass nur autorisierte Clients auf Ressourcen zugreifen können. Der Dienst lässt sich in Google-Dienste (einschließlich Firebase und Google Cloud) und benutzerdefinierte Backends einbinden. App Check verwendet Play Integrity, um zu prüfen, ob Anfragen von der authentischen App und einem nicht manipulierten Gerät stammen.

Ab Anfang Juli 2026 erzwingt Firebase App Check automatisch für Firebase AI Logic während des geführten Einrichtungsprozesses in der Firebase Console.

Remote Config

Anstatt den Modellnamen fest in Ihre App zu codieren, empfehlen wir, eine servergesteuerte Variable mit Firebase Remote Config zu verwenden. So können Sie das von Ihrer App verwendete Modell dynamisch aktualisieren, ohne eine neue Version Ihrer App bereitstellen zu müssen oder Ihre Nutzer aufzufordern, eine neue Version herunterzuladen. Mit Remote Config können Sie auch A/B-Tests für Modelle und Prompts durchführen.

KI-Monitoring

Auf dem Dashboard für das KI-Monitoring in der Firebase Console können Sie sehen, wie Ihre KI-basierten Funktionen abschneiden. Sie erhalten wertvolle Einblicke in Nutzungsmuster, Leistungsmesswerte und Debugging-Informationen für Ihre Gemini API-Aufrufe.