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Analisar arquivos de imagem usando a API Gemini

Você pode pedir a um modelo Gemini para analisar arquivos de imagem que você fornece de forma in-line (codificados em base64) ou por URL. Ao usar Firebase AI Logic, é possível fazer essa solicitação diretamente do app.

Com esse recurso, é possível:

Criar legendas ou responder perguntas sobre imagens
Escrever um conto ou um poema sobre uma imagem
Detectar objetos em uma imagem e retornar coordenadas de caixa delimitadora para eles
Rotular ou categorizar um conjunto de imagens por sentimento, estilo ou outra característica

Ir para exemplos de código Ir para o código de respostas transmitidas

Consulte outros guias para mais opções de trabalho com imagens
Gerar saída estruturada Chat com vários turnos Analisar imagens no dispositivo Gerar imagens

Antes de começar

Clique no seu provedor de Gemini API para conferir o conteúdo e o código específicos do provedor nesta página.

Se ainda não tiver feito isso, conclua o guia de primeiros passos, que descreve como configurar seu projeto do Firebase, conectar seu app ao Firebase, adicionar o SDK, inicializar o serviço de back-end para o provedor Gemini API escolhido e criar uma instância GenerativeModel.

Para testar e iterar em seus comandos e até mesmo receber um snippet de código gerado, recomendamos usar Google AI Studio.

Precisa de um arquivo de imagem de amostra?

Você pode usar esse arquivo disponível publicamente com um tipo MIME de image/jpeg (ver ou baixar arquivo). https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg

Gerar texto com base em arquivos de imagem (codificados em base64)

Antes de testar esta amostra, conclua a seção Antes de começar deste guia para configurar seu projeto e app.
Nessa seção, clique também em um botão do provedor de Gemini API escolhido para ver o conteúdo específico do provedor nesta página.

Você pode pedir a um modelo Gemini para gerar texto usando comandos com texto e imagens, fornecendo o mimeType de cada arquivo de entrada e o arquivo em si. Confira os requisitos e as recomendações para arquivos de entrada mais adiante nesta página.

Swift

Você pode chamar generateContent() para gerar texto com base em entradas multimodais de texto e imagens.

Entrada de arquivo único


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")


guard let image = UIImage(systemName: "bicycle") else { fatalError() }

// Provide a text prompt to include with the image
let prompt = "What's in this picture?"

// To generate text output, call generateContent and pass in the prompt
let response = try await model.generateContent(image, prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Entrada de vários arquivos


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")


guard let image1 = UIImage(systemName: "car") else { fatalError() }
guard let image2 = UIImage(systemName: "car.2") else { fatalError() }

// Provide a text prompt to include with the images
let prompt = "What's different between these pictures?"

// To generate text output, call generateContent and pass in the prompt
let response = try await model.generateContent(image1, image2, prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

Você pode chamar generateContent() para gerar texto com base em entradas multimodais de texto e imagens.

^{Para Kotlin, os métodos neste SDK são funções de suspensão e precisam ser chamados
de um escopo de corrotina.}

Entrada de arquivo único


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.5-flash")


// Loads an image from the app/res/drawable/ directory
val bitmap: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky)

// Provide a prompt that includes the image specified above and text
val prompt = content {
  image(bitmap)
  text("What developer tool is this mascot from?")
}

// To generate text output, call generateContent with the prompt
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)

Entrada de vários arquivos

^{Para Kotlin, os métodos neste SDK são funções de suspensão e precisam ser chamados
de um escopo de corrotina.}


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.5-flash")


// Loads an image from the app/res/drawable/ directory
val bitmap1: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky)
val bitmap2: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky_eats_pizza)

// Provide a prompt that includes the images specified above and text
val prompt = content {
  image(bitmap1)
  image(bitmap2)
  text("What is different between these pictures?")
}

// To generate text output, call generateContent with the prompt
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java

Você pode chamar generateContent() para gerar texto com base em entradas multimodais de texto e imagens.

^{Para Java, os métodos neste SDK retornam um
ListenableFuture.}

Entrada de arquivo único


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = 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(ai);


Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky);

// Provide a prompt that includes the image specified above and text
Content content = new Content.Builder()
        .addImage(bitmap)
        .addText("What developer tool is this mascot from?")
        .build();

// To generate text output, call generateContent with the prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(content);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Entrada de vários arquivos


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = 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(ai);


Bitmap bitmap1 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky);
Bitmap bitmap2 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky_eats_pizza);

// Provide a prompt that includes the images specified above and text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addImage(bitmap1)
    .addImage(bitmap2)
    .addText("What's different between these pictures?")
    .build();

// To generate text output, call generateContent with the prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

Você pode chamar generateContent() para gerar texto com base em entradas multimodais de texto e imagens.

Entrada de arquivo único


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });


// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the image
  const prompt = "What do you see?";

  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const imagePart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);

  // To generate text output, call generateContent with the text and image
  const result = await model.generateContent([prompt, imagePart]);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Entrada de vários arquivos


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });


// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the images
  const prompt = "What's different between these pictures?";

  // Prepare images for input
  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const imageParts = await Promise.all(
    [...fileInputEl.files].map(fileToGenerativePart)
  );

  // To generate text output, call generateContent with the text and images
  const result = await model.generateContent([prompt, ...imageParts]);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Dart

Você pode chamar generateContent() para gerar texto com base em entradas multimodais de texto e imagens.

Entrada de arquivo único


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');


// Provide a text prompt to include with the image
final prompt = TextPart("What's in the picture?");
// Prepare images for input
final image = await File('image0.jpg').readAsBytes();
final imagePart = InlineDataPart('image/jpeg', image);

// To generate text output, call generateContent with the text and image
final response = await model.generateContent([
  Content.multi([prompt,imagePart])
]);
print(response.text);

Entrada de vários arquivos


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');


final (firstImage, secondImage) = await (
  File('image0.jpg').readAsBytes(),
  File('image1.jpg').readAsBytes()
).wait;
// Provide a text prompt to include with the images
final prompt = TextPart("What's different between these pictures?");
// Prepare images for input
final imageParts = [
  InlineDataPart('image/jpeg', firstImage),
  InlineDataPart('image/jpeg', secondImage),
];

// To generate text output, call generateContent with the text and images
final response = await model.generateContent([
  Content.multi([prompt, ...imageParts])
]);
print(response.text);

Unity

Você pode chamar GenerateContentAsync() para gerar texto com base em entradas multimodais de texto e imagens.

Entrada de arquivo único


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash");


// Convert a Texture2D into InlineDataParts
var grayImage = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.grayTexture));

// Provide a text prompt to include with the image
var prompt = ModelContent.Text("What's in this picture?");

// To generate text output, call GenerateContentAsync and pass in the prompt
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { grayImage, prompt });
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Entrada de vários arquivos


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash");


// Convert Texture2Ds into InlineDataParts
var blackImage = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.blackTexture));
var whiteImage = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.whiteTexture));

// Provide a text prompt to include with the images
var prompt = ModelContent.Text("What's different between these pictures?");

// To generate text output, call GenerateContentAsync and pass in the prompt
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { blackImage, whiteImage, prompt });
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Saiba como escolher um modelo adequado para seu caso de uso e app.

Mostrar composição da resposta

Para ter interações mais rápidas, não espere o resultado completo da geração do modelo. Em vez disso, use o streaming para processar resultados parciais. Para transmitir a resposta, chame generateContentStream.

Ver exemplo: transmitir texto gerado de arquivos de imagem

Swift

Você pode chamar generateContentStream() para transmitir texto gerado com base em entradas multimodais de texto e imagens.

Entrada de arquivo único


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")


guard let image = UIImage(systemName: "bicycle") else { fatalError() }

// Provide a text prompt to include with the image
let prompt = "What's in this picture?"

// To stream generated text output, call generateContentStream and pass in the prompt
let contentStream = try model.generateContentStream(image, prompt)
for try await chunk in contentStream {
  if let text = chunk.text {
    print(text)
  }
}

Entrada de vários arquivos


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")


guard let image1 = UIImage(systemName: "car") else { fatalError() }
guard let image2 = UIImage(systemName: "car.2") else { fatalError() }

// Provide a text prompt to include with the images
let prompt = "What's different between these pictures?"

// To stream generated text output, call generateContentStream and pass in the prompt
let contentStream = try model.generateContentStream(image1, image2, prompt)
for try await chunk in contentStream {
  if let text = chunk.text {
    print(text)
  }
}

Kotlin

Você pode chamar generateContentStream() para transmitir texto gerado com base em entradas multimodais de texto e imagens.

^{Para Kotlin, os métodos neste SDK são funções de suspensão e precisam ser chamados
de um escopo de corrotina.}

Entrada de arquivo único


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.5-flash")


// Loads an image from the app/res/drawable/ directory
val bitmap: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky)

// Provide a prompt that includes the image specified above and text
val prompt = content {
  image(bitmap)
  text("What developer tool is this mascot from?")
}

// To stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
var fullResponse = ""
generativeModel.generateContentStream(prompt).collect { chunk ->
  print(chunk.text)
  fullResponse += chunk.text
}

Entrada de vários arquivos


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.5-flash")


// Loads an image from the app/res/drawable/ directory
val bitmap1: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky)
val bitmap2: Bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.sparky_eats_pizza)

// Provide a prompt that includes the images specified above and text
val prompt = content {
    image(bitmap1)
    image(bitmap2)
    text("What's different between these pictures?")
}

// To stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
var fullResponse = ""
generativeModel.generateContentStream(prompt).collect { chunk ->
  print(chunk.text)
  fullResponse += chunk.text
}

Java

Você pode chamar generateContentStream() para transmitir texto gerado com base em entradas multimodais de texto e imagens.

^{Para Java, os métodos de streaming neste SDK retornam um
tipo Publisher da biblioteca Reactive Streams.}

Entrada de arquivo único


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = 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(ai);


Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky);

// Provide a prompt that includes the image specified above and text
Content prompt = new Content.Builder()
        .addImage(bitmap)
        .addText("What developer tool is this mascot from?")
        .build();

// To stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse = model.generateContentStream(prompt);

final String[] fullResponse = {""};

streamingResponse.subscribe(new Subscriber<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onNext(GenerateContentResponse generateContentResponse) {
        String chunk = generateContentResponse.getText();
        fullResponse[0] += chunk;
    }

    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println(fullResponse[0]);
    }

    @Override
    public void onError(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }

    @Override
    public void onSubscribe(Subscription s) {
    }
});

Entrada de vários arquivos


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = 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(ai);


Bitmap bitmap1 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky);
Bitmap bitmap2 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sparky_eats_pizza);

// Provide a prompt that includes the images specified above and text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addImage(bitmap1)
    .addImage(bitmap2)
    .addText("What's different between these pictures?")
    .build();

// To stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse = model.generateContentStream(prompt);

final String[] fullResponse = {""};

streamingResponse.subscribe(new Subscriber<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onNext(GenerateContentResponse generateContentResponse) {
        String chunk = generateContentResponse.getText();
        fullResponse[0] += chunk;
    }

    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println(fullResponse[0]);
    }

    @Override
    public void onError(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }

    @Override
    public void onSubscribe(Subscription s) {
    }
});

Web

Você pode chamar generateContentStream() para transmitir texto gerado com base em entradas multimodais de texto e imagens.

Entrada de arquivo único


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });


// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the image
  const prompt = "What do you see?";

  // Prepare image for input
  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const imagePart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);

  // To stream generated text output, call generateContentStream with the text and image
  const result = await model.generateContentStream([prompt, imagePart]);

  for await (const chunk of result.stream) {
    const chunkText = chunk.text();
    console.log(chunkText);
  }
}

run();

Entrada de vários arquivos


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });


// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the images
  const prompt = "What's different between these pictures?";

  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const imageParts = await Promise.all(
    [...fileInputEl.files].map(fileToGenerativePart)
  );

  // To stream generated text output, call generateContentStream with the text and images
  const result = await model.generateContentStream([prompt, ...imageParts]);

  for await (const chunk of result.stream) {
    const chunkText = chunk.text();
    console.log(chunkText);
  }
}

run();

Dart

Você pode chamar generateContentStream() para transmitir texto gerado com base em entradas multimodais de texto e imagens.

Entrada de arquivo único


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');


// Provide a text prompt to include with the image
final prompt = TextPart("What's in the picture?");
// Prepare images for input
final image = await File('image0.jpg').readAsBytes();
final imagePart = InlineDataPart('image/jpeg', image);

// To stream generated text output, call generateContentStream with the text and image
final response = await model.generateContentStream([
  Content.multi([prompt,imagePart])
]);
await for (final chunk in response) {
  print(chunk.text);
}

Entrada de vários arquivos


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');


final (firstImage, secondImage) = await (
  File('image0.jpg').readAsBytes(),
  File('image1.jpg').readAsBytes()
).wait;
// Provide a text prompt to include with the images
final prompt = TextPart("What's different between these pictures?");
// Prepare images for input
final imageParts = [
  InlineDataPart('image/jpeg', firstImage),
  InlineDataPart('image/jpeg', secondImage),
];

// To stream generated text output, call generateContentStream with the text and images
final response = await model.generateContentStream([
  Content.multi([prompt, ...imageParts])
]);
await for (final chunk in response) {
  print(chunk.text);
}

Unity

Você pode chamar GenerateContentStreamAsync() para transmitir texto gerado com base em entradas multimodais de texto e imagens.

Entrada de arquivo único


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash");


// Convert a Texture2D into InlineDataParts
var gray = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.grayTexture));

// Provide a text prompt to include with the image
var prompt = ModelContent.Text("What's in this picture?");

// To stream generated text output, call GenerateContentStreamAsync and pass in the prompt
var responseStream = model.GenerateContentStreamAsync(new [] { gray, prompt });
await foreach (var response in responseStream) {
  if (!string.IsNullOrWhiteSpace(response.Text)) {
    UnityEngine.Debug.Log(response.Text);
  }
}

Entrada de vários arquivos


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash");


// Convert Texture2Ds into InlineDataParts
var black = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.blackTexture));
var white = ModelContent.InlineData("image/png",
      UnityEngine.ImageConversion.EncodeToPNG(UnityEngine.Texture2D.whiteTexture));

// Provide a text prompt to include with the images
var prompt = ModelContent.Text("What's different between these pictures?");

// To stream generated text output, call GenerateContentStreamAsync and pass in the prompt
var responseStream = model.GenerateContentStreamAsync(new [] { black, white, prompt });
await foreach (var response in responseStream) {
  if (!string.IsNullOrWhiteSpace(response.Text)) {
    UnityEngine.Debug.Log(response.Text);
  }
}

Saiba como escolher um modelo adequado para seu caso de uso e app.

Requisitos e recomendações para arquivos de imagem de entrada

Um arquivo fornecido como dados in-line é codificado em base64 em trânsito, o que aumenta o tamanho da solicitação. Você recebe um erro HTTP 413 se uma solicitação for muito grande.

Consulte "Arquivos de entrada e requisitos compatíveis com o Vertex AI Gemini API" para saber mais sobre:

Diferentes opções para fornecer um arquivo em uma solicitação (inline ou usando o URL do arquivo)
Requisitos e práticas recomendadas para arquivos de imagem

Tipos MIME de imagem compatíveis

Os modelos multimodais do Gemini são compatíveis com os seguintes tipos MIME de imagem:

Tipo de Mime da imagem	Gemini 2.0 Flash	Gemini 2.0 Flash‑Lite
PNG - `image/png`
JPEG - `image/jpeg`
WebP - `image/webp`

Limites por solicitação

Não há um limite específico para o número de pixels em uma imagem. No entanto, imagens maiores são reduzidas e preenchidas para caber em uma resolução máxima de 3072 x 3072, preservando a proporção original.

Este é o número máximo de arquivos de imagem permitidos em uma solicitação de comando:

Gemini 2.0 Flash e Gemini 2.0 Flash‑Lite: 3.000 imagens

O que mais você sabe fazer?

Saiba como contar tokens antes de enviar comandos longos ao modelo.
Configure o Cloud Storage for Firebase para incluir arquivos grandes nas solicitações multimodais e ter uma solução mais gerenciada para fornecer arquivos em comandos. Os arquivos podem incluir imagens, PDFs, vídeos e áudios.
Comece a pensar em se preparar para a produção (consulte a lista de verificação de produção), incluindo:
- Configurar o Firebase App Check para proteger o Gemini API contra abusos de clientes não autorizados.
- Integrar o Firebase Remote Config para atualizar valores no app (como o nome do modelo) sem lançar uma nova versão do app.

Testar outros recursos

Crie conversas multiturno (chat).
Gerar texto com base em comandos somente de texto.
Gerar saída estruturada (como JSON) com base em comandos de texto e multimodais.
Gerar imagens com base em comandos de texto (Gemini ou Imagen).
Use a chamada de função para conectar modelos generativos a sistemas e informações externas.

Saiba como controlar a geração de conteúdo

Entenda o design de comandos, incluindo práticas recomendadas, estratégias e exemplos de comandos.
Configure parâmetros do modelo, como temperatura e máximo de tokens de saída (para Gemini) ou proporção e geração de pessoas (para Imagen).
Use as configurações de segurança para ajustar a probabilidade de receber respostas que possam ser consideradas prejudiciais.

Você também pode testar comandos e configurações de modelo e até mesmo receber um snippet de código gerado usando Google AI Studio.

Saiba mais sobre os modelos compatíveis

Saiba mais sobre os modelos disponíveis para vários casos de uso e as respectivas cotas e preços.

Enviar feedback sobre sua experiência com Firebase AI Logic

Analisar arquivos de imagem usando a API Gemini Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

Antes de começar

Gerar texto com base em arquivos de imagem (codificados em base64)

Swift

Entrada de arquivo único

Entrada de vários arquivos

Kotlin

Entrada de arquivo único

Entrada de vários arquivos

Java

Entrada de arquivo único

Entrada de vários arquivos

Web

Entrada de arquivo único

Entrada de vários arquivos

Dart

Entrada de arquivo único

Entrada de vários arquivos

Unity

Entrada de arquivo único

Entrada de vários arquivos

Mostrar composição da resposta

Ver exemplo: transmitir texto gerado de arquivos de imagem

Swift

Entrada de arquivo único

Entrada de vários arquivos

Kotlin

Entrada de arquivo único

Entrada de vários arquivos

Java

Entrada de arquivo único

Entrada de vários arquivos

Web

Entrada de arquivo único

Entrada de vários arquivos

Dart

Entrada de arquivo único

Entrada de vários arquivos

Unity

Entrada de arquivo único

Entrada de vários arquivos

Requisitos e recomendações para arquivos de imagem de entrada

Tipos MIME de imagem compatíveis

Limites por solicitação

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