Modelos de IA do Gemini

As famílias de modelos Gemini Pro e Gemini Flash oferecem aos desenvolvedores Android recursos de IA multimodal, executando inferência na nuvem e processando entradas de imagem, áudio, vídeo e texto em apps Android.

• Gemini Pro: o Gemini Pro é o modelo de pensamento mais avançado do Google, capaz de raciocinar sobre problemas complexos em código, matemática e STEM, além de analisar grandes conjuntos de dados, bases de código e documentos usando contexto longo.
• Gemini Flash: os modelos Gemini Flash oferecem recursos de última geração e capacidades aprimoradas, incluindo velocidade superior, uso de ferramentas integrado e uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.

Observação: este documento aborda os modelos de IA do Gemini baseados na nuvem. Para inferência no dispositivo, consulte a documentação do Gemini Nano.

Firebase AI Logic

O Firebase AI Logic permite que os desenvolvedores adicionem a IA generativa do Google aos apps de maneira segura e direta, simplificando o desenvolvimento e oferecendo ferramentas e integrações de produtos para uma preparação de produção bem-sucedida. Ele fornece SDKs de cliente do Android para integrar e chamar diretamente a API Gemini do código do cliente, simplificando o desenvolvimento ao eliminar a necessidade de um back-end.

Provedores de API

O Firebase AI Logic permite usar os seguintes provedores da API Google Gemini: Gemini Developer API e Vertex AI Gemini API.

Figura 1. Arquitetura de integração do Firebase AI Logic.

Estas são as principais diferenças de cada provedor de API:

API Gemini Developer:

• Comece sem custo financeiro com um nível sem custo financeiro generoso, sem necessidade de informações de pagamento.
• Opcionalmente, faça upgrade para o nível pago da API Gemini Developer para escalonar à medida que sua base de usuários cresce.
• Itere e faça experimentos com comandos e até mesmo receba snippets de código usando o Google AI Studio.

API Gemini da Vertex AI:

• Controle granular sobre onde você acessa o modelo.
• Ideal para desenvolvedores já incorporados ao ecossistema da Vertex AI/Google Cloud.
• Itere e faça experimentos com comandos e até mesmo receba snippets de código usando o Vertex AI Studio.

A seleção do provedor de API adequado para seu aplicativo é baseada nas restrições comerciais e técnicas e na familiaridade com o ecossistema da Vertex AI e do Google Cloud. A maioria dos desenvolvedores Android que estão começando a usar as integrações do Gemini Pro ou do Gemini Flash devem começar com a API Gemini Developer. Para alternar entre provedores, mude o parâmetro no construtor do modelo:

Kotlin

// For Vertex AI, use `backend = GenerativeBackend.vertexAI()`
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel("gemini-2.5-flash")

val response = model.generateContent("Write a story about a magic backpack")
val output = response.text
GeminiOverview.kt

Java

// For Vertex AI, use `backend = GenerativeBackend.vertexAI()`
GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.5-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

Consulte a lista completa de modelos de IA generativa disponíveis com suporte dos SDKs de cliente do Firebase AI Logic.

Serviços do Firebase

Além do acesso à API Gemini, o Firebase AI Logic oferece um conjunto de serviços para simplificar a implantação de recursos com tecnologia de IA no seu app e se preparar para a produção:

App Check

O Firebase App Check protege os back-ends do app contra abusos, garantindo que apenas clientes autorizados acessem os recursos. Ele se integra aos Serviços do Google (incluindo o Firebase e o Google Cloud) e aos back-ends personalizados. O App Check usa a API Play Integrity para verificar se as solicitações se originam do app autêntico e de um dispositivo não adulterado.

Configuração remota

Em vez de codificar o nome do modelo no app, recomendamos o uso de uma variável controlada pelo servidor usando a Configuração remota do Firebase. Isso permite atualizar dinamicamente o modelo usado pelo app sem precisar implantar uma nova versão do app ou exigir que os usuários recebam uma nova versão. Também é possível usar a Configuração remota para modelos e comandos de teste A/B.

Monitoramento de IA

Para entender o desempenho dos recursos com tecnologia de IA, use o painel de monitoramento de IA no console do Firebase. Você vai receber insights valiosos sobre padrões de uso, métricas de desempenho e informações de depuração para as chamadas da API Gemini.