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Generare testo utilizzando l'API Gemini

Puoi chiedere a un modello Gemini di generare testo da un prompt di solo testo o da un prompt multimodale. Quando utilizzi Firebase AI Logic, puoi effettuare questa richiesta direttamente dalla tua app.

I prompt multimodali possono includere più tipi di input (come testo insieme a immagini, PDF, file di testo normale, audio e video).

Questa guida mostra come generare testo da un prompt di solo testo e da un prompt multimodale di base che include un file.

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Consulta altre guide per ulteriori opzioni per lavorare con il testo
Generare output strutturato Chat multi-turn Streaming bidirezionale Generare testo sul dispositivo Generare immagini da testo

Prima di iniziare

Fai clic sul tuo fornitore Gemini API per visualizzare i contenuti e il codice specifici del fornitore in questa pagina.

Se non l'hai ancora fatto, completa la guida introduttiva, che descrive come configurare il progetto Firebase, connettere l'app a Firebase, aggiungere l'SDK, inizializzare il servizio di backend per il provider Gemini API scelto e creare un'istanza GenerativeModel.

Per testare e perfezionare i prompt e persino ottenere uno snippet di codice generato, ti consigliamo di utilizzare Google AI Studio.

Generare testo da input di solo testo

Prima di provare questo esempio, completa la sezione Prima di iniziare di questa guida per configurare il progetto e l'app.
In questa sezione, fai clic anche su un pulsante per il provider Gemini API che hai scelto, in modo da visualizzare i contenuti specifici del provider in questa pagina.

Puoi chiedere a un modello Gemini di generare testo fornendo un input solo testuale.

Swift

Puoi chiamare generateContent() per generare testo da un input di solo testo.

 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-2.5-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

Puoi chiamare generateContent() per generare testo da un input di solo testo.

^{Per Kotlin, i metodi in questo SDK sono funzioni di sospensione e devono essere chiamati da un ambito di coroutine.}

 // 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-2.5-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 = generativeModel.generateContent(prompt) print(response.text)

Java

Puoi chiamare generateContent() per generare testo da un input di solo testo.

^{Per Java, i metodi in questo SDK restituiscono 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-2.5-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

Puoi chiamare generateContent() per generare testo da un input di solo testo.

 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-2.5-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

Puoi chiamare generateContent() per generare testo da un input di solo testo.

 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-2.5-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

Puoi chiamare GenerateContentAsync() per generare testo da un input di solo testo.

 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-2.5-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.");

Scopri come scegliere un modello adatta al tuo caso d'uso e alla tua app.

Generare testo da input di testo e file (multimodale)

Puoi chiedere a un modello Gemini di generare testo fornendo un prompt con testo e un file, indicando il mimeType di ogni file di input e il file stesso. Trova i requisiti e i consigli per i file di input più avanti in questa pagina.

L'esempio seguente mostra le nozioni di base su come generare testo da un input di file analizzando un singolo file video fornito come dati incorporati (file codificato in base64).

Tieni presente che questo esempio mostra la fornitura del file in linea, ma gli SDK supportano anche la fornitura di un URL di YouTube.

Hai bisogno di un file video di esempio?

Puoi utilizzare questo file disponibile pubblicamente con un tipo MIME video/mp4 (visualizza o scarica il file). https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/video/animals.mp4

Swift

Puoi chiamare generateContent() per generare testo da input multimodali di testo e file video.

 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-2.5-flash")   // Provide the video as `Data` with the appropriate MIME type. let video = InlineDataPart(data: try Data(contentsOf: videoURL), mimeType: "video/mp4")  // Provide a text prompt to include with the video let prompt = "What is in the video?"  // To generate text output, call generateContent with the text and video let response = try await model.generateContent(video, prompt) print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

Puoi chiamare generateContent() per generare testo da input multimodali di testo e file video.

^{Per Kotlin, i metodi in questo SDK sono funzioni di sospensione e devono essere chiamati da un ambito di coroutine.}

 // 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-2.5-flash")   val contentResolver = applicationContext.contentResolver contentResolver.openInputStream(videoUri).use { stream ->   stream?.let {     val bytes = stream.readBytes()      // Provide a prompt that includes the video specified above and text     val prompt = content {         inlineData(bytes, "video/mp4")         text("What is in the video?")     }      // To generate text output, call generateContent with the prompt     val response = generativeModel.generateContent(prompt)     Log.d(TAG, response.text ?: "")   } }

Java

Puoi chiamare generateContent() per generare testo da input multimodali di testo e file video.

^{Per Java, i metodi in questo SDK restituiscono 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-2.5-flash");  // Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers // support for ListenableFuture and Publisher APIs GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);   ContentResolver resolver = getApplicationContext().getContentResolver(); try (InputStream stream = resolver.openInputStream(videoUri)) {     File videoFile = new File(new URI(videoUri.toString()));     int videoSize = (int) videoFile.length();     byte[] videoBytes = new byte[videoSize];     if (stream != null) {         stream.read(videoBytes, 0, videoBytes.length);         stream.close();          // Provide a prompt that includes the video specified above and text         Content prompt = new Content.Builder()                 .addInlineData(videoBytes, "video/mp4")                 .addText("What is in the video?")                 .build();          // To generate text output, call generateContent with the prompt         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);     } } catch (IOException e) {     e.printStackTrace(); } catch (URISyntaxException e) {     e.printStackTrace(); }

Web

Puoi chiamare generateContent() per generare testo da input multimodali di testo e file video.

 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-2.5-flash" });   // Converts a File object to a Part object. 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 },   }; }  async function run() {   // Provide a text prompt to include with the video   const prompt = "What do you see?";    const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");   const videoPart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);    // To generate text output, call generateContent with the text and video   const result = await model.generateContent([prompt, videoPart]);    const response = result.response;   const text = response.text();   console.log(text); }  run();

Dart

Puoi chiamare generateContent() per generare testo da input multimodali di testo e file video.

 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-2.5-flash');   // Provide a text prompt to include with the video final prompt = TextPart("What's in the video?");  // Prepare video for input final video = await File('video0.mp4').readAsBytes();  // Provide the video as `Data` with the appropriate mimetype final videoPart = InlineDataPart('video/mp4', video);  // To generate text output, call generateContent with the text and images final response = await model.generateContent([   Content.multi([prompt, ...videoPart]) ]); print(response.text);

Unity

Puoi chiamare GenerateContentAsync() per generare testo da input multimodali di testo e file video.

 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-2.5-flash");   // Provide the video as `data` with the appropriate MIME type. var video = ModelContent.InlineData("video/mp4",       System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(           UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "yourVideo.mp4")));  // Provide a text prompt to include with the video var prompt = ModelContent.Text("What is in the video?");  // To generate text output, call GenerateContentAsync with the text and video var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { video, prompt }); UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Scopri come scegliere un modello adatta al tuo caso d'uso e alla tua app.

Visualizzare in streaming la risposta

Puoi ottenere interazioni più rapide senza attendere l'intero risultato della generazione del modello e utilizzare invece lo streaming per gestire i risultati parziali. Per riprodurre in streaming la risposta, chiama il numero generateContentStream.

Visualizza esempio: trasmetti testo generato da input di solo testo

Swift

Puoi chiamare generateContentStream() per riprodurre in streaming il testo generato dall'input di solo testo.

 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-2.5-flash")   // Provide a prompt that contains text let prompt = "Write a story about a magic backpack."  // To stream generated text output, call generateContentStream with the text input let contentStream = try model.generateContentStream(prompt) for try await chunk in contentStream {   if let text = chunk.text {     print(text)   } }

Kotlin

Puoi chiamare generateContentStream() per riprodurre in streaming il testo generato dall'input di solo testo.

^{Per Kotlin, i metodi in questo SDK sono funzioni di sospensione e devono essere chiamati da un ambito di coroutine.}

 // 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-2.5-flash")   // Provide a prompt that includes only text val prompt = "Write a story about a magic backpack."  // To stream generated text output, call generateContentStream and pass in the prompt var response = "" generativeModel.generateContentStream(prompt).collect { chunk ->     print(chunk.text)     response += chunk.text }

Java

Puoi chiamare generateContentStream() per riprodurre in streaming il testo generato dall'input di solo testo.

^{Per Java, i metodi di streaming in questo SDK restituiscono un tipo Publisher dalla libreria 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-2.5-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 stream generated text output, call generateContentStream with the text input Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse =     model.generateContentStream(prompt);  // Subscribe to partial results from the response 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]);   }    @Override   public void onError(Throwable t) {     t.printStackTrace();   }    @Override   public void onSubscribe(Subscription s) { } });

Web

Puoi chiamare generateContentStream() per riprodurre in streaming il testo generato dall'input di solo testo.

 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-2.5-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 stream generated text output, call generateContentStream with the text input   const result = await model.generateContentStream(prompt);    for await (const chunk of result.stream) {     const chunkText = chunk.text();     console.log(chunkText);   }    console.log('aggregated response: ', await result.response); }  run();

Dart

Puoi chiamare generateContentStream() per riprodurre in streaming il testo generato dall'input di solo testo.

 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-2.5-flash');   // Provide a prompt that contains text final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];  // To stream generated text output, call generateContentStream with the text input final response = model.generateContentStream(prompt); await for (final chunk in response) {   print(chunk.text); }

Unity

Puoi chiamare GenerateContentStreamAsync() per riprodurre in streaming il testo generato dall'input di solo testo.

 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-2.5-flash");   // Provide a prompt that contains text var prompt = "Write a story about a magic backpack.";  // To stream generated text output, call GenerateContentStreamAsync with the text input var responseStream = model.GenerateContentStreamAsync(prompt); await foreach (var response in responseStream) {   if (!string.IsNullOrWhiteSpace(response.Text)) {     UnityEngine.Debug.Log(response.Text);   } }

Scopri come scegliere un modello adatta al tuo caso d'uso e alla tua app.