Compila conversaciones de varios turnos (chat) con la API de Gemini

Con Gemini API, puedes crear conversaciones de formato libre en varios turnos. El SDK de Firebase AI Logic simplifica el proceso administrando el estado de la conversación, por lo que, a diferencia de generateContent() (o generateContentStream()), no tienes que almacenar el historial de conversaciones por tu cuenta.

Antes de comenzar

Haz clic en tu proveedor de Gemini API para ver el contenido y el código específicos del proveedor en esta página. API para desarrolladores de Gemini API de Gemini de Vertex AI

Si aún no lo has hecho, completa la guía de introducción, en la que se describe cómo configurar tu proyecto de Firebase, conectar tu app a Firebase, agregar el SDK, inicializar el servicio de backend para el proveedor de Gemini API que elijas y crear una instancia de GenerativeModel.

En esta guía, se da por sentado que usas los SDKs Firebase AI Logic más recientes. Si aún usas los SDKs de "Vertex AI in Firebase", consulta la guía de migración.

Para probar y iterar tus instrucciones y hasta conseguir un fragmento de código generado, te recomendamos usar Google AI Studio.

Crea una experiencia de chat de solo texto

Antes de probar esta muestra, completa la sección Antes de comenzar de esta guía para configurar tu proyecto y app. En esa sección, también harás clic en un botón del proveedor de Gemini API que elijas para ver contenido específico del proveedor en esta página.

Para compilar una conversación de varios turnos (como un chat), primero inicializa el chat llamando a startChat(). Luego, usa sendMessage() para enviar un nuevo mensaje del usuario, que también adjuntará el mensaje y la respuesta al historial de chat.

Hay dos opciones posibles para role asociadas con el contenido de una conversación:

• user: Es el rol que proporciona las instrucciones. Este valor es el predeterminado para las llamadas a sendMessage(), y la función arroja una excepción si se pasa un rol diferente.

• model: Es el rol que proporciona las respuestas. Este rol se puede usar cuando se llama a startChat() con history existente.

Nota: Si deseas proporcionar más contexto inicial para que el modelo ayude a dirigir su comportamiento según tus necesidades y casos de uso específicos, considera configurar instrucciones del sistema.

Swift

Puedes llamar a startChat() y a sendMessage() para enviar un mensaje a un usuario nuevo:

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-2.0-flash")


// Optionally specify existing chat history
let history = [
  ModelContent(role: "user", parts: "Hello, I have 2 dogs in my house."),
  ModelContent(role: "model", parts: "Great to meet you. What would you like to know?"),
]

// Initialize the chat with optional chat history
let chat = model.startChat(history: history)

// To generate text output, call sendMessage and pass in the message
let response = try await chat.sendMessage("How many paws are in my house?")
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

Puedes llamar a startChat() y a sendMessage() para enviar un mensaje a un usuario nuevo:

^{En Kotlin, los métodos de este SDK son funciones de suspensión y se deben llamar desde un alcance de corrutinas.}

// 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-2.0-flash")


// Initialize the chat
val chat = generativeModel.startChat(
  history = listOf(
    content(role = "user") { text("Hello, I have 2 dogs in my house.") },
    content(role = "model") { text("Great to meet you. What would you like to know?") }
  )
)

val response = chat.sendMessage("How many paws are in my house?")
print(response.text)

Java

Puedes llamar a startChat() y a sendMessage() para enviar un mensaje a un usuario nuevo:

^{En Java, los métodos de este SDK muestran un ListenableFuture.}

// 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-2.0-flash");

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


// (optional) Create previous chat history for context
Content.Builder userContentBuilder = new Content.Builder();
userContentBuilder.setRole("user");
userContentBuilder.addText("Hello, I have 2 dogs in my house.");
Content userContent = userContentBuilder.build();

Content.Builder modelContentBuilder = new Content.Builder();
modelContentBuilder.setRole("model");
modelContentBuilder.addText("Great to meet you. What would you like to know?");
Content modelContent = userContentBuilder.build();

List<Content> history = Arrays.asList(userContent, modelContent);

// Initialize the chat
ChatFutures chat = model.startChat(history);

// Create a new user message
Content.Builder messageBuilder = new Content.Builder();
messageBuilder.setRole("user");
messageBuilder.addText("How many paws are in my house?");

Content message = messageBuilder.build();

// Send the message
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(message);
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

Puedes llamar a startChat() y a sendMessage() para enviar un mensaje a un usuario nuevo:

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-2.0-flash" });


async function run() {
  const chat = model.startChat({
    history: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: "Hello, I have 2 dogs in my house." }],
      },
      {
        role: "model",
        parts: [{ text: "Great to meet you. What would you like to know?" }],
      },
    ],
    generationConfig: {
      maxOutputTokens: 100,
    },
  });

  const msg = "How many paws are in my house?";

  const result = await chat.sendMessage(msg);

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

run();

Dart

Puedes llamar a startChat() y a sendMessage() para enviar un mensaje a un usuario nuevo:

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-2.0-flash');


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

final response = await chat.sendMessage(prompt);
print(response.text);

Unity

Puedes llamar a StartChat() y a SendMessageAsync() para enviar un mensaje a un usuario nuevo:

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-2.0-flash");


// Optionally specify existing chat history
var history = new [] {
  ModelContent.Text("Hello, I have 2 dogs in my house."),
  new ModelContent("model", new ModelContent.TextPart("Great to meet you. What would you like to know?")),
};

// Initialize the chat with optional chat history
var chat = model.StartChat(history);

// To generate text output, call SendMessageAsync and pass in the message
var response = await chat.SendMessageAsync("How many paws are in my house?");
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Aprende a elegir un modelo apropiado para tu caso de uso y tu app.

Itera y edita imágenes con el chat de varios turnos

Antes de probar esta muestra, completa la sección Antes de comenzar de esta guía para configurar tu proyecto y app. En esa sección, también harás clic en un botón del proveedor de Gemini API que elijas para ver contenido específico del proveedor en esta página.

Importante: El resultado de imagen de Gemini solo es compatible con gemini-2.0-flash-preview-image-generation (no con gemini-2.0-flash).

Con el chat de varios turnos, puedes iterar con un modelo Gemini en las imágenes que genera o que proporcionas.

Asegúrate de crear una instancia de GenerativeModel, incluir responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"] en la configuración de tu modelo y llamar a startChat() y sendMessage() para enviar mensajes a usuarios nuevos.

Importante: Si no conoces la función de chat de los SDKs, te recomendamos que revises el ejemplo de chat de solo texto.

Swift

import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
let generativeModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
  // Configure the model to respond with text and images
  generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [.text, .image])
)

// Initialize the chat
let chat = model.startChat()

guard let image = UIImage(named: "scones") else { fatalError("Image file not found.") }

// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
let prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon"

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
let response = try await chat.sendMessage(image, prompt)

// Inspect the generated image
guard let inlineDataPart = response.inlineDataParts.first else {
  fatalError("No image data in response.")
}
guard let uiImage = UIImage(data: inlineDataPart.data) else {
  fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}

// Follow up requests do not need to specify the image again
let followUpResponse = try await chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style")

// Inspect the edited image after the follow up request
guard let followUpInlineDataPart = followUpResponse.inlineDataParts.first else {
  fatalError("No image data in response.")
}
guard let followUpUIImage = UIImage(data: followUpInlineDataPart.data) else {
  fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}

Kotlin

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
    // Configure the model to respond with text and images
    generationConfig = generationConfig {
responseModalities = listOf(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE) }
)

// Provide an image for the model to edit
val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(context.resources, R.drawable.scones)

// Create the initial prompt instructing the model to edit the image
val prompt = content {
    image(bitmap)
    text("Edit this image to make it look like a cartoon")
}

// Initialize the chat
val chat = model.startChat()

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
var response = chat.sendMessage(prompt)
// Inspect the returned image
var generatedImageAsBitmap = response
    .candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }

// Follow up requests do not need to specify the image again
response = chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style")
generatedImageAsBitmap = response
    .candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }

Java

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
    // Configure the model to respond with text and images
    new GenerationConfig.Builder()
        .setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE))
        .build()
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// Provide an image for the model to edit
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.scones);

// Initialize the chat
ChatFutures chat = model.startChat();

// Create the initial prompt instructing the model to edit the image
Content prompt = new Content.Builder()
        .setRole("user")
        .addImage(bitmap)
        .addText("Edit this image to make it look like a cartoon")
        .build();

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(prompt);
// Extract the image from the initial response
ListenableFuture<@Nullable Bitmap> initialRequest = Futures.transform(response, result -> {
    for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
        if (part instanceof ImagePart) {
            ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
            return imagePart.getImage();
        }
    }
    return null;
}, executor);

// Follow up requests do not need to specify the image again
ListenableFuture<GenerateContentResponse> modelResponseFuture = Futures.transformAsync(
        initialRequest,
        generatedImage -> {
            Content followUpPrompt = new Content.Builder()
                    .addText("But make it old-school line drawing style")
                    .build();
            return chat.sendMessage(followUpPrompt);
        },
        executor);

// Add a final callback to check the reworked image
Futures.addCallback(modelResponseFuture, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
            if (part instanceof ImagePart) {
                ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
                Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage();
                break;
            }
        }
    }

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

Web

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, 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 `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, {
  model: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
  // Configure the model to respond with text and images
  generationConfig: {
    responseModalities: [ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE],
  },
});

// Prepare an image for the model to edit
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 },
  };
}

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

// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
const prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon";

// Initialize the chat
const chat = model.startChat();

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
const result = await chat.sendMessage([prompt, imagePart]);

// Request and inspect the generated image
try {
  const inlineDataParts = result.response.inlineDataParts();
  if (inlineDataParts?.[0]) {
    // Inspect the generated image
    const image = inlineDataParts[0].inlineData;
    console.log(image.mimeType, image.data);
  }
} catch (err) {
  console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}

// Follow up requests do not need to specify the image again
const followUpResult = await chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style");

// Request and inspect the returned image
try {
  const followUpInlineDataParts = followUpResult.response.inlineDataParts();
  if (followUpInlineDataParts?.[0]) {
    // Inspect the generated image
    const followUpImage = followUpInlineDataParts[0].inlineData;
    console.log(followUpImage.mimeType, followUpImage.data);
  }
} catch (err) {
  console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}

Dart

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

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

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'gemini-2.0-flash-preview-image-generation',
  // Configure the model to respond with text and images
  generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [ResponseModality.text, ResponseModality.image]),
);

// Prepare an image for the model to edit
final image = await File('scones.jpg').readAsBytes();
final imagePart = InlineDataPart('image/jpeg', image);

// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
final prompt = TextPart("Edit this image to make it look like a cartoon");

// Initialize the chat
final chat = model.startChat();

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
final response = await chat.sendMessage([
  Content.multi([prompt,imagePart])
]);

// Inspect the returned image
if (response.inlineDataParts.isNotEmpty) {
  final imageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
  // Process the image
} else {
  // Handle the case where no images were generated
  print('Error: No images were generated.');
}

// Follow up requests do not need to specify the image again
final followUpResponse = await chat.sendMessage([
  Content.text("But make it old-school line drawing style")
]);

// Inspect the returned image
if (followUpResponse.inlineDataParts.isNotEmpty) {
  final followUpImageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
  // Process the image
} else {
  // Handle the case where no images were generated
  print('Error: No images were generated.');
}

Unity

using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
  modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
  // Configure the model to respond with text and images
  generationConfig: new GenerationConfig(
    responseModalities: new[] { ResponseModality.Text, ResponseModality.Image })
);

// Prepare an image for the model to edit
var imageFile = System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
  UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "scones.jpg"));
var image = ModelContent.InlineData("image/jpeg", imageFile);

// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
var prompt = ModelContent.Text("Edit this image to make it look like a cartoon.");

// Initialize the chat
var chat = model.StartChat();

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
var response = await chat.SendMessageAsync(new [] { prompt, image });

// Inspect the returned image
var imageParts = response.Candidates.First().Content.Parts
                         .OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
                         .Where(part => part.MimeType == "image/png");
// Load the image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D texture2D = new(2, 2);
if (texture2D.LoadImage(imageParts.First().Data.ToArray())) {
  // Do something with the image
}

// Follow up requests do not need to specify the image again
var followUpResponse = await chat.SendMessageAsync("But make it old-school line drawing style");

// Inspect the returned image
var followUpImageParts = followUpResponse.Candidates.First().Content.Parts
                         .OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
                         .Where(part => part.MimeType == "image/png");
// Load the image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D followUpTexture2D = new(2, 2);
if (followUpTexture2D.LoadImage(followUpImageParts.First().Data.ToArray())) {
  // Do something with the image
}

Aprende a elegir un modelo apropiado para tu caso de uso y tu app.

Transmite la respuesta

Antes de probar esta muestra, completa la sección Antes de comenzar de esta guía para configurar tu proyecto y app. En esa sección, también harás clic en un botón del proveedor de Gemini API que elijas para ver contenido específico del proveedor en esta página.

Puedes lograr interacciones más rápidas si no esperas a que se genere todo el resultado del modelo y, en su lugar, usas la transmisión para controlar los resultados parciales. Para transmitir la respuesta, llama a sendMessageStream().

Ver ejemplo: Cómo transmitir respuestas de chat

Swift

Puedes llamar a startChat() y sendMessageStream() para transmitir respuestas del modelo:

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-2.0-flash")


// Optionally specify existing chat history
let history = [
  ModelContent(role: "user", parts: "Hello, I have 2 dogs in my house."),
  ModelContent(role: "model", parts: "Great to meet you. What would you like to know?"),
]

// Initialize the chat with optional chat history
let chat = model.startChat(history: history)

// To stream generated text output, call sendMessageStream and pass in the message
let contentStream = try chat.sendMessageStream("How many paws are in my house?")
for try await chunk in contentStream {
  if let text = chunk.text {
    print(text)
  }
}

Kotlin

Puedes llamar a startChat() y sendMessageStream() para transmitir respuestas del modelo:

^{En Kotlin, los métodos de este SDK son funciones de suspensión y se deben llamar desde un alcance de corrutinas.}

// 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-2.0-flash")


// Initialize the chat
val chat = generativeModel.startChat(
  history = listOf(
    content(role = "user") { text("Hello, I have 2 dogs in my house.") },
    content(role = "model") { text("Great to meet you. What would you like to know?") }
  )
)

chat.sendMessageStream("How many paws are in my house?").collect { chunk ->
  print(chunk.text)
}

Java

Puedes llamar a startChat() y sendMessageStream() para transmitir respuestas del modelo:

^{En Java, los métodos de transmisión de este SDK muestran un tipo Publisher de la biblioteca Reactive Streams.}

// 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-2.0-flash");

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


// (optional) Create previous chat history for context
Content.Builder userContentBuilder = new Content.Builder();
userContentBuilder.setRole("user");
userContentBuilder.addText("Hello, I have 2 dogs in my house.");
Content userContent = userContentBuilder.build();

Content.Builder modelContentBuilder = new Content.Builder();
modelContentBuilder.setRole("model");
modelContentBuilder.addText("Great to meet you. What would you like to know?");
Content modelContent = userContentBuilder.build();

List<Content> history = Arrays.asList(userContent, modelContent);

// Initialize the chat
ChatFutures chat = model.startChat(history);

// Create a new user message
Content.Builder messageBuilder = new Content.Builder();
messageBuilder.setRole("user");
messageBuilder.addText("How many paws are in my house?");

Content message = messageBuilder.build();

// Send the message
Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse =
        chat.sendMessageStream(message);

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]);
    }

    // ... other methods omitted for brevity
});

Web

Puedes llamar a startChat() y sendMessageStream() para transmitir respuestas del modelo:

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-2.0-flash" });


async function run() {
  const chat = model.startChat({
    history: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: "Hello, I have 2 dogs in my house." }],
      },
      {
        role: "model",
        parts: [{ text: "Great to meet you. What would you like to know?" }],
      },
    ],
    generationConfig: {
      maxOutputTokens: 100,
    },
  });

  const msg = "How many paws are in my house?";
  const result = await chat.sendMessageStream(msg);

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

run();

Dart

Puedes llamar a startChat() y sendMessageStream() para transmitir respuestas del modelo:

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-2.0-flash');


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

final response = await chat.sendMessageStream(prompt);
await for (final chunk in response) {
  print(chunk.text);
}

Unity

Puedes llamar a StartChat() y SendMessageStreamAsync() para transmitir respuestas del modelo:

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-2.0-flash");


// Optionally specify existing chat history
var history = new [] {
  ModelContent.Text("Hello, I have 2 dogs in my house."),
  new ModelContent("model", new ModelContent.TextPart("Great to meet you. What would you like to know?")),
};

// Initialize the chat with optional chat history
var chat = model.StartChat(history);

// To stream generated text output, call SendMessageStreamAsync and pass in the message
var responseStream = chat.SendMessageStreamAsync("How many paws are in my house?");
await foreach (var response in responseStream) {
  if (!string.IsNullOrWhiteSpace(response.Text)) {
    UnityEngine.Debug.Log(response.Text);
  }
}

---

¿Qué más puedes hacer?

• Obtén más información para contar tokens antes de enviar instrucciones largas al modelo.
• Configura Cloud Storage for Firebase para que puedas incluir archivos grandes en tus solicitudes multimodales y tener una solución más administrada para proporcionar archivos en instrucciones. Los archivos pueden incluir imágenes, archivos PDF, videos y audio.
• Comienza a pensar en prepararte para la producción (consulta la lista de tareas de producción), lo que incluye lo siguiente:
  • Configurar Firebase App Check para proteger el Gemini API del abuso de clientes no autorizados
  • Integra Firebase Remote Config para actualizar los valores de tu app (como el nombre del modelo) sin lanzar una versión nueva de la app.

Prueba otras funciones

• Generar texto a partir de instrucciones de solo texto
• Genera texto con instrucciones de varios tipos de archivos, como imágenes, PDF, video y audio.
• Genera resultados estructurados (como JSON) a partir de instrucciones multimodales y de texto.
• Genera imágenes a partir de instrucciones de texto (Gemini o Imagen).
• Usa las llamadas a función para conectar los modelos generativos a sistemas y datos externos.

Aprende a controlar la generación de contenido

• Comprende el diseño de instrucciones, incluidas las prácticas recomendadas, las estrategias y los ejemplos de instrucciones.
• Configura los parámetros del modelo, como la temperatura y la cantidad máxima de tokens de salida (para Gemini) o la relación de aspecto y la generación de personas (para Imagen).
• Usa la configuración de seguridad para ajustar la probabilidad de recibir respuestas que se puedan considerar dañinas.

También puedes experimentar con instrucciones y configuraciones de modelos, y hasta obtener un fragmento de código generado con Google AI Studio.

Más información sobre los modelos compatibles

Obtén información sobre los modelos disponibles para varios casos de uso y sus cuotas y precios.

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