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Genera texto con la API de Gemini

Puedes pedirle a un modelo Gemini que genere texto a partir de una instrucción solo de texto o una instrucción multimodal. Cuando usas Vertex AI in Firebase, puedes realizar esta solicitud directamente desde tu app.

Las instrucciones multimodales pueden incluir varios tipos de entradas (como texto junto con imágenes, archivos PDF, archivos de texto sin formato, audio y video).

En esta guía, se muestra cómo generar texto a partir de un prompt de solo texto y de un prompt multimodal básico que incluye un archivo.

Ir a las muestras de código para la entrada de solo texto Ir a las muestras de código para la entrada multimodal

Consulta otras guías para obtener opciones adicionales para trabajar con texto
Genera un resultado estructurado Chat de varios turnos Transmisión bidireccional Genera imágenes a partir de texto

Antes de comenzar

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 Vertex AI y crear una instancia de GenerativeModel.

Para probar y, luego, iterar tus instrucciones y hasta obtener un fragmento de código generado, te recomendamos usar Vertex AI Studio.

Cómo enviar y recibir mensajes de texto

Asegúrate de haber completado la sección Antes de comenzar de esta guía antes de probar este ejemplo.

Puedes pedirle a un modelo de Gemini que genere texto con una entrada de solo texto.

Swift

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de una entrada de solo texto.

import FirebaseVertexAI

// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de una entrada de solo texto.

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

// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de una entrada de solo texto.

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

// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// 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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de una entrada de solo texto.

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// 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 Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de una entrada de solo texto.

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

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

// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-2.0-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);

Cómo enviar texto y un archivo (multimodal) y recibir texto

Asegúrate de haber completado la sección Antes de comenzar de esta guía antes de probar este ejemplo.

Puedes pedirle a un modelo Gemini que genere texto con una instrucción de texto y un archivo, y proporcionar el mimeType de cada archivo de entrada y el archivo en sí. Más adelante en esta página, encontrarás los requisitos y las recomendaciones para los archivos de entrada.

En el siguiente ejemplo, se muestran los conceptos básicos para generar texto a partir de una entrada de archivo analizando un solo archivo de video proporcionado como datos intercalados (archivo codificado en base64).

¿Necesitas un archivo de video de muestra?

Puedes usar este archivo de acceso público con un tipo de MIME de video/mp4 (ver o descargar el archivo). https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/video/animals.mp4

Swift

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de una entrada multimodal de archivos de texto y video.

import FirebaseVertexAI

// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de una entrada multimodal de archivos de texto y video.

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

// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de una entrada multimodal de archivos de texto y video.

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

// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de una entrada multimodal de archivos de texto y video.

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// 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 Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-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

Puedes llamar a generateContent() para generar texto a partir de una entrada multimodal de archivos de texto y video.

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

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

// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-2.0-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);

Aprende a elegir un modelo y, de manera opcional, una ubicación adecuada para tu caso de uso y app.

Transmite la respuesta

Asegúrate de haber completado la sección Antes de comenzar de esta guía antes de probar este ejemplo.

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 generateContentStream.

Ejemplo de vista: Transmite texto generado a partir de una entrada de solo texto

Swift

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de una entrada de solo texto.

import FirebaseVertexAI

// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-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

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de una entrada de solo texto.

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

// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-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

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de una entrada de solo texto.

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

// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// 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

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de una entrada de solo texto.

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// 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 Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-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

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de una entrada de solo texto.

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

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

// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-2.0-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);
}

Ver ejemplo: Transmite texto generado a partir de una entrada multimodal

Swift

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de una entrada multimodal de texto y un solo video.

import FirebaseVertexAI

// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-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 stream generated text output, call generateContentStream with the text and video
let contentStream = try model.generateContentStream(video, prompt)
for try await chunk in contentStream {
  if let text = chunk.text {
    print(text)
  }
}

Kotlin

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de una entrada multimodal de texto y un solo video.

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

// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-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 stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
    var fullResponse = ""
    generativeModel.generateContentStream(prompt).collect { chunk ->
        Log.d(TAG, chunk.text ?: "")
        fullResponse += chunk.text
    }
  }
}

Java

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de una entrada multimodal de texto y un solo video.

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

// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

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 stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
        Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse =
                model.generateContentStream(prompt);

        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) {
            }
         });
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (URISyntaxException e) {
    e.printStackTrace();
}

Web

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de una entrada multimodal de texto y un solo video.

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// 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 Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-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 stream generated text output, call generateContentStream with the text and video
  const result = await model.generateContentStream([prompt, videoPart]);

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

run();

Dart

Puedes llamar a generateContentStream() para transmitir texto generado a partir de una entrada multimodal de texto y un solo video.

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

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

// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-2.0-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 stream generated text output, call generateContentStream with the text and image
final response = await model.generateContentStream([
  Content.multi([prompt,videoPart])
]);
await for (final chunk in response) {
  print(chunk.text);
}

Requisitos y recomendaciones para los archivos de imagen de entrada

Consulta Archivos de entrada y requisitos admitidos para Vertex AI Gemini API para obtener información detallada sobre lo siguiente:

Diferentes opciones para proporcionar un archivo en una solicitud (ya sea intercalado o con la URL o el URI del archivo)
Tipos de archivos admitidos
Tipos de MIME admitidos y cómo especificarlos
Requisitos y prácticas recomendadas para archivos y solicitudes multimodales

¿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, lo que incluye configurar Firebase App Check para proteger el Gemini API del abuso de clientes no autorizados. Además, asegúrate de revisar la lista de tareas de producción.

Prueba otras funciones

Crea conversaciones de varios turnos (chat).
Generar texto a partir de instrucciones de solo texto
Genera resultados estructurados (como JSON) a partir de instrucciones multimodales y de texto.
Genera imágenes a partir de instrucciones de texto.
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 parámetros de configuración de modelos con Vertex AI Studio.

Más información sobre los modelos compatibles

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

Envía comentarios sobre tu experiencia con Vertex AI in Firebase

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Última actualización: 2025-05-06 (UTC)