FAQ und Fehlerbehebung

Auf dieser Seite finden Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen und Informationen zur Fehlerbehebung für die Gemini API- und Firebase AI Logic-SDKs. Weitere Informationen finden Sie in der Google Cloud-Dokumentation unter Gemini API FAQs.

Firebase AI Logic und die zugehörigen Client-SDKs hießen früher „Vertex AI in Firebase“. Im Mai 2025 haben wir unsere Dienste umbenannt und in Firebase AI Logic zusammengefasst, um unsere erweiterten Dienste und Funktionen besser widerzuspiegeln. Wir unterstützen jetzt beispielsweise den 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 diese API vor Missbrauch zu schützen und Integrationen mit anderen Firebase-Produkten zu ermöglichen. Wir haben unser Produkt „Vertex AI in Firebase“ genannt. Dieser Produktname beschrieb die zu diesem Zeitpunkt verfügbaren Anwendungsfälle unseres Produkts genau.

Seitdem haben wir die Funktionen unseres Produkts jedoch erweitert. Seit Mai 2025 unterstützen wir beispielsweise die Gemini Developer API. Mit unserer Integration mit Firebase App Check können Sie die Gemini Developer API auch vor Missbrauch schützen.

Daher spiegelt der Name „Vertex AI in Firebase“ nicht mehr den erweiterten Umfang unseres Produkts wider. Der neue Name Firebase AI Logic spiegelt daher besser unsere sich weiterentwickelnden Funktionen wider und ermöglicht es uns, unser Angebot in Zukunft weiter auszubauen.

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

Was sind die Unterschiede zwischen Gemini Developer API und Vertex AI Gemini API?

Hier sind einige Unterschiede zwischen den beiden „Gemini API“-Anbietern, die unabhängig davon gelten, wie Sie darauf zugreifen:

• Preise

  • Der Gemini Developer API bietet eine kostenlose Stufe sowie „Pay as you go“-Preise.

  • Wenn Vertex AI Gemini API mit Firebase AI Logic verwendet wird, ist immer der „Pay as you go“-Tarif „Blaze“ erforderlich.

  Die beiden API-Anbieter haben unterschiedliche Preise für die Abrechnung nach Verbrauch. Weitere Informationen finden Sie in der jeweiligen Dokumentation.

• Ratenlimits (Kontingent)

  • Für Gemini Developer API gelten explizite Ratenlimits.

  • Der Vertex AI Gemini API verwendet ein „dynamisches freigegebenes Kontingent (DSQ)“, das alle Nutzer dieses Modells in dieser Region teilen. Optional können Sie auch den bereitgestellten Durchsatz (Provisioned Throughput, PT) einrichten.

• Speicherort für den Zugriff auf das Modell angeben

  • Nur mit der Vertex AI Gemini API können Sie den Speicherort auswählen, unter dem Sie auf das Modell zugreifen.

In der folgenden Tabelle sind die Verfügbarkeit der am häufigsten nachgefragten Funktionen für die beiden „Gemini API“-Anbieter aufgeführt. Diese Tabelle gilt speziell für die Verwendung der Firebase AI Logic-Client-SDKs.

Funktion	Gemini Developer API	Vertex AI Gemini API
Unterstützung für Gemini-Modelle	unterstützt	unterstützt
Unterstützung für Imagen-Modelle	unterstützt (noch nicht für Unity)	unterstützt (noch nicht für Unity)
Unterstützung für Veo-Modelle	wird noch nicht unterstützt	wird noch nicht unterstützt
Unterstützung für Gemini Live API	wird noch nicht unterstützt	unterstützt (nur Android, Flutter und Unity)
Einbindung in Firebase App Check	unterstützt	unterstützt
Kompatibel mit Firebase Remote Config	unterstützt	unterstützt
Unterstützung für KI-Monitoring in der Firebase Console	wird noch nicht unterstützt	unterstützt
Unterstützung für Cloud Storage-URLs	wird noch nicht unterstützt ^1	Öffentliche Dateien und Dateien, die durch Firebase Security Rules geschützt sind
Unterstützung für YouTube- und Browser-URLs	Nur YouTube-URLs	YouTube-URLs und Browser-URLs

¹ Die Files API für die Gemini Developer API wird von den Firebase AI Logic SDKs nicht unterstützt.

Hinweis: Bei der Verwendung von Firebase AI Logic werden die folgenden Funktionen noch nicht unterstützt: Kontext-Caching, die Google Suche als Tool, die Fundierung mit der Google Suche, die Codeausführung, die Feinabstimmung eines Modells, die Embedding-Generierung, die semantische Suche und einige erweiterte Funktionen von Imagen-Modellen.

Kann ich sowohl den Gemini Developer API als auch den 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 den Backend-Dienst in Ihrem Code entsprechend festlegen.

Wichtig: Wenn für Ihr Projekt der Blaze-Tarif (Pay as you go) gilt, der für die Verwendung der Vertex AI Gemini API und mehrerer anderer Produkte im Firebase- und Google Cloud-System erforderlich ist, fallen für alle Aufrufe der Gemini Developer API Gebühren an.

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)

Aktivieren Sie diese beiden APIs über die Firebase Console:

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

2. Klicken Sie auf Jetzt starten.

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

   Dadurch wird ein geführter Workflow gestartet, mit dem die beiden APIs für Sie aktiviert werden. Außerdem wird in der Console ein Gemini API-Schlüssel generiert und die Firebase AI Logic API wird der Zulassungsliste für Ihren Firebase API-Schlüssel hinzugefügt.

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

Eine Liste der unterstützten Modelle finden Sie unter Weitere Informationen zu unterstützten Modellen. Wir fügen den SDKs regelmäßig neue Funktionen hinzu. Aktuelle Informationen finden Sie in diesen FAQs sowie in Releasenotes, Blogs und Beiträgen in sozialen Netzwerken.

Gemini Developer API

Sie können Gemini- und Imagen-Grundlagenmodelle verwenden.

Hinweis: Gemini Developer API unterstützt unabhängig vom Zugriff nur die Bildgenerierung durch das imagen-3.0-fast-generate-002-Modell.

Vertex AI Gemini API

Sie können Gemini- und Imagen-Grundlagenmodelle verwenden.

Unabhängig vom gewählten Gemini API-Anbieter

Firebase AI Logic unterstützt nicht Folgendes:

• Nicht-Foundation-Gemini-Modelle (z. B. PaLM-Modelle, optimierte 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, ist sie mindestens ein Jahr lang verfügbar. Dieses „Einstellungsdatum“ wird an mehreren Stellen in der Firebase- und Google Cloud-Dokumentation aufgeführt, z. B. auf der Seite „Modelle“.

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

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

Hier sind die Einstellungstermine für verschiedene 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 (zuvor für den 9. April 2025 geplant)

• Gemini 1.0 Pro-Modelle: 21. April 2025 (zuvor 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 die Ratenbeschränkung pro Nutzer anpassen möchten, müssen Sie die Kontingenteinstellungen für die Firebase AI Logic API anpassen.

Weitere Informationen zum Firebase AI Logic API-Kontingent Dort erfahren Sie auch, wie Sie Ihr Kontingent aufrufen und bearbeiten.

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

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

Verwendet Firebase AI Logic meine Daten, um Modelle zu trainieren?

Weitere Informationen finden Sie unter Data Governance und Responsible AI.

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. Ausnahme siehe unten.

• Die Datei. Sie können die Datei entweder als Inline-Daten oder über die 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 für die Angabe des MIME-Typs in der Anfrage

Eine Ausnahme bei 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 plattformübergreifende Möglichkeit, Bilder in Anfragen zu verarbeiten. Alle Bilder (unabhängig vom Format) werden clientseitig mit einer Qualität von 80% in JPEG konvertiert, bevor sie an den Server gesendet werden. Das bedeutet, dass Sie den MIME-Typ in der Anfrage nicht angeben müssen, wenn Sie Bilder als Inline-Daten über die SDKs der Android- und Apple-Plattformen bereitstellen.

Diese vereinfachte Vorgehensweise wird in der Firebase AI Logic-Dokumentation in den Beispielen zum Senden base64-codierter Bilder in Anfragen veranschaulicht.

Hier finden Sie weitere platformenspezifische Informationen zu dieser Funktion:

• Android:

  • Sie können die vereinfachte Verarbeitung von plattformspezifischen 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 und den spezifischen MIME-Typ angeben. Beispiel:

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

• Für Apple-Plattformen:

  • Sie können die vereinfachte Verarbeitung von plattformspezifischen 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 und den spezifischen MIME-Typ angeben. Beispiel:

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

Sind diese Funktionen bei der Verwendung von Firebase AI Logic verfügbar? Kontext-Caching, Google Suche als Tool, Fundierung mit der Google Suche, Codeausführung, Modelloptimierung, Embedding-Generierung und semantische Suche?

Kontext-Caching, die Suche als Tool, die Fundierung mit der Google Suche, die Codeausführung, die Modelloptimierung, die Embedding-Generierung und die semantische Suche werden von verschiedenen Modellen oder der Vertex AI Gemini API unterstützt, sind aber nicht verfügbar, wenn Firebase AI Logic verwendet wird.

Wenn Sie diese als Funktionsanfragen hinzufügen oder für eine vorhandene Funktionsanfrage stimmen möchten, rufen Sie Firebase UserVoice auf.

Gemini Häufig gestellte Fragen zu API-Schlüsseln

Diese FAQs gelten nur, wenn Sie das 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 einen gültigen Gemini API-Schlüssel in Ihrem Firebase-Projekt, um diese API aufzurufen.

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

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

Wenn du den Firebase AI Logic-Einrichtungsablauf in der Firebase-Konsole durchläufst, erstellen wir einen Gemini-API-Schlüssel, der nur auf die Gemini Developer API beschränkt ist. Außerdem richten wir den Firebase AI Logic-Proxydienst so ein, dass er diesen API-Schlüssel verwendet. Dieser von Firebase generierte Gemini API-Schlüssel heißt auf der Seite „Anmeldedaten“ der Google Cloud Console Gemini Developer API-Schlüssel (von Firebase automatisch erstellt).

Weitere Informationen zu API-Einschränkungen für API-Schlüssel

Wenn Sie die Firebase AI Logic SDKs verwenden, fügen Sie der Codebasis Ihrer App nicht Ihren Gemini API-Schlüssel hinzu. Weitere Informationen zum Schutz Ihres Gemini API-Schlüssels

Muss ich meinen Gemini API-Schlüssel in den Code meiner mobilen App oder Webanwendung einfügen?

Wenn Sie die Firebase AI Logic SDKs verwenden, fügen Sie Ihren Gemini API-Schlüssel nicht der Codebasis Ihrer App hinzu.

Bei der Entwicklung mit den Firebase AI Logic SDKs interagieren Sie nicht direkt mit Ihrem Gemini API-Schlüssel. Stattdessen wird der Gemini API-Schlüssel von unserem Firebase AI Logic-Proxydienst intern in jede Anfrage an die Gemini Developer API eingefügt – und zwar vollständig im Backend.

Sobald Sie mit der ernsthaften Entwicklung Ihrer App beginnen, ist es wichtig, dass Sie Firebase App Check integrieren, 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 der Gemini Developer API verwendet wird?

Wenn Sie die Firebase AI Logic SDKs verwenden, müssen Sie Ihren Gemini API-Schlüssel wahrscheinlich nicht ändern. In den folgenden zwei Fällen ist dies jedoch möglicherweise erforderlich:

• 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 Gemini API-Schlüssel 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 (von Firebase automatisch erstellt).

2. Erstellen Sie auf derselben Seite der Google Cloud Console einen neuen API-Schlüssel. Wir empfehlen einen Namen wie
   Gemini Developer API-Schlüssel für Firebase.

3. Fügen Sie diesem neuen API-Schlüssel API-Einschränkungen hinzu und wählen Sie nur Generative Language API aus.
   Die Gemini Developer API wird in der Google Cloud-Konsole manchmal als „Generative Language API“ bezeichnet.

   Fügen Sie keine App-Einschränkungen hinzu. Andernfalls funktioniert der Firebase AI Logic-Proxydienst nicht wie erwartet.

4. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um diesen neuen Schlüssel als Gemini API-Schlüssel festzulegen, den der Firebase AI Logic-Proxydienst verwenden 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 zu gcloud CLI

Fügen Sie den neuen Gemini API-Schlüssel nicht dem Codebase Ihrer App hinzu. Weitere Informationen zum Schutz Ihres Gemini API-Schlüssels

Hinweis: Wenn Sie Fragen zur Arbeit mit API-Schlüsseln haben, 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, Gemini Developer API nicht der Zulassungsliste für Ihren Firebase API-Schlüssel hinzuzufügen.

Der Firebase API-Schlüssel ist der API-Schlüssel, der in Ihrer Firebase-Konfigurationsdatei oder Ihrem Firebase-Konfigurationsobjekt aufgeführt ist und der der Codebasis Ihrer App hinzugefügt wird, um Ihre App mit Firebase zu verbinden. Sie können Ihren Firebase API-Schlüssel in Ihren Code aufnehmen, wenn Sie ihn nur mit Firebase-bezogenen APIs (z. B. Firebase AI Logic) verwenden. Wichtige Informationen zu Firebase API-Schlüsseln

Im Bereich APIs & Dienste > Anmeldedaten der Google Cloud Console sehen Firebase API-Schlüssel so aus:

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

Wie schütze ich meinen Gemini API-Schlüssel?

In diesen FAQs werden einige empfohlene Best Practices zur Sicherheit Ihres Gemini API-Schlüssels beschrieben.

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

• Verwende die Firebase AI Logic-Client-SDKs.
• Fügen Sie Ihren Gemini API-Schlüssel nicht in die Codebasis Ihrer App ein.

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

Außerdem empfehlen wir Ihnen dringend Folgendes:

• Sobald Sie mit der ernsthaften Entwicklung Ihrer App beginnen, binden Sie Firebase App Check ein, um Ihre Backend-Ressourcen sowie 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-Schlüssel (von Firebase automatisch erstellt).

  • 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 enthalten (in der Google Cloud-Konsole als „Generative Language API“ bezeichnet).

  • Fügen Sie keine App-Einschränkungen hinzu. Andernfalls funktioniert der Firebase AI Logic-Proxydienst nicht wie erwartet.

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

Wenn Ihr Gemini API-Schlüssel manipuliert wurde, folgen Sie der Anleitung, um den Gemini API-Schlüssel zu ändern, der zum Aufrufen der Gemini Developer API verwendet wird.

Lesen Sie auch die empfohlenen Best Practices, um den API-Schlüssel für Gemini 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 dabei den 404-Fehler Firebase AI Logic genai config not found erhalten, 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.

Die wahrscheinlichsten Ursachen für diesen Fehler:

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

  Vorgehensweise:
  Rufen Sie in der Firebase Console die Seite Firebase AI Logic auf. Klicken Sie auf Jetzt starten und wählen Sie dann Gemini Developer API aus. Aktivieren Sie die API. Die Konsole richtet Ihr Projekt dann für die Gemini Developer API ein. Wiederholen Sie den Vorgang und senden Sie Ihre Anfrage noch einmal.

• Wenn Sie vor Kurzem den Firebase AI Logic-Einrichtungsablauf in der Firebase-Konsole 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.

  Vorgehensweise:
  Informationen zum Ändern des von Firebase AI Logic verwendeten Gemini API-Schlüssels

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, bei dem die erforderlichen Dienst-Agents nicht korrekt automatisch bereitgestellt wurden, als die Vertex AI API im Projekt aktiviert wurde. Dieses Problem ist bei einigen Projekten bekannt und wir arbeiten an einer globalen Lösung.

So beheben Sie das Problem mit Ihrem Projekt und stellen diese Servicemitarbeiter richtig bereit, damit Sie Cloud Storage for Firebase-URLs in Ihre multimodalen Anfragen aufnehmen können: Sie müssen Inhaber des Projekts sein. Diese Aufgaben müssen Sie nur einmal für Ihr Projekt ausführen.

1. Über die gcloud CLI auf das Konto zugreifen und sich authentifizieren.
   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 gcloud CLI für Ihr Firebase-Projekt auszuführen.

   Sie benötigen die Firebase-Projekt-ID. Sie finden sie oben in der Firebase Console unter Projekteinstellungen.

3. Stellen Sie die erforderlichen Dienst-Agents in Ihrem Projekt bereit, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

   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 Servicemitarbeiter bereitgestellt wurden, und versuchen Sie dann noch einmal, Ihre multimodale Anfrage mit der Cloud Storage for Firebase-URL zu senden.

Wenn Sie diese Fehlermeldung 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/Ihrem Firebase-Objekt nicht vorhanden ist oder nicht für die Verwendung mit Ihrer App und/oder Ihrem Firebase-Projekt konfiguriert ist.

Prüfen Sie, ob der in Ihrer Firebase-Konfigurationsdatei/-objekt aufgeführte API-Schlüssel mit dem API-Schlüssel Ihrer App übereinstimmt. Sie können alle Ihre API-Schlüssel in der Google Cloud-Konsole im Bereich APIs & Dienste > Anmeldedaten aufrufen.

Wenn sie nicht übereinstimmen, holen Sie sich eine neue Firebase-Konfigurationsdatei/ein neues Firebase-Konfigurationsobjekt und ersetzen Sie die Datei in Ihrer App. Die neue Konfigurationsdatei/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 Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. erhalten, bedeutet das in der Regel, dass der API-Schlüssel in Ihrer Firebase-Konfigurationsdatei/Ihrem Firebase-Konfigurationsobjekt keine erforderliche API auf der Zulassungsliste für das Produkt hat, das Sie verwenden möchten.

Der von Ihrer App verwendete API-Schlüssel muss alle erforderlichen APIs enthalten, die in der Zulassungsliste „API-Einschränkungen“ des Schlüssels aufgeführt sind. Für Firebase AI Logic muss Ihr API-Schlüssel mindestens die Firebase AI Logic API auf der Zulassungsliste haben.

Sie können alle Ihre API-Schlüssel in der Google Cloud Console im Bereich APIs & Dienste > Anmeldedaten aufrufen.

Hinweis :Bei Firebase-bezogenen APIs werden API-Schlüssel nur zum Identifizieren des Firebase-Projekts oder der Firebase-App verwendet, nicht zur Autorisierung des API-Aufrufs (wie bei einigen anderen APIs). Die Autorisierung für Firebase-bezogene APIs wird unabhängig vom API-Schlüssel verwaltet, 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 403-Fehler PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. erhalten, bedeutet das in der Regel, dass der API-Schlüssel in Ihrer Firebase-Konfigurationsdatei/Ihrem Firebase-Konfigurationsobjekt zu einem anderen Firebase-Projekt gehört.

Prüfen Sie, ob der in Ihrer Firebase-Konfigurationsdatei/-objekt aufgeführte API-Schlüssel mit dem API-Schlüssel Ihrer App übereinstimmt. Sie können alle Ihre API-Schlüssel in der Google Cloud-Konsole im Bereich APIs & Dienste > Anmeldedaten aufrufen.

Wenn sie nicht übereinstimmen, holen Sie sich eine neue Firebase-Konfigurationsdatei/ein neues Firebase-Konfigurationsobjekt und ersetzen Sie die Datei in Ihrer App. Die neue Konfigurationsdatei/das neue Konfigurationsobjekt sollte einen gültigen API-Schlüssel für Ihre App und Ihr Firebase-Projekt enthalten.

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