יכולות של Live API


בדף הזה מתוארות היכולות של Live API כשמשתמשים בו דרך Firebase AI Logic, כולל:

כדאי לעבור לדפים אחרים כדי לקבל מידע על התאמה אישית של ההטמעה באמצעות אפשרויות הגדרה שונות, כמו הוספת תמלול או הגדרת קול התגובה. אפשר גם לקרוא על ניהול סשנים.



אופני קלט

בקטע הזה מוסבר איך לשלוח סוגים שונים של קלט למודל Live API. מודלים מקוריים של אודיו תמיד דורשים קלט של אודיו (בנוסף לאמצעי קלט נוספים אופציונליים של טקסט או וידאו), והם תמיד מגיבים עם פלט של אודיו.

שידור של קלט אודיו

לוחצים על הספק Gemini API כדי לראות בדף הזה תוכן וקוד שספציפיים לספק.

היכולת הכי נפוצה של Live API היא סטרימינג אודיו דו-כיווני, כלומר סטרימינג בזמן אמת של קלט ופלט של אודיו.

הפונקציה Live API תומכת בפורמטים הבאים של אודיו:

  • פורמט אודיו של הקלט: אודיו PCM גולמי של 16 ביט ב-16kHz little-endian
  • פורמט פלט אודיו: אודיו PCM גולמי של 16 ביט ב-24kHz little-endian

  • סוגי MIME נתמכים: audio/x-aac, ‏ audio/flac, ‏ audio/mp3,‏ audio/m4a, ‏ audio/mpeg, ‏ audio/mpga, ‏ audio/mp4, ‏ audio/ogg,‏ audio/pcm, ‏ audio/wav, ‏ audio/webm

כדי להעביר את קצב הדגימה של קלט האודיו, צריך להגדיר את סוג ה-MIME של כל Blob שמכיל אודיו לערך כמו audio/pcm;rate=16000.

Swift

כדי להשתמש ב-Live API, צריך ליצור מכונת LiveModel ולהגדיר את אופן התגובה ל-audio.


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
  // Configure the model to respond with audio
  generationConfig: LiveGenerationConfig(
    responseModalities: [.audio]
  )
)

do {
  let session = try await liveModel.connect()

  // Load the audio file, or tap a microphone
  guard let audioFile = NSDataAsset(name: "audio.pcm") else {
    fatalError("Failed to load audio file")
  }

  // Provide the audio data
  await session.sendAudioRealtime(audioFile.data)

  var outputText = ""
  for try await message in session.responses {
    if case let .content(content) = message.payload {
      content.modelTurn?.parts.forEach { part in
        if let part = part as? InlineDataPart, part.mimeType.starts(with: "audio/pcm") {
          // Handle 16bit pcm audio data at 24khz
          playAudio(part.data)
        }
      }
      // Optional: if you don't require to send more requests.
      if content.isTurnComplete {
        await session.close()
      }
    }
  }
} catch {
  fatalError(error.localizedDescription)
}

Kotlin

כדי להשתמש ב-Live API, צריך ליצור מכונת LiveModel ולהגדיר את אופן התגובה ל-AUDIO.


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
    // Configure the model to respond with audio
    generationConfig = liveGenerationConfig {
        responseModality = ResponseModality.AUDIO
   }
)

val session = liveModel.connect()

// This is the recommended approach.
// However, you can create your own recorder and handle the stream.
session.startAudioConversation()

Java

כדי להשתמש ב-Live API, צריך ליצור מכונת LiveModel ולהגדיר את אופן התגובה ל-AUDIO.


ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
        "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
        // Configure the model to respond with audio
        new LiveGenerationConfig.Builder()
                .setResponseModality(ResponseModality.AUDIO)
                .build()
);
LiveModelFutures liveModel = LiveModelFutures.from(lm);

ListenableFuture<LiveSession> sessionFuture =  liveModel.connect();

Futures.addCallback(sessionFuture, new FutureCallback<LiveSession>() {
    @Override
    public void onSuccess(LiveSession ses) {
	 LiveSessionFutures session = LiveSessionFutures.from(ses);
        session.startAudioConversation();
    }
    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        // Handle exceptions
    }
}, executor);

Web

כדי להשתמש ב-Live API, צריך ליצור מכונת LiveGenerativeModel ולהגדיר את אופן התגובה ל-AUDIO.


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getLiveGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } 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 `LiveGenerativeModel` instance with a model that supports the Live API
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
  // Configure the model to respond with audio
  generationConfig: {
    responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
  },
});

const session = await liveModel.connect();

// Start the audio conversation
const audioConversationController = await startAudioConversation(session);

// ... Later, to stop the audio conversation
// await audioConversationController.stop()

Dart

כדי להשתמש ב-Live API, צריך ליצור מכונת LiveGenerativeModel ולהגדיר את אופן התגובה ל-audio.


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

late LiveModelSession _session;
final _audioRecorder = YourAudioRecorder();

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

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveGenerativeModel` instance with a model that supports the Live API
final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025',
  // Configure the model to respond with audio
  liveGenerationConfig: LiveGenerationConfig(
    responseModalities: [ResponseModalities.audio],
  ),
);

_session = await liveModel.connect();

final audioRecordStream = _audioRecorder.startRecordingStream();
// Map the Uint8List stream to InlineDataPart stream
final mediaChunkStream = audioRecordStream.map((data) {
  return InlineDataPart('audio/pcm', data);
});
await _session.startMediaStream(mediaChunkStream);

// In a separate thread, receive the audio response from the model
await for (final message in _session.receive()) {
   // Process the received message
}

Unity

כדי להשתמש ב-Live API, צריך ליצור מכונת LiveModel ולהגדיר את אופן התגובה ל-Audio.


using Firebase;
using Firebase.AI;

async Task SendTextReceiveAudio() {
  // Initialize the Gemini Developer API backend service
  // Create a `LiveModel` instance with a model that supports the Live API
  var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
      modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
      // Configure the model to respond with audio
      liveGenerationConfig: new LiveGenerationConfig(
          responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio })
    );

  LiveSession session = await liveModel.ConnectAsync();

  // Start a coroutine to send audio from the Microphone
  var recordingCoroutine = StartCoroutine(SendAudio(session));

  // Start receiving the response
  await ReceiveAudio(session);
}

IEnumerator SendAudio(LiveSession liveSession) {
  string microphoneDeviceName = null;
  int recordingFrequency = 16000;
  int recordingBufferSeconds = 2;

  var recordingClip = Microphone.Start(microphoneDeviceName, true,
                                       recordingBufferSeconds, recordingFrequency);

  int lastSamplePosition = 0;
  while (true) {
    if (!Microphone.IsRecording(microphoneDeviceName)) {
      yield break;
    }

    int currentSamplePosition = Microphone.GetPosition(microphoneDeviceName);

    if (currentSamplePosition != lastSamplePosition) {
      // The Microphone uses a circular buffer, so we need to check if the
      // current position wrapped around to the beginning, and handle it
      // accordingly.
      int sampleCount;
      if (currentSamplePosition > lastSamplePosition) {
        sampleCount = currentSamplePosition - lastSamplePosition;
      } else {
        sampleCount = recordingClip.samples - lastSamplePosition + currentSamplePosition;
      }

      if (sampleCount > 0) {
        // Get the audio chunk
        float[] samples = new float[sampleCount];
        recordingClip.GetData(samples, lastSamplePosition);

        // Send the data, discarding the resulting Task to avoid the warning
        _ = liveSession.SendAudioAsync(samples);

        lastSamplePosition = currentSamplePosition;
      }
    }

    // Wait for a short delay before reading the next sample from the Microphone
    const float MicrophoneReadDelay = 0.5f;
    yield return new WaitForSeconds(MicrophoneReadDelay);
  }
}

Queue audioBuffer = new();

async Task ReceiveAudio(LiveSession liveSession) {
  int sampleRate = 24000;
  int channelCount = 1;

  // Create a looping AudioClip to fill with the received audio data
  int bufferSamples = (int)(sampleRate * channelCount);
  AudioClip clip = AudioClip.Create("StreamingPCM", bufferSamples, channelCount,
                                    sampleRate, true, OnAudioRead);

  // Attach the clip to an AudioSource and start playing it
  AudioSource audioSource = GetComponent();
  audioSource.clip = clip;
  audioSource.loop = true;
  audioSource.Play();

  // Start receiving the response
  await foreach (var message in liveSession.ReceiveAsync()) {
    // Process the received message
    foreach (float[] pcmData in message.AudioAsFloat) {
      lock (audioBuffer) {
        foreach (float sample in pcmData) {
          audioBuffer.Enqueue(sample);
        }
      }
    }
  }
}

// This method is called by the AudioClip to load audio data.
private void OnAudioRead(float[] data) {
  int samplesToProvide = data.Length;
  int samplesProvided = 0;

  lock(audioBuffer) {
    while (samplesProvided < samplesToProvide && audioBuffer.Count > 0) {
      data[samplesProvided] = audioBuffer.Dequeue();
      samplesProvided++;
    }
  }

  while (samplesProvided < samplesToProvide) {
    data[samplesProvided] = 0.0f;
    samplesProvided++;
  }
}

שידור טקסט + קלט אודיו

לוחצים על הספק Gemini API כדי לראות בדף הזה תוכן וקוד שספציפיים לספק.

במקרה הצורך, אפשר לשלוח קלט טקסט יחד עם קלט האודיו ולקבל פלט אודיו בסטרימינג.

Swift

כדי להשתמש ב-Live API, צריך ליצור מכונת LiveModel ולהגדיר את אופן התגובה ל-audio.


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
  // Configure the model to respond with audio
  generationConfig: LiveGenerationConfig(
    responseModalities: [.audio]
  )
)

do {
  let session = try await liveModel.connect()

  // Provide a text prompt
  let text = "tell a short story"

  await session.sendTextRealtime(text)

  var outputText = ""
  for try await message in session.responses {
    if case let .content(content) = message.payload {
      content.modelTurn?.parts.forEach { part in
        if let part = part as? InlineDataPart, part.mimeType.starts(with: "audio/pcm") {
          // Handle 16bit pcm audio data at 24khz
          playAudio(part.data)
        }
      }
      // Optional: if you don't require to send more requests.
      if content.isTurnComplete {
        await session.close()
      }
    }
  }
} catch {
  fatalError(error.localizedDescription)
}

Kotlin

כדי להשתמש ב-Live API, צריך ליצור מכונת LiveModel ולהגדיר את אופן התגובה ל-AUDIO.


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
    // Configure the model to respond with audio
    generationConfig = liveGenerationConfig {
        responseModality = ResponseModality.AUDIO
   }
)

val session = liveModel.connect()

// Provide a text prompt
val text = "tell a short story"

session.send(text)

session.receive().collect {
    if(it.turnComplete) {
        // Optional: if you don't require to send more requests.
        session.stopReceiving();
    }
    // Handle 16bit pcm audio data at 24khz
    playAudio(it.data)
}

Java

כדי להשתמש ב-Live API, צריך ליצור מכונת LiveModel ולהגדיר את אופן התגובה ל-AUDIO.


ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
        "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
        // Configure the model to respond with text
        new LiveGenerationConfig.Builder()
                .setResponseModality(ResponseModality.AUDIO)
                .build()
);
LiveModelFutures model = LiveModelFutures.from(lm);
ListenableFuture<LiveSession> sessionFuture =  model.connect();
class LiveContentResponseSubscriber implements Subscriber<LiveContentResponse> {
    @Override
    public void onSubscribe(Subscription s) {
        s.request(Long.MAX_VALUE); // Request an unlimited number of items
    }
    @Override
    public void onNext(LiveContentResponse liveContentResponse) {
        // Handle 16bit pcm audio data at 24khz
	liveContentResponse.getData();
    }
    @Override
    public void onError(Throwable t) {
        System.err.println("Error: " + t.getMessage());
    }
    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println("Done receiving messages!");
    }
}
Futures.addCallback(sessionFuture, new FutureCallback<LiveSession>() {
    @Override
    public void onSuccess(LiveSession ses) {
	 LiveSessionFutures session = LiveSessionFutures.from(ses);
        // Provide a text prompt
        String text = "tell me a short story?";
        session.send(text);
        Publisher<LiveContentResponse> publisher = session.receive();
        publisher.subscribe(new LiveContentResponseSubscriber());
    }
    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        // Handle exceptions
    }
}, executor);

Web

כדי להשתמש ב-Live API, צריך ליצור מכונת LiveGenerativeModel ולהגדיר את אופן התגובה ל-AUDIO.


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getLiveGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } 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 `LiveGenerativeModel` instance with a model that supports the Live API
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
  // Configure the model to respond with audio
  generationConfig: {
    responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
  },
});

const session = await liveModel.connect();

// Provide a text prompt
const prompt = "tell a short story";
session.send(prompt);

// Handle the model's audio output
const messages = session.receive();
for await (const message of messages) {
  switch (message.type) {
    case "serverContent":
      if (message.turnComplete) {
        // TODO(developer): Handle turn completion
      } else if (message.interrupted) {
        // TODO(developer): Handle the interruption
        break;
      } else if (message.modelTurn) {
        const parts = message.modelTurn?.parts;
        parts?.forEach((part) => {
          if (part.inlineData) {
            // TODO(developer): Play the audio chunk
          }
        });
      }
      break;
    case "toolCall":
      // Ignore
    case "toolCallCancellation":
      // Ignore
  }
}

Dart

כדי להשתמש ב-Live API, צריך ליצור מכונת LiveGenerativeModel ולהגדיר את אופן התגובה ל-audio.


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

late LiveModelSession _session;

Future<Stream<Uint8List>> textToAudio(String textPrompt) async {
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();

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

  // Initialize the Gemini Developer API backend service
  // Create a `liveGenerativeModel` instance with a model that supports the Live API
  final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
    model: 'gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025',
    // Configure the model to respond with audio
    liveGenerationConfig: LiveGenerationConfig(
      responseModalities: [ResponseModalities.audio],
    ),
  );

  _session = await liveModel.connect();

  final prompt = Content.text(textPrompt);

  await _session.send(input: prompt);

  return _session.receive().asyncMap((response) async {
    if (response is LiveServerContent && response.modelTurn?.parts != null) {
       for (final part in response.modelTurn!.parts) {
         if (part is InlineDataPart) {
           return part.bytes;
         }
       }
    }
    throw Exception('Audio data not found');
  });
}

Future<void> main() async {
  try {
    final audioStream = await textToAudio('Convert this text to audio.');

    await for (final audioData in audioStream) {
      // Process the audio data (e.g., play it using an audio player package)
      print('Received audio data: ${audioData.length} bytes');
      // Example using flutter_sound (replace with your chosen package):
      // await _flutterSoundPlayer.startPlayer(fromDataBuffer: audioData);
    }
  } catch (e) {
    print('Error: $e');
  }
}

Unity

כדי להשתמש ב-Live API, צריך ליצור מכונת LiveModel ולהגדיר את אופן התגובה ל-Audio.


using Firebase;
using Firebase.AI;

async Task SendTextReceiveAudio() {
  // Initialize the Gemini Developer API backend service
  // Create a `LiveModel` instance with a model that supports the Live API
  var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
    modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
    // Configure the model to respond with audio
    liveGenerationConfig: new LiveGenerationConfig(
        responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio })
  );

  LiveSession session = await liveModel.ConnectAsync();

  // Provide a text prompt
  var prompt = ModelContent.Text("Convert this text to audio.");
  await session.SendAsync(content: prompt, turnComplete: true);

  // Start receiving the response
  await ReceiveAudio(session);
}

Queue<float> audioBuffer = new();

async Task ReceiveAudio(LiveSession session) {
  int sampleRate = 24000;
  int channelCount = 1;

  // Create a looping AudioClip to fill with the received audio data
  int bufferSamples = (int)(sampleRate * channelCount);
  AudioClip clip = AudioClip.Create("StreamingPCM", bufferSamples, channelCount,
                                    sampleRate, true, OnAudioRead);

  // Attach the clip to an AudioSource and start playing it
  AudioSource audioSource = GetComponent<AudioSource>();
  audioSource.clip = clip;
  audioSource.loop = true;
  audioSource.Play();

  // Start receiving the response
  await foreach (var message in session.ReceiveAsync()) {
    // Process the received message
    foreach (float[] pcmData in message.AudioAsFloat) {
      lock (audioBuffer) {
        foreach (float sample in pcmData) {
          audioBuffer.Enqueue(sample);
        }
      }
    }
  }
}

// This method is called by the AudioClip to load audio data.
private void OnAudioRead(float[] data) {
  int samplesToProvide = data.Length;
  int samplesProvided = 0;

  lock(audioBuffer) {
    while (samplesProvided < samplesToProvide && audioBuffer.Count > 0) {
      data[samplesProvided] = audioBuffer.Dequeue();
      samplesProvided++;
    }
  }

  while (samplesProvided < samplesToProvide) {
    data[samplesProvided] = 0.0f;
    samplesProvided++;
  }
}

שימו לב שאפשר גם לשלוח טקסט בתור עדכוני תוכן מצטברים במהלך סשן פעיל.

סטרימינג של וידאו + קלט אודיו

הוספת תוכן וידאו כקלט מספקת הקשר חזותי לאודיו של הקלט.

הפונקציה Live API מצפה לרצף של פריימים נפרדים של תמונות, ותומכת בקלט של פריימים של סרטונים בקצב של פרים אחד לשנייה (FPS).

  • קלט מומלץ: רזולוציה מקורית של ‎768x768 ב-1 FPS.

  • סוגי MIME נתמכים: video/x-flv, ‏ video/quicktime, ‏ video/mpeg,‏ video/mpegs, ‏ video/mpg, ‏ video/mp4, ‏ video/webm, ‏ video/wmv, ‏ video/3gpp

הטמעה של קלט אודיו ווידאו בסטרימינג היא מתקדמת יותר, לכן כדאי לעיין באפליקציה לדוגמה כדי ללמוד איך להטמיע את היכולת הזו: Swift – בקרוב! ‫| Androidאפליקציה לדוגמה | אינטרנט – בקרוב! ‫| Flutterאפליקציה לדוגמה | ‫Unity – בקרוב!



תכונות שלא נתמכות

  • תכונות שעדיין לא נתמכות על ידי Firebase AI Logic כשמשתמשים ב-Live API, אבל הן יהיו זמינות בקרוב!

    • איך מתמודדים עם הפרעות

    • היבטים מסוימים של ניהול סשנים, כולל חידוש סשן בכמה חיבורים, הארכת משך הסשן או דחיסת חלון ההקשר. עם זאת, שימו לב שהתראות על פגישות שמתבטלות נתמכות.

    • השבתה והגדרה של זיהוי פעילות קולית (VAD)

    • הגדרת הרזולוציה של קלט המדיה

    • הוספת הגדרת חשיבה

    • הפעלת שיחה מותאמת-רגש או אודיו פרואקטיבי

    • קבלת UsageMetadata בתגובה

  • תכונות שלא נתמכות על ידי Firebase AI Logic כשמשתמשים ב-Live API, ולא מתוכננות כרגע.

    • תבניות הנחיות לשרת

    • הסקה היברידית או הסקה במכשיר

    • מעקב אחרי שימוש בתכונות AI במסוף Firebase



מה עוד אפשר לעשות?

  • אפשר להתאים אישית את ההטמעה באמצעות מגוון אפשרויות הגדרה, כמו הוספת תמלול או הגדרת הקול של התשובה.

  • מידע נוסף על ניהול סשנים, כולל עדכון תוכן באמצע הסשן וזיהוי מועד הסיום של הסשן.

  • כדי לשפר את ההטמעה, אפשר לתת למודל גישה לכלים כמו קריאה לפונקציות ועיגון באמצעות חיפוש Google. בקרוב נפרסם מסמכים רשמיים בנושא השימוש בכלים עם Live API.

  • מידע על מגבלות ומפרטים לשימוש ב-Live API, כמו אורך הסשן, מגבלות קצב, שפות נתמכות וכו'.