Часто задаваемые вопросы и устранение неполадок

На этой странице представлены ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ) и информация по устранению неполадок, связанных с API Gemini и SDK Firebase AI Logic .

Firebase AI Logic и его клиентские SDK ранее назывались « Vertex AI in Firebase ». В мае 2025 года мы переименовали и переупаковали наши сервисы в Firebase AI Logic , чтобы лучше отразить наши расширенные сервисы и функции — например, теперь мы поддерживаем Gemini Developer API !

Панели мониторинга состояния

• Логика искусственного интеллекта Firebase

• API разработчика Gemini

• Vertex AI Gemini API ( Vertex Gemini API и Vertex Imagen API )

Общие часто задаваемые вопросы

Почему название было изменено с « Vertex AI in Firebase » на « Firebase AI Logic »?

В 2024 году мы выпустили набор клиентских SDK для Firebase, которые могли использовать API Vertex AI Gemini, а также прокси-шлюз Firebase для защиты этого API от злоупотреблений и интеграции с другими продуктами Firebase. Мы назвали наш продукт «Vertex AI в Firebase», и это название точно отражало доступные на тот момент варианты его использования.

Однако с тех пор мы расширили возможности нашего продукта. Например, с мая 2025 года мы предлагаем поддержку Gemini Developer API , включая возможность защиты Gemini Developer API от злоупотреблений с помощью интеграции с Firebase App Check .

В результате название «Vertex AI in Firebase» больше не отражает всю расширенную сферу применения нашего продукта. Поэтому новое название — Firebase AI Logic — лучше отражает наш развивающийся набор функций и позволит нам продолжать расширять наши предложения в будущем!

Ознакомьтесь с руководством по миграции, чтобы убедиться, что вы получаете все новейшие функции Firebase AI Logic (и при желании можете начать использовать Gemini Developer API ).

В чем разница между использованием Gemini Developer API и Vertex AI Gemini API ?

В следующей таблице перечислены важные различия между двумя поставщиками « Gemini API » в целом, независимо от способа доступа к ним :

	API разработчика Gemini	API Vertex AI Gemini
Ценообразование	Доступно как на бесплатном тарифном плане Spark, так и на тарифном плане Blaze с оплатой по мере использования ^1	Всегда требуется тарифный план Blaze с оплатой по мере использования ^1 (при использовании с Firebase AI Logic )
Ограничения по ставкам (квоты)	Явные ограничения скорости	Использует динамическую общую квоту (DSQ), которую разделяют все пользователи этой модели в регионе. Доступна выделенная пропускная способность (PT).
Указание места доступа к модели	не поддерживается API	поддерживается API
Поддержка URL-адресов Cloud Storage	не поддерживается API ^2	Публичные файлы и файлы защищены Firebase Security Rules
Поддержка URL-адресов YouTube и URL-адресов браузера	Только URL-адреса YouTube	URL-адреса YouTube и URL-адреса браузера

¹ У двух поставщиков API разные цены на оплату по факту использования (подробнее см. в соответствующей документации).

² API файлов для API разработчика Gemini не поддерживается через Firebase AI Logic SDK.

В следующей таблице перечислены часто задаваемые вопросы о функциях двух поставщиков « Gemini API ». Эта таблица актуальна только при использовании клиентских SDK Firebase AI Logic .

Особенность	API разработчика Gemini	API Vertex AI Gemini
Поддержка моделей Gemini	поддерживается	поддерживается
Поддержка моделей Imagen	поддерживается	поддерживается
Поддержка моделей Veo	пока не поддерживается	пока не поддерживается
Поддержка Gemini Live API	поддерживается	поддерживается
Интеграция с Firebase App Check	поддерживается	поддерживается
Совместимо с Firebase Remote Config	поддерживается	поддерживается
Поддержка ИИ-мониторинга в консоли Firebase	поддерживается	поддерживается

Примечание: при использовании Firebase AI Logic следующие возможности пока не поддерживаются: кэширование контекста, тонкая настройка модели, генерация встраиваний, семантический поиск, собственный звук для Live API и некоторые расширенные функции моделей Imagen .

Могу ли я использовать одновременно Gemini Developer API и Vertex AI Gemini API ?

Да, вы можете включить обоих поставщиков « Gemini API » в своем проекте Firebase, и вы можете использовать оба API в самом приложении.

Чтобы переключаться между поставщиками API в вашем коде, просто убедитесь, что вы правильно настроили внутреннюю службу в своем коде .

Важно: если ваш проект работает на тарифном плане Blaze с оплатой по мере использования (который требуется для использования API Vertex AI Gemini и нескольких других продуктов в экосистемах Firebase и Google Cloud ), учтите, что все вызовы API Gemini Developer оплачиваются по мере использования.

Какие API необходимы и как их включить?

Выберите поставщика API Gemini, чтобы просмотреть контент, специфичный для этого поставщика. API разработчика Gemini API Vertex AI Gemini

Чтобы использовать Firebase AI Logic SDK с API разработчика Gemini , в вашем проекте должны быть включены следующие два API:

• API разработчика Gemini ( generativelanguage.googleapis.com )
• API логики ИИ Firebase ( firebasevertexai.googleapis.com )

Вам следует включить эти два API с помощью консоли Firebase :

1. В консоли Firebase перейдите на страницу Firebase AI Logic .

2. Нажмите « Начать» .

3. Выберите, чтобы начать работу с API разработчика Gemini .

   Это запустит управляемый рабочий процесс, который включит оба API. Консоль также сгенерирует ключ API Gemini и добавит API Firebase AI Logic в разрешённый список для вашего ключа API Firebase.

Как отключить API в моем проекте Firebase?

Для Firebase AI Logic мы стремимся максимально упростить настройку вашего проекта Firebase для использования выбранного вами поставщика API Gemini . Это включает в себя включение необходимых API в вашем проекте Firebase во время определенных этапов, например, пошагового рабочего процесса в консоли Firebase .

Однако, если вы решите не использовать Firebase AI Logic или одного из поставщиков API Gemini , вы можете отключить соответствующие API в своем проекте Firebase.

Предупреждение : прежде чем отключать API, учтите следующее:

• Если вы отключите требуемый API и в вашем приложении есть функция, которая зависит от этого API, то эта функция перестанет работать во всех версиях вашего приложения при отключении API.
• Отключая Gemini Developer API или Vertex AI API в проекте Firebase, вы отключаете их использование во всех сценариях использования этого API, а не только для Firebase AI Logic . Убедитесь, что вы не используете API по другим причинам (например, для Genkit , серверных SDK GenAI, ADK и т. д.).

Вы можете проверить уровень использования API на соответствующей странице API в консоли Google Cloud , прежде чем отключить его (ссылки на каждую страницу API вы найдете в инструкциях ниже).

Отключить API, связанные с использованием Gemini Developer API

Чтобы использовать Firebase AI Logic SDK с API разработчика Gemini , в вашем проекте должны быть включены следующие два API:

• API разработчика Gemini ( generativelanguage.googleapis.com )
• API логики ИИ Firebase ( firebasevertexai.googleapis.com )

Если вы хотите полностью прекратить использование Firebase AI Logic :

1. Нажмите каждую ссылку API выше, чтобы перейти на соответствующие страницы API в консоли Google Cloud , затем нажмите «Управление» .

2. Откройте вкладку «Метрики» , чтобы убедиться в отсутствии использования API.

3. Если вы все же хотите отключить API, нажмите «Отключить API» в верхней части страницы.

4. Удалите API Firebase AI Logic из списка выбранных API, которые можно вызывать с помощью ваших ключей API Firebase. Ознакомьтесь с этим разделом часто задаваемых вопросов о списке разрешённых ключей API Firebase, чтобы узнать, как его изменить.

Если вы хотите продолжить использовать Firebase AI Logic , но с API Vertex AI Gemini :

1. Перейдите на страницу API разработчика Gemini в консоли Google Cloud , затем нажмите «Управление» .

2. Откройте вкладку «Метрики» , чтобы убедиться в отсутствии использования API.

3. Если вы все же хотите отключить API, нажмите «Отключить API» в верхней части страницы.

4. Убедитесь, что в вашем проекте включены необходимые API для API Vertex AI Gemini .

Отключить API, связанные с использованием API Vertex AI Gemini

Чтобы использовать Firebase AI Logic SDK с API Vertex AI Gemini , в вашем проекте должны быть включены следующие два API:

• API Vertex AI ( aiplatform.googleapis.com )
• API логики ИИ Firebase ( firebasevertexai.googleapis.com )

Если вы хотите полностью прекратить использование Firebase AI Logic :

1. Нажмите каждую ссылку API выше, чтобы перейти на соответствующие страницы API в консоли Google Cloud , затем нажмите «Управление» .

2. Откройте вкладку «Метрики» , чтобы убедиться в отсутствии использования API.

3. Если вы все же хотите отключить API, нажмите «Отключить API» в верхней части страницы.

4. Удалите API Firebase AI Logic из списка выбранных API, которые можно вызывать с помощью ваших ключей API Firebase. Ознакомьтесь с этим разделом часто задаваемых вопросов о списке разрешённых ключей API Firebase, чтобы узнать, как его изменить.

Если вы хотите продолжить использовать Firebase AI Logic , но с API Gemini Developer :

1. Перейдите на страницу API Vertex AI в консоли Google Cloud , затем нажмите «Управление» .

2. Откройте вкладку «Метрики» , чтобы убедиться в отсутствии использования API.

3. Если вы все же хотите отключить API, нажмите «Отключить API» в верхней части страницы.

4. Убедитесь, что в вашем проекте включены необходимые API для Gemini Developer API .

Какие модели можно использовать с Firebase AI Logic SDK?

См. списки поддерживаемых моделей . Мы часто добавляем новые возможности в SDK, поэтому следите за обновлениями в разделе часто задаваемых вопросов (а также в примечаниях к выпуску, блогах и публикациях в социальных сетях).

• API разработчика Gemini

  • Модели фундамента Gemini и Imagen .

    Обратите внимание, что API разработчика Gemini (независимо от способа доступа к нему) поддерживает только определенные стабильные модели Imagen .

• API Vertex AI Gemini

  • Модели фундамента Gemini и Imagen .

• Независимо от выбранного вами поставщика API Gemini

  • Firebase AI Logic не поддерживает следующее:

    • Нефундаментальные модели Gemini (например, модели PaLM, настроенные модели или модели на основе Gemma).

    • Старые модели Imagen или imagen-3.0-capability-001 .

Что делать, когда модели выходят на пенсию?

При выпуске стабильной версии модели мы стремимся обеспечить ее доступность как минимум в течение одного года, прежде чем прекратить поддержку модели.

Примечание: После выпуска стабильной версии модели все экспериментальные и предварительные версии этой модели обычно прекращают поддержку в течение нескольких дней или недель. Кроме того, версии модели, объявленные к прекращению поддержки, часто ограничиваются существующими проектами или проектами, в которых эта модель ранее использовалась.

Где узнать дату выхода модели на пенсию?

Вот несколько способов узнать дату выхода модели на пенсию:

• На момент выпуска : Мы указываем ожидаемую дату прекращения поддержки каждой модели в нескольких местах в документации поставщика API Gemini , а также в документации Firebase (см. страницу поддерживаемых моделей ).

• По мере приближения даты выхода из эксплуатации : мы отправляем электронные письма соответствующим членам проекта, а также размещаем напоминания в примечаниях к выпуску и на других каналах о любых предстоящих выходах из эксплуатации (например, напоминания о датах выхода из эксплуатации стабильных моделей Gemini 1.5 и 1.0).

Что делать, если используемая вами модель скоро выйдет из эксплуатации?

1. Найдите подходящую поддерживаемую в настоящее время модель и ее название .

2. Обновите название модели, используемой вашим приложением, до даты окончания поддержки ; в противном случае любые запросы к этой модели будут завершаться ошибкой 404.

   • Имя модели задаётся во время инициализации при создании экземпляра GenerativeModel , LiveModel или ImagenModel . Обязательно ознакомьтесь с важной рекомендацией ниже по использованию Firebase Remote Config .

   • При использовании Firebase AI Logic вам обычно не нужно изменять какой-либо код, который фактически вызывает модель.

3. Протестируйте свое приложение, чтобы убедиться, что ответы по-прежнему соответствуют ожидаемым.

Поскольку запросы к устаревшим моделям не выполняются, мы настоятельно рекомендуем не прописывать модель и её версию в кодовой базе вашего приложения. Вместо этого настройте и используйте Firebase Remote Config для управления моделью и её версией, используемыми в вашем приложении.

С помощью Remote Config вы можете динамически и удалённо изменять модель и её версию, используемые вашим приложением, без выпуска новой версии. Любые уже выпущенные версии вашего приложения (настроенные на использование Remote Config ) сразу же начнут использовать новую модель и её название.

Даты вывода из эксплуатации стабильных моделей Gemini 1.5 и 1.0

• Модели Gemini 1.5 Pro :

  • gemini-1.5-pro-002 (и gemini-1.5-pro ): 24 сентября 2025 г.
  • gemini-1.5-pro-001 : 24 мая 2025 г.

• Модели Gemini 1.5 Flash :

  • gemini-1.5-flash-002 (и gemini-1.5-flash ): 24 сентября 2025 г.
  • gemini-1.5-flash-001 : 24 мая 2025 г.

• Модели Gemini 1.0 Pro Vision : 21 апреля 2025 г. (ранее планировалось на 9 апреля 2025 г.)

• Модели Gemini 1.0 Pro : 21 апреля 2025 г. (ранее планировалось на 9 апреля 2025 г.)

Как установить ограничение скорости для каждого пользователя?

По умолчанию Firebase AI Logic устанавливает лимит запросов на пользователя в 100 запросов в минуту (RPM).

Если вы хотите настроить ограничение скорости для каждого пользователя, вам необходимо настроить параметры квоты для API Firebase AI Logic .

Узнайте больше о квоте Firebase AI Logic API . На этой странице вы также можете узнать, как просматривать и редактировать свою квоту.

Какие разрешения могут потребоваться для использования Firebase AI Logic SDK?

Действие	Требуемые разрешения IAM	Роли IAM, включающие требуемые разрешения по умолчанию
Переход на тарифный план с оплатой по мере использования (Blaze)	firebase.billingPlans.update resourcemanager.projects.createBillingAssignment resourcemanager.projects.deleteBillingAssignment	Владелец
Включить API в проекте	serviceusage.services.enable	Редактор Владелец
Создать приложение Firebase	firebase.clients.create	Администратор Firebase Редактор Владелец

Использует ли Firebase AI Logic мои данные для обучения моделей?

См. Управление данными и ответственный ИИ .

Требуется ли тип MIME в моих мультимодальных запросах? (например, для изображений, PDF-файлов, видео и аудиовхода)

Да, в каждом мультимодальном запросе вы всегда должны предоставлять следующее:

• mimeType файла. См. исключение ниже.

• Файл. Вы можете предоставить файл как встроенные данные или указать его URL.

Узнайте о поддерживаемых типах входных файлов, о том, как указать тип MIME, а также о двух вариантах предоставления файла в разделе Поддерживаемые входные файлы и требования .

Исключение из включения типа MIME в ваш запрос

Исключением из требования предоставления типа MIME являются встроенные входные данные изображений для запросов от собственных приложений платформ Android и Apple.

Пакеты Firebase AI Logic SDK для платформ Android и Apple предоставляют упрощённый и платформенно-ориентированный способ обработки изображений в запросах — все изображения (независимо от формата) конвертируются на стороне клиента в JPEG с качеством 80% перед отправкой на сервер. Это означает, что при предоставлении изображений в виде встроенных данных с помощью SDK для платформ Android и Apple вам не нужно указывать тип MIME в запросе .

Такая упрощенная обработка показана в документации Firebase AI Logic в примерах отправки изображений в кодировке base64 в запросах.

Вот дополнительная информация об этой функции, касающаяся конкретной платформы:

• Для Android :

  • Вы можете воспользоваться упрощенным способом обработки типов изображений, свойственных платформе ( Bitmap ), в многомодальных приглашениях, содержащих изображения в качестве встроенных данных (см. пример ).

  • Для большего контроля над форматами изображений и их конвертацией вы можете предоставить изображения как InlineDataPart и указать конкретный тип MIME. Например:

    content { inlineData(/* PNG as byte array */, "image/png") }

• Для платформ Apple :

  • Вы можете воспользоваться упрощенным способом обработки типов изображений, свойственных платформе ( UIImage , NSImage , CIImage и CGImage ), в многомодальных приглашениях, содержащих изображения в качестве встроенных данных (см. пример ).

  • Для большего контроля над форматами изображений и их конвертацией вы можете предоставить изображения как InlineDataPart и указать конкретный тип MIME. Например:

    InlineDataPart(data: Data(/* PNG Data */), mimeType: "image/png")

Доступны ли эти функции при использовании Firebase AI Logic : кэширование контекста, тонкая настройка модели, генерация вложений, семантический поиск и нативное аудио?

Следующие функции поддерживаются различными моделями и поставщиками API, но они недоступны при использовании Firebase AI Logic :

• Кэширование контекста
• Тонкая настройка модели
• Генерация вложений
• Семантический поиск
• Собственный звук для Live API

Если вы хотите добавить эти запросы на функции или проголосовать за существующий запрос на функции, посетите Firebase UserVoice .

Для приложений Swift на платформах Apple — что делать с изменением имени модуля с FirebaseAI на FirebaseAILogic ?

Для приложений на платформе Apple, начиная с Firebase SDK версии 12.5.0, Firebase AI Logic теперь распространяется в составе модуля FirebaseAILogic . Мы сделали это изменение некритичным и обратно совместимым.

Примечание: этот раздел часто задаваемых вопросов актуален, если вы используете модуль FirebaseAI и обновляетесь до версии Firebase SDK 12.5.0 или более поздней. Если вы используете устаревший модуль FirebaseVertexAI , ознакомьтесь с нашим руководством по миграции .

Почему мы внесли это изменение?

Ранее мы распространяли этот сервис в составе модуля FirebaseAI . Однако нам пришлось переименовать его в FirebaseAILogic по следующим причинам:

• Избегайте конфликта имен между модулем и классом, который может вызвать проблемы в бинарных дистрибутивах.

• Дайте нам возможность использовать макросы Swift для разработки будущих функций.

Что делать при обновлении до версии 12.5.0+?

Изменение названия модуля на FirebaseAILogic не является критическим и обеспечивает обратную совместимость. Однако в будущем мы можем удалить старый модуль вместе с будущим релизом Firebase SDK с критическим изменением (сроки пока не определены) .

Для этого изменения названия модуля нет необходимости вносить какие-либо изменения , но мы рекомендуем вам сделать следующее:

1. При выборе зависимостей Swift PM выберите FirebaseAILogic (вместо FirebaseAI ).

2. Измените операторы импорта на FirebaseAILogic (вместо FirebaseAI ).

Часто задаваемые вопросы по ключу API Gemini

Эти часто задаваемые вопросы применимы только в том случае, если вы используете API разработчика Gemini .

Что такое ключ API Gemini ?

API разработчика Gemini использует «ключ API Gemini » для авторизации вызывающего объекта. Поэтому, если вы используете API разработчика Gemini через Firebase AI Logic SDK, вам потребуется действительный ключ API Gemini в вашем проекте Firebase для выполнения вызовов этого API.

«Ключ API Gemini » просто означает ключ API, в списке разрешенных API которого есть API разработчика Gemini .

Примечание: API разработчика Gemini иногда называют «API генеративного языка» в консоли Google Cloud .

При настройке Firebase AI Logic в консоли Firebase мы создаём ключ API Gemini , доступный только для Gemini Developer API , и настраиваем прокси-сервис Firebase AI Logic для использования этого ключа API. Этот ключ API Gemini , сгенерированный Firebase, называется Gemini Developer API key (он автоматически создан Firebase) на странице учётных данных консоли Google Cloud .

Узнайте больше об ограничениях API для ключей API .

При использовании Firebase AI Logic SDK ключ API Gemini не добавляется в кодовую базу приложения. Узнайте больше о том, как обеспечить безопасность ключа API Gemini .

Следует ли мне добавить свой ключ API Gemini в кодовую базу моего мобильного или веб-приложения?

При использовании Firebase AI Logic SDK не добавляйте ключ API Gemini в кодовую базу вашего приложения.

Фактически, при разработке с использованием Firebase AI Logic SDK вы не взаимодействуете напрямую с вашим ключом Gemini API. Вместо этого наш прокси-сервис Firebase AI Logic будет автоматически включать ключ Gemini API в каждый запрос к Gemini Developer API — полностью на бэкенде.

Как только вы начнете серьезно разрабатывать свое приложение, крайне важно интегрировать его с Firebase App Check , чтобы на бэкэнд передавались только запросы от вашего реального приложения и проверенных устройств.

Как изменить ключ API Gemini , используемый для вызова API разработчика Gemini ?

При использовании Firebase AI Logic SDK вам вряд ли потребуется менять ключ API Gemini . Однако вот два случая, когда это может потребоваться:

• Если вы случайно потеряли ключ и хотите заменить его новым надежным ключом.

• Если вы случайно удалили ключ. Обратите внимание, что вы можете восстановить ключ в течение 30 дней с момента удаления.

Вот как изменить ключ API Gemini , используемый пакетами Firebase AI Logic SDK:

1. Если ваш API-ключ Gemini , сгенерированный Firebase, все еще существует, удалите его.

   Вы можете удалить этот ключ API на панели «API и сервисы» > «Учётные данные» консоли Google Cloud . Он называется:
   API-ключ разработчика Gemini (автоматически созданный Firebase) .

2. На той же странице консоли Google Cloud создайте новый ключ API. Рекомендуем назвать его примерно так:
   API-ключ разработчика Gemini для Firebase .

3. К этому новому ключу API добавьте ограничения API и выберите только API генеративного языка .
   «API генеративного языка» — так иногда называют API разработчика Gemini в консоли Google Cloud .

   Не добавляйте никаких ограничений для приложений , иначе прокси-служба Firebase AI Logic не будет работать должным образом.

4. Выполните следующую команду, чтобы установить этот новый ключ в качестве ключа API Gemini , который должна использовать прокси-служба Firebase AI Logic .

   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}\"}}"
   

   Узнайте больше о gcloud CLI .

Не добавляйте этот новый ключ API Gemini в кодовую базу вашего приложения. Узнайте больше о том, как обеспечить безопасность ключа API Gemini .

Примечание: Вы всегда можете обратиться в службу поддержки Firebase, если у вас возникнут вопросы или вам потребуются рекомендации по работе с ключами API.

Могу ли я использовать свой «ключ API Firebase» в качестве ключа API Gemini ?

Нет, вам не следует использовать ваш «ключ API Firebase» в качестве ключа API Gemini . Мы настоятельно рекомендуем не добавлять API Gemini Developer в разрешённый список для вашего ключа API Firebase.

Ваш ключ API Firebase — это ключ API, указанный в файле конфигурации Firebase или объекте, который вы добавляете в кодовую базу своего приложения для подключения к Firebase. Вы можете включать ключ API Firebase в свой код , если используете его только с API, связанными с Firebase (например, Firebase AI Logic ) . Ознакомьтесь с важной информацией о ключах API Firebase .

На панели API и службы > Учетные данные консоли Google Cloud ключи API Firebase выглядят следующим образом:

Поскольку для работы API, связанных с Firebase, необходимо добавить ключ API Firebase в кодовую базу вашего приложения, а API Gemini Developer авторизовано с помощью ключа API, мы настоятельно рекомендуем НЕ добавлять API Gemini Developer (который в консоли Google Cloud называется «Generative Language API») в список разрешённых API для вашего ключа API Firebase . В противном случае вы подвергаете API Gemini Developer потенциальному риску злоупотребления.

Как обеспечить безопасность моего API-ключа Gemini ?

В этом разделе часто задаваемых вопросов описываются некоторые рекомендуемые методы обеспечения безопасности вашего ключа API Gemini .

Если вы вызываете API разработчика Gemini непосредственно из своего мобильного или веб-приложения:

• Используйте клиентские SDK Firebase AI Logic .
• Не добавляйте ключ API Gemini в кодовую базу вашего приложения.

Firebase AI Logic предоставляет прокси-сервис, который включает ваш ключ Gemini API в каждый запрос к Gemini Developer API — полностью на внутреннем уровне.

Кроме того, мы настоятельно рекомендуем следующее:

• Как только вы начнете серьезно разрабатывать свое приложение, выполните интеграцию с Firebase App Check , чтобы защитить ваши внутренние ресурсы, а также API, используемые для доступа к генеративным моделям.

• Не используйте повторно ключ API Gemini , сгенерированный Firebase, вне Firebase AI Logic . Если вам нужен ключ API Gemini для другого случая, создайте отдельный ключ.

• В общем случае НЕ следует изменять ключ API Gemini , сгенерированный Firebase. В консоли Google Cloud этот ключ называется Gemini Developer API key (он автоматически создан Firebase) .

  • Не добавляйте дополнительные API в список разрешённых API для вашего API-ключа Gemini , сгенерированного Firebase. В списке разрешённых API вашего API-ключа Gemini должен быть только API разработчика Gemini (который в консоли Google Cloud называется «Generative Language API»).

  • Не добавляйте никаких ограничений для приложений , иначе прокси-служба Firebase AI Logic не будет работать должным образом.

Мой API-ключ Gemini был скомпрометирован. Что мне делать?

Если ваш ключ API Gemini был скомпрометирован, следуйте инструкциям по изменению ключа API Gemini , который используется для вызова API разработчика Gemini .

Также ознакомьтесь с рекомендуемыми методами обеспечения безопасности вашего ключа API Gemini .

Устранение ошибок

Как исправить ошибку 404? Firebase AI Logic genai config not found

Если вы пытаетесь использовать API разработчика Gemini и получаете ошибку 404 с сообщением Firebase AI Logic genai config not found , это обычно означает, что в вашем проекте Firebase нет действительного ключа API Gemini для использования с клиентскими SDK Firebase AI Logic .

Вот наиболее вероятные причины этой ошибки:

• Вы еще не настроили свой проект Firebase для Gemini Developer API .

  Что делать:
  В консоли Firebase перейдите на страницу Firebase AI Logic . Нажмите «Начать» и выберите Gemini Developer API . Включите API, и консоль настроит ваш проект для Gemini Developer API . После завершения рабочего процесса повторите запрос.

• Если вы совсем недавно выполнили настройку Firebase AI Logic в консоли Firebase , то ваш ключ API Gemini мог быть еще недоступен для всех требуемых внутренних служб во всех регионах.

  Что делать:
  Подождите несколько минут и повторите запрос.

• Ваш ключ API Gemini мог быть удален из вашего проекта Firebase.

  Что делать:
  Узнайте, как изменить ключ API Gemini , используемый Firebase AI Logic .

Как исправить ошибку 400? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Если вы пытаетесь отправить мультимодальный запрос с URL-адресом Cloud Storage for Firebase , вы можете столкнуться со следующей ошибкой 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Эта ошибка вызвана тем, что в проекте не были автоматически инициализированы необходимые агенты сервисов при включении API Vertex AI . Это известная проблема некоторых проектов, и мы работаем над её глобальным решением.

Вот обходной путь для исправления вашего проекта и корректной подготовки этих агентов сервисов, чтобы вы могли начать включать URL-адреса Cloud Storage for Firebase в мультимодальные запросы. Вы должны быть владельцем проекта, и вам нужно выполнить этот набор задач для своего проекта только один раз.

1. Доступ и аутентификация с помощью gcloud CLI .
   Проще всего это сделать через Cloud Shell . Подробнее см. в документации Google Cloud .

2. При появлении соответствующего запроса следуйте инструкциям на терминале, чтобы запустить gcloud CLI для вашего проекта Firebase.

   Вам понадобится идентификатор вашего проекта Firebase, который вы можете найти в верхней части Настройки проекта» в консоли Firebase .

3. Подготовьте необходимых агентов служб в своем проекте, выполнив следующую команду:

   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 ''
   

4. Подождите несколько минут, чтобы убедиться, что агенты служб подготовлены, а затем повторите отправку мультимодального запроса, включающего URL-адрес Cloud Storage for Firebase .

Если эта ошибка все еще появляется после нескольких минут ожидания, обратитесь в службу поддержки Firebase .

Как исправить ошибку 400? API key not valid. Please pass a valid API key.

Если вы получили ошибку 400 с сообщением API key not valid. Please pass a valid API key. , это обычно означает, что ключ API в файле/объекте конфигурации Firebase не существует или не настроен для использования с вашим приложением и/или проектом Firebase.

Убедитесь, что ключ API, указанный в файле/объекте конфигурации Firebase, совпадает с ключом API вашего приложения. Все ключи API можно просмотреть на панели «API и сервисы» > «Учётные данные» в консоли Google Cloud .

Если вы обнаружите несоответствие, получите новый файл/объект конфигурации Firebase и замените тот, который находится в вашем приложении. Новый файл/объект конфигурации должен содержать действительный ключ API для вашего приложения и проекта Firebase.

Как исправить ошибку 403? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Если вы получили ошибку 403 с сообщением « Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. , это обычно означает, что ключ API в конфигурации Firebase в вашем приложении имеет ограничения, которые не позволяют ему вызывать требуемый API.

Чтобы исправить это, необходимо обновить ограничения вашего ключа API в консоли Google Cloud , включив требуемый API. Для Firebase AI Logic необходимо убедиться, что API Firebase AI Logic ( firebasevertexai.googleapis.com ) включен в список выбранных API, которые можно вызывать с помощью ключа API.

Выполните следующие шаги:

1. В консоли Google Cloud откройте панель API и службы > Учетные данные .

2. Выберите ключ API, на использование которого настроено ваше приложение (например, «ключ iOS» для приложения iOS).

3. На странице «Изменить ключ API» найдите раздел «Ограничения API» .

4. Убедитесь, что выбран параметр «Ограничить ключ» . Если нет, ваш ключ не имеет ограничений, и это, вероятно, не является причиной ошибки.

   Примечание: если у вас есть неограниченный ключ API, мы настоятельно рекомендуем вам применить «Ограничения API» к вашему ключу API Firebase.

5. В раскрывающемся меню Выбранные API найдите и выберите API Firebase AI Logic , чтобы добавить его в список выбранных API, которые можно вызывать с помощью ключа API.

6. Нажмите « Сохранить ».

   Изменения вступят в силу в течение пяти минут.

Примечание: API, связанные с Firebase, используют ключи API только для идентификации проекта или приложения Firebase, а не для авторизации вызова API (как это разрешено в некоторых других API). Авторизация для API, связанных с Firebase, осуществляется отдельно от ключа API, через разрешения Google Cloud IAM, Firebase Security Rules или Firebase App Check . Подробнее о ключах API Firebase см . здесь.

Как исправить ошибку 403? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

Если вы получили ошибку 403 с текстом PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. это обычно означает, что ключ API в вашем файле/объекте конфигурации Firebase принадлежит другому проекту Firebase.

Убедитесь, что ключ API, указанный в файле/объекте конфигурации Firebase, совпадает с ключом API вашего приложения. Все ключи API можно просмотреть на панели «API и сервисы» > «Учётные данные» в консоли Google Cloud .

Если вы обнаружите несоответствие, получите новый файл/объект конфигурации Firebase и замените тот, который находится в вашем приложении. Новый файл/объект конфигурации должен содержать действительный ключ API для вашего приложения и проекта Firebase.

Как исправить ошибку 404, в которой говорится, что модель « was not found or your project does not have access to it »?

Например: « 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.

Есть несколько причин, по которым может возникнуть подобная ошибка.

• Неверное название модели

  • Причина : указанное вами название модели не является допустимым названием модели.

  • Исправление : проверьте название и версию вашей модели по списку всех поддерживаемых и доступных моделей . Обязательно проверьте сегменты и их порядок в названии модели. Например:

    • Предварительное название модели Gemini 3 Pro — gemini-3-pro-preview .
    • Название предварительной версии модели «nano banana pro» — gemini-3-pro-image-preview .
    • Название модели «nano banana» — gemini-2.5-flash-image .

• Недопустимое местоположение (применимо только при использовании поставщика API Vertex AI Gemini и предварительной или экспериментальной модели)

  • Причина : Вы используете предварительную или экспериментальную версию модели (например, gemini-3-pro-preview и gemini-3-pro-image-preview ), и вы не указали global расположение.

    При использовании API Vertex AI Gemini все предварительные и экспериментальные модели Gemini (кроме моделей Gemini Live) доступны только в global расположении. Однако, поскольку Firebase AI Logic по умолчанию использует us-central1 location, you need to explicitly specify the global location when initializing the Vertex AI Gemini API backend service in your code when using these preview and experimental Gemini models.

  • Fix : When you initialize the Vertex AI Gemini API service, specify the location global . Learn more about how to specify the location for accessing the model (including code snippets).

• Invalid location (only applicable if using the Vertex AI Gemini API provider)

  • Cause : You're using a model that's not supported in the location where you're trying to access it.

    If you use the Vertex AI Gemini API , some models are only available in specific locations . For example (but not exhaustive):

    • Imagen models are not supported in the global location.
    • Gemini Live API models (like gemini-2.0-flash-live-preview-04-09 ) are only supported in the us-central1 location.
    • Gemini 2.5 models (like gemini-2.5-pro ) are only available in the global location, the US locations, and some European locations (and sometimes in other locations if your project has special options).

  • Fix : When you initialize the Vertex AI Gemini API service, make sure that you specify a supported location for the model that you're using. Learn more about how to specify the location for accessing the model (including code snippets) and the supported locations for models .

    Note that Firebase AI Logic defaults to the us-central1 location.

Оставьте отзыв о своем опыте работы с Firebase AI Logic