このページでは、Gemini API SDK と Firebase AI Logic SDK に関するよくある質問（FAQ）とその回答と、トラブルシューティング情報を提供します。
ステータス ダッシュボード
Vertex AI Gemini API（
Vertex Gemini API、Vertex Imagen API）
全般的なよくある質問
名前が「Vertex AI in Firebase」から「Firebase AI Logic」に変更されたのはなぜですか？
2024 年に、Vertex AI Gemini API と Firebase プロキシ ゲートウェイを使用して、API を不正使用から保護し、他の Firebase プロダクトとの統合を可能にする Firebase クライアント SDK のセットをリリースしました。Google はプロダクトを「Vertex AI in Firebase」と名付けました。このプロダクト名は、当時のプロダクトで利用可能なユースケースを正確に表していました。
その後、Google はプロダクトの機能を拡張しました。たとえば、2025 年 5 月より、Gemini Developer API のサポートが提供されるようになりました。これには、Firebase App Check との統合を使用して Gemini Developer API を不正使用から保護する機能が含まれます。
その結果、「Vertex AI in Firebase」という名前は、プロダクトの拡大された範囲を正確に表さなくなりました。そのため、新しい名前である Firebase AI Logic は、進化する機能セットをより適切に反映しており、今後もサービスを拡大していくことができます。
移行ガイドを確認して、Firebase AI Logic の最新機能をすべて入手してください（必要に応じて Gemini Developer API の使用を開始してください）。
Gemini Developer API と Vertex AI Gemini API の使用の違いは何ですか？
次の表に、2 つの「Gemini API」プロバイダの重要な違いをまとめます。アクセス方法に関係なく、一般的な違いです。
| Gemini Developer API | Vertex AI Gemini API | |
|---|---|---|
| 料金 | 無料の Spark 料金プランと従量課金制の Blaze 料金プランの両方で利用可能1 | 常に従量課金制の Blaze 料金プラン1が必要です（Firebase AI Logic と組み合わせて使用する場合）。 |
| レート上限（割り当て） | 明示的なレート制限 | そのリージョンでそのモデルを使用するすべてのユーザーが共有する動的共有割り当て（DSQ）を使用します。プロビジョニングされたスループット（PT）を使用できます。 |
| モデルにアクセスする場所を指定する | API でサポートされていない | API でサポートされている |
| Cloud Storage URL のサポート | API 2 でサポートされていません。 |
公開ファイルと Firebase Security Rules で保護されたファイル |
| YouTube URL とブラウザ URL のサポート | YouTube の URL のみ | YouTube の URL とブラウザの URL |
1 2 つの API プロバイダでは、従量課金制の料金が異なります（詳しくは、それぞれのドキュメントをご覧ください）。
2 Gemini Developer API の Files API は、Firebase AI Logic SDK ではサポートされていません。
次の表に、よくある質問の機能の 2 つの「Gemini API」プロバイダでの利用可能性を示します。この表は、Firebase AI Logic クライアント SDK を使用する場合に特に適用されます。
| 機能 | Gemini Developer API | Vertex AI Gemini API |
|---|---|---|
| Gemini モデルのサポート | サポート対象 | サポート対象 |
| Imagen モデルのサポート | サポート対象 | サポート対象 |
| Veo モデルのサポート | はまだサポートされていません | はまだサポートされていません |
| Gemini Live API のサポート | サポート対象 | サポート対象 |
| Firebase App Check との統合 | サポート対象 | サポート対象 |
| Firebase Remote Config に対応 | サポート対象 | サポート対象 |
| Firebase コンソールでの AI モニタリングのサポート | サポート対象 | サポート対象 |
Gemini Developer API と Vertex AI Gemini API の両方を使用できますか？
はい。Firebase プロジェクトで「Gemini API」プロバイダを両方とも有効にできます。また、アプリ自体で両方の API を使用することもできます。
コードで API プロバイダを切り替えるには、コードでバックエンド サービスを適切に設定してください。
必要な API は何ですか？また、有効にするにはどうすればよいですか？
|
Gemini API プロバイダを選択してプロバイダ固有のコンテンツを表示する |
Gemini Developer API で Firebase AI Logic SDK を使用するには、プロジェクトで次の 2 つの API を有効にする必要があります。
- Gemini Developer API（
generativelanguage.googleapis.com人） - Firebase AI Logic API（
firebasevertexai.googleapis.com）
次の 2 つの API を Firebase コンソールで有効にする必要があります。
Firebase コンソールで、Firebase AI Logic ページに移動します。
[開始] をクリックします。
Gemini Developer API を開始するには、選択します。
これにより、2 つの API を有効にするガイド付きワークフローが起動します。コンソールは Gemini API キーを生成し、Firebase AI Logic API を Firebase API キーの許可リストに追加します。
Firebase プロジェクトで API を無効にするにはどうすればよいですか？
Firebase AI Logic では、選択した Gemini API プロバイダを使用するように Firebase プロジェクトをできるだけ簡単に設定できるようにしています。これには、Firebase コンソールのガイド付きワークフローなどの特定のジャーニーで、Firebase プロジェクトの必要な API を有効にすることが含まれます。
ただし、Firebase AI Logic または Gemini API プロバイダのいずれかを使用しない場合は、Firebase プロジェクトで関連する API を無効にできます。
Gemini Developer API の使用に関連付けられた API を無効にする
Gemini Developer API で Firebase AI Logic SDK を使用するには、プロジェクトで次の 2 つの API を有効にする必要があります。
- Gemini Developer API（
generativelanguage.googleapis.com人） - Firebase AI Logic API（
firebasevertexai.googleapis.com）
Firebase AI Logic の使用を完全に停止する場合:
上記の各 API リンクをクリックして Google Cloud コンソールのそれぞれの API ページに移動し、[管理] をクリックします。
[指標] タブを表示して、API の使用状況がないことを確認します。
API を無効にする場合は、ページ上部の [API を無効にする] をクリックします。
Firebase API キーを使用して呼び出すことができる選択された API のリストから Firebase AI Logic API を削除します。このリストの変更については、Firebase API キーの許可リストに関するこちらのよくある質問をご覧ください。
Firebase AI Logic を引き続き使用したいが、Vertex AI Gemini API を使用したい場合:
Google Cloud コンソールの Gemini Developer API ページに移動し、[管理] をクリックします。
[指標] タブを表示して、API の使用状況がないことを確認します。
API を無効にする場合は、ページ上部の [API を無効にする] をクリックします。
プロジェクトで Vertex AI Gemini API に必要な API が有効になっていることを確認します。
Vertex AI Gemini API の使用に関連付けられた API を無効にする
Vertex AI Gemini API で Firebase AI Logic SDK を使用するには、プロジェクトで次の 2 つの API を有効にする必要があります。
- Vertex AI API（
aiplatform.googleapis.com） - Firebase AI Logic API（
firebasevertexai.googleapis.com）
Firebase AI Logic の使用を完全に停止する場合:
上記の各 API リンクをクリックして Google Cloud コンソールのそれぞれの API ページに移動し、[管理] をクリックします。
[指標] タブを表示して、API の使用状況がないことを確認します。
API を無効にする場合は、ページ上部の [API を無効にする] をクリックします。
Firebase API キーを使用して呼び出すことができる選択された API のリストから Firebase AI Logic API を削除します。このリストの変更については、Firebase API キーの許可リストに関するこちらのよくある質問をご覧ください。
Firebase AI Logic を引き続き使用したいが、Gemini Developer API を使用したい場合:
Google Cloud コンソールの Vertex AI API ページに移動し、[管理] をクリックします。
[指標] タブを表示して、API の使用状況がないことを確認します。
API を無効にする場合は、ページ上部の [API を無効にする] をクリックします。
プロジェクトで Gemini Developer API に必要な API が有効になっていることを確認します。
Firebase AI Logic SDK で使用できるモデルはどれですか？
サポートされているモデルのリストをご覧ください。SDK には新しい機能が頻繁に追加されるため、この FAQ で更新情報を確認してください（リリースノート、ブログ、ソーシャル投稿でも確認できます）。
Gemini Developer API
Gemini と Imagen の両方の基盤モデル。
Gemini Developer API は（アクセス方法に関係なく）特定の安定版 Imagen モデルのみをサポートします。
Vertex AI Gemini API
- Gemini と Imagen の両方の基盤モデル。
選択した Gemini API プロバイダに関係なく
Firebase AI Logic は、次の機能をサポートしていません。
基盤以外の Gemini モデル（PaLM モデル、チューニング済みモデル、Gemma ベースのモデルなど）。
古い Imagen モデルまたは
imagen-3.0-capability-001。
モデルが廃止された場合の対応
安定版モデル バージョンをリリースする際は、モデルの廃止の少なくとも 1 年前から利用できるように努めています。
モデルのサポート終了日はどこで確認できますか？
モデルのサポート終了日を確認する方法は次のとおりです。
リリース時: 各モデルのサポート終了予定日は、Gemini API プロバイダのドキュメントと Firebase のドキュメント（サポートされているモデルのページを参照）の複数の場所に記載されています。
廃止日が近づくと: 適切なプロジェクト メンバーにメールを送信し、リリースノートやその他のチャネルで、今後の廃止に関するリマインダー（Gemini 1.5 と 1.0 の安定版モデルの廃止日のリマインダーなど）を投稿します。
使用しているモデルがまもなく廃止される場合の対処方法
適切な現在サポートされているモデルとそのモデル名を見つけます。
アプリで使用されるモデル名を廃止日より前に更新してください。更新しないと、そのモデルに対するリクエストは 404 エラーで失敗します。
モデル名は、
GenerativeModel、LiveModel、またはImagenModelインスタンスを作成するときに初期化中に設定します。Firebase Remote Config の使用に関する以下の重要な推奨事項を必ずご確認ください。Firebase AI Logic を使用する場合、モデルを実際に呼び出すコードを変更する必要は通常ありません。
アプリをテストして、レスポンスが想定どおりであることを確認します。
Gemini 1.5 および 1.0 安定版モデルのサポート終了日
Gemini 1.5 Pro モデル:
gemini-1.5-pro-002（およびgemini-1.5-pro）: 2025 年 9 月 24 日gemini-1.5-pro-001: 2025 年 5 月 24 日
Gemini 1.5 Flash モデル:
gemini-1.5-flash-002（およびgemini-1.5-flash）: 2025 年 9 月 24 日gemini-1.5-flash-001: 2025 年 5 月 24 日
Gemini 1.0 Pro Vision モデル: 2025 年 4 月 21 日 （以前は 2025 年 4 月 9 日に予定されていました）
Gemini 1.0 Pro モデル: 2025 年 4 月 21 日 （以前は 2025 年 4 月 9 日に予定されていました）
ユーザーごとのレート制限を設定するにはどうすればよいですか？
デフォルトでは、Firebase AI Logic はユーザーごとのリクエスト上限を 1 分あたり 100 件のリクエスト（RPM）に設定します。
ユーザーごとのレート制限を調整する場合は、Firebase AI Logic API の割り当て設定を調整する必要があります。
Firebase AI Logic API 割り当ての詳細について学習する。このページでは、割り当ての表示と編集の方法についても説明しています。
Firebase AI Logic SDK を使用するために必要な権限を教えてください。
| 操作 | 必要な IAM 権限 | 必要な権限をデフォルトで含む IAM ロール |
|---|---|---|
| お支払いを従量課金制（Blaze）のお支払いプランにアップグレードする | firebase.billingPlans.updateresourcemanager.projects.createBillingAssignmentresourcemanager.projects.deleteBillingAssignment
|
オーナー |
| プロジェクトで API を有効にする | serviceusage.services.enable |
編集者 オーナー |
| Firebase アプリの作成 | firebase.clients.create |
Firebase 管理者 編集者 オーナー |
Firebase AI Logic は私のデータをモデルのトレーニングに使用しますか？
データ ガバナンスと責任ある AI をご覧ください。
マルチモーダル リクエストで MIME タイプは必須ですか？（画像、PDF、動画、音声の入力など）
はい。各マルチモーダル リクエストで、次の情報を常に指定する必要があります。
ファイルの
mimeType。下記の例外を参照してください。ファイル。ファイルはインライン データとして指定することも、URL を使用して指定することもできます。
サポートされている入力ファイルと要件で、サポートされている入力ファイル形式、MIME タイプの指定方法、ファイルの提供方法の 2 つのオプションについて学習します。
リクエストに MIME タイプを含めることの例外
MIME タイプの提供の例外は、ネイティブの Android アプリと Apple プラットフォーム アプリからのリクエストのインライン画像入力です。
Android プラットフォームと Apple プラットフォーム用の Firebase AI Logic SDK は、リクエスト内の画像を処理する簡素化されたプラットフォーム フレンドリーな方法を提供します。すべての画像（形式を問わず）は、サーバーに送信される前にクライアントサイドで 80% の品質の JPEG に変換されます。つまり、Android と Apple プラットフォームの SDK を使用してインライン データとして画像を提供する場合、リクエストで MIME タイプを指定する必要はありません。
この簡略化された処理は、リクエストで base64 エンコードされた画像を送信する例の Firebase AI Logic ドキュメントに示されています。
この機能に関するプラットフォーム固有の追加情報は次のとおりです。
Android の場合:
画像を含むマルチモーダル プロンプトで、プラットフォーム ネイティブの画像タイプ（
Bitmap）をインライン データとして処理する簡略化された方法を利用できます（例を参照）。画像形式と変換をより細かく制御するには、画像を
InlineDataPartとして指定し、特定の MIME タイプを指定します。例:content { inlineData(/* PNG as byte array */, "image/png") }
Apple プラットフォームの場合:
画像がインライン データとして含まれるマルチモーダル プロンプトで、プラットフォーム ネイティブの画像タイプ（
UIImage、NSImage、CIImage、CGImage）を処理する簡素化された方法を利用できます（例を参照）。画像形式と変換をより細かく制御するには、画像を
InlineDataPartとして指定し、特定の MIME タイプを指定します。例:InlineDataPart(data: Data(/* PNG Data */), mimeType: "image/png")
Firebase AI Logic を使用している場合、これらの機能は利用できますか？コンテキスト キャッシュ、モデルのファインチューニング、エンベディングの生成、セマンティック検索、ネイティブ オーディオ？
次の機能は、さまざまなモデルと API プロバイダでサポートされていますが、Firebase AI Logic を使用する場合は利用できません。
- コンテキストのキャッシュ保存
- モデルのファインチューニング
- エンベディングの生成
- セマンティック検索
- Live API のネイティブ音声
これらを機能リクエストとして追加する場合や、既存の機能リクエストに投票する場合は、Firebase UserVoice にアクセスしてください。
Apple プラットフォームの Swift アプリ - モジュール名が FirebaseAI から FirebaseAILogic に変更された場合の対応
Apple プラットフォーム アプリの場合、Firebase SDK v12.5.0 以降では、Firebase AI Logic は FirebaseAILogic モジュールで配布されるようになりました。この変更は、互換性を損なわない下位互換性のあるものになっています。
今回の変更の理由
以前は、このサービスは FirebaseAI モジュールで配布されていました。ただし、次の理由により、FirebaseAILogic に名前を変更する必要がありました。
バイナリ ディストリビューションで問題を引き起こすモジュールとクラス間の名前の衝突を回避します。
将来の機能開発で Swift マクロを使用できるようにします。
v12.5.0 以降にアップグレードする場合の対応
モジュール名を FirebaseAILogic に変更しても、互換性は損なわれません。ただし、最終的には、Firebase SDK の今後のメジャーな破壊的変更リリースに伴い、古いモジュールを削除する可能性があります（現時点では時期は未定）。
このモジュール名の変更に伴う必須の変更はありませんが、次の対応をおすすめします。
Swift PM の依存関係を選択するときは、
FirebaseAIではなくFirebaseAILogicを選択します。インポート ステートメントを
FirebaseAILogic（FirebaseAIではなく）に変更します。
Gemini API キーに関するよくある質問
このよくある質問は、Gemini Developer API を使用している場合にのみ適用されます。
Gemini API キーとは
Gemini Developer API は、「Gemini API キー」を使用して呼び出し元を承認します。そのため、Firebase AI Logic SDK を介して Gemini Developer API を使用している場合は、その API を呼び出すために Firebase プロジェクトに有効な Gemini API キーが必要です。
「Gemini API キー」とは、API 許可リストに Gemini Developer API が含まれている API キーのことです。
Firebase コンソールの Firebase AI Logic 設定ワークフローを実行すると、Gemini Developer API のみに制限された Gemini API キーが作成され、この API キーを使用するように Firebase AI Logic プロキシ サービスが設定されます。Firebase によって生成されたこの Gemini API キーは、Google Cloud コンソールの認証情報ページで「Gemini Developer API key (auto created by Firebase)」という名前になっています。
API キーの API 制限について学習する。
Firebase AI Logic SDK を使用する場合、アプリのコードベースに Gemini API キーを追加しません。Gemini API キーの安全性を保つ方法について学習する。
モバイルアプリまたはウェブアプリのコードベースに Gemini API キーを追加する必要がありますか？
Firebase AI Logic SDK を使用する場合は、アプリのコードベースに Gemini API キーを追加しないでください。
実際、Firebase AI Logic SDK を使用して開発する場合、Gemini API キーを直接操作することはありません。代わりに、Firebase AI Logic プロキシ サービスは、Gemini Developer API への各リクエストに Gemini API キーを内部的に含めます。これは完全にバックエンドで行われます。
Gemini Developer API の呼び出しに使用される Gemini API キーを変更するにはどうすればよいですか？
Firebase AI Logic SDK を使用している場合、Gemini API キーを変更する必要が生じることはほとんどありません。ただし、次のような場合は、手動で設定する必要がある可能性があります。
キーを誤って漏洩し、新しい安全なキーに置き換える場合。
キーを誤って削除した場合。なお、削除から 30 日以内であれば、キーの削除を取り消すことができます。
Firebase AI Logic SDK で使用される Gemini API キーを変更する方法は次のとおりです。
Firebase で生成された Gemini API キーがまだ存在する場合は、削除します。
この API キーは、Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルで削除できます。名前は
「Gemini Developer API key (auto created by Firebase)」です。Google Cloud コンソールの同じページで、新しい API キーを作成します。名前は「Gemini Developer API key for Firebase」のようにすることをおすすめします。
この新しい API キーに API の制限を追加し、[Generative Language API] のみを選択します。
Google Cloud コンソールでは、Gemini Developer API が「Generative Language API」と呼ばれることがあります。アプリの制限を追加しないでください。追加すると、Firebase AI Logic プロキシ サービスが想定どおりに動作しません。
次のコマンドを実行して、この新しいキーを Firebase AI Logic プロキシ サービスが使用する Gemini API キーとして設定します。
PROJECT_ID="PROJECT_ID" GENERATIVE_LANGUAGE_API_KEY="DEVELOPER_CREATED_GEMINI_API_KEY" curl \ -X PATCH \ -H "x-goog-user-project: ${PROJECT_ID}" \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ "https://firebasevertexai.googleapis.com/v1beta/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/config" \ -d "{\"generativeLanguageConfig\": {\"apiKey\": \"${GENERATIVE_LANGUAGE_API_KEY}\"}}"gcloud CLI について学習する。
この新しい Gemini API キーをアプリのコードベースに追加しないようにしてください。Gemini API キーの安全性を保つ方法について学習する。
「Firebase API キー」を Gemini API キーとして使用できますか？
いいえ。Firebase API キーを Gemini API キーとして使用しないでください。Firebase API キーの許可リストに Gemini Developer API を追加しないことを強くおすすめします。
Firebase API キーは、アプリを Firebase に接続するためにアプリのコードベースに追加する Firebase 構成ファイルまたはオブジェクトに記載されている API キーです。Firebase API キーを Firebase 関連の API（Firebase AI Logic など）でのみ使用する場合は、コードに Firebase API キーを含めても問題ありません。 Firebase API キーに関する重要な情報をご確認ください。
Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルで、Firebase API キーは次のように表示されます。
Firebase 関連の API を動作させるには、Firebase API キーをアプリのコードベースに追加する必要があり、Gemini Developer API は API キーで承認されるため、Firebase API キーの API 許可リストに Gemini Developer API（Google Cloud コンソールでは「Generative Language API」と呼ばれます）を追加しないことを強くおすすめします。そうすると、Gemini Developer API が不正使用される可能性があります。
Gemini API キーのセキュリティを維持するにはどうすればよいですか？
この FAQ では、Gemini API キーの安全性を保つためのおすすめのベスト プラクティスについて説明します。
モバイルアプリまたはウェブアプリから Gemini Developer API を直接呼び出す場合:
- Firebase AI Logic クライアント SDK を使用します。
- アプリのコードベースに Gemini API キーを追加しないでください。
Firebase AI Logic は、Gemini Developer API への各リクエストに Gemini API キーを内部的に含めるプロキシ サービスを提供します。これは完全にバックエンドで行われます。
また、次の対応を強くおすすめします。
アプリの開発を本格的に開始したら、Firebase App Check と統合して、バックエンド リソースと生成モデルへのアクセスに使用される API を保護します。
Firebase で生成された Gemini API キーを Firebase AI Logic の外部で再利用しないでください。別のユースケースで Gemini API キーが必要な場合は、別のキーを作成します。
一般的に、Firebase で生成された Gemini API キーは変更すべきではありません。このキーは、Google Cloud コンソールで [Gemini Developer API key (auto created by Firebase)] という名前になります。
Firebase で生成された Gemini API キーの API 許可リストに、追加の API を追加しないでください。API 許可リストでは、Gemini API キーに Gemini Developer API（Google Cloud コンソールでは「Generative Language API」）のみが含まれている必要があります。
アプリの制限を追加しないでください。追加すると、Firebase AI Logic プロキシ サービスが想定どおりに動作しません。
Gemini API キーが不正使用されました。必要なご対応
Gemini API キーが不正使用された場合は、Gemini Developer API の呼び出しに使用される Gemini API キーを変更する手順に沿って対応してください。
また、Gemini API キーの安全性を保つためのおすすめのベスト プラクティスもご確認ください。
エラーのトラブルシューティングを行う
この 404 エラーを修正するにはどうすればよいですか？Firebase AI Logic genai config not found
Gemini Developer API を使用しようとして Firebase AI Logic genai config not found という 404 エラーが表示される場合は、通常、Firebase プロジェクトに Firebase AI Logic クライアント SDK で使用する有効な Gemini API キーがないことを意味します。
このエラーの最も可能性の高い原因は次のとおりです。
Gemini Developer API の Firebase プロジェクトがまだ設定されていません。
対応:
Firebase コンソールで、Firebase AI Logic ページに移動します。[開始] をクリックし、Gemini Developer API を選択します。API を有効にすると、コンソールで Gemini Developer API 用のプロジェクトが設定されます。ワークフローを完了してから、リクエストをもう一度試してください。Firebase コンソールで Firebase AI Logic 設定ワークフローを最近完了したばかりの場合は、Gemini API キーが、すべてのリージョンの必要なすべてのバックエンド サービスでまだ使用できない可能性があります。
対処方法:
数分待ってから、もう一度リクエストを送信してください。Gemini API キーが Firebase プロジェクトから削除された可能性があります。
対処方法:
Firebase AI Logic で使用される Gemini API キーを変更する方法を確認します。
この 400 エラーを修正するにはどうすればよいですか？Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Cloud Storage for Firebase URL を使用してマルチモーダル リクエストを送信しようとすると、次の 400 エラーが発生することがあります。
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
このエラーは、プロジェクトで Vertex AI API が有効になったときに、必要なサービス エージェントが正しく自動プロビジョニングされなかったプロジェクトが原因で発生します。これは一部のプロジェクトで発生している既知の問題であり、現在、全体的な修正に取り組んでいます。
プロジェクトを修正し、これらのサービス エージェントを正しくプロビジョニングして、マルチモーダル リクエストに Cloud Storage for Firebase URL を含めることができるようにするための回避策は次のとおりです。プロジェクトのオーナーである必要があります。この一連のタスクは、プロジェクトごとに 1 回だけ完了する必要があります。
gcloud CLI を使用してアクセスし、認証します。
最も簡単な方法は、Cloud Shell から行うことです。詳しくは、Google Cloud ドキュメントをご覧ください。プロンプトが表示されたら、ターミナルに表示される手順に沿って gcloud CLI を Firebase プロジェクトに対して実行します。
Firebase プロジェクト ID が必要です。これは、Firebase コンソールの settings [プロジェクトの設定] の上部で確認できます。
次のコマンドを実行して、プロジェクトに必要なサービス エージェントをプロビジョニングします。
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/endpoints -d ''
サービス エージェントがプロビジョニングされるまで数分待ってから、Cloud Storage for Firebase URL を含むマルチモーダル リクエストの送信を再試行します。
数分待ってもこのエラーが解消されない場合は、Firebase サポートにお問い合わせください。
この 400 エラーを修正するにはどうすればよいですか？API key not valid. Please pass a valid API key.
API key not valid. Please pass a valid API key. という 400 エラーが表示された場合は、通常、Firebase 構成ファイル / オブジェクトの API キーが存在しないか、アプリや Firebase プロジェクトで使用するように設定されていないことを意味します。
Firebase 構成ファイル/オブジェクトに記載されている API キーがアプリの API キーと一致していることを確認します。すべての API キーは、Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルで確認できます。
一致していないことが判明した場合は、新しい Firebase 構成ファイル / オブジェクトを取得し、アプリ内の構成ファイル / オブジェクトを置き換えます。新しい構成ファイル / オブジェクトには、アプリと Firebase プロジェクトの有効な API キーが含まれているはずです。
この 403 エラーを修正するにはどうすればよいですか？Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. という 403 エラーが表示された場合は、通常、アプリの Firebase 構成の API キーに、必要な API の呼び出しを妨げる制限があることを意味します。
この問題を解決するには、Google Cloud コンソールで API キーの制限を更新して、必要な API を含める必要があります。Firebase AI Logic の場合は、Firebase AI Logic API（firebasevertexai.googleapis.com）が、API キーを使用して呼び出すことができる選択された API のリストに含まれていることを確認する必要があります。
手順は次のとおりです。
Google Cloud コンソールで、[API とサービス] > [認証情報] パネルを開きます。
アプリケーションが使用するように構成されている API キー（iOS アプリの「iOS キー」など）を選択します。
[API キーを編集] ページで、[API の制限] セクションを見つけます。
[キーを制限] オプションが選択されていることを確認します。制限がない場合は、キーに制限がないため、エラーの原因ではない可能性があります。
[選択した API] プルダウン メニューで、Firebase AI Logic API を検索して選択し、API キーを使用して呼び出すことができる選択した API のリストに追加します。
[保存] をクリックします。
変更が有効になるまで最長で 5 分かかることがあります。
この 403 エラーを修正するにはどうすればよいですか？PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.
PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. という 403 エラーが表示された場合は、通常、Firebase 構成ファイル/オブジェクトの API キーが別の Firebase プロジェクトに属していることを意味します。
Firebase 構成ファイル/オブジェクトに記載されている API キーがアプリの API キーと一致していることを確認します。すべての API キーは、Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルで確認できます。
一致していないことが判明した場合は、新しい Firebase 構成ファイル / オブジェクトを取得し、アプリ内の構成ファイル / オブジェクトを置き換えます。新しい構成ファイル / オブジェクトには、アプリと Firebase プロジェクトの有効な API キーが含まれているはずです。
モデル「was not found or your project does not have access to it」を示す 404 エラーを修正するにはどうすればよいですか？
例: "Publisher Model projects/PROJECT-ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-3-pro-image-preview was not found or your project does not have access to it. Please ensure you are using a valid model version."
このようなエラーが表示される原因はいくつかあります。
モデル名が無効です
原因: 指定したモデル名が有効なモデル名ではありません。
解決策: モデル名とモデル バージョンを、サポートされているすべてのモデルと利用可能なモデルのリストと照らし合わせて確認します。モデル名でセグメントとその順序を確認してください。例:
- Gemini 3 Pro プレビュー モデルの名前は
gemini-3-pro-previewです。 - 「nano banana pro」プレビュー モデルの名前は
gemini-3-pro-image-previewです。 - 「nano banana」モデルの名前は
gemini-2.5-flash-imageです。
- Gemini 3 Pro プレビュー モデルの名前は
無効な場所 （Vertex AI Gemini API プロバイダとプレビューまたは試験運用モデルを使用している場合にのみ適用）
原因: モデルのプレビュー版または試験運用版（
gemini-3-pro-preview、gemini-3-pro-image-previewなど）を使用しているが、globalのロケーションを指定していない。Vertex AI Gemini API を使用する場合、すべてのプレビュー版と試験運用版の Gemini モデル（Gemini Live モデルを除く）は
globalロケーションでのみ使用できます。ただし、Firebase AI Logic はデフォルトでus-central1globalロケーションを明示的に指定する必要があります。修正: Vertex AI Gemini API サービスを初期化するときに、ロケーション
globalを指定します。モデルにアクセスするロケーションを指定する方法（コード スニペットを含む）について学習する。
無効な場所 （Vertex AI Gemini API プロバイダを使用している場合にのみ適用）
原因: アクセスしようとしているロケーションでサポートされていないモデルを使用しています。
Vertex AI Gemini API を使用する場合、一部のモデルは特定の地域でのみ利用可能です。例（ただしこれらに限定されません）:
- Imagen モデルは
globalロケーションではサポートされていません。 - Gemini Live API モデル（
gemini-2.0-flash-live-preview-04-09など）は、us-central1 - Gemini 2.5 モデル（
gemini-2.5-proなど）は、globalロケーション、米国のロケーション、ヨーロッパの一部のロケーションでのみ利用できます（プロジェクトに特別なオプションがある場合は、他のロケーションでも利用できることがあります）。
- Imagen モデルは
修正: Vertex AI Gemini API サービスを初期化するときに、使用するモデルでサポートされているロケーションを指定してください。モデルにアクセスするロケーションを指定する方法（コード スニペットを含む）と、モデルでサポートされているロケーションについて学習する。
なお、Firebase AI Logic のデフォルトは
us-central1
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