Firebase AI Logic: Gemini Entegrasyonu ile Mobil AI

Google, 2025'te Firebase AI Logic'i duyurarak mobil geliştiricilerin Gemini modellerine doğrudan Firebase SDK üzerinden erişmesini sağladı. Artık ayrı bir Vertex AI hesabı açmana, API key yönetimi yapmanaa veya karmaşık backend proxy'ler kurmana gerek yok. Firebase projenin içinden, App Check koruması altında, Gemini'nin tüm gücünü kullanabilirsin. Gelin, Firebase AI Logic'in mimarisini, function calling yeteneklerini, güvenlik ayarlarını ve iOS/Android/Flutter'da nasıl kullanacağını detaylıca inceleyelim.

💡 Not: Firebase AI Logic, eski adıyla "Vertex AI in Firebase" olarak biliniyordu. Google, Mayıs 2025'te Gemini Developer API desteği ekleyerek adını Firebase AI Logic olarak güncelledi. Resmi dokümantasyon: Firebase AI Logic Docs, kaynak kod: GitHub.

Firebase AI Logic Nedir?

Firebase AI Logic, Gemini API'ye Firebase SDK üzerinden erişim sağlayan bir servis. İki API backend'i destekliyor:

Özellik	Gemini Developer API	Vertex AI Gemini API
Fiyat	Ücretsiz tier var	Kullanıma göre
Rate Limit	15 RPM (ücretsiz)	Yüksek limitler
Model Seçimi	Gemini 2.0 Flash, Pro	Tüm Gemini modelleri
Grounding	Google Search	Google Search + özel
Enterprise	Hayır	Evet, SLA dahil
Data Governance	Standart	VPC, CMEK desteği

Ne Zaman Hangisi?

Prototipleme / Hobi: Gemini Developer API (ücretsiz)
Production / Enterprise: Vertex AI Gemini API (ölçeklenebilir)

Firebase AI Logic'in güzelliği, ikisi arasında tek satır kod değişikliği ile geçiş yapabilmen. Backend'i değiştirirsin, istemci kodu aynı kalır. Vertex AI detayları için Google Cloud AI sayfasına göz atabilirsin. Claude Opus gibi rakip modeller de benzer API yapısı sunuyor — farklılıkları bilmek entegrasyon kararlarında faydalı.

Mimari ve API Seçimi

Firebase AI Logic'in mimarisi şöyle çalışır:

Mobil uygulama → Firebase SDK → Firebase AI Logic servisi
Firebase AI Logic → App Check doğrulama → API seçimi
Gemini Developer API veya Vertex AI → Model çalıştırma
Sonuç → Firebase SDK → Mobil uygulama

Bu mimari sayesinde API key'lerin asla istemci tarafında açığa çıkmaz. Firebase App Check, her isteğin gerçek bir uygulamadan geldiğini doğrular.

Firebase + Gemini Hızlı Entegrasyon

typescript

1// Firebase AI Logic — Gemini entegrasyonu (minimal başlangıç)
2import { initializeApp } from 'firebase/app';
3import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from 'firebase/ai';
4 
5const app = initializeApp(firebaseConfig);
6const ai = getAI(app, { backend: new GoogleAIBackend() });
7const model = getGenerativeModel(ai, { model: 'gemini-2.0-flash' });
8 
9// Basit text generation
10const result = await model.generateContent('iOS 18 yeniliklerini özetle');
11console.log(result.response.text());
12 
13// Streaming response için
14const stream = await model.generateContentStream('Swift Concurrency nedir?');
15for await (const chunk of stream.stream) {
16  process.stdout.write(chunk.text());
17}

Bu entegrasyonun en önemli avantajı: API key client'ta hiç açığa çıkmaz, Firebase App Check tüm isteklerin gerçek uygulamadan geldiğini doğrular.

Kurulum

typescript

1// Firebase Console'da AI Logic'i etkinleştir
2// 1. Firebase Console > AI Logic
3// 2. Gemini Developer API veya Vertex AI seç
4// 3. Billing etkinleştir (Vertex AI için)
5 
6// Web SDK kurulumu
7import { initializeApp } from 'firebase/app';
8import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from 'firebase/ai';
9 
10const app = initializeApp(firebaseConfig);
11const ai = getAI(app, { backend: new GoogleAIBackend() });
12 
13const model = getGenerativeModel(ai, {
14  model: 'gemini-2.0-flash',
15});
16 
17// Basit kullanım
18const result = await model.generateContent('Merhaba! Nasılsın?');
19console.log(result.response.text());

🔍 Pro Tip: Gemini Developer API ile başla, production'a geçtiğinde backend'i VertexAIBackend olarak değiştir. Tüm istemci kodu aynı kalır, sadece backend class'ını değiştirirsin.

iOS'ta Gemini Entegrasyonu

Swift ile Firebase AI Logic entegrasyonu oldukça temiz. iOS Security yazımızdaki güvenlik prensiplerini burada da uyguluyoruz.

Swift Implementasyonu

swift

1import FirebaseAI
2 
3// Singleton AI Service
4final class AIService {
5    static let shared = AIService()
6    private let model: GenerativeModel
7 
8    private init() {
9        let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
10        self.model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")
11    }
12 
13    // Basit text generation
14    func generateText(prompt: String) async throws -> String {
15        let response = try await model.generateContent(prompt)
16        guard let text = response.text else {
17            throw AIError.emptyResponse
18        }
19        return text
20    }
21 
22    // Streaming response
23    func streamText(prompt: String) -> AsyncThrowingStream<String, Error> {
24        AsyncThrowingStream { continuation in
25            Task {
26                do {
27                    let stream = try model.generateContentStream(prompt)
28                    for try await chunk in stream {
29                        if let text = chunk.text {
30                            continuation.yield(text)
31                        }
32                    }
33                    continuation.finish()
34                } catch {
35                    continuation.finish(throwing: error)
36                }
37            }
38        }
39    }
40 
41    // Multimodal: Görsel + Text
42    func analyzeImage(_ image: UIImage, prompt: String) async throws -> String {
43        guard let imageData = image.jpegData(compressionQuality: 0.8) else {
44            throw AIError.invalidImage
45        }
46 
47        let imagePart = ModelContent.Part.data(
48            mimetype: "image/jpeg",
49            imageData
50        )
51        let textPart = ModelContent.Part.text(prompt)
52 
53        let response = try await model.generateContent([imagePart, textPart])
54        return response.text ?? ""
55    }
56}
57 
58enum AIError: LocalizedError {
59    case emptyResponse
60    case invalidImage
61 
62    var errorDescription: String? {
63        switch self {
64        case .emptyResponse: return "AI boş yanıt döndü"
65        case .invalidImage: return "Geçersiz görsel formatı"
66        }
67    }
68}

SwiftUI View ile Kullanım

swift

1import SwiftUI
2 
3struct AIChatView: View {
4    @State private var prompt = ""
5    @State private var response = ""
6    @State private var isLoading = false
7    @State private var streamedText = ""
8 
9    var body: some View {
10        VStack(spacing: 16) {
11            ScrollView {
12                Text(streamedText.isEmpty ? response : streamedText)
13                    .padding()
14            }
15 
16            HStack {
17                TextField("Sorunuzu yazın...", text: $prompt)
18                    .textFieldStyle(.roundedBorder)
19 
20                Button("Gönder") {
21                    Task { await sendPrompt() }
22                }
23                .disabled(prompt.isEmpty || isLoading)
24            }
25            .padding()
26        }
27    }
28 
29    private func sendPrompt() async {
30        isLoading = true
31        streamedText = ""
32 
33        let stream = AIService.shared.streamText(prompt: prompt)
34        do {
35            for try await chunk in stream {
36                streamedText += chunk
37            }
38            response = streamedText
39        } catch {
40            response = "Hata: \(error.localizedDescription)"
41        }
42 
43        isLoading = false
44        prompt = ""
45    }
46}

Flutter'da Gemini Entegrasyonu

Flutter ile Firebase AI Logic kullanımı da benzer şekilde kolay. Flutter Clean Architecture prensipleri ile yapılandıralım.

Dart Implementasyonu

dart

1import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
2import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
3 
4class GeminiService {
5  late final GenerativeModel _model;
6  late final GenerativeModel _visionModel;
7 
8  Future<void> initialize() async {
9    final ai = FirebaseAI.googleAI();
10 
11    _model = ai.generativeModel(
12      model: 'gemini-2.0-flash',
13      generationConfig: GenerationConfig(
14        temperature: 0.7,
15        topP: 0.9,
16        topK: 40,
17        maxOutputTokens: 2048,
18      ),
19    );
20 
21    _visionModel = ai.generativeModel(
22      model: 'gemini-2.0-flash',
23    );
24  }
25 
26  // Streaming chat
27  Stream<String> chatStream(String message, List<Content> history) async* {
28    final chat = _model.startChat(history: history);
29    final stream = chat.sendMessageStream(Content.text(message));
30 
31    await for (final chunk in stream) {
32      if (chunk.text != null) {
33        yield chunk.text!;
34      }
35    }
36  }
37 
38  // Token sayımı
39  Future<int> countTokens(String text) async {
40    final response = await _model.countTokens([Content.text(text)]);
41    return response.totalTokens;
42  }
43}

🔍 Pro Tip: Token sayımını her istek öncesi kontrol et. Gemini 2.0 Flash'ın context window'u 1M token ama maliyet token başına hesaplanıyor. Gereksiz uzun prompt'lardan kaçın. Flutter Riverpod ile state yönetimini de düzgün kur.

Function Calling ile Tool Use

Function calling, Gemini'nin en güçlü özelliklerinden biri. Model, doğal dil isteğini analiz edip uygun fonksiyonu çağırır.

Hava Durumu Örneği

typescript

1import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from 'firebase/ai';
2import {
3  FunctionDeclarationSchemaType,
4} from 'firebase/ai';
5 
6const weatherTool = {
7  functionDeclarations: [{
8    name: 'getWeather',
9    description: 'Belirtilen şehir için güncel hava durumunu getirir',
10    parameters: {
11      type: FunctionDeclarationSchemaType.OBJECT,
12      properties: {
13        city: {
14          type: FunctionDeclarationSchemaType.STRING,
15          description: 'Şehir adı (örn: İstanbul)',
16        },
17        unit: {
18          type: FunctionDeclarationSchemaType.STRING,
19          enum: ['celsius', 'fahrenheit'],
20          description: 'Sıcaklık birimi',
21        },
22      },
23      required: ['city'],
24    },
25  }],
26};
27 
28const model = getGenerativeModel(ai, {
29  model: 'gemini-2.0-flash',
30  tools: [weatherTool],
31});
32 
33// Kullanıcı: "İstanbul'da hava nasıl?"
34const result = await model.generateContent(
35  "İstanbul'da bugün hava nasıl?"
36);
37 
38const call = result.response.functionCalls()?.[0];
39if (call?.name === 'getWeather') {
40  // API çağrısı yap
41  const weather = await fetchWeather(call.args.city, call.args.unit);
42 
43  // Sonucu modele geri gönder
44  const finalResult = await model.generateContent([
45    { role: 'user', parts: [{ text: "İstanbul'da bugün hava nasıl?" }] },
46    { role: 'model', parts: [{ functionCall: call }] },
47    { role: 'user', parts: [{ functionResponse: {
48      name: 'getWeather',
49      response: weather,
50    }}] },
51  ]);
52 
53  console.log(finalResult.response.text());
54  // "İstanbul'da bugün 18°C ve güneşli bir hava var..."
55}

Function Calling Kullanım Alanları

Kullanım	Fonksiyon	Açıklama
E-ticaret	searchProducts	Ürün arama ve filtreleme
Finans	getStockPrice	Anlık hisse fiyatı
Sağlık	bookAppointment	Randevu oluşturma
Seyahat	findFlights	Uçuş arama
Destek	createTicket	Destek talebi açma

Safety Settings ve Content Filtering

Production'da AI kullanırken güvenlik kritik. Firebase AI Logic, yerleşik safety settings sunuyor:

typescript

1import {
2  HarmCategory,
3  HarmBlockThreshold,
4} from 'firebase/ai';
5 
6const model = getGenerativeModel(ai, {
7  model: 'gemini-2.0-flash',
8  safetySettings: [
9    {
10      category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT,
11      threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
12    },
13    {
14      category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH,
15      threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
16    },
17    {
18      category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT,
19      threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_ONLY_HIGH,
20    },
21    {
22      category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT,
23      threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
24    },
25  ],
26  generationConfig: {
27    temperature: 0.3,  // Düşük = daha tutarlı
28    topP: 0.8,
29    maxOutputTokens: 1024,
30  },
31});

App Check Entegrasyonu

swift

1// iOS'ta App Check zorunlu
2import FirebaseAppCheck
3 
4class AppCheckProviderFactory: NSObject, AppCheckProviderFactory {
5    func createProvider(with app: FirebaseApp) -> AppCheckProvider? {
6        if #available(iOS 14.0, *) {
7            return AppAttestProvider(app: app)
8        } else {
9            return DeviceCheckProvider(app: app)
10        }
11    }
12}
13 
14// AppDelegate'te
15AppCheck.setAppCheckProviderFactory(AppCheckProviderFactory())

🔍 Pro Tip: App Check olmadan Firebase AI Logic çağrılarını production'da AÇMA. Kötü niyetli kullanıcılar API'ni spam'leyerek fatura şişirebilir. Debug modunda App Check debug provider kullan.

Streaming ve Multimodal

Gemini'nin multimodal yetenekleri mobil uygulamalar için devrim niteliğinde:

Desteklenen Modlar

Text → Text: Soru-cevap, özetleme, çeviri
Image → Text: Görsel analiz, OCR, ürün tanıma
Audio → Text: Ses transkripsiyonu, duygu analizi
Video → Text: Video özetleme, sahne analizi
Text → Image: Imagen ile görsel üretme (Gemini 2.0)
Document → Text: PDF analiz, form çıkarma

Akış Yanıtı ile Kullanıcı Deneyimi

Kullanıcılar ChatGPT'de gördükleri "yazıyor..." efektini bekler. Streaming ile bunu sağlarsın:

typescript

1// Web'de streaming
2const result = await model.generateContentStream(prompt);
3 
4let fullText = '';
5for await (const chunk of result.stream) {
6  const text = chunk.text();
7  fullText += text;
8  updateUI(fullText); // Her chunk'ta UI güncelle
9}

Production Best Practices

Maliyet Kontrolü

Token limiti koy — maxOutputTokens ile sınırla
Cache kullan — Aynı sorgu için tekrar API çağrısı yapma
Model seçimi — Flash modeller Pro'dan 10x ucuz
Batch processing — Toplu istekleri grupla

Hata Yönetimi

typescript

1try {
2  const result = await model.generateContent(prompt);
3  return result.response.text();
4} catch (error: unknown) {
5  if (error instanceof Error) {
6    if (error.message.includes('SAFETY')) {
7      // Safety filtre tetiklendi
8      return 'Bu içerik güvenlik filtresine takıldı.';
9    }
10    if (error.message.includes('QUOTA')) {
11      // Rate limit aşıldı
12      await delay(1000);
13      return retry(prompt);
14    }
15  }
16  throw error;
17}

Sonuç ve Öneriler

Firebase AI Logic, mobil geliştiriciler için AI entegrasyonunu demokratikleştiriyor. Firebase SDK'nın tanıdık yapısı, App Check güvenliği ve Gemini'nin multimodal gücü ile production-ready AI uygulamaları çok daha kolay. Firebase Advanced yazımızda ele aldığımız Firestore + Cloud Functions altyapısının üzerine AI Logic eklemek, uygulamanı bir sonraki seviyeye taşır.

Öneriler

Gemini Developer API ile başla — Ücretsiz tier ile prototiple
Function calling kullan — Modeli uygulamanın araçlarıyla bağla
Streaming zorunlu — Kullanıcı deneyimi için şart
Safety settings production'da sık — Minimum BLOCK_LOW_AND_ABOVE
App Check AÇIK — Maliyet koruması için zorunlu

ALTIN İPUCU

Bu yazının en değerli bilgisi

Bu ipucu, yazının en önemli çıkarımını içeriyor.

Easter Egg

Gizli bir bilgi buldun!

Bu bölümde gizli bir bilgi var. Keşfetmek ister misin?

Okuyucu Ödülü

Firebase AI Logic + Cloud Functions combo'su: Edge'de (mobilde) basit sorguları Gemini Developer API ile işle, karmaşık veya batch işlemleri Cloud Functions'da Vertex AI ile yap. Bu "hibrit AI" mimarisi hem maliyeti düşürür hem de offline durumda graceful degradation sağlar. Cloud Functions'da @google-cloud/vertexai ile aynı modeli kullanabilirsin — böylece prompt engineering tek yerde kalır.

Etiketler

#Firebase#Gemini#AI#iOS#Android#Flutter#Function Calling

Muhittin Çamdalı

Lead Mobile Engineer

12+ yıllık deneyime sahip Lead Mobile Engineer. Swift, SwiftUI, Kotlin ve Flutter ile iOS, Android ve cross-platform mimarilerde uzman. Performanslı ve kullanıcı dostu mobil uygulamalar geliştiriyorum.

GitHub LinkedIn Twitter

iOS Geliştirme Haberleri

Haftalık Swift tips, SwiftUI tricks ve iOS best practices. Spam yok, sadece değerli içerik.

Onay e-postasındaki bağlantıyı açıp “Aboneliğimi onayla” düğmesine bastığında aboneliğin başlar. Bültende açılma/tıklama istatistikleri tutulur; dilediğin an tek tıkla ayrılabilirsin. Gizlilik

Paylaş

💡 Not: Firebase AI Logic, eski adıyla "Vertex AI in Firebase" olarak biliniyordu. Google, Mayıs 2025'te Gemini Developer API desteği ekleyerek adını Firebase AI Logic olarak güncelledi. Resmi dokümantasyon: Firebase AI Logic Docs, kaynak kod: GitHub.

İçindekiler

Firebase AI Logic Nedir?
Mimari ve API Seçimi
iOS'ta Gemini Entegrasyonu
Flutter'da Gemini Entegrasyonu
Function Calling ile Tool Use
Safety Settings ve Content Filtering
Streaming ve Multimodal
Production Best Practices
Sonuç ve Öneriler

Firebase AI Logic Nedir?

Firebase AI Logic, Gemini API'ye Firebase SDK üzerinden erişim sağlayan bir servis. İki API backend'i destekliyor:

Özellik	Gemini Developer API	Vertex AI Gemini API
Fiyat	Ücretsiz tier var	Kullanıma göre
Rate Limit	15 RPM (ücretsiz)	Yüksek limitler
Model Seçimi	Gemini 2.0 Flash, Pro	Tüm Gemini modelleri
Grounding	Google Search	Google Search + özel
Enterprise	Hayır	Evet, SLA dahil
Data Governance	Standart	VPC, CMEK desteği

Ne Zaman Hangisi?

Prototipleme / Hobi: Gemini Developer API (ücretsiz)
Production / Enterprise: Vertex AI Gemini API (ölçeklenebilir)

Mimari ve API Seçimi

Firebase AI Logic'in mimarisi şöyle çalışır:

Mobil uygulama → Firebase SDK → Firebase AI Logic servisi
Firebase AI Logic → App Check doğrulama → API seçimi
Gemini Developer API veya Vertex AI → Model çalıştırma
Sonuç → Firebase SDK → Mobil uygulama

Bu mimari sayesinde API key'lerin asla istemci tarafında açığa çıkmaz. Firebase App Check, her isteğin gerçek bir uygulamadan geldiğini doğrular.

Firebase + Gemini Hızlı Entegrasyon

typescript

1// Firebase AI Logic — Gemini entegrasyonu (minimal başlangıç)
2import { initializeApp } from 'firebase/app';
3import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from 'firebase/ai';
4 
5const app = initializeApp(firebaseConfig);
6const ai = getAI(app, { backend: new GoogleAIBackend() });
7const model = getGenerativeModel(ai, { model: 'gemini-2.0-flash' });
8 
9// Basit text generation
10const result = await model.generateContent('iOS 18 yeniliklerini özetle');
11console.log(result.response.text());
12 
13// Streaming response için
14const stream = await model.generateContentStream('Swift Concurrency nedir?');
15for await (const chunk of stream.stream) {
16  process.stdout.write(chunk.text());
17}

Bu entegrasyonun en önemli avantajı: API key client'ta hiç açığa çıkmaz, Firebase App Check tüm isteklerin gerçek uygulamadan geldiğini doğrular.

Kurulum

typescript

1// Firebase Console'da AI Logic'i etkinleştir
2// 1. Firebase Console > AI Logic
3// 2. Gemini Developer API veya Vertex AI seç
4// 3. Billing etkinleştir (Vertex AI için)
5 
6// Web SDK kurulumu
7import { initializeApp } from 'firebase/app';
8import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from 'firebase/ai';
9 
10const app = initializeApp(firebaseConfig);
11const ai = getAI(app, { backend: new GoogleAIBackend() });
12 
13const model = getGenerativeModel(ai, {
14  model: 'gemini-2.0-flash',
15});
16 
17// Basit kullanım
18const result = await model.generateContent('Merhaba! Nasılsın?');
19console.log(result.response.text());

🔍 Pro Tip: Gemini Developer API ile başla, production'a geçtiğinde backend'i VertexAIBackend olarak değiştir. Tüm istemci kodu aynı kalır, sadece backend class'ını değiştirirsin.

iOS'ta Gemini Entegrasyonu

Swift ile Firebase AI Logic entegrasyonu oldukça temiz. iOS Security yazımızdaki güvenlik prensiplerini burada da uyguluyoruz.

Swift Implementasyonu

swift

1import FirebaseAI
2 
3// Singleton AI Service
4final class AIService {
5    static let shared = AIService()
6    private let model: GenerativeModel
7 
8    private init() {
9        let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
10        self.model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")
11    }
12 
13    // Basit text generation
14    func generateText(prompt: String) async throws -> String {
15        let response = try await model.generateContent(prompt)
16        guard let text = response.text else {
17            throw AIError.emptyResponse
18        }
19        return text
20    }
21 
22    // Streaming response
23    func streamText(prompt: String) -> AsyncThrowingStream<String, Error> {
24        AsyncThrowingStream { continuation in
25            Task {
26                do {
27                    let stream = try model.generateContentStream(prompt)
28                    for try await chunk in stream {
29                        if let text = chunk.text {
30                            continuation.yield(text)
31                        }
32                    }
33                    continuation.finish()
34                } catch {
35                    continuation.finish(throwing: error)
36                }
37            }
38        }
39    }
40 
41    // Multimodal: Görsel + Text
42    func analyzeImage(_ image: UIImage, prompt: String) async throws -> String {
43        guard let imageData = image.jpegData(compressionQuality: 0.8) else {
44            throw AIError.invalidImage
45        }
46 
47        let imagePart = ModelContent.Part.data(
48            mimetype: "image/jpeg",
49            imageData
50        )
51        let textPart = ModelContent.Part.text(prompt)
52 
53        let response = try await model.generateContent([imagePart, textPart])
54        return response.text ?? ""
55    }
56}
57 
58enum AIError: LocalizedError {
59    case emptyResponse
60    case invalidImage
61 
62    var errorDescription: String? {
63        switch self {
64        case .emptyResponse: return "AI boş yanıt döndü"
65        case .invalidImage: return "Geçersiz görsel formatı"
66        }
67    }
68}

SwiftUI View ile Kullanım

swift

1import SwiftUI
2 
3struct AIChatView: View {
4    @State private var prompt = ""
5    @State private var response = ""
6    @State private var isLoading = false
7    @State private var streamedText = ""
8 
9    var body: some View {
10        VStack(spacing: 16) {
11            ScrollView {
12                Text(streamedText.isEmpty ? response : streamedText)
13                    .padding()
14            }
15 
16            HStack {
17                TextField("Sorunuzu yazın...", text: $prompt)
18                    .textFieldStyle(.roundedBorder)
19 
20                Button("Gönder") {
21                    Task { await sendPrompt() }
22                }
23                .disabled(prompt.isEmpty || isLoading)
24            }
25            .padding()
26        }
27    }
28 
29    private func sendPrompt() async {
30        isLoading = true
31        streamedText = ""
32 
33        let stream = AIService.shared.streamText(prompt: prompt)
34        do {
35            for try await chunk in stream {
36                streamedText += chunk
37            }
38            response = streamedText
39        } catch {
40            response = "Hata: \(error.localizedDescription)"
41        }
42 
43        isLoading = false
44        prompt = ""
45    }
46}

Flutter'da Gemini Entegrasyonu

Flutter ile Firebase AI Logic kullanımı da benzer şekilde kolay. Flutter Clean Architecture prensipleri ile yapılandıralım.

Dart Implementasyonu

dart

1import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
2import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
3 
4class GeminiService {
5  late final GenerativeModel _model;
6  late final GenerativeModel _visionModel;
7 
8  Future<void> initialize() async {
9    final ai = FirebaseAI.googleAI();
10 
11    _model = ai.generativeModel(
12      model: 'gemini-2.0-flash',
13      generationConfig: GenerationConfig(
14        temperature: 0.7,
15        topP: 0.9,
16        topK: 40,
17        maxOutputTokens: 2048,
18      ),
19    );
20 
21    _visionModel = ai.generativeModel(
22      model: 'gemini-2.0-flash',
23    );
24  }
25 
26  // Streaming chat
27  Stream<String> chatStream(String message, List<Content> history) async* {
28    final chat = _model.startChat(history: history);
29    final stream = chat.sendMessageStream(Content.text(message));
30 
31    await for (final chunk in stream) {
32      if (chunk.text != null) {
33        yield chunk.text!;
34      }
35    }
36  }
37 
38  // Token sayımı
39  Future<int> countTokens(String text) async {
40    final response = await _model.countTokens([Content.text(text)]);
41    return response.totalTokens;
42  }
43}

🔍 Pro Tip: Token sayımını her istek öncesi kontrol et. Gemini 2.0 Flash'ın context window'u 1M token ama maliyet token başına hesaplanıyor. Gereksiz uzun prompt'lardan kaçın. Flutter Riverpod ile state yönetimini de düzgün kur.

Function Calling ile Tool Use

Function calling, Gemini'nin en güçlü özelliklerinden biri. Model, doğal dil isteğini analiz edip uygun fonksiyonu çağırır.

Hava Durumu Örneği

typescript

1import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from 'firebase/ai';
2import {
3  FunctionDeclarationSchemaType,
4} from 'firebase/ai';
5 
6const weatherTool = {
7  functionDeclarations: [{
8    name: 'getWeather',
9    description: 'Belirtilen şehir için güncel hava durumunu getirir',
10    parameters: {
11      type: FunctionDeclarationSchemaType.OBJECT,
12      properties: {
13        city: {
14          type: FunctionDeclarationSchemaType.STRING,
15          description: 'Şehir adı (örn: İstanbul)',
16        },
17        unit: {
18          type: FunctionDeclarationSchemaType.STRING,
19          enum: ['celsius', 'fahrenheit'],
20          description: 'Sıcaklık birimi',
21        },
22      },
23      required: ['city'],
24    },
25  }],
26};
27 
28const model = getGenerativeModel(ai, {
29  model: 'gemini-2.0-flash',
30  tools: [weatherTool],
31});
32 
33// Kullanıcı: "İstanbul'da hava nasıl?"
34const result = await model.generateContent(
35  "İstanbul'da bugün hava nasıl?"
36);
37 
38const call = result.response.functionCalls()?.[0];
39if (call?.name === 'getWeather') {
40  // API çağrısı yap
41  const weather = await fetchWeather(call.args.city, call.args.unit);
42 
43  // Sonucu modele geri gönder
44  const finalResult = await model.generateContent([
45    { role: 'user', parts: [{ text: "İstanbul'da bugün hava nasıl?" }] },
46    { role: 'model', parts: [{ functionCall: call }] },
47    { role: 'user', parts: [{ functionResponse: {
48      name: 'getWeather',
49      response: weather,
50    }}] },
51  ]);
52 
53  console.log(finalResult.response.text());
54  // "İstanbul'da bugün 18°C ve güneşli bir hava var..."
55}

Function Calling Kullanım Alanları

Kullanım	Fonksiyon	Açıklama
E-ticaret	searchProducts	Ürün arama ve filtreleme
Finans	getStockPrice	Anlık hisse fiyatı
Sağlık	bookAppointment	Randevu oluşturma
Seyahat	findFlights	Uçuş arama
Destek	createTicket	Destek talebi açma

Safety Settings ve Content Filtering

Production'da AI kullanırken güvenlik kritik. Firebase AI Logic, yerleşik safety settings sunuyor:

typescript

1import {
2  HarmCategory,
3  HarmBlockThreshold,
4} from 'firebase/ai';
5 
6const model = getGenerativeModel(ai, {
7  model: 'gemini-2.0-flash',
8  safetySettings: [
9    {
10      category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT,
11      threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
12    },
13    {
14      category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH,
15      threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
16    },
17    {
18      category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT,
19      threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_ONLY_HIGH,
20    },
21    {
22      category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT,
23      threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
24    },
25  ],
26  generationConfig: {
27    temperature: 0.3,  // Düşük = daha tutarlı
28    topP: 0.8,
29    maxOutputTokens: 1024,
30  },
31});

App Check Entegrasyonu

swift

1// iOS'ta App Check zorunlu
2import FirebaseAppCheck
3 
4class AppCheckProviderFactory: NSObject, AppCheckProviderFactory {
5    func createProvider(with app: FirebaseApp) -> AppCheckProvider? {
6        if #available(iOS 14.0, *) {
7            return AppAttestProvider(app: app)
8        } else {
9            return DeviceCheckProvider(app: app)
10        }
11    }
12}
13 
14// AppDelegate'te
15AppCheck.setAppCheckProviderFactory(AppCheckProviderFactory())

🔍 Pro Tip: App Check olmadan Firebase AI Logic çağrılarını production'da AÇMA. Kötü niyetli kullanıcılar API'ni spam'leyerek fatura şişirebilir. Debug modunda App Check debug provider kullan.

Streaming ve Multimodal

Gemini'nin multimodal yetenekleri mobil uygulamalar için devrim niteliğinde:

Desteklenen Modlar

Text → Text: Soru-cevap, özetleme, çeviri
Image → Text: Görsel analiz, OCR, ürün tanıma
Audio → Text: Ses transkripsiyonu, duygu analizi
Video → Text: Video özetleme, sahne analizi
Text → Image: Imagen ile görsel üretme (Gemini 2.0)
Document → Text: PDF analiz, form çıkarma

Akış Yanıtı ile Kullanıcı Deneyimi

Kullanıcılar ChatGPT'de gördükleri "yazıyor..." efektini bekler. Streaming ile bunu sağlarsın:

typescript

1// Web'de streaming
2const result = await model.generateContentStream(prompt);
3 
4let fullText = '';
5for await (const chunk of result.stream) {
6  const text = chunk.text();
7  fullText += text;
8  updateUI(fullText); // Her chunk'ta UI güncelle
9}

Production Best Practices

Maliyet Kontrolü

Token limiti koy — maxOutputTokens ile sınırla
Cache kullan — Aynı sorgu için tekrar API çağrısı yapma
Model seçimi — Flash modeller Pro'dan 10x ucuz
Batch processing — Toplu istekleri grupla

Hata Yönetimi

typescript

1try {
2  const result = await model.generateContent(prompt);
3  return result.response.text();
4} catch (error: unknown) {
5  if (error instanceof Error) {
6    if (error.message.includes('SAFETY')) {
7      // Safety filtre tetiklendi
8      return 'Bu içerik güvenlik filtresine takıldı.';
9    }
10    if (error.message.includes('QUOTA')) {
11      // Rate limit aşıldı
12      await delay(1000);
13      return retry(prompt);
14    }
15  }
16  throw error;
17}

Sonuç ve Öneriler

Öneriler

Gemini Developer API ile başla — Ücretsiz tier ile prototiple
Function calling kullan — Modeli uygulamanın araçlarıyla bağla
Streaming zorunlu — Kullanıcı deneyimi için şart
Safety settings production'da sık — Minimum BLOCK_LOW_AND_ABOVE
App Check AÇIK — Maliyet koruması için zorunlu

ALTIN İPUCU

Bu yazının en değerli bilgisi

Bu ipucu, yazının en önemli çıkarımını içeriyor.

Easter Egg

Gizli bir bilgi buldun!

Bu bölümde gizli bir bilgi var. Keşfetmek ister misin?

Okuyucu Ödülü

Etiketler

#Firebase#Gemini#AI#iOS#Android#Flutter#Function Calling

Muhittin Çamdalı

Lead Mobile Engineer

GitHub LinkedIn Twitter

iOS Geliştirme Haberleri

Haftalık Swift tips, SwiftUI tricks ve iOS best practices. Spam yok, sadece değerli içerik.

Firebase AI Logic: Gemini Entegrasyonu ile Mobil AI

Özet

Ne Zaman Hangisi?

Firebase + Gemini Hızlı Entegrasyon

Kurulum

Swift Implementasyonu

SwiftUI View ile Kullanım

Dart Implementasyonu

Hava Durumu Örneği

Function Calling Kullanım Alanları

App Check Entegrasyonu

Desteklenen Modlar

Akış Yanıtı ile Kullanıcı Deneyimi

Maliyet Kontrolü

Hata Yönetimi

Öneriler

ALTIN İPUCU

Easter Egg

Okuyucu Ödülü

Etiketler

Muhittin Çamdalı

iOS Geliştirme Haberleri

Paylaş

Supabase AI: Vektör Arama, Hybrid Search ve $5B Değerleme

Firebase App Testing Agent: Doğal Dil ile Test

İlgili Yazılar

Firebase İleri Seviye: Offline-First, Security Rules ve Cloud Functions

Flutter Clean Architecture: Katmanli Mimari Rehberi

Flutter Riverpod ile State Management: Eksiksiz Rehber

Claude Browser Use Aracını Üretime Alma Rehberi

Xcode 27 Agent Skills'i Claude, Codex ve Cursor'da Kullanmak

İlgili Projeler

Part to Time

Alfy

İlgili Karşılaştırmalar

SwiftUI vs UIKit

Flutter vs React Native

Swift vs Kotlin

İlgili İçerik

Firebase AI Logic: Gemini Entegrasyonu ile Mobil AI

Özet

Ne Zaman Hangisi?

Firebase + Gemini Hızlı Entegrasyon

Kurulum

Swift Implementasyonu

SwiftUI View ile Kullanım

Dart Implementasyonu

Hava Durumu Örneği

Function Calling Kullanım Alanları

App Check Entegrasyonu

Desteklenen Modlar

Akış Yanıtı ile Kullanıcı Deneyimi

Maliyet Kontrolü

Hata Yönetimi

Öneriler

ALTIN İPUCU

Easter Egg

Okuyucu Ödülü

Etiketler

Muhittin Çamdalı

iOS Geliştirme Haberleri

Paylaş

Supabase AI: Vektör Arama, Hybrid Search ve $5B Değerleme

Firebase App Testing Agent: Doğal Dil ile Test

İlgili Yazılar

Firebase İleri Seviye: Offline-First, Security Rules ve Cloud Functions

Flutter Clean Architecture: Katmanli Mimari Rehberi

Flutter Riverpod ile State Management: Eksiksiz Rehber

Claude Browser Use Aracını Üretime Alma Rehberi

Xcode 27 Agent Skills'i Claude, Codex ve Cursor'da Kullanmak

İlgili Projeler

Part to Time

Alfy

İlgili Karşılaştırmalar

SwiftUI vs UIKit

Flutter vs React Native

Swift vs Kotlin

İlgili İçerik