使用 Vertex AI for Firebase SDK 從應用程式呼叫 Gemini API 時，您可以提示 Gemini 模型根據純文字輸入內容生成文字。
事前準備
如果您尚未閱讀 Vertex AI for Firebase SDK 入門指南，請先完成這項操作。請確認您已完成下列所有步驟：
設定新的或現有的 Firebase 專案，包括使用 Blaze 定價方案，並啟用必要的 API。
將應用程式連結至 Firebase，包括註冊應用程式以及將 Firebase 設定新增至應用程式。
新增 SDK，並在應用程式中初始化 Vertex AI 服務和生成式模型。
將應用程式連結至 Firebase、新增 SDK，並初始化 Vertex AI 服務和生成式模型後，就能呼叫 Gemini API。
從純文字輸入來生成文字
您可以使用僅含文字的輸入內容呼叫 Gemini API。如要進行這類通話，您必須使用支援純文字提示的模型，例如 Gemini 1.5 Pro。
選擇要串流回應 (generateContentStream)，或是等待回應直到產生完整結果 (generateContent) 為止。
逐句顯示回覆
您不必等待模型生成的所有結果，而是改用串流處理部分結果，達到更快的互動。
以下範例說明如何使用 generateContentStream() 串流來自僅包含文字的提示要求產生的文字：
不串流播放
您也可以等待整個結果，而非串流；只有在模型完成整個產生程序後才會傳回結果。
以下範例說明如何使用 generateContent()，透過僅包含文字的提示要求產生文字：
瞭解如何根據用途和應用程式需求，選擇 Gemini 模型，以及選擇合適的位置。
您還能做些什麼？
- 請先瞭解如何計算符記，再將較長的提示傳送至模型。
- 開始思考如何做好發布準備，包括設定 Firebase App Check，防止 Gemini API 遭到未經授權的用戶端濫用。
試用 Gemini API 的其他功能
- 建構多輪對話 (即時通訊)。
- 使用多模態提示 (包括文字、圖片、PDF、影片和音訊) 生成文字。
- 使用函式呼叫將生成式模型連結至外部系統和資訊。
瞭解如何控管內容生成功能
您也可以使用 Vertex AI Studio 測試提示和模型設定。
進一步瞭解 Gemini 模型
瞭解不同用途適用的模型及配額與定價。針對 Vertex AI for Firebase 使用體驗提供意見回饋