FAQ und Fehlerbehebung

Auf dieser Seite finden Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen und Informationen zur Fehlerbehebung zu den Gemini API- und Firebase AI Logic-SDKs.

Firebase AI Logic und die zugehörigen Client-SDKs wurden früher als „Vertex AI in Firebase“ bezeichnet. Im Mai 2025 haben wir unsere Dienste umbenannt und in Firebase AI Logic neu verpackt, um unsere erweiterten Dienste und Funktionen besser widerzuspiegeln. Wir unterstützen jetzt beispielsweise Gemini Developer API.

Status-Dashboards

• Firebase AI Logic

• Gemini Developer API

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

Allgemeine FAQ

Warum wurde der Name von „Vertex AI in Firebase“ zu „Firebase AI Logic“ geändert?

2024 haben wir eine Reihe von Firebase-Client-SDKs eingeführt, die die Vertex AI Gemini API sowie ein Firebase-Proxy-Gateway verwenden können, um die API vor Missbrauch zu schützen und die Integration mit anderen Firebase-Produkten zu ermöglichen. Wir haben unser Produkt „Vertex AI in Firebase“ genannt. Dieser Produktname hat die damals verfügbaren Anwendungsfälle unseres Produkts genau beschrieben.

Seitdem haben wir die Funktionen unseres Produkts jedoch erweitert. Seit Mai 2025 bieten wir beispielsweise Unterstützung für Gemini Developer API, einschließlich der Möglichkeit, Gemini Developer API vor Missbrauch zu schützen, indem wir Firebase App Check integrieren.

Daher entspricht der Name „Vertex AI in Firebase“ nicht mehr dem erweiterten Umfang unseres Produkts. Deshalb haben wir uns für einen neuen Namen – Firebase AI Logic – entschieden, der unser sich ständig weiterentwickelndes Funktionsangebot besser widerspiegelt und es uns ermöglicht, unser Angebot in Zukunft weiter auszubauen.

Im Migrationsleitfaden erfahren Sie, wie Sie alle neuen Funktionen von Firebase AI Logic nutzen können und optional mit der Verwendung von Gemini Developer API beginnen.

Worin unterscheiden sich die Verwendung von Gemini Developer API und Vertex AI Gemini API?

In der folgenden Tabelle sind wichtige Unterschiede zwischen den beiden Gemini API-Anbietern im Allgemeinen aufgeführt, unabhängig davon, wie Sie darauf zugreifen:

	Gemini Developer API	Vertex AI Gemini API
Preise	Sowohl im kostenlosen Spark-Tarif als auch im Blaze-Tarif (Pay as you go) verfügbar^1	Erfordert immer den „Pay as you go“-Tarif „Blaze“^1 (bei Verwendung mit Firebase AI Logic)
Ratenlimits (Kontingent)	Explizite Ratenlimits	Verwendet ein dynamisches gemeinsames Kontingent (Dynamic Shared Quota, DSQ), das von allen Nutzern des Modells in der jeweiligen Region gemeinsam genutzt wird. Der bereitgestellte Durchsatz (PT) ist verfügbar.
Speicherort für den Zugriff auf das Modell angeben	wird von der API nicht unterstützt	von der API unterstützt
Unterstützung für Cloud Storage-URLs	wird von der API ^2 nicht unterstützt	Öffentliche Dateien und durch Firebase Security Rules geschützte Dateien
Unterstützung für YouTube-URLs und Browser-URLs	Nur YouTube-URLs	YouTube-URLs und Browser-URLs

¹ Die beiden API-Anbieter haben unterschiedliche Pay-as-you-go-Preise. Weitere Informationen finden Sie in der jeweiligen Dokumentation.

² Die Files API für Gemini Developer API wird nicht über die Firebase AI Logic-SDKs unterstützt.

In der folgenden Tabelle ist die Verfügbarkeit häufig gestellter Funktionen für die beiden „Gemini API“-Anbieter aufgeführt. Diese Tabelle gilt insbesondere bei der Verwendung der Firebase AI Logic-Client-SDKs.

Funktion	Gemini Developer API	Vertex AI Gemini API
Unterstützung von Gemini-Modellen	Unterstützt	Unterstützt
Unterstützung von Imagen-Modellen	Unterstützt	Unterstützt
Unterstützung für Veo-Modelle	wird noch nicht unterstützt	wird noch nicht unterstützt
Support für die Gemini Live API	supported (nur Android, Flutter, Web und Unity)	supported (nur Android, Flutter, Web und Unity)
Einbindung in Firebase App Check	Unterstützt	Unterstützt
Kompatibel mit Firebase Remote Config	Unterstützt	Unterstützt
Unterstützung für KI-Monitoring in der Firebase-Konsole	Unterstützt	Unterstützt

Hinweis :Bei der Verwendung von Firebase AI Logic werden die folgenden Funktionen noch nicht unterstützt

: Kontext-Caching, Codeausführung, Feinabstimmung eines Modells, Generierung von Einbettungen, semantischer Abruf und einige erweiterte Funktionen von Imagen-Modellen.

Kann ich sowohl Gemini Developer API als auch Vertex AI Gemini API verwenden?

Ja, Sie können beide Gemini API-Anbieter in Ihrem Firebase-Projekt aktivieren und beide APIs in Ihrer App verwenden.

Wenn Sie in Ihrem Code zwischen API-Anbietern wechseln möchten, müssen Sie nur darauf achten, dass Sie den Backend-Dienst in Ihrem Code entsprechend festlegen.

Wichtig: Wenn Ihr Projekt den Blaze-Tarif (Pay as you go) verwendet (der für die Nutzung von Vertex AI Gemini API und mehreren anderen Produkten im Firebase- und Google Cloud-Ökosystem erforderlich ist), beachten Sie, dass alle Aufrufe der Gemini Developer API nach dem Pay-as-you-go-Modell abgerechnet werden.

Welche APIs sind erforderlich? Und wie aktiviere ich sie?

Gemini API-Anbieter auswählen, um anbieterspezifische Inhalte aufzurufen Gemini Developer API Vertex AI Gemini API

Wenn Sie die Firebase AI Logic-SDKs mit der Gemini Developer API verwenden möchten, müssen in Ihrem Projekt die folgenden beiden APIs aktiviert sein:

• Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com)
• Firebase AI Logic-API (firebasevertexai.googleapis.com)

Sie sollten diese beiden APIs über die Firebase-Konsole aktivieren:

1. Rufen Sie in der Firebase Console die Seite Firebase AI Logic auf.

2. Klicken Sie auf Jetzt starten.

3. Wählen Sie aus, um mit Gemini Developer API zu beginnen.

   Dadurch wird ein geführter Workflow gestartet, mit dem Sie die beiden APIs aktivieren können. In der Konsole wird auch ein Gemini-API-Schlüssel generiert und die Firebase AI Logic-API wird auf die Zulassungsliste für Ihren Firebase-API-Schlüssel gesetzt.

Welche Modelle können mit den Firebase AI Logic-SDKs verwendet werden?

Liste der unterstützten Modelle Wir fügen den SDKs regelmäßig neue Funktionen hinzu. Sehen Sie daher in diesen FAQs nach Updates (sowie in Versionshinweisen, Blogs und Beiträgen in sozialen Medien).

• Gemini Developer API

  • Sowohl Gemini als auch Imagen sind Foundation Models.

    Beachten Sie, dass die Gemini Developer API (unabhängig davon, wie darauf zugegriffen wird) nur bestimmte stabile Imagen-Modelle unterstützt.

• Vertex AI Gemini API

  • Sowohl Gemini als auch Imagen sind Foundation Models.

• Unabhängig vom gewählten Gemini API-Anbieter

  • Firebase AI Logic unterstützt Folgendes nicht:

    • Nicht auf Foundation Models basierende Gemini-Modelle (z. B. PaLM-Modelle, angepasste Modelle oder Gemma-basierte Modelle).

    • Ältere Imagen-Modelle oder imagen-3.0-capability-001.

Was tun, wenn Modelle eingestellt werden?

Wenn wir eine stabile Modellversion veröffentlichen, bemühen wir uns, dass sie mindestens ein Jahr lang verfügbar ist. Dieses „Einstellungsdatum“ ist an mehreren Stellen in der Firebase- und Gemini API-Anbieterdokumentation aufgeführt, z. B. auf der Seite Modelle in der Firebase-Dokumentation.

Wenn ein Modell eingestellt wird, schlagen alle Anfragen an dieses Modell mit einem 404-Fehler fehl. Wir empfehlen daher dringend, Firebase Remote Config einzurichten und zu verwenden, damit Sie Modell und Version in Ihrer App dynamisch ändern können, ohne eine neue Version Ihrer App zu veröffentlichen.

Wenn Sie Ihre App aktualisieren, um eine neue Modellversion zu verwenden, empfehlen wir Ihnen, die App zu testen, um sicherzustellen, dass die Antworten weiterhin wie erwartet ausfallen. Wenn Sie Firebase AI Logic verwenden, ist in der Regel keine Änderung am Code erforderlich, der das Modell aufruft.

Hinweis :Sobald eine stabile Version für ein bestimmtes Modell veröffentlicht wird, werden alle experimentellen Versionen und Vorabversionen dieses Modells in der Regel innerhalb weniger Tage oder Wochen eingestellt. Außerdem sind Modellversionen, die demnächst eingestellt werden, oft auf bestehende Projekte oder Projekte beschränkt, in denen das Modell bereits verwendet wurde.

Hier finden Sie die Einstellungsdaten für verschiedene stabile Modelle:

• Gemini 1.5 Pro-Modelle:

  • gemini-1.5-pro-002 und gemini-1.5-pro: 24. September 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24. Mai 2025

• Gemini 1.5 Flash-Modelle:

  • gemini-1.5-flash-002 und gemini-1.5-flash: 24. September 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24. Mai 2025

• Gemini 1.0 Pro Vision-Modelle: 21. April 2025 (ursprünglich geplant für den 9. April 2025)

• Gemini 1.0 Pro-Modelle: 21. April 2025 (ursprünglich geplant für den 9. April 2025)

Wie lege ich eine Ratenbegrenzung pro Nutzer fest?

Standardmäßig legt Firebase AI Logic das Anfragelimit pro Nutzer auf 100 Anfragen pro Minute fest.

Wenn Sie das Ratenlimit pro Nutzer anpassen möchten, müssen Sie die Kontingenteinstellungen für die Firebase AI Logic API anpassen.

Weitere Informationen zum Firebase AI Logic-API-Kontingent Auf dieser Seite erfahren Sie auch, wie Sie Ihr Kontingent aufrufen und bearbeiten können.

Welche Berechtigungen sind für die Verwendung der Firebase AI Logic SDKs erforderlich?

Aktion	Erforderliche IAM-Berechtigungen	IAM-Rolle(n), die standardmäßig die erforderlichen Berechtigungen enthalten
Abrechnung auf den Tarif „Pay as you go“ (Blaze) upgraden	firebase.billingPlans.update resourcemanager.projects.createBillingAssignment resourcemanager.projects.deleteBillingAssignment	Inhaber
APIs in einem Projekt aktivieren	serviceusage.services.enable	Bearbeiter Inhaber
Firebase-App erstellen	firebase.clients.create	Firebase-Administrator Bearbeiter Inhaber

Verwendet Firebase AI Logic meine Daten zum Trainieren von Modellen?

Weitere Informationen finden Sie unter Data Governance und verantwortungsvolle KI.

Ist der MIME-Typ in meinen multimodalen Anfragen erforderlich? (z. B. für Bilder, PDFs, Video- und Audioeingabe)

Ja. In jeder multimodalen Anfrage müssen Sie immer Folgendes angeben:

• Die mimeType der Datei. Eine Ausnahme finden Sie unten.

• Die Datei. Sie können die Datei entweder als Inline-Daten oder über ihre URL bereitstellen.

Informationen zu unterstützten Eingabedateitypen, zum Angeben des MIME-Typs und zu den beiden Optionen zum Bereitstellen der Datei finden Sie unter Unterstützte Eingabedateien und Anforderungen.

Ausnahme von der Einbeziehung des MIME-Typs in Ihre Anfrage

Eine Ausnahme von der Angabe des MIME-Typs sind Inline-Bildeingaben für Anfragen von nativen Android- und Apple-Plattform-Apps.

Die Firebase AI Logic-SDKs für Android- und Apple-Plattformen bieten eine vereinfachte und plattformfreundliche Möglichkeit, Bilder in Anfragen zu verarbeiten. Alle Bilder (unabhängig vom Format) werden clientseitig in JPEG mit 80% Qualität konvertiert, bevor sie an den Server gesendet werden. Das bedeutet, dass wenn Sie Bilder als Inline-Daten über die SDKs für Android- und Apple-Plattformen bereitstellen, Sie den MIME-Typ in der Anfrage nicht angeben müssen.

Diese vereinfachte Verarbeitung wird in der Firebase AI Logic-Dokumentation in den Beispielen für das Senden von Base64-codierten Bildern in Anfragen gezeigt.

Hier finden Sie einige zusätzliche plattformspezifische Informationen zu dieser Funktion:

• Android:

  • Sie können die vereinfachte Verarbeitung von plattformnativen Bildtypen (Bitmap) in multimodalen Prompts nutzen, die Bilder als Inline-Daten enthalten (siehe Beispiel).

  • Wenn Sie mehr Kontrolle über Bildformate und ‑konvertierungen haben möchten, können Sie die Bilder als InlineDataPart bereitstellen und den spezifischen MIME-Typ angeben. Beispiel:

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

• Für Apple-Plattformen:

  • Sie können die vereinfachte Verarbeitung von plattformnativen Bildtypen (UIImage, NSImage, CIImage und CGImage) in multimodalen Prompts nutzen, die Bilder als Inline-Daten enthalten (Beispiel).

  • Wenn Sie mehr Kontrolle über Bildformate und ‑konvertierungen haben möchten, können Sie die Bilder als InlineDataPart bereitstellen und den spezifischen MIME-Typ angeben. Beispiel:

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

Sind diese Funktionen verfügbar, wenn ich Firebase AI Logic verwende? Kontext-Caching, Feinabstimmung eines Modells, Generierung von Einbettungen und semantischer Abruf?

Die folgenden Funktionen werden von verschiedenen Modellen und API-Anbietern unterstützt, sind aber nicht verfügbar, wenn Sie Firebase AI Logic verwenden:

• Kontext-Caching
• Modell abstimmen
• Erstellung von Einbettungen
• Semantisches Abrufen

Wenn Sie diese als Funktionsanfragen hinzufügen oder für eine vorhandene Funktionsanfrage abstimmen möchten, besuchen Sie Firebase UserVoice.

Gemini Häufig gestellte Fragen zu API-Schlüsseln

Diese FAQs gelten nur, wenn Sie die Gemini Developer API verwenden.

Was ist ein Gemini-API-Schlüssel?

Die Gemini Developer API verwendet einen „Gemini-API-Schlüssel“, um den Aufrufer zu autorisieren. Wenn Sie die Gemini Developer API über die Firebase AI Logic-SDKs verwenden, benötigen Sie also einen gültigen Gemini-API-Schlüssel in Ihrem Firebase-Projekt, um Aufrufe an diese API zu senden.

Ein „Gemini-API-Schlüssel“ ist einfach ein API-Schlüssel, der die Gemini Developer API in seiner API-Zulassungsliste hat.

Hinweis :Die Gemini Developer API wird in der Google Cloud-Konsole manchmal als „Generative Language API“ bezeichnet.

Wenn Sie den Firebase AI Logic-Einrichtungsablauf in der Firebase-Konsole durchlaufen, erstellen wir einen Gemini-API-Schlüssel, der nur auf die Gemini Developer API beschränkt ist, und richten den Firebase AI Logic-Proxydienst für die Verwendung dieses API-Schlüssels ein. Dieser von Firebase generierte Gemini-API-Schlüssel heißt auf der Seite „Anmeldedaten“ der Google Cloud-Konsole Gemini Developer API key (auto created by Firebase).

Weitere Informationen zu API-Einschränkungen für API-Schlüssel

Sie fügen den Gemini-API-Schlüssel nicht in den Code Ihrer App ein, wenn Sie die Firebase AI Logic-SDKs verwenden. Weitere Informationen zum Sichern Ihres Gemini-API-Schlüssels

Sollte ich den API-Schlüssel für Gemini in den Code meiner mobilen App oder Web-App einfügen?

Wenn Sie die Firebase AI Logic-SDKs verwenden, dürfen Sie den Gemini-API-Schlüssel nicht in den Code Ihrer App einfügen.

Tatsächlich interagieren Sie bei der Entwicklung mit den Firebase AI Logic-SDKs nicht direkt mit Ihrem Gemini-API-Schlüssel. Stattdessen wird der Gemini-API-Schlüssel intern in jede Anfrage an Gemini Developer API über unseren Firebase AI Logic-Proxydienst eingefügt – vollständig im Backend.

Sobald Sie mit der Entwicklung Ihrer App beginnen, ist es wichtig, dass Sie Firebase App Check einbinden, damit nur Anfragen von Ihrer tatsächlichen App und von bestätigten Geräten an das Backend weitergeleitet werden.

Wie kann ich den Gemini-API-Schlüssel ändern, der zum Aufrufen von Gemini Developer API verwendet wird?

Wenn Sie die Firebase AI Logic-SDKs verwenden, müssen Sie Ihren Gemini-API-Schlüssel wahrscheinlich nicht ändern. Es gibt jedoch zwei Fälle, in denen Sie möglicherweise Folgendes tun müssen:

• Wenn Sie den Schlüssel versehentlich weitergegeben haben und ihn durch einen neuen sicheren Schlüssel ersetzen möchten.

• Wenn Sie den Schlüssel versehentlich gelöscht haben. Sie können den Schlüssel innerhalb von 30 Tagen nach dem Löschen wiederherstellen.

So ändern Sie den Gemini-API-Schlüssel, der von den Firebase AI Logic-SDKs verwendet wird:

1. Wenn der von Firebase generierte API-Schlüssel Gemini noch vorhanden ist, löschen Sie ihn.

   Sie können diesen API-Schlüssel in der Google Cloud Console im Bereich APIs & Dienste > Anmeldedaten löschen. Er heißt:
   Gemini Developer API-Schlüssel (automatisch von Firebase erstellt).

2. Erstellen Sie auf derselben Seite der Google Cloud Console einen neuen API-Schlüssel. Wir empfehlen, den Namen so zu wählen:
   Gemini Developer API-Schlüssel für Firebase.

3. Fügen Sie diesem neuen API-Schlüssel API-Einschränkungen hinzu und wählen Sie nur die Generative Language API aus.
   „Generative Language API“ ist die Bezeichnung, die Gemini Developer API manchmal in der Google Cloud-Konsole hat.

   Fügen Sie keine App-Einschränkungen> hinzu, da der Firebase AI Logic-Proxydienst sonst nicht wie erwartet funktioniert.

4. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um diesen neuen Schlüssel als Gemini-API-Schlüssel festzulegen, der vom Firebase AI Logic-Proxydienst verwendet werden soll.

   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}\"}}"
   

   Weitere Informationen zum Flag gcloud CLI

Fügen Sie diesen neuen Gemini-API-Schlüssel nicht in die Codebasis Ihrer App ein. Weitere Informationen zum Sichern Ihres Gemini-API-Schlüssels

Hinweis :Wenn Sie Fragen zu API-Schlüsseln haben oder Unterstützung benötigen, können Sie sich jederzeit an den Firebase-Support wenden.

Kann ich meinen „Firebase-API-Schlüssel“ als Gemini-API-Schlüssel verwenden?

Nein. Sie sollten Ihren „Firebase-API-Schlüssel“ nicht als Gemini-API-Schlüssel verwenden. Wir empfehlen dringend, die nicht auf die Zulassungsliste für Ihren Firebase-API-Schlüssel zu setzen.Gemini Developer API

Ihr Firebase-API-Schlüssel ist der API-Schlüssel, der in der Firebase-Konfigurationsdatei oder dem Firebase-Konfigurationsobjekt aufgeführt ist, das Sie der Codebasis Ihrer App hinzufügen, um Ihre App mit Firebase zu verbinden. Sie können Ihren Firebase-API-Schlüssel in Ihren Code einfügen, wenn Sie den Schlüssel nur mit Firebase-bezogenen APIs (z. B. Firebase AI Logic) verwenden. Wichtige Informationen zu Firebase-API-Schlüsseln

So sehen Firebase-API-Schlüssel in der Console > APIs & Dienste > Anmeldedaten der Google Cloud aus:

Da Sie den Firebase-API-Schlüssel in die Codebasis Ihrer App einfügen müssen, damit Firebase-bezogene APIs funktionieren, und da Gemini Developer API über den API-Schlüssel autorisiert wird, empfehlen wir dringend, die Gemini Developer API (in der Google Cloud-Konsole als „Generative Language API“ bezeichnet) NICHT in die API-Zulassungsliste für Ihren Firebase-API-Schlüssel aufzunehmen. Wenn Sie das tun, setzen Sie die Gemini Developer API einem potenziellen Missbrauch aus.

Wie schütze ich meinen Gemini-API-Schlüssel?

In diesen häufig gestellten Fragen werden einige empfohlene Best Practices beschrieben, mit denen Sie Ihren Gemini-API-Schlüssel schützen können.

Wenn Sie die Gemini Developer API direkt über Ihre Mobil- oder Web-App aufrufen:

• Verwenden Sie die Firebase AI Logic-Client-SDKs.
• Fügen Sie den API-Schlüssel für Gemini nicht in den Code Ihrer App ein.

Firebase AI Logic bietet einen Proxydienst, der intern Ihren Gemini-API-Schlüssel in jede Anfrage an die Gemini Developer API einfügt – vollständig im Backend.

Außerdem empfehlen wir dringend Folgendes:

• Sobald Sie mit der Entwicklung Ihrer App beginnen, sollten Sie Firebase App Check einbinden, um Ihre Backend-Ressourcen und die APIs zu schützen, die für den Zugriff auf generative Modelle verwendet werden.

• Verwenden Sie den von Firebase generierten Gemini-API-Schlüssel nicht außerhalb von Firebase AI Logic. Wenn Sie einen Gemini-API-Schlüssel für einen anderen Anwendungsfall benötigen, erstellen Sie einen separaten Schlüssel.

• Im Allgemeinen sollten Sie den von Firebase generierten API-Schlüssel Gemini NICHT ändern. Dieser Schlüssel heißt in der Google Cloud Console Gemini Developer API key (auto created by Firebase).

  • Fügen Sie der API-Zulassungsliste für Ihren von Firebase generierten Gemini-API-Schlüssel keine zusätzlichen APIs hinzu. In der API-Zulassungsliste sollte Ihr Gemini-API-Schlüssel nur die Gemini Developer API-API haben (in der Google Cloud-Konsole als „Generative Language API“ bezeichnet).

  • Fügen Sie keine App-Einschränkungen> hinzu, da der Firebase AI Logic-Proxydienst sonst nicht wie erwartet funktioniert.

Mein Gemini-API-Schlüssel wurde manipuliert. Was muss ich tun?

Wenn Ihr Gemini-API-Schlüssel manipuliert wurde, folgen Sie der Anleitung zum Ändern des Gemini-API-Schlüssels, der zum Aufrufen der Gemini Developer API verwendet wird.

Sehen Sie sich auch die empfohlenen Best Practices an, um Ihren Gemini-API-Schlüssel zu schützen.

Fehler beheben

Wie behebe ich diesen 404-Fehler? Firebase AI Logic genai config not found

Wenn Sie versuchen, die Gemini Developer API zu verwenden, und der Fehler 404 mit der Meldung Firebase AI Logic genai config not found angezeigt wird, bedeutet das in der Regel, dass Ihr Firebase-Projekt keinen gültigen Gemini-API-Schlüssel für die Verwendung mit den Firebase AI Logic-Client-SDKs hat.

Das sind die wahrscheinlichsten Ursachen für diesen Fehler:

• Sie haben Ihr Firebase-Projekt noch nicht für Gemini Developer API eingerichtet.

  So gehen Sie vor:
  Rufen Sie in der Firebase Console die Seite Firebase AI Logic auf. Klicken Sie auf Jetzt starten und wählen Sie dann die Gemini Developer API aus. Aktivieren Sie die API. Die Konsole richtet Ihr Projekt für Gemini Developer API ein. Versuchen Sie es nach Abschluss des Workflows noch einmal.

• Wenn Sie den Firebase AI Logic-Einrichtungsvorgang in der Firebase Console erst vor Kurzem durchlaufen haben, ist Ihr Gemini-API-Schlüssel möglicherweise noch nicht für alle erforderlichen Back-End-Dienste in allen Regionen verfügbar.

  Vorgehensweise:
  Warten Sie einige Minuten und versuchen Sie es dann noch einmal.

• Ihr Gemini-API-Schlüssel wurde möglicherweise aus Ihrem Firebase-Projekt gelöscht.

  Maßnahmen:
  Gemini-API-Schlüssel ändern, der von Firebase AI Logic verwendet wird

Wie behebe ich diesen 400‑Fehler? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Wenn Sie versuchen, eine multimodale Anfrage mit einer Cloud Storage for Firebase-URL zu senden, kann der folgende 400-Fehler auftreten:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Dieser Fehler wird durch ein Projekt verursacht, in dem die erforderlichen Dienst-Agents nicht automatisch bereitgestellt wurden, als die Vertex AI API im Projekt aktiviert wurde. Dies ist ein bekanntes Problem bei einigen Projekten und wir arbeiten an einer globalen Lösung.

Hier ist die Problemumgehung, mit der Sie Ihr Projekt korrigieren und diese Dienstkonten richtig bereitstellen können, damit Sie Cloud Storage for Firebase-URLs in Ihre multimodalen Anfragen aufnehmen können. Sie müssen Inhaber des Projekts sein und diese Aufgaben nur einmal für Ihr Projekt ausführen.

1. Greifen Sie mit dem gcloud CLI auf die Daten zu und authentifizieren Sie sich.
   Am einfachsten geht das über Cloud Shell. Weitere Informationen finden Sie in der Google Cloud-Dokumentation.

2. Folgen Sie bei Aufforderung der Anleitung im Terminal, um den gcloud CLI für Ihr Firebase-Projekt auszuführen.

   Sie benötigen Ihre Firebase-Projekt-ID. Sie finden sie in der Firebase Console oben in den Projekteinstellungen.

3. Stellen Sie die erforderlichen Dienst-Agents in Ihrem Projekt mit dem folgenden Befehl bereit:

   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. Warten Sie einige Minuten, bis die Dienst-Agents bereitgestellt wurden, und versuchen Sie dann noch einmal, Ihre multimodale Anfrage mit der Cloud Storage for Firebase-URL zu senden.

Wenn Sie diesen Fehler nach einigen Minuten immer noch erhalten, wenden Sie sich an den Firebase-Support.

Wie behebe ich diesen 400‑Fehler? API key not valid. Please pass a valid API key.

Wenn Sie den Fehler 400 mit der Meldung API key not valid. Please pass a valid API key. erhalten, bedeutet das in der Regel, dass der API-Schlüssel in Ihrer Firebase-Konfigurationsdatei bzw. Ihrem Firebase-Konfigurationsobjekt nicht vorhanden ist oder nicht für die Verwendung mit Ihrer App und/oder Ihrem Firebase-Projekt eingerichtet wurde.

Prüfen Sie, ob der in Ihrer Firebase-Konfigurationsdatei bzw. Ihrem Firebase-Konfigurationsobjekt aufgeführte API-Schlüssel mit dem API-Schlüssel für Ihre App übereinstimmt. Sie können alle Ihre API-Schlüssel in der Google Cloud-Konsole im Bereich APIs & Dienste > Anmeldedaten ansehen.

Wenn Sie feststellen, dass sie nicht übereinstimmen, rufen Sie eine neue Firebase-Konfigurationsdatei bzw. ein neues Firebase-Konfigurationsobjekt ab und ersetzen Sie die Datei bzw. das Objekt in Ihrer App. Die neue Konfigurationsdatei bzw. das neue Konfigurationsobjekt sollte einen gültigen API-Schlüssel für Ihre App und Ihr Firebase-Projekt enthalten.

Wie behebe ich diesen 403-Fehler? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Wenn Sie den 403-Fehler mit der Meldung Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. erhalten, bedeutet das in der Regel, dass der API-Schlüssel in Ihrer Firebase-Konfiguration in Ihrer App Einschränkungen hat, die verhindern, dass die erforderliche API aufgerufen wird.

Um dieses Problem zu beheben, müssen Sie die Einschränkungen Ihres API-Schlüssels in der Google Cloud-Konsole aktualisieren, damit die erforderliche API eingeschlossen wird. Für Firebase AI Logic müssen Sie dafür sorgen, dass die Firebase AI Logic API (firebasevertexai.googleapis.com) in der Liste der ausgewählten APIs enthalten ist, die mit dem API-Schlüssel aufgerufen werden können.

Gehen Sie so vor:

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console den Bereich APIs & Dienste > Anmeldedaten.

2. Wählen Sie den API-Schlüssel aus, für den Ihre Anwendung konfiguriert ist, z. B. den „iOS-Schlüssel“ für eine iOS-App.

3. Suchen Sie auf der Seite API-Schlüssel bearbeiten nach dem Abschnitt API-Einschränkungen.

4. Achten Sie darauf, dass die Option Schlüssel einschränken ausgewählt ist. Wenn nicht, ist Ihr Schlüssel uneingeschränkt und dies ist wahrscheinlich nicht die Ursache des Fehlers.

   Hinweis :Wenn Sie einen API-Schlüssel ohne Einschränkungen haben, empfehlen wir dringend, API-Einschränkungen für Ihren Firebase-API-Schlüssel festzulegen.

5. Suchen Sie im Drop-down-Menü Ausgewählte APIs nach der Firebase AI Logic-API und wählen Sie sie aus, um sie der Liste der ausgewählten APIs hinzuzufügen, die mit dem API-Schlüssel aufgerufen werden können.

6. Klicken Sie auf Speichern.

   Es kann bis zu fünf Minuten dauern, bis die Änderungen wirksam werden.

Hinweis :Bei Firebase-bezogenen APIs werden API-Schlüssel nur verwendet, um das Firebase-Projekt oder die Firebase-App zu identifizieren, nicht zur Autorisierung zum Aufrufen der API (wie bei einigen anderen APIs). Die Autorisierung für Firebase-bezogene APIs erfolgt unabhängig vom API-Schlüssel entweder über Google Cloud-IAM-Berechtigungen, Firebase Security Rules oder Firebase App Check. Weitere Informationen zu Firebase-API-Schlüsseln

Wie behebe ich diesen 403-Fehler? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

Wenn Sie den Fehler 403 mit der Meldung PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. erhalten, bedeutet das in der Regel, dass der API-Schlüssel in Ihrer Firebase-Konfigurationsdatei bzw. Ihrem Firebase-Konfigurationsobjekt zu einem anderen Firebase-Projekt gehört.

Prüfen Sie, ob der in Ihrer Firebase-Konfigurationsdatei bzw. Ihrem Firebase-Konfigurationsobjekt aufgeführte API-Schlüssel mit dem API-Schlüssel für Ihre App übereinstimmt. Sie können alle Ihre API-Schlüssel in der Google Cloud-Konsole im Bereich APIs & Dienste > Anmeldedaten ansehen.

Wenn Sie feststellen, dass sie nicht übereinstimmen, rufen Sie eine neue Firebase-Konfigurationsdatei bzw. ein neues Firebase-Konfigurationsobjekt ab und ersetzen Sie die Datei bzw. das Objekt in Ihrer App. Die neue Konfigurationsdatei bzw. das neue Konfigurationsobjekt sollte einen gültigen API-Schlüssel für Ihre App und Ihr Firebase-Projekt enthalten.

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