Vertex AI Gemini API

Gemini API'yi yeni kullanmaya başladıysanız Android geliştiriciler için önerilen API sağlayıcı Gemini Developer API'dir. Ancak belirli veri konumu şartlarınız varsa veya Vertex AI ya da Google Cloud ortamına zaten yerleştirilmişseniz Vertex AI Gemini API'yi kullanabilirsiniz.

Başlarken

Vertex AI Gemini API ile doğrudan uygulamanızdan etkileşim kurmadan önce Vertex AI Studio'da istemlerle denemeler yapabilirsiniz.

Firebase projesi oluşturma ve uygulamanızı Firebase'e bağlama

Uygulamanızdan API'yi çağırmaya hazır olduğunuzda, Firebase'i ayarlamak ve gerekli API'leri ve hizmetleri etkinleştirmek için Firebase AI Logic başlangıç kılavuzunun "1. Adım" bölümündeki talimatları uygulayın.

Gradle bağımlılıklarını ekleyin

Uygulama modülünüze aşağıdaki Gradle bağımlılıklarını ekleyin:

Kotlin

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.15.0"))

  // 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:34.15.0"))

  // 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")
}

Yerel geliştirme için Uygulama Kontrolü hata ayıklama sağlayıcısını yapılandırma

Temmuz 2026'nın başlarından itibaren, Firebase Console'daki AI Logic için rehberli kurulum iş akışı kapsamında Gemini API'yi korumak amacıyla Firebase Uygulama Kontrolü otomatik olarak zorunlu kılınacak. Yerel geliştirme için, Uygulama Kontrolü'nün zorunlu kılınmasını sürdürürken onaylamayı atlamak üzere Uygulama Kontrolü hata ayıklama sağlayıcısını yapılandırmanız gerekir.

  1. Hata ayıklama derlemenizde, hata ayıklama sağlayıcı fabrikasını kullanmak için App Check'i yapılandırın:

    Kotlin

    Firebase.initialize(context = this)
Firebase.appCheck.installAppCheckProviderFactory(
    DebugAppCheckProviderFactory.getInstance(),
)

    Java

    FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this);
FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance();
firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory(
        DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());

  2. Hata ayıklama jetonunuzu alın:

    1. Uygulamanızı emülatörde veya test cihazınızda çalıştırın.

    2. Günlüklerinizde uygulama denetimi hata ayıklama jetonunu bulun. Örneğin:

      D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list
in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678

    3. Jetonu kopyalayın (örneğin, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

  3. Hata ayıklama jetonunuzu Uygulama Kontrolü'ne kaydedin:

    1. Firebase konsolunda Güvenlik > App Check > Uygulamalar sekmesine gidin.

    2. Uygulamanızı bulun, taşma menüsünü () tıklayın ve Hata ayıklama jetonlarını yönet'i seçin.

    3. Hata ayıklama jetonunuzu kaydetmek için ekrandaki talimatları uygulayın.

Hata ayıklama sağlayıcısı hakkında ayrıntılı bilgi (yeni bir hata ayıklama jetonunun nasıl alınacağı dahil) için resmi App Check belgelerine göz atın.

Üretken modeli başlatma

GenerativeModel öğesini oluşturup model adını belirterek başlayın:

Kotlin

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI())
    .generativeModel("gemini-2.5-flash")

Java

GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI())
        .generativeModel("gemini-2.5-flash");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);

Kullanılabilen Gemini modelleri hakkında daha fazla bilgiyi Firebase belgelerinde bulabilirsiniz. Ayrıca model parametrelerini yapılandırma hakkında bilgi edinebilirsiniz.

Metin oluşturun

Metin yanıtı oluşturmak için isteminizle birlikte generateContent() işlevini çağırın.

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'ye benzer şekilde, metin isteminizle birlikte resim, ses, video ve dosya da iletebilirsiniz. Ayrıntılar için Uygulamanızdan Gemini Developer API ile etkileşim kurma başlıklı makaleyi inceleyin.

Firebase AI Logic SDK hakkında daha fazla bilgi edinmek için Firebase dokümanlarını inceleyin.