शुरू करें: Apple के फ़ाउंडेशन मॉडल फ़्रेमवर्क के ज़रिए Gemini API ऐक्सेस करना


Apple ने WWDC 2026 में, तीसरे पक्ष के मॉडल अडैप्टर के लिए Foundation Models फ़्रेमवर्क को उपलब्ध कराया था. इसका मतलब है कि अब आपके पास Foundation Models फ़्रेमवर्क के ज़रिए, क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल (जैसे कि Gemini) को ऐक्सेस करने का विकल्प है. इसके लिए, आपको उसी एपीआई का इस्तेमाल करना होगा जिसका इस्तेमाल डिवाइस पर मौजूद मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए किया जाता है.

अपने ऐप्लिकेशन में, मॉडल इंस्टेंस को स्वैप किया जा सकता है. इससे, आपके अनुरोधों को डिवाइस पर या क्लाउड इन्फ़्रेंस पर भेजा जा सकता है. इससे आपको अपने इस्तेमाल के उदाहरण के हिसाब से सही विकल्प चुनने में मदद मिलती है:

  • डिवाइस पर मौजूद मॉडल, निजता की सबसे अच्छी सुविधा देते हैं. साथ ही, ये बिना किसी शुल्क के उपलब्ध होते हैं और ऑफ़लाइन भी काम करते हैं.
  • क्लाउड पर होस्ट किए गए Gemini मॉडल, बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो, बेहतर सुविधाएं, और ज़्यादा तार्किक क्षमता देते हैं.

Apple प्लैटफ़ॉर्म के लिए Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करके, Apple के Foundation Models फ़्रेमवर्क के ज़रिए, क्लाउड पर होस्ट किए गए Gemini मॉडल ऐक्सेस किए जा सकते हैं. खास तौर पर, Firebase AI Logic लाइब्रेरी. इस गाइड में, शुरुआत करने का तरीका बताया गया है.

Gemini मॉडल के ऐक्सेस को सुरक्षित रखने के लिए, इस गाइड में Firebase App Check को सेट अप करने का तरीका भी बताया गया है. डेवलपमेंट के दौरान भी यह बेहद ज़रूरी है.

ज़रूरी शर्तें

  • Xcode 27 का बीटा वर्शन इंस्टॉल करें.

  • Apple प्लैटफ़ॉर्म का सिम्युलेटर या कोई फ़िज़िकल डिवाइस. दोनों पर ओएस का बीटा वर्शन चल रहा हो. उदाहरण के लिए, iOS 27 बीटा.

  • SwiftUI इंटरफ़ेस का इस्तेमाल करके, Apple प्लैटफ़ॉर्म ऐप्लिकेशन का नया Xcode प्रोजेक्ट.

Gemini के साथ काम करने वाले मॉडल

Apple के Foundation Models फ़्रेमवर्क के साथ इंटिग्रेट करने की सुविधा, इन Gemini मॉडल के साथ काम करती है.

  • अलग-अलग कामों के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले मॉडल

    • gemini-3.1-pro-preview
    • gemini-3.5-flash
    • gemini-3.1-flash-lite

  • इमेज जनरेट करने वाले मॉडल

    • gemini-3-pro-image (इसे "Nano Banana Pro" भी कहा जाता है)
    • gemini-3.1-flash-image (इसे "Nano Banana 2" भी कहा जाता है)
    • gemini-3.1-flash-lite-image (इसे "Nano Banana 2 Lite" भी कहा जाता है)

Gemini Live API मॉडल और Imagen मॉडल काम नहीं करते. ध्यान दें कि Gemini 2.5 मॉडल तकनीकी तौर पर काम करते हैं, लेकिन नए प्रोजेक्ट के लिए इनका इस्तेमाल करने का सुझाव नहीं दिया जाता. साथ ही, इनके लिए खास कॉन्फ़िगरेशन की ज़रूरत होती है, जिसके बारे में इन गाइड में नहीं बताया गया है.

पहला चरण: Firebase प्रोजेक्ट बनाना

हमारा सुझाव है कि इस इंटिग्रेशन को एक्सप्लोर करने के लिए, एक नया Firebase प्रोजेक्ट बनाएं.

  1. Firebase console में साइन इन करें.

  2. नया Firebase प्रोजेक्ट बनाएं पर क्लिक करें.

  3. स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें. आपको Google Analytics को चालू करने की ज़रूरत नहीं है.

दूसरा चरण: अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना

अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने के लिए, आपको उसे अपने Firebase प्रोजेक्ट में रजिस्टर करना होगा. साथ ही, अपने कोडबेस में कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल जोड़नी होगी.

  1. सेटअप वर्कफ़्लो लॉन्च करने के लिए, प्रोजेक्ट की खास जानकारी पेज के बीच में मौजूद, iOS+ आइकॉन पर क्लिक करें.

  2. अपने ऐप्लिकेशन को रजिस्टर करें:

    1. अपने ऐप्लिकेशन का बंडल आईडी डालें. पक्का करें कि यह Xcode में बनाए जा रहे प्रोजेक्ट के बंडल आईडी से मेल खाता हो.

    2. ऐप्लिकेशन रजिस्टर करें पर क्लिक करें.

  3. Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल जोड़ें. इस फ़ाइल में, Firebase SDK टूल की सेटिंग होती हैं. इनकी मदद से, Firebase SDK टूल को आपके Firebase प्रोजेक्ट से कनेक्ट किया जाता है.

    1. कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल पाने के लिए, डाउनलोड करें GoogleService-Info.plist पर क्लिक करें.

    2. GoogleService-Info.plist को अपने Xcode प्रोजेक्ट के रूट में ले जाएं और इसे सभी टारगेट में जोड़ें.

    3. Firebase कंसोल में, आगे बढ़ें पर क्लिक करें.

  4. कंसोल में दिए गए वर्कफ़्लो में, अपने ऐप्लिकेशन में Firebase SDK जोड़ने के लिए सामान्य निर्देश दिए गए हैं. इसलिए, Firebase AI Logic के लिए खास निर्देशों को देखने के लिए, इस गाइड में दिए गए अगले चरण पर जाएं.

तीसरा चरण: अपने ऐप्लिकेशन में Firebase लाइब्रेरी जोड़ना और Firebase को शुरू करना

  1. ज़रूरी Firebase लाइब्रेरी जोड़ने के लिए, Swift Package Manager का इस्तेमाल करें:

    1. Xcode में, अपना ऐप्लिकेशन प्रोजेक्ट खोलें. इसके बाद, File > Add Packages को चुनें.

    2. Firebase Apple SDK टूल के रिपॉज़िटरी का यूआरएल डालें:

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

    3. डिपेंडेंसी के नियम के तौर पर ब्रांच को चुनें और wwdc26-preview डालें.

    4. Add Package पर क्लिक करें. Xcode, डिपेंडेंसी से जुड़ी समस्या को हल करेगा और उन्हें डाउनलोड करेगा.

    5. जब आपसे कहा जाए, तब अपने ऐप्लिकेशन टारगेट में FirebaseAILogic और FirebaseAppCheck लाइब्रेरी जोड़ें.

  2. ऐप्लिकेशन के शुरू होते ही Firebase को शुरू करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन के मुख्य एंट्री पॉइंट में यह कोड जोड़ें:

    import SwiftUI
import FirebaseCore

@main
struct YourApp: App {
  init() {
    FirebaseApp.configure()
  }

  var body: some Scene {
    WindowGroup {
      NavigationView {
        ContentView()
      }
    }
  }
}

चौथा चरण: Firebase की सेवाओं को चालू करना और उन्हें सुरक्षित करना

अब आपका ऐप्लिकेशन Firebase का इस्तेमाल करने के लिए कॉन्फ़िगर हो गया है. इसलिए, आपको Firebase AI Logic सेवा चालू करनी होगी और Firebase App Check का इस्तेमाल करके, इससे जुड़े एपीआई के ऐक्सेस को सुरक्षित रखना होगा.

चौथा चरण (क): अपने Firebase प्रोजेक्ट में Firebase AI Logic सेट अप करना

  1. Firebase कंसोल में, एआई सेवाएं > एआई लॉजिक पर जाएं.

  2. निर्देशों की मदद से सेटअप करने का वर्कफ़्लो लॉन्च करने के लिए, शुरू करें पर क्लिक करें.

  3. "Gemini API उपलब्ध कराने वाली कंपनी" चुनने के लिए कहा जाने पर, हम आपको Gemini Developer API चुनने का सुझाव देते हैं. इससे आपको बिना किसी शुल्क के तुरंत शुरुआत करने में मदद मिलती है.

    बाद में किसी भी समय, Vertex AI Gemini API को सेट अप किया जा सकता है. साथ ही, बिलिंग के लिए ज़रूरी जानकारी भी दी जा सकती है.

  4. Firebase AI Logic के लिए, ज़रूरी एपीआई और उनसे जुड़ी सेवाओं को सेट अप करने के लिए, वर्कफ़्लो में आगे बढ़ें.

    जुलाई 2026 की शुरुआत से, वर्कफ़्लो का यह चरण AI Logic के लिए Firebase App Check को अपने-आप लागू कर देगा. यह Gemini API की सुरक्षा के लिए ज़रूरी सेवा है. ऐसा तब होता है, जब Gemini API को सीधे आपके ऐप्लिकेशन से ऐक्सेस किया जाता है. शुरू करने के लिए, आपको App Check डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना होगा. इसके बारे में इस गाइड में बाद में बताया गया है. ऐसा तब करना होगा, जब App Check लागू किया गया हो.

चौथा चरण: लोकल डेवलपमेंट के लिए App Check डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना

लोकल डेवलपमेंट के लिए, आपको App Check डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना होगा, ताकि पुष्टि की प्रोसेस को बायपास किया जा सके. हालांकि, App Check को लागू करना ज़रूरी है.

  1. अपने Xcode प्रोजेक्ट में, FirebaseAppCheck को इंपोर्ट करें और Firebase को कॉन्फ़िगर करने से पहले, डीबग प्रोवाइडर फ़ैक्ट्री App Check को शुरू करें.

    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. अपना डीबग टोकन पाएं:

    1. सिम्युलेटर में या अपने टेस्ट डिवाइस पर ऐप्लिकेशन लॉन्च करें.

    2. Xcode कंसोल खोलें और App Check डीबग टोकन ढूंढें. उदाहरण के लिए:

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

    3. टोकन को कॉपी करें. उदाहरण के लिए, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678.

  3. अपने डीबग टोकन को App Check के साथ रजिस्टर करें:

    1. Firebase कंसोल में, सुरक्षा > App Check > ऐप्लिकेशन टैब पर जाएं.

    2. अपना ऐप्लिकेशन ढूंढें. इसके बाद, ओवरफ़्लो मेन्यू () पर क्लिक करें. इसके बाद, डीबग टोकन मैनेज करें को चुनें.

    3. अपने डीबग टोकन को रजिस्टर करने के लिए, स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें.

डीबग करने की सुविधा देने वाली कंपनी के बारे में जानकारी पाने के लिए (इसमें नया डीबग टोकन पाने का तरीका भी शामिल है), App Check के आधिकारिक दस्तावेज़ देखें.

पांचवां चरण: अपने ऐप्लिकेशन में AI Logic सेवा को शुरू करना

इस पेज पर, सेवा देने वाली कंपनी के हिसाब से कॉन्टेंट और कोड देखने के लिए, Gemini API पर क्लिक करें.

Firebase और App Check को कॉन्फ़िगर करने के बाद, अब अपने ऐप्लिकेशन में Firebase AI Logic सेवा को शुरू किया जा सकता है.

import FoundationModels
import FirebaseCore
import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Initialize a `geminiLanguageModel` with a Gemini model that supports your use case.
let model = ai.geminiLanguageModel(name: "gemini-3.5-flash")

छठा चरण: Gemini मॉडल को अनुरोध भेजना

Firebase AI Logic को अपने ऐप्लिकेशन में सेट अप, सुरक्षित, और शुरू करने के बाद, Gemini मॉडल को अनुरोध भेजा जा सकता है.

यहां अनुरोध का सबसे बुनियादी उदाहरण दिया गया है. इसमें, सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट किया गया है:

import FoundationModels
import FirebaseCore
import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Initialize a `geminiLanguageModel` with a Gemini model that supports your use case.
let model = ai.geminiLanguageModel(name: "gemini-3.5-flash")


// Create a session by injecting the model into Apple's `LanguageModelSession`.
let session = LanguageModelSession(model: model)

// Generate a text response to a prompt.
let response = try await session.respond(to: "Write a story about a magic backpack.")
print(response.content)

Gemini मॉडल, अन्य तरह के अनुरोधों को भी पूरा कर सकते हैं. जैसे, इमेज और PDF का विश्लेषण करना , स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट जनरेट करना , और इमेज जनरेट करना ("Nano Banana" मॉडल का इस्तेमाल करके). इन तरह के अनुरोधों के उदाहरण, दस्तावेज़ों या सैंपल ऐप्लिकेशन में देखें.

जवाब को स्ट्रीम करना

मॉडल जनरेशन से पूरा नतीजा मिलने का इंतज़ार न करके, स्ट्रीमिंग का इस्तेमाल करके, कुछ नतीजों को मैनेज किया जा सकता है. इससे आपको तेज़ी से इंटरैक्शन करने में मदद मिलती है. जवाब को स्ट्रीम करने के लिए, respond(to:) के बजाय streamResponse(to:) का इस्तेमाल करें.

import FoundationModels
import FirebaseCore
import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Initialize a `geminiLanguageModel` with a Gemini model that supports your use case.
let model = ai.geminiLanguageModel(name: "gemini-3.5-flash")


// Create a session by injecting the model into Apple's `LanguageModelSession`.
let session = LanguageModelSession(model: model)

// Generate a streamed text response to a prompt.
// To stream the response, use `streamResponse(to:)` instead of `respond(to:)`
let stream = session.streamResponse(to: "Write a story about a magic backpack.")
var response = ""
for try await snapshot in stream {
  // The snapshot contains *all* content generated so far.
  response = snapshot.content
}

अगले चरण

  • Apple के फ़ाउंडेशन मॉडल फ़्रेमवर्क के ज़रिए Gemini API को ऐक्सेस करते समय, उपलब्ध सुविधाओं के बारे में जानें.
  • जवाबों को कंट्रोल करने के लिए, मॉडल को कॉन्फ़िगर करने का तरीका जानें. इसमें सोचने का लेवल ("तर्क") सेट करना भी शामिल है.
  • मॉडल को टूल उपलब्ध कराने का तरीका जानें. इसमें, अप-टू-डेट जानकारी के लिए ग्राउंडिंग भी शामिल है.
  • Firebase App Check और यह आपके संसाधनों को कैसे सुरक्षित रखता है, इस बारे में ज़्यादा जानें.


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