Migrar para os SDKs de IA Logic do Firebase dos SDKs de cliente de IA do Google

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

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

1. No Xcode, com seu projeto de app aberto, acesse 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 do Firebase AI Logic para Android (firebase-ai) fornece acesso às APIs para interagir com os modelos do Gemini.

No arquivo Gradle do módulo (nível do app) (como <project>/<app-module>/build.gradle.kts), adicione as dependências das bibliotecas Firebase AI Logic e App Check para Android. Recomendamos o uso do 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:35.1.0"))

  // 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.

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:18.1.0")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug:20.0.0")
}

Java

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

No arquivo Gradle do módulo (nível do app) (como <project>/<app-module>/build.gradle.kts), adicione as dependências das bibliotecas Firebase AI Logic e App Check para Android. Recomendamos o uso do 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:35.1.0"))

  // 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.

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:18.1.0")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug:20.0.0")
}

Web

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

1. Instale o SDK do Firebase para JS 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) fornece acesso às APIs para interagir com os modelos Gemini.

1. No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando para instalar os plug-ins Firebase AI Logic e App Check:

   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

O suporte para Unity não estava disponível nos SDKs de cliente do Google AI.

Saiba como começar a usar o SDK do Firebase AI Logic para Unity.

Swift

Remova a biblioteca antiga:

1. No Xcode, com seu projeto de app aberto, navegue até o painel Packages Dependencies.

2. Selecione o pacote generative-ai-swift na lista de dependências de pacotes.

3. Clique no botão - na parte de baixo da lista e em Remover para confirmar.

Kotlin

dependencies {
    implementation("com.google.ai.client.generativeai:generativeai:VERSION")
}

Java

dependencies {
    implementation("com.google.ai.client.generativeai:generativeai:VERSION")
}

Web

// BEFORE
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";

Dart

Exclua o pacote antigo:
flutter pub remove google_generative_ai

Unity

O suporte para Unity não estava disponível nos SDKs de cliente do Google AI.

Saiba como começar a usar o SDK do Firebase AI Logic para Unity.

Swift

// BEFORE
import GoogleGenerativeAI

let model = GenerativeModel(name: "MODEL_NAME", apiKey: APIKey.default)

// AFTER
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-3.8-flash")

Kotlin

// BEFORE
import com.google.ai.client.generativeai.Chat
import com.google.ai.client.generativeai.type.Content
import com.google.ai.client.generativeai.java.GenerativeModuleFutures

...

val generativeModel = GenerativeModel(modelName = "MODEL_NAME",
  // Access your API key as a Build Configuration variable
  apiKey = BuildConfig.apiKey
)

// AFTER
import com.google.firebase.Firebase
import com.google.firebase.ai.ai
import com.google.firebase.ai.type.GenerativeBackend

...

// 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-3.8-flash")

Java

// BEFORE
import com.google.ai.client.generativeai.Chat;
import com.google.ai.client.generativeai.type.Content;
import com.google.ai.client.generativeai.java.GenerativeModuleFutures;

...

GenerativeModel gm = new GenerativeModel("MODEL_NAME",
  // Access your API key as a Build Configuration variable
  BuildConfig.apiKey
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// AFTER
import com.google.firebase.ai.FirebaseAI;
import com.google.firebase.ai.GenerativeModel;
import com.google.firebase.ai.java.GenerativeModelFutures;
import com.google.firebase.ai.type.GenerativeBackend;

...

// 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-3.8-flash");

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

Web

// BEFORE
import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";

// Fetch your API_KEY and access your API
const API_KEY = "...";
const genAI = new GoogleGenerativeAI(API_KEY);

...

const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "MODEL_NAME"});

// AFTER
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-3.8-flash" });

Dart

// BEFORE
import 'package:google_generative_ai/google_generative_ai.dart';

final apiKey = Platform.environment['API_KEY'];
if (apiKey == null) {
print('No \$API_KEY environment variable');
exit(1);
}

final model = GenerativeModel(model: 'MODEL_NAME', apiKey: apiKey);

// AFTER
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-3.8-flash');

Unity

O suporte para Unity não estava disponível nos SDKs de cliente do Google AI.

Saiba como começar a usar o SDK do Firebase AI Logic para Unity.

Swift

• Enumerações

  • Substituição da maioria dos tipos enum por structs com variáveis estáticas. Essa mudança permite mais flexibilidade para desenvolver a API de maneira compatível com versões anteriores. Ao usar instruções switch, agora é necessário incluir um caso default: para cobrir valores desconhecidos ou não processados, incluindo novos valores que serão adicionados ao SDK no futuro.

  • A enumeração BlockThreshold foi renomeada como HarmBlockThreshold. Esse tipo agora é um struct.

  • Os casos unknown e unspecified foram removidos das seguintes enumerações (agora structs): HarmCategory, HarmBlockThreshold, HarmProbability, BlockReason e FinishReason.

  • Substituição da enumeração ModelContent.Part por um protocolo chamado Part para permitir que novos tipos sejam adicionados de maneira compatível com versões anteriores. Essa mudança é descrita em mais detalhes na seção Partes do conteúdo.

• Partes do conteúdo

  • O protocolo ThrowingPartsRepresentable foi removido, e os inicializadores de ModelContent foram simplificados para evitar erros ocasionais do compilador. As imagens que não forem codificadas corretamente ainda vão gerar erros quando forem usadas em generateContent.

  • Substituímos os casos ModelContent.Part pelos seguintes tipos struct em conformidade com o protocolo Part:

    • .text a TextPart
    • De .data para InlineDataPart
    • De .fileData para FileDataPart
    • De .functionCall para FunctionCallPart
    • .functionResponse a FunctionResponsePart

• Categoria de dano

  • Mudança de HarmCategory para que não seja mais aninhado no tipo SafetySetting. Se você se referir a ele como SafetySetting.HarmCategory, isso pode ser substituído por HarmCategory.

• Feedback de segurança

  • O tipo SafetyFeedback foi removido, já que não era usado em nenhuma das respostas.

• Metadados de citação

  • A propriedade citationSources foi renomeada como citations em CitationMetadata.

• Total de caracteres faturáveis

  • A propriedade totalBillableCharacters em CountTokensResponse foi alterada para ser opcional, refletindo situações em que nenhum caractere é enviado.

• Resposta do candidato

  • Renomeamos CandidateResponse como Candidate para corresponder a outras plataformas.

• Configuração de geração

  • As propriedades públicas de GenerationConfig foram alteradas para internal. Todos eles permanecem configuráveis no inicializador.

Kotlin

• Enumerações

  • As classes enum e sealed foram substituídas por classes regulares. Essa mudança permite mais flexibilidade para desenvolver a API de maneira compatível com versões anteriores.

  • A enumeração BlockThreshold foi renomeada como HarmBlockThreshold.

  • Valores removidos das seguintes enumerações: HarmBlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason e FinishReason.

• Métodos de blob

  • Renomeação de todos os métodos que incluíam Blob como parte do nome para usar InlineData.

• Configurações de segurança

  • O campo method foi mudado para ser anulável.

• Classe de duração

  • Removemos todos os usos da classe Duration do Kotlin e a substituímos por long. Essa mudança oferece uma interoperabilidade melhor com o Java.

• Metadados de citação

  • Todos os campos declarados anteriormente em CitationMetadata foram agrupados em uma nova classe chamada Citation. As citações podem ser encontradas na lista chamada citations em CitationMetadata. Essa mudança permite um melhor alinhamento de tipos em todas as plataformas.

• Contar tokens

  • O campo totalBillableCharacters foi mudado para ser anulável.

• Total de caracteres faturáveis

  • A propriedade totalBillableCharacters em CountTokensResponse foi alterada para ser opcional, refletindo situações em que nenhum caractere é enviado.

• Como instanciar um modelo

  • O parâmetro requestOptions foi movido para o final da lista de parâmetros para se alinhar com outras plataformas.

Java

• Enumerações

  • As classes enum e sealed foram substituídas por classes regulares. Essa mudança permite mais flexibilidade para desenvolver a API de maneira compatível com versões anteriores.

  • A enumeração BlockThreshold foi renomeada como HarmBlockThreshold.

  • Valores removidos das seguintes enumerações: HarmBlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason e FinishReason.

• Métodos de blob

  • Renomeação de todos os métodos que incluíam Blob como parte do nome para usar InlineData.

• Configurações de segurança

  • O campo method foi mudado para ser anulável.

• Classe de duração

  • Removemos todos os usos da classe Duration do Kotlin e a substituímos por long. Essa mudança oferece uma interoperabilidade melhor com o Java.

• Metadados de citação

  • Todos os campos declarados anteriormente em CitationMetadata foram agrupados em uma nova classe chamada Citation. As citações podem ser encontradas na lista chamada citations em CitationMetadata. Essa mudança permite um melhor alinhamento de tipos em todas as plataformas.

• Contar tokens

  • O campo totalBillableCharacters foi mudado para ser anulável.

• Total de caracteres faturáveis

  • A propriedade totalBillableCharacters em CountTokensResponse foi alterada para ser opcional, refletindo situações em que nenhum caractere é enviado.

• Como instanciar um modelo

  • O parâmetro requestOptions foi movido para o final da lista de parâmetros para se alinhar com outras plataformas.

Web

O SDK do cliente do Google AI para JavaScript passou por muitas mudanças desde que os SDKs do cliente do Firebase AI Logic foram ramificados dele. A lista a seguir mostra algumas mudanças que talvez você precise considerar ao migrar para os SDKs de cliente do Firebase AI Logic.

• Enumerações

  • Valores removidos das seguintes enumerações: HarmCategory, BlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason e FinishReason.

• Motivo do bloqueio

  • Mudança de blockReason em PromptFeedback para ser opcional.

• Embasamento na Pesquisa

  • Remoção de todos os usos desse recurso, já que ele ainda não é compatível com os SDKs do Firebase AI Logic.

• Erros

  • Removidos todos os usos de GoogleGenerativeAIError e, opcionalmente, migrados para AIError.

Dart

• Enumerações

  • Valores removidos das seguintes enumerações: HarmCategory, HarmProbability, BlockReason e FinishReason.

• Parte de dados

  • Renomeamos DataPart como InlineDataPart e a função static data como inlineData para alinhar com outras plataformas.

• Opções de solicitação

  • Remoção de RequestOptions, já que timeout não estava funcionando. Ele será adicionado novamente em breve, mas será movido para o tipo GenerativeModel para corresponder a outras plataformas.

• Sequências de paradas

  • O parâmetro stopSequences em GenerationConfig foi alterado para ser opcional e usar null como padrão em vez de uma matriz vazia.

• Citações

  • A propriedade citationSources foi renomeada como citations em CitationMetadata. O tipo CitationSource foi renomeado como Citation para corresponder a outras plataformas.

• Tipos, métodos e propriedades públicos desnecessários

  • Os seguintes tipos, métodos e propriedades que foram expostos sem intenção foram removidos: defaultTimeout, CountTokensResponseFields, parseCountTokensResponse, parseEmbedContentResponse, parseGenerateContentResponse, parseContent, BatchEmbedContentsResponse, ContentEmbedding, EmbedContentRequest e EmbedContentResponse.

• Contar tokens

  • Campos extras que não são mais necessários foram removidos da função countTokens. Apenas contents é necessário.

• Como instanciar um modelo

  • O parâmetro systemInstruction foi movido para o final da lista de parâmetros para se alinhar com outras plataformas.

• Funcionalidade de incorporação

  • Remoção da funcionalidade de embedding não compatível (embedContent e batchEmbedContents) do modelo.

Unity

O suporte para Unity não estava disponível nos SDKs de cliente do Google AI.

Saiba como começar a usar o SDK do Firebase AI Logic para Unity.