модели ИИ Gemini;

Семейства моделей Gemini Pro и Gemini Flash предоставляют разработчикам Android мультимодальные возможности ИИ, выполняют логический вывод в облаке и обрабатывают изображения, аудио, видео и текстовые входные данные в приложениях Android.

• Gemini Pro: Gemini Pro — это самая современная думающая модель Google, которая может решать сложные задачи по программированию, математике и естественным наукам, а также анализировать большие наборы данных, базы кода и документы, используя длинный контекст.
• Gemini Flash. Модели Gemini Flash предлагают функции нового поколения и улучшенные возможности, в том числе более высокую скорость, встроенные инструменты и окно контекста на 1 млн токенов.

Примечание. В этом документе рассматриваются облачные модели ИИ Gemini. Чтобы узнать больше о выводе на устройстве, ознакомьтесь с документацией по Gemini Nano.

Firebase AI Logic

Firebase AI Logic позволяет разработчикам безопасно и напрямую добавлять генеративный искусственный интеллект от Google в свои приложения, упрощая разработку. Кроме того, этот сервис предлагает инструменты и интеграции продуктов для успешной готовности рабочей версии. Он предоставляет клиентские SDK для Android, которые позволяют напрямую интегрировать и вызывать Gemini API из клиентского кода, упрощая разработку за счет отсутствия необходимости в бэкэнде.

Поставщики API

Firebase AI Logic позволяет использовать следующих поставщиков Google Gemini API: Gemini Developer API и Agent Platform Gemini API (ранее Vertex AI).

Рисунок 1. Архитектура интеграции Firebase AI Logic.

Ниже перечислены основные различия для каждого поставщика API.

Gemini Developer API:

• Начните бесплатно с щедрым бесплатным уровнем без необходимости указывать платежные данные.
• При необходимости перейдите на платный тариф Gemini Developer API, чтобы масштабировать решение по мере роста пользовательской базы.
• Используйте Google AI Studio, чтобы экспериментировать с запросами и получать фрагменты кода.

Agent Platform Gemini API (ранее – Vertex AI):

• Детальный контроль над тем, где вы получаете доступ к модели.
• Идеально подходит для разработчиков, уже работающих в экосистеме Google Cloud.
• Используйте Agent Studio, чтобы экспериментировать с запросами и даже получать фрагменты кода.

Выбор подходящего поставщика Gemini API для вашего приложения зависит от ваших бизнес- и технических ограничений. Большинству разработчиков Android, которые только начинают работать с моделями Gemini Pro и Flash, следует начать с Gemini Developer API. Чтобы переключиться между поставщиками, измените параметр в конструкторе модели:

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

Доступ к моделям на устройстве, в облаке или в гибридном режиме

Помимо облачных моделей Gemini, описанных в предыдущем разделе, Firebase AI Logic SDK позволяет использовать модели на устройстве для создания ИИ-функций приложения. Если вы настроите SDK для гибридного инференса, ваше приложение сможет использовать модель на устройстве, когда она доступна, и без проблем переключаться на модель, размещенную в облаке, когда это необходимо (и наоборот).

Основные преимущества гибридного подхода:

• Умная маршрутизация. Простые задачи обрабатываются на устройстве, а сложные вопросы автоматически отправляются в облако для более глубокого анализа.

• Доступность в офлайн-режиме. Приложения продолжают работать без интернета, поскольку модели выполняются непосредственно на устройстве. Когда вы снова подключитесь к интернету, модели, размещенные в облаке, станут доступны.

• Снижение расходов. Выполнение повседневных задач на устройстве, а не в облаке, позволяет сократить расходы на инференс.

Безопасность ИИ-функций

Firebase AI Logic поддерживает несколько функций, которые позволяют безопасно создавать ИИ-функции в приложении:

• Проверка подлинности приложения. Если вы вызываете Gemini API напрямую из приложения Android, API становится уязвимым для злоупотреблений со стороны неавторизованных клиентов. Чтобы защитить его от злоупотреблений, используйте Firebase AI Logic и проверку приложений Firebase. Когда вы включите проверку приложений, будут разрешены только входящие запросы, которые были проверены и признаны исходящими из вашего приложения или с устройства, которое не подвергалось несанкционированному вмешательству. Проверка приложений поддерживает Play Integrity и reCAPTCHA Enterprise в качестве поставщиков подтверждения для рабочих сред.

• Храните запросы на стороне сервера. Для запросов к Gemini API с помощью Firebase AI Logic вы можете хранить запросы, схемы и конфигурации в шаблонах запросов на стороне сервера. Приложение передает с клиента на сервер только ключ (идентификатор шаблона). Использование шаблонов запросов на сервере помогает защитить запрос от раскрытия на стороне клиента.

• Доступ к локальным моделям. Вы можете использовать Firebase AI Logic, чтобы направлять запросы к локальной модели, если она доступна. Запрос, в том числе подсказка, никогда не покидает устройство.

Создание рабочей версии

Firebase AI Logic помогает создавать надежные ИИ-функции в приложении и обеспечивать их работу в производственной среде. Подробнее о контрольном списке для подготовки к выпуску логики ИИ Firebase…

Доступ и безопасность

• Включите проверку приложений Firebase, чтобы защитить Gemini API от злоупотреблений, когда он вызывается непосредственно из вашего приложения. При включенной проверке приложений проверяется, исходят ли входящие запросы из вашего приложения или с немодифицированного устройства.

• Включите режим аутентифицированных пользователей, чтобы все запросы от Firebase AI Logic должны были включать действительные учетные данные из Firebase Authentication.

Мониторинг, лимиты и оплата

• Настройте мониторинг ИИ в консоли Firebase, чтобы отслеживать ключевые показатели эффективности, такие как количество запросов, задержка, использование токенов и частота ошибок.

• Установите ограничение частоты запросов для каждого пользователя (по умолчанию – 100 запросов в минуту), чтобы отдельные экземпляры клиента не потребляли слишком много квоты.

• Чтобы избежать неожиданных счетов, настройте оповещения о бюджете и пределы расходов.

Управление конфигурациями

• Вы можете в любой момент изменить название модели, используемой для функции ИИ, если появляются новые модели или прекращается поддержка старых. Подробнее о том, как использовать Remote Config или шаблоны запросов на сервере…

• С помощью Remote Config можно задать минимальную версию приложения, чтобы показывать пользователям уведомление об обновлении или принудительно обновлять приложение.

• Проверяйте модели и запросы на небольших группах пользователей с помощью Remote Config и A/B-тестирования в Firebase.