Começar a usar a API Gemini com os SDKs de lógica de IA do Firebase

Este guia mostra como começar a fazer chamadas para o Gemini API diretamente do seu app usando os SDKs de cliente Firebase AI Logic para a plataforma escolhida.

Pré-requisitos

Swift

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o Xcode para desenvolver apps para plataformas da Apple (como o iOS).

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app para plataformas Apple atendem a estes requisitos:

• Xcode 26.2 ou versões mais recentes
• O app é direcionado ao iOS 15 ou versões mais recentes ou ao macOS 12 ou versões mais recentes.

Kotlin

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o Android Studio para desenvolver apps para Android.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app Android atendem a estes requisitos:

• Android Studio (versão mais recente)
• Seu app é direcionado ao nível 21 ou mais recente da API

Java

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o Android Studio para desenvolver apps para Android.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app Android atendem a estes requisitos:

• Android Studio (versão mais recente)
• Seu app é direcionado ao nível 21 ou mais recente da API

Web

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o JavaScript para desenvolver apps da Web. Este guia não depende da estrutura.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o web app atendem a estes requisitos:

• (Opcional) Node.js
• Navegador da Web moderno

Dart

Neste guia, pressupomos que você já sabe desenvolver apps com o Flutter.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app Flutter atendem a estes requisitos:

• Dart 3.2.0 ou mais recente

Unity

Neste guia, pressupomos que você já sabe desenvolver jogos com o Unity.

Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o jogo do Unity atendem a estes requisitos:

• Unity Editor 2021 LTS ou mais recente

Confira recursos úteis

Swift

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app próprio para plataformas da Apple. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Assistir a um tutorial em vídeo

Este vídeo demonstra como começar a usar o Firebase AI Logic criando um app de planejamento de refeições com tecnologia de IA que gera receitas com base em um comando de texto.

Você também pode baixar e analisar a base de código do app no vídeo.

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Kotlin

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app Android próprio. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

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Java

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app Android próprio. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

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Este vídeo mostra como começar a usar o Firebase AI Logic criando um app de planejamento de refeições com tecnologia de IA que gera receitas com base em um comando de texto.^*

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^{* Este vídeo e o app dele estão em Kotlin, mas ainda podem ajudar desenvolvedores Java a entender os conceitos básicos de como começar a usar Firebase AI Logic.}

Web

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app da Web próprio. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Dart

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver um app Flutter próprio. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Assistir a um tutorial em vídeo

Este vídeo demonstra como começar a usar o Firebase AI Logic criando um app de planejamento de refeições com tecnologia de IA que gera receitas com base em um comando de texto.

Você também pode baixar e analisar a base de código do app no vídeo.

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Unity

Testar o app de início rápido

Use o app de início rápido para testar o SDK rapidamente e conferir uma implementação completa de vários casos de uso. Ou use o app de início rápido se você não tiver seu próprio jogo do Unity. Para usar o app de início rápido, é necessário conectá-lo a um projeto do Firebase.

Acessar o app de início rápido

Etapa 1: configurar um projeto do Firebase e ativar as APIs

1. Faça login no console do Firebase e selecione seu projeto do Firebase.

   Ainda não tem um projeto do Firebase?

   Se você ainda não tiver um projeto do Firebase, clique no botão para criar um novo e use uma das seguintes opções:

   • Opção 1: crie um projeto do Firebase totalmente novo (e o projeto do Google Cloud automaticamente) inserindo um novo nome na primeira etapa do fluxo de trabalho.

   • Opção 2: "Adicionar o Firebase" a um projeto Google Cloud clicando em Adicionar o Firebase ao projeto do Google Cloud (na parte de baixo da página). Na primeira etapa do fluxo de trabalho, comece a digitar o nome do projeto e selecione-o na lista exibida.

   Conclua as etapas restantes do fluxo de trabalho na tela para criar um projeto do Firebase. Quando solicitado, você não vai precisar configurar o Google Analytics para usar os SDKs do Firebase AI Logic.

2. No console do Firebase, acesse Serviços de IA > Lógica de IA.

3. Clique em Começar para iniciar um fluxo de trabalho guiado que ajuda a configurar as APIs necessárias e os recursos do projeto.

4. Se solicitado, siga as instruções na tela para registrar o app e adicionar a configuração do Firebase.

5. Quando for solicitado a escolher um "provedor da API Gemini", recomendamos selecionar a API Gemini Developer, que permite começar rapidamente sem custos financeiros.

   A qualquer momento depois, você pode configurar o Vertex AI Gemini API (e o requisito de faturamento dele).

6. Continue no fluxo de trabalho para configurar as APIs necessárias e os serviços associados para Firebase AI Logic.

   A partir do início de julho de 2026, essa etapa do fluxo de trabalho vai aplicar Firebase App Check para AI Logic de forma automática, que é um serviço essencial para proteger o Gemini API quando ele é acessado diretamente do seu app. Como parte do processo de início (consulte as etapas mais adiante neste guia), você precisará configurar o provedor de depuração do App Check para o desenvolvimento local quando o App Check for aplicado.

   Observação: para lançar o recurso de IA do seu app para usuários finais, é necessário registrar o app com um App Check provedor de atestado de produção para que eles possam usar o recurso quando o App Check for aplicado.

7. Continue para a próxima etapa deste guia e adicione os SDKs necessários ao seu app.

Etapa 2: adicionar os SDKs necessários

Com o projeto do Firebase configurado e as APIs necessárias ativadas (consulte a etapa anterior), agora é possível adicionar os SDKs necessários ao app.

Swift

Use o Swift Package Manager para instalar e gerenciar as dependências do Firebase. Saiba mais sobre outras opções de instalação, se necessário.

A biblioteca Firebase AI Logic oferece acesso às APIs para interagir com modelos Gemini. A biblioteca está incluída como parte do SDK do Firebase para plataformas Apple (firebase-ios-sdk).

Se você já usa o Firebase, verifique se o pacote dele é a versão 12.5.0 ou mais recente.

1. No Xcode, com seu projeto do app aberto, navegue até File > Add Package Dependencies.

2. Quando solicitado, adicione o repositório do SDK do Firebase para as plataformas Apple:

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

3. Selecione a versão mais recente do SDK.

4. Selecione as bibliotecas FirebaseAILogic e FirebaseAppCheck.

Quando terminar, o Xcode vai começar a resolver e fazer o download das dependências em segundo plano automaticamente.

Kotlin

O SDK Firebase AI Logic para Android (firebase-ai) oferece acesso às APIs para interagir com modelos Gemini.

No arquivo Gradle do módulo (nível do app) (como <project>/<app-module>/build.gradle.kts), adicione a dependência da biblioteca Firebase AI Logic para Android. Recomendamos usar a Firebase Android BoM para controlar o controle de versões da biblioteca.

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")
}

Com o Firebase Android BoM, seu app sempre vai usar versões compatíveis das bibliotecas do Firebase para Android.

(Alternativa) Adicionar dependências das bibliotecas do Firebase sem usar o BoM

Se você preferir não usar a BoM do Firebase BoM, especifique cada versão das bibliotecas do Firebase na linha de dependência correspondente.

Observação: se você usa várias bibliotecas do Firebase no seu app, recomendamos usar o BoM para gerenciar as versões delas e garantir a compatibilidade de todas.

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

O SDK Firebase AI Logic para Android (firebase-ai) oferece acesso às APIs para interagir com modelos Gemini.

No arquivo Gradle do módulo (nível do app) (como <project>/<app-module>/build.gradle.kts), adicione a dependência da biblioteca Firebase AI Logic para Android. Recomendamos usar a Firebase Android BoM para controlar o controle de versões da biblioteca.

Para Java, é necessário adicionar mais duas bibliotecas.

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")
}

Com o Firebase Android BoM, seu app sempre vai usar versões compatíveis das bibliotecas do Firebase para Android.

(Alternativa) Adicionar dependências das bibliotecas do Firebase sem usar o BoM

Se você preferir não usar a BoM do Firebase BoM, especifique cada versão das bibliotecas do Firebase na linha de dependência correspondente.

Observação: se você usa várias bibliotecas do Firebase no seu app, recomendamos usar o BoM para gerenciar as versões delas e garantir a compatibilidade de todas.

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

A biblioteca Firebase AI Logic oferece acesso às APIs para interagir com modelos Gemini. A biblioteca está incluída como parte do SDK do Firebase para JavaScript na Web.

1. Instale o SDK do Firebase para JavaScript para Web usando o npm:

   npm install firebase
   

2. Inicialize o Firebase no seu app:

   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

O plug-in Firebase AI Logic para Flutter (firebase_ai) oferece acesso às APIs para interagir com modelos Gemini.

1. No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando para instalar o plug-in principal e o plug-in do Firebase AI Logic:

   flutter pub add firebase_ai firebase_app_check
   

2. No arquivo lib/main.dart, importe os plug-ins Firebase AI Logic e 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. Ainda no arquivo lib/main.dart, verifique se você inicializou o Firebase usando o objeto DefaultFirebaseOptions exportado pelo arquivo de configuração:

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

4. Recrie o aplicativo do Flutter:

   flutter run
   

Unity

1. Faça o download do SDK do Firebase para Unity e extraia o SDK em um local conveniente.

   O SDK do Firebase para Unity não é específico de nenhuma plataforma.

2. No seu projeto aberto do Unity, acesse Assets > Import Package > Custom Package.

3. No SDK extraído, selecione os pacotes FirebaseAI e FirebaseAppCheck.

4. Na janela Import Unity Package, clique em Import.

Etapa 3: configurar o provedor de depuração App Check para desenvolvimento local

A partir do início de julho de 2026, como parte do fluxo de trabalho de configuração guiada para AI Logic no console, a Firebase App Check será aplicada automaticamente para proteger o Gemini API. Para desenvolvimento local, é necessário configurar o provedor de depuração do App Check para ignorar o atestado e manter a aplicação do App Check.

Importante: confira se App Check está ativado para AI Logic. No console Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > APIs e encontre a linha de Firebase AI Logic. Se aparecer Unenforced, siga as instruções para aplicar App Check por conta própria.

Swift

Confira como usar o provedor de depuração enquanto executa seu app em um simulador de forma interativa (por exemplo, durante o desenvolvimento local):

1. No projeto do Xcode, importe FirebaseAppCheck e inicialize App Check com a fábrica do provedor de depuração antes de configurar 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. Receba seu token de depuração:

   1. Inicie o app no simulador ou no dispositivo de teste.

   2. Abra o console do Xcode e procure o token de depuração App Check. Exemplo:

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

   3. Copie o token (por exemplo, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registre seu token de depuração com App Check:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante () e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para registrar seu token de depuração.

Para detalhes sobre o provedor de depuração (incluindo como receber um novo token de depuração), confira a documentação oficial do App Check.

Kotlin

Confira como usar o provedor de depuração enquanto executa seu app em um emulador de forma interativa (por exemplo, durante o desenvolvimento local):

1. No build de depuração, configure App Check para usar a fábrica do provedor de depuração:

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

2. Receba seu token de depuração:

   1. Execute o app no emulador ou no dispositivo de teste.

   2. Procure o token de depuração App Check nos seus registros. Exemplo:

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

   3. Copie o token (por exemplo, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registre seu token de depuração com App Check:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante () e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para registrar seu token de depuração.

Para detalhes sobre o provedor de depuração (incluindo como receber um novo token de depuração), confira a documentação oficial do App Check.

Java

Confira como usar o provedor de depuração enquanto executa seu app em um emulador de forma interativa (por exemplo, durante o desenvolvimento local):

1. No build de depuração, configure App Check para usar a fábrica do provedor de depuração:

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

2. Receba seu token de depuração:

   1. Execute o app no emulador ou no dispositivo de teste.

   2. Procure o token de depuração App Check nos seus registros. Exemplo:

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

   3. Copie o token (por exemplo, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registre seu token de depuração com App Check:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante () e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para registrar seu token de depuração.

Para detalhes sobre o provedor de depuração (incluindo como receber um novo token de depuração), confira a documentação oficial do App Check.

Web

Veja como usar o provedor de depuração ao executar seu app em localhost de forma interativa (por exemplo, durante o desenvolvimento local):

Aviso: não tente ativar a depuração de localhost adicionando localhost aos domínios permitidos do reCAPTCHA. Isso permite que qualquer pessoa execute o app nas máquinas locais.

1. No build de depuração, ative o modo de depuração definindo self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN como true antes de inicializar App Check. Exemplo:

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

2. Acesse seu app da Web localmente e abra a ferramenta para desenvolvedores do navegador. No console de depuração, você verá um token:

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

3. Registre seu token de depuração com App Check:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante () e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para registrar seu token de depuração.

Para detalhes sobre o provedor de depuração (incluindo como receber um novo token de depuração), confira a documentação oficial do App Check.

Dart

iOS+

Confira como usar o provedor de depuração enquanto executa seu app em um simulador de forma interativa (por exemplo, durante o desenvolvimento local):

1. Ative o App Check com o provedor de depuração logo depois de inicializar o app do Firebase:

   import 'package:flutter/material.dart';
   import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
   
   // Import the firebase_app_check plugin
   import 'package:firebase_app_check/firebase_app_check.dart';
   
   Future<void> main() async {
     WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
     await Firebase.initializeApp();
     await FirebaseAppCheck.instance.activate(
       // Set appleProvider to `AppleProvider.debug`
       appleProvider: AppleProvider.debug,
     );
     runApp(App());
   }
   

2. Ative a geração de registros de depuração no seu projeto do Xcode:

   1. Abra Produto > Esquema > Editar esquema.
   2. Selecione Executar no menu à esquerda e depois a guia Argumentos.
   3. Na seção Arguments Passed on Launch, adicione -FIRDebugEnabled.

3. Receba seu token de depuração:

   1. Abra ios/Runner.xcworkspace com o Xcode e execute o app no simulador ou no dispositivo de teste.

   2. Abra o console do Xcode e procure o token de depuração App Check. Exemplo:

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

   3. Copie o token (por exemplo, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

4. Registre seu token de depuração com App Check:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante () e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para registrar seu token de depuração.

Android

Confira como usar o provedor de depuração enquanto executa seu app em um emulador de forma interativa (por exemplo, durante o desenvolvimento local):

1. Ative o App Check com o provedor de depuração logo depois de inicializar o app do Firebase:

   import 'package:flutter/material.dart';
   import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
   
   // Import the firebase_app_check plugin
   import 'package:firebase_app_check/firebase_app_check.dart';
   
   Future<void> main() async {
     WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
     await Firebase.initializeApp();
     await FirebaseAppCheck.instance.activate(
       // Set androidProvider to `AndroidProvider.debug`
       androidProvider: AndroidProvider.debug,
     );
     runApp(App());
   }
   

2. Receba seu token de depuração:

   1. Execute o app no emulador ou no dispositivo de teste.

   2. Procure o token de depuração App Check nos seus registros. Exemplo:

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

   3. Copie o token (por exemplo, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

3. Registre seu token de depuração com App Check:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante () e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para registrar seu token de depuração.

Web

Veja como usar o provedor de depuração ao executar seu app em localhost de forma interativa (por exemplo, durante o desenvolvimento local):

Aviso: não tente ativar a depuração de localhost adicionando localhost aos domínios permitidos do reCAPTCHA. Isso permite que qualquer pessoa execute o app nas máquinas locais.

1. No arquivo web/index.html, ative o modo de depuração configurando self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN como true:

   <body>
     <script>
       self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN = true;
     </script>
   
     ...
   
   </body>
   

2. Execute seu app da Web localmente e abra a ferramenta para desenvolvedores do navegador. No console de depuração, você verá um token:

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

   Esse token é armazenado localmente no navegador e será usado sempre que você usar o app no mesmo navegador e na mesma máquina. Se você quiser usar o token em outro navegador ou em outra máquina, defina self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN como a string do token em vez de true.

3. Registre seu token de depuração com App Check:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante () e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para registrar seu token de depuração.

Para detalhes sobre o provedor de depuração (incluindo como receber um novo token de depuração), confira a documentação oficial do App Check.

Unity

Confira como usar o provedor de depuração enquanto executa seu app em um emulador de forma interativa (por exemplo, durante o desenvolvimento local):

1. No console Firebase, crie um token de depuração:

   1. No console do Firebase, acesse a guia Segurança > App Check > Apps.

   2. Encontre seu app, clique no menu flutuante () e selecione Gerenciar tokens de depuração.

   3. Siga as instruções na tela para criar um novo token de depuração.

2. No código de inicialização do app, adicione o seguinte:

   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
   }
   

Para detalhes sobre o provedor de depuração (incluindo como receber um novo token de depuração), confira a documentação oficial do App Check.

Confira alguns pontos importantes sobre o provedor de depuração do App Check:

• Mantenha o token e a build de depuração em sigilo. Não faça commit do token de depuração em um repositório público nem envie o token ou a versão de depuração em versões de produção do app.
• Registre seu app com um provedor de declaração de produção antes de lançar para os usuários finais. Você precisa registrar seu app com um provedor de atestação do App Check de produção (por exemplo, a Play Integrity) para que os usuários finais possam usar seu recurso com o App Check aplicado.

Etapa 4: inicializar o serviço e criar uma instância de modelo

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

Antes de enviar um comando para um modelo Gemini, inicialize o serviço para o provedor de API escolhido e crie uma instância GenerativeModel.

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");

Dependendo do recurso que você está usando, nem sempre é necessário criar uma instância GenerativeModel. Para transmitir entrada e saída usando o Gemini Live API, crie uma instância LiveModel.

Além disso, depois de concluir este guia de início rápido, aprenda a escolher um modelo para seu caso de uso e app.

Importante: antes de ir para a produção, recomendamos implementar Firebase Remote Config para que você possa mudar remotamente o nome do modelo usado no seu app.

Etapa 5: enviar uma solicitação a um modelo

Agora você está pronto para enviar uma solicitação a um modelo Gemini.

Você pode usar generateContent() para gerar texto com base em um comando que contém texto:

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

^{Para Kotlin, os métodos nesse 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-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

^{Para Java, os métodos neste SDK retornam um 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-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.");

O Gemini API também pode transmitir respostas para interações mais rápidas, além de processar comandos multimodais que incluem conteúdo como imagens, vídeos, áudios e PDFs. Mais adiante nesta página, confira links para guias sobre várias funcionalidades do Gemini API.

O que mais você pode fazer?

Saiba mais sobre os modelos compatíveis

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

Testar outros recursos

• Saiba mais sobre como gerar texto com comandos somente de texto, incluindo como transmitir a resposta.
• Gere texto com comandos usando vários tipos de arquivos, como imagens, PDFs, vídeos e áudios.
• Crie conversas multiturno (chat).
• Gerar saída estruturada (como JSON) com base em comandos de texto e multimodais.
• Gerar e editar imagens com base em comandos de texto e multimodais.
• Entrada e saída de stream (incluindo áudio) usando o Gemini Live API.
• Use ferramentas (como chamada de função e embasamento com a Pesquisa Google) para conectar um modelo Gemini a outras partes do app e 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 máximo de tokens de saída, a probabilidade de tokens de saída repetidos etc.
• 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.

Envie feedback sobre sua experiência com Firebase AI Logic