Pierwsze kroki z interfejsem Gemini API przy użyciu pakietów SDK Firebase AI Logic

Swift

W tym przewodniku założyliśmy, że wiesz, jak używać Xcode do tworzenia aplikacji na platformy Apple (np. iOS).

Upewnij się, że środowisko deweloperskie i aplikacja na platformy Apple spełniają te wymagania:

• Xcode 26.2 lub nowszy
• Twoja aplikacja jest kierowana na system iOS 15 lub nowszy albo macOS 12 lub nowszy.

Kotlin

W tym przewodniku założyliśmy, że znasz Androida Studio i umiesz tworzyć w nim aplikacje na Androida.

Upewnij się, że środowisko programistyczne i aplikacja na Androida spełniają te wymagania:

• Android Studio (najnowsza wersja),
• Aplikacja jest kierowana na interfejs API na poziomie 21 lub wyższym.

Java

W tym przewodniku założyliśmy, że znasz Androida Studio i umiesz tworzyć w nim aplikacje na Androida.

Upewnij się, że środowisko programistyczne i aplikacja na Androida spełniają te wymagania:

• Android Studio (najnowsza wersja),
• Aplikacja jest kierowana na interfejs API na poziomie 21 lub wyższym.

Web

W tym przewodniku założyliśmy, że znasz JavaScript i umiesz go używać do tworzenia aplikacji internetowych. Ten przewodnik jest niezależny od platformy.

Upewnij się, że środowisko programistyczne i aplikacja internetowa spełniają te wymagania:

• (Opcjonalnie) Node.js
• nowoczesnej przeglądarki internetowej,

Dart

W tym przewodniku przyjęto założenie, że znasz już podstawy tworzenia aplikacji w Flutterze.

Upewnij się, że środowisko programistyczne i aplikacja Flutter spełniają te wymagania:

• Dart 3.2.0 lub nowszy

Unity

W tym przewodniku przyjęto założenie, że znasz już podstawy tworzenia gier w Unity.

Upewnij się, że środowisko programistyczne i gra w Unity spełniają te wymagania:

• Unity Editor 2021 LTS lub nowszy

Swift

Wypróbuj aplikację z krótkiego wprowadzenia

Skorzystaj z aplikacji na początek, aby szybko wypróbować pakiet SDK i zobaczyć pełną implementację różnych przypadków użycia. Jeśli nie masz własnej aplikacji na platformy Apple, możesz użyć aplikacji szybkiego startu. Aby to zrobić, musisz połączyć ją z projektem w Firebase.

Otwórz aplikację z szybkim startem

Obejrzyj samouczek wideo

Z tego filmu dowiesz się, jak zacząć korzystać z Firebase AI Logic, tworząc prawdziwą aplikację do planowania posiłków opartą na AI, która generuje przepisy na podstawie prompta tekstowego.

Możesz też pobrać i przejrzeć bazę kodu aplikacji przedstawionej w filmie.

Wyświetlanie bazy kodu aplikacji, w której znajduje się film

Kotlin

Wypróbuj aplikację z krótkiego wprowadzenia

Skorzystaj z aplikacji na początek, aby szybko wypróbować pakiet SDK i zobaczyć pełną implementację różnych przypadków użycia. Jeśli nie masz własnej aplikacji na Androida, możesz użyć aplikacji szybkiego startu. Aby to zrobić, musisz połączyć ją z projektem Firebase.

Otwórz aplikację z szybkim startem

Obejrzyj samouczek wideo

Z tego filmu dowiesz się, jak zacząć korzystać z Firebase AI Logic, tworząc prawdziwą aplikację do planowania posiłków opartą na AI, która generuje przepisy na podstawie prompta tekstowego.

Możesz też pobrać i przejrzeć bazę kodu aplikacji przedstawionej w filmie.

Wyświetlanie bazy kodu aplikacji, w której znajduje się film

Java

Wypróbuj aplikację z krótkiego wprowadzenia

Skorzystaj z aplikacji na początek, aby szybko wypróbować pakiet SDK i zobaczyć pełną implementację różnych przypadków użycia. Jeśli nie masz własnej aplikacji na Androida, możesz użyć aplikacji szybkiego startu. Aby to zrobić, musisz połączyć ją z projektem Firebase.

Otwórz aplikację z szybkim startem

Obejrzyj samouczek wideo

Ten film pokazuje, jak zacząć korzystać z Firebase AI Logic, tworząc działającą w rzeczywistości aplikację do planowania posiłków opartą na AI, która generuje przepisy na podstawie prompta tekstowego.^*

Możesz też pobrać i przejrzeć bazę kodu aplikacji przedstawionej w filmie.

Wyświetlanie bazy kodu aplikacji, w której znajduje się film

^{* Ten film i powiązana z nim aplikacja są napisane w języku Kotlin, ale mogą pomóc programistom Java w zrozumieniu podstawowych informacji o tym, jak zacząć korzystać z Firebase AI Logic.}

Web

Wypróbuj aplikację z krótkiego wprowadzenia

Skorzystaj z aplikacji na początek, aby szybko wypróbować pakiet SDK i zobaczyć pełną implementację różnych przypadków użycia. Jeśli nie masz własnej aplikacji internetowej, możesz użyć aplikacji szybkiego startu. Aby to zrobić, musisz połączyć ją z projektem w Firebase.

Otwórz aplikację z szybkim startem

Dart

Wypróbuj aplikację z krótkiego wprowadzenia

Skorzystaj z aplikacji na początek, aby szybko wypróbować pakiet SDK i zobaczyć pełną implementację różnych przypadków użycia. Jeśli nie masz własnej aplikacji Flutter, możesz użyć aplikacji szybkiego startu. Aby to zrobić, musisz połączyć ją z projektem w Firebase.

Otwórz aplikację z szybkim startem

Obejrzyj samouczek wideo

Z tego filmu dowiesz się, jak zacząć korzystać z Firebase AI Logic, tworząc prawdziwą aplikację do planowania posiłków opartą na AI, która generuje przepisy na podstawie prompta tekstowego.

Możesz też pobrać i przejrzeć bazę kodu aplikacji przedstawionej w filmie.

Wyświetlanie bazy kodu aplikacji, w której znajduje się film

Unity

Wypróbuj aplikację z krótkiego wprowadzenia

Skorzystaj z aplikacji na początek, aby szybko wypróbować pakiet SDK i zobaczyć pełną implementację różnych przypadków użycia. Jeśli nie masz własnej gry w Unity, możesz użyć aplikacji do szybkiego rozpoczęcia. Aby używać aplikacji szybkiego startu, musisz połączyć ją z projektem w Firebase.

Otwórz aplikację z szybkim startem

Swift

Do instalacji zależności Firebase i do zarządzania nimi możesz używać menedżera pakietów Swift. W razie potrzeby dowiedz się więcej o innych opcjach instalacji.

Biblioteka Firebase AI Logic zapewnia dostęp do interfejsów API do interakcji z modelami Gemini. Biblioteka jest częścią pakietu SDK Firebase na platformy Apple (firebase-ios-sdk).

Jeśli korzystasz już z Firebase, upewnij się, że pakiet Firebase ma wersję 12.5.0 lub nowszą.

1. Po otwarciu projektu aplikacji wybierz w Xcode opcję File > Add Package Dependencies (Plik > Dodaj zależności pakietu).

2. Gdy pojawi się prośba, dodaj repozytorium pakietu SDK Firebase na platformy Apple:

   https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
   

3. Wybierz najnowszą wersję pakietu SDK.

4. Wybierz bibliotekę FirebaseAILogic i bibliotekę FirebaseAppCheck.

Po zakończeniu Xcode automatycznie zacznie wyszukiwać i pobierać zależności w tle.

Kotlin

Firebase AI Logic Pakiet SDK na Androida (firebase-ai) zapewnia dostęp do interfejsów API do interakcji z modelami Gemini.

W pliku Gradle na poziomie modułu (aplikacji) (np. <project>/<app-module>/build.gradle.kts) dodaj zależność z biblioteką Firebase AI Logic na Androida. Zalecamy używanie Firebase Android BoM do kontrolowania wersji biblioteki.

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")
}

Gdy korzystamy z Firebase Android BoM, aplikacja zawsze używa zgodnych wersji bibliotek Firebase na Androida.

dependencies {
  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai:17.13.0")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug:19.2.0")
}

Java

Firebase AI Logic Pakiet SDK na Androida (firebase-ai) zapewnia dostęp do interfejsów API do interakcji z modelami Gemini.

W pliku Gradle na poziomie modułu (aplikacji) (np. <project>/<app-module>/build.gradle.kts) dodaj zależność z biblioteką Firebase AI Logic na Androida. Zalecamy używanie Firebase Android BoM do kontrolowania wersji biblioteki.

W przypadku Javy musisz dodać 2 dodatkowe biblioteki.

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")

  // 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")
}

Gdy korzystamy z Firebase Android BoM, aplikacja zawsze używa zgodnych wersji bibliotek Firebase na Androida.

dependencies {
  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai:17.13.0")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug:19.2.0")
}

Web

Biblioteka Firebase AI Logic zapewnia dostęp do interfejsów API do interakcji z modelami Gemini. Biblioteka jest częścią pakietu Firebase JavaScript SDK na potrzeby internetu.

1. Zainstaluj pakiet Firebase JS SDK na potrzeby internetu za pomocą npm:

   npm install firebase
   

2. Zainicjuj Firebase w aplikacji:

   import { initializeApp } from "firebase/app";
   import { initializeAppCheck, DebugProvider } from "firebase/app-check";
   
   // 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);
   

Dart

Firebase AI LogicWtyczka do Fluttera (firebase_ai)Firebase AI Logic zapewnia dostęp do interfejsów API do interakcji z modelami Gemini.

1. W katalogu projektu Flutter uruchom to polecenie, aby zainstalować wtyczkę podstawową i wtyczkę Firebase AI Logic:

   flutter pub add firebase_ai firebase_app_check
   

2. W pliku lib/main.dart zaimportuj wtyczki Firebase AI Logic i App Check:

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

3. W pliku lib/main.dart sprawdź też, czy Firebase został zainicjowany za pomocą obiektu DefaultFirebaseOptions wyeksportowanego z pliku konfiguracyjnego:

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

4. Przebuduj aplikację Flutter:

   flutter run
   

Unity

1. Pobierz Firebase Unity SDK, a następnie wyodrębnij go w dogodnym miejscu.

   Pakiet SDK Firebase Unity nie jest przeznaczony dla konkretnej platformy.

2. W otwartym projekcie Unity kliknij Assets (Zasoby) > Import Package (Importuj pakiet) > Custom Package (Własny pakiet).

3. W wyodrębnionym pakiecie SDK wybierz pakiet FirebaseAI i pakiet FirebaseAppCheck.

4. W oknie Import Unity Package (Importowanie pakietu dla Unity) kliknij Import (Importuj).

Swift

Aby użyć dostawcy debugowania podczas interaktywnego uruchamiania aplikacji w symulatorze (np. podczas lokalnego tworzenia):

1. W projekcie Xcode zaimportuj FirebaseAppCheck i zainicjuj App Check za pomocą fabryki dostawcy debugowania przed skonfigurowaniem Firebase.

   import SwiftUI
   import FirebaseCore
   import FirebaseAppCheck
   
   @main
   struct YourApp: App {
     init() {
       let providerFactory = AppCheckDebugProviderFactory()
       AppCheck.setAppCheckProviderFactory(providerFactory)
       FirebaseApp.configure()
     }
   
     var body: some Scene {
       WindowGroup {
         NavigationView {
           ContentView()
         }
       }
     }
   }
   

2. Uzyskaj token debugowania:

   1. Uruchom aplikację w symulatorze lub na urządzeniu testowym.

   2. Otwórz konsolę Xcode i poszukaj App Checktokena debugowania. Przykład:

      <Warning> [AppCheckCore][I-GAC004001] App Check debug token: '123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678'.
      

   3. Skopiuj token (np. 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Zarejestruj token debugowania u dostawcy App Check:

   1. W konsoli Firebase otwórz kartę Zabezpieczenia > App Check > Aplikacje.

   2. Znajdź aplikację, kliknij menu przepełnienia (more_vert), a następnie wybierz Zarządzaj tokenami debugowania.

   3. Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby zarejestrować token debugowania.

Szczegółowe informacje o dostawcy debugowania (w tym o tym, jak uzyskać nowy token debugowania) znajdziesz w oficjalnej dokumentacji App Check.

Kotlin

Oto jak używać dostawcy debugowania podczas interaktywnego uruchamiania aplikacji w emulatorze (np. podczas lokalnego programowania):

1. W kompilacji debugowania skonfiguruj App Check tak, aby używała fabryki dostawcy debugowania:

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

2. Uzyskaj token debugowania:

   1. Uruchom aplikację w emulatorze lub na urządzeniu testowym.

   2. W logach poszukaj App Checktokena debugowania. Przykład:

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

   3. Skopiuj token (np. 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Zarejestruj token debugowania u dostawcy App Check:

   1. W konsoli Firebase otwórz kartę Zabezpieczenia > App Check > Aplikacje.

   2. Znajdź aplikację, kliknij menu przepełnienia (more_vert), a następnie wybierz Zarządzaj tokenami debugowania.

   3. Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby zarejestrować token debugowania.

Szczegółowe informacje o dostawcy debugowania (w tym o tym, jak uzyskać nowy token debugowania) znajdziesz w oficjalnej dokumentacji App Check.

Java

Oto jak używać dostawcy debugowania podczas interaktywnego uruchamiania aplikacji w emulatorze (np. podczas lokalnego programowania):

1. W kompilacji debugowania skonfiguruj App Check tak, aby używała fabryki dostawcy debugowania:

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

2. Uzyskaj token debugowania:

   1. Uruchom aplikację w emulatorze lub na urządzeniu testowym.

   2. W logach poszukaj App Checktokena debugowania. Przykład:

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

   3. Skopiuj token (np. 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Zarejestruj token debugowania u dostawcy App Check:

   1. W konsoli Firebase otwórz kartę Zabezpieczenia > App Check > Aplikacje.

   2. Znajdź aplikację, kliknij menu przepełnienia (more_vert), a następnie wybierz Zarządzaj tokenami debugowania.

   3. Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby zarejestrować token debugowania.

Szczegółowe informacje o dostawcy debugowania (w tym o tym, jak uzyskać nowy token debugowania) znajdziesz w oficjalnej dokumentacji App Check.

Web

Aby użyć dostawcy debugowania podczas interaktywnego uruchamiania aplikacji z localhost (np. podczas lokalnego programowania):

1. W wersji debugowania włącz tryb debugowania, ustawiając wartość self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN na true przed zainicjowaniem App Check. Przykład:

   self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN = true;
   initializeAppCheck(app, { /* App Check options */ });
   

2. Otwórz aplikację internetową lokalnie i narzędzia deweloperskie przeglądarki. W konsoli debugowania zobaczysz token debugowania:

   AppCheck debug token: "123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678".
   You will need to safelist it in the Firebase console for it to work.
   

3. Zarejestruj token debugowania u dostawcy App Check:

   1. W konsoli Firebase otwórz kartę Zabezpieczenia > App Check > Aplikacje.

   2. Znajdź aplikację, kliknij menu przepełnienia (more_vert), a następnie wybierz Zarządzaj tokenami debugowania.

   3. Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby zarejestrować token debugowania.

Szczegółowe informacje o dostawcy debugowania (w tym o tym, jak uzyskać nowy token debugowania) znajdziesz w oficjalnej dokumentacji App Check.

Dart

Szczegółowe informacje o dostawcy debugowania (w tym o tym, jak uzyskać nowy token debugowania) znajdziesz w oficjalnej dokumentacji App Check.

Unity

Oto jak używać dostawcy debugowania podczas interaktywnego uruchamiania aplikacji w emulatorze (np. podczas lokalnego programowania):

1. W konsoli Firebase utwórz token debugowania:

   1. W konsoli Firebase otwórz Zabezpieczenia > App Check > karta Aplikacje.

   2. Znajdź aplikację, kliknij menu przepełnienia (more_vert), a następnie wybierz Zarządzaj tokenami debugowania.

   3. Aby utworzyć nowy token debugowania, postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie.

2. W kodzie inicjowania aplikacji dodaj ten kod:

   using Firebase.AppCheck;
   
   void InitializeFirebase() {
     // Configure the Debug Provider factory with your debug token.
     DebugAppCheckProviderFactory.Instance.SetDebugToken("YOUR_DEBUG_TOKEN");
   
     // Set App Check to use the debug provider factory
     FirebaseAppCheck.SetAppCheckProviderFactory(
       DebugAppCheckProviderFactory.Instance);
   
     // Proceed to initialize Firebase as normal
   }
   

Szczegółowe informacje o dostawcy debugowania (w tym o tym, jak uzyskać nowy token debugowania) znajdziesz w oficjalnej dokumentacji App Check.

Swift

import FirebaseAILogic

// 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-3.5-flash")

Kotlin

// 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-3.5-flash")

Java

// 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-3.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

Web

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-3.5-flash" });

Dart

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-3.5-flash');

Unity

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-3.5-flash");

Swift

import FirebaseAILogic

// 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-3.5-flash")

// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."

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

Kotlin

// 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-3.5-flash")

// Provide a prompt that contains text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."

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

Java

// 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-3.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addText("Write a story about a magic backpack.")
    .build();

// To generate text output, call generateContent with the text input
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

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-3.5-flash" });

// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(prompt);

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

run();

Dart

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-3.5-flash');

// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];

// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);

Unity

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-3.5-flash");

// Provide a prompt that contains text
var prompt = "Write a story about a magic backpack.";

// To generate text output, call GenerateContentAsync with the text input
var response = await model.GenerateContentAsync(prompt);
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");