Gemini AI en Flutter: ejercicio resuelto con chat multi-turno y google_generative_ai

Gemini AI en Flutter: ejercicio resuelto con chat multi-turno

google_generative_ai es el paquete oficial de Google para consumir la API de Gemini directamente desde Dart. Permite enviar prompts, mantener contexto de conversación multi-turno y configurar el comportamiento del modelo desde el cliente, sin necesidad de un backend intermedio para casos de uso no sensibles.

Enunciado

Implementa un chat con Gemini que:

  • Configure GenerativeModel con gemini-1.5-flash y GenerationConfig.
  • Mantenga historial de conversación con ChatSession (contexto multi-turno).
  • Muestre un indicador de carga mientras el modelo genera la respuesta.
  • Gestione errores de API con mensajes claros.
  • Proteja la API key usando --dart-define en lugar de hardcodearla.

Dependencias

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dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  google_generative_ai: ^0.4.6

Configuración

1. Obtener API key en Google AI Studio (gratuita para desarrollo).

2. Ejecutar la app inyectando la key como variable de entorno para no escribirla en el código:

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flutter run --dart-define=GEMINI_API_KEY=tu_clave_aqui

En producción usa flavors o un servicio de secretos (Google Secret Manager, AWS Secrets Manager, etc.).

Solución completa

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import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:google_generative_ai/google_generative_ai.dart';

// ── API key inyectada por --dart-define, nunca hardcodeada ────────────────────
const _apiKey = String.fromEnvironment('GEMINI_API_KEY');

Future<void> main() async {
  if (_apiKey.isEmpty) {
    throw Exception(
      'Ejecuta con: flutter run --dart-define=GEMINI_API_KEY=tu_clave',
    );
  }
  runApp(const MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  const MyApp({super.key});

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      title: 'Flutter + Gemini',
      theme: ThemeData(useMaterial3: true, colorSchemeSeed: Colors.indigo),
      home: const ChatPage(),
    );
  }
}

// ── Modelo de mensaje ─────────────────────────────────────────────────────────
class ChatMessage {
  final String text;
  final bool isUser;
  final bool isLoading;

  const ChatMessage({
    required this.text,
    required this.isUser,
    this.isLoading = false,
  });
}

// ── ChatPage ──────────────────────────────────────────────────────────────────
class ChatPage extends StatefulWidget {
  const ChatPage({super.key});

  @override
  State<ChatPage> createState() => _ChatPageState();
}

class _ChatPageState extends State<ChatPage> {
  final _scrollCtrl = ScrollController();
  final _inputCtrl = TextEditingController();
  final _messages = <ChatMessage>[];
  late final ChatSession _chat;
  bool _sending = false;

  @override
  void initState() {
    super.initState();
    final model = GenerativeModel(
      model: 'gemini-1.5-flash',
      apiKey: _apiKey,
      generationConfig: GenerationConfig(
        temperature: 0.7,
        maxOutputTokens: 1024,
      ),
      // Mensaje de sistema como primer turno del historial
      systemInstruction: Content.system(
        'Eres un asistente de programación Flutter. '
        'Responde de forma concisa, con ejemplos de código cuando sea útil.',
      ),
    );
    _chat = model.startChat();
  }

  @override
  void dispose() {
    _scrollCtrl.dispose();
    _inputCtrl.dispose();
    super.dispose();
  }

  void _scrollToBottom() {
    WidgetsBinding.instance.addPostFrameCallback((_) {
      if (_scrollCtrl.hasClients) {
        _scrollCtrl.animateTo(
          _scrollCtrl.position.maxScrollExtent,
          duration: const Duration(milliseconds: 300),
          curve: Curves.easeOut,
        );
      }
    });
  }

  Future<void> _sendMessage() async {
    final text = _inputCtrl.text.trim();
    if (text.isEmpty || _sending) return;

    _inputCtrl.clear();
    setState(() {
      _messages.add(ChatMessage(text: text, isUser: true));
      _messages.add(const ChatMessage(text: '', isUser: false, isLoading: true));
      _sending = true;
    });
    _scrollToBottom();

    try {
      final response = await _chat.sendMessage(Content.text(text));
      final replyText = response.text ?? '(sin respuesta)';
      setState(() {
        _messages.removeLast(); // quita el indicador de carga
        _messages.add(ChatMessage(text: replyText, isUser: false));
      });
    } on GenerativeAIException catch (e) {
      setState(() {
        _messages.removeLast();
        _messages.add(ChatMessage(text: 'Error de API: ${e.message}', isUser: false));
      });
    } catch (e) {
      setState(() {
        _messages.removeLast();
        _messages.add(ChatMessage(text: 'Error inesperado: $e', isUser: false));
      });
    } finally {
      if (mounted) setState(() => _sending = false);
      _scrollToBottom();
    }
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    final colorScheme = Theme.of(context).colorScheme;
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: const Text('Flutter + Gemini'),
        backgroundColor: colorScheme.primaryContainer,
        actions: [
          IconButton(
            icon: const Icon(Icons.delete_sweep_outlined),
            tooltip: 'Limpiar conversación',
            onPressed: () => setState(() => _messages.clear()),
          ),
        ],
      ),
      body: Column(
        children: [
          Expanded(
            child: _messages.isEmpty
                ? const Center(
                    child: Text(
                      'Pregunta algo sobre Flutter',
                      style: TextStyle(color: Colors.grey),
                    ),
                  )
                : ListView.builder(
                    controller: _scrollCtrl,
                    padding: const EdgeInsets.all(16),
                    itemCount: _messages.length,
                    itemBuilder: (context, index) {
                      return _ChatBubble(message: _messages[index]);
                    },
                  ),
          ),
          _InputBar(
            controller: _inputCtrl,
            sending: _sending,
            onSend: _sendMessage,
          ),
        ],
      ),
    );
  }
}

// ── Burbuja de chat ───────────────────────────────────────────────────────────
class _ChatBubble extends StatelessWidget {
  final ChatMessage message;

  const _ChatBubble({required this.message});

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    final colorScheme = Theme.of(context).colorScheme;
    final isUser = message.isUser;

    return Align(
      alignment: isUser ? Alignment.centerRight : Alignment.centerLeft,
      child: Container(
        margin: const EdgeInsets.only(bottom: 10),
        padding: const EdgeInsets.symmetric(horizontal: 14, vertical: 10),
        constraints: BoxConstraints(
          maxWidth: MediaQuery.of(context).size.width * 0.78,
        ),
        decoration: BoxDecoration(
          color: isUser
              ? colorScheme.primaryContainer
              : colorScheme.surfaceContainerHighest,
          borderRadius: BorderRadius.only(
            topLeft: const Radius.circular(16),
            topRight: const Radius.circular(16),
            bottomLeft: Radius.circular(isUser ? 16 : 4),
            bottomRight: Radius.circular(isUser ? 4 : 16),
          ),
        ),
        child: message.isLoading
            ? const SizedBox(
                width: 20,
                height: 20,
                child: CircularProgressIndicator(strokeWidth: 2),
              )
            : SelectableText(message.text),
      ),
    );
  }
}

// ── Barra de entrada ──────────────────────────────────────────────────────────
class _InputBar extends StatelessWidget {
  final TextEditingController controller;
  final bool sending;
  final VoidCallback onSend;

  const _InputBar({
    required this.controller,
    required this.sending,
    required this.onSend,
  });

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return SafeArea(
      child: Padding(
        padding: const EdgeInsets.fromLTRB(12, 4, 12, 8),
        child: Row(
          children: [
            Expanded(
              child: TextField(
                controller: controller,
                decoration: const InputDecoration(
                  hintText: 'Escribe un mensaje...',
                  border: OutlineInputBorder(),
                  isDense: true,
                  contentPadding:
                      EdgeInsets.symmetric(horizontal: 12, vertical: 10),
                ),
                onSubmitted: (_) => onSend(),
                textInputAction: TextInputAction.send,
                maxLines: null,
              ),
            ),
            const SizedBox(width: 8),
            IconButton.filled(
              onPressed: sending ? null : onSend,
              icon: sending
                  ? const SizedBox(
                      width: 18,
                      height: 18,
                      child: CircularProgressIndicator(strokeWidth: 2),
                    )
                  : const Icon(Icons.send),
            ),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}

Conceptos clave

APIPropósito
GenerativeModelInicializa el modelo con nombre, API key y configuración
GenerationConfigControla temperatura, max tokens, top-k, top-p
systemInstructionInstrucción de sistema que define el comportamiento del modelo
model.startChat()Abre una ChatSession que mantiene el historial de conversación
chat.sendMessage()Envía un turno y devuelve GenerateContentResponse
response.textTexto generado (acceso rápido al primer candidato)
Content.text()Construye un mensaje de texto para el modelo
Content.system()Mensaje de sistema (solo en systemInstruction)
GenerativeAIExceptionError tipado de la API (cuota, clave inválida, seguridad)

Errores frecuentes

  • API key vacía o inválida: el modelo lanza GenerativeAIException con mensaje claro. Verifica que pasaste --dart-define=GEMINI_API_KEY=... correctamente.
  • Hardcodear la API key en el código fuente: cualquiera que inspeccione el APK puede extraerla. Usa --dart-define en desarrollo y un backend o servicio de secretos en producción.
  • No gestionar _sending: sin flag de bloqueo, el usuario puede enviar múltiples mensajes antes de recibir respuesta y desincronizar el historial.
  • No usar SelectableText: las respuestas de Gemini suelen incluir código; SelectableText permite copiar el texto, lo que mejora mucho la experiencia.

Aplicación práctica

Este patrón es la base para asistentes de onboarding, generadores de contenido, buscadores semánticos y cualquier funcionalidad que enriquezca una app con IA generativa. Para casos de uso en producción con usuarios reales, las llamadas a Gemini deben pasar por un backend propio para controlar costes, añadir autenticación y registrar uso.

Siguiente ejercicio recomendado

Práctica guiada y siguiente paso

FAQ

¿Gemini 1.5 Flash es gratuito?

Sí, dentro de los límites del plan gratuito de Google AI Studio: 15 RPM (peticiones por minuto) y 1.500 RPD (peticiones por día). Para producción con más tráfico se usa el plan de pago.

¿Cuál es la diferencia entre gemini-1.5-flash y gemini-1.5-pro?

Flash está optimizado para velocidad y coste; Pro para razonamiento complejo y contextos largos. Para la mayoría de apps de chat, Flash es la elección correcta.

¿Cómo añado respuestas en streaming para que aparezca el texto letra a letra?

Usa chat.sendMessageStream(Content.text(text)) que devuelve Stream<GenerateContentResponse>. Acumula el texto en cada evento y llama a setState en cada fragmento para simular escritura en tiempo real.