Perguntas frequentes e solução de problemas

Nesta página, você encontra respostas para perguntas frequentes e informações de solução de problemas sobre os SDKs do Gemini API e do Firebase AI Logic.

O Firebase AI Logic e os SDKs de cliente dele eram chamados de "Vertex AI in Firebase". Em maio de 2025, renomeamos e reempacotamos nossos serviços em Firebase AI Logic para refletir melhor nossos serviços e recursos expandidos. Por exemplo, agora oferecemos suporte ao Gemini Developer API.

Painéis de status

• Firebase AI Logic

• Gemini Developer API

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

Perguntas frequentes gerais

Por que o nome mudou de "Vertex AI in Firebase" para "Firebase AI Logic"?

Em 2024, lançamos um conjunto de SDKs de cliente do Firebase que podiam usar o Vertex AI Gemini API, além de um gateway proxy do Firebase para proteger essa API contra abuso e permitir integrações com outros produtos do Firebase. Chamamos nosso produto de "Vertex AI no Firebase", e esse nome descrevia com precisão os casos de uso disponíveis na época.

Desde então, ampliamos os recursos do nosso produto. Por exemplo, desde maio de 2025, oferecemos suporte ao Gemini Developer API, incluindo a capacidade de proteger o Gemini Developer API contra abuso usando nossa integração com o Firebase App Check.

Como resultado, o nome "Vertex AI no Firebase" não representa mais com precisão o escopo ampliado do nosso produto. Assim, um novo nome — Firebase AI Logic — reflete melhor nosso conjunto de recursos em evolução e nos permite continuar expandindo nossas ofertas no futuro.

Confira o guia de migração para aproveitar todos os recursos mais recentes do Firebase AI Logic (e começar a usar o Gemini Developer API, se quiser).

Quais são as diferenças entre usar o Gemini Developer API e o Vertex AI Gemini API?

A tabela a seguir lista diferenças importantes entre os dois provedores "Gemini API" em geral, independente de como você acessa:

	Gemini Developer API	Vertex AI Gemini API
Preços	Disponível no plano de preços Spark sem custo financeiro e no plano de preços Blaze de pagamento por uso^1	Sempre exige o plano de preços Blaze de pagamento por uso^1 (quando usado com Firebase AI Logic)
Limites de taxa (cota)	Limites de taxa explícitos	Usa a cota compartilhada dinâmica (DSQ, na sigla em inglês) que todos os usuários do modelo na região compartilham. A capacidade de processamento provisionada (PT, na sigla em inglês) está disponível.
Como especificar o local para acessar o modelo	não compatível com a API	compatível com a API
Suporte para URLs Cloud Storage	não é compatível com a API ^2	Arquivos públicos e arquivos protegidos por Firebase Security Rules
Suporte a URLs do YouTube e do navegador	Somente URLs do YouTube	URLs do YouTube e do navegador

¹ Os dois provedores de API têm preços diferentes no modelo de pagamento conforme o uso. Saiba mais na documentação de cada um.

² A API Files para o Gemini Developer API não é compatível com os SDKs Firebase AI Logic.

A tabela a seguir lista a disponibilidade dos recursos mais procurados para os dois provedores de "Gemini API". Esta tabela se aplica especificamente ao usar os SDKs do cliente Firebase AI Logic.

Recurso	Gemini Developer API	Vertex AI Gemini API
Suporte para modelos Gemini	compatível	compatível
Suporte para modelos Imagen	compatível	compatível
Suporte para modelos Veo	ainda não tem suporte	ainda não é compatível
Suporte para o Gemini Live API	compatível (somente Android, Flutter, Web e Unity)	compatível (somente Android, Flutter, Web e Unity)
Integração com Firebase App Check	compatível	compatível
Compatível com Firebase Remote Config	compatível	compatível
Suporte para monitoramento de IA no console do Firebase	compatível	compatível

Observação: ao usar Firebase AI Logic, os seguintes recursos ainda não são compatíveis: cache de contexto, execução de código, ajuste refinado de um modelo, geração de incorporações, recuperação semântica e alguns recursos avançados dos modelos Imagen.

Posso usar o Gemini Developer API e o Vertex AI Gemini API?

Sim, é possível ter os dois provedores "Gemini API" ativados no seu projeto do Firebase e usar as duas APIs no próprio app.

Para alternar entre provedores de API no seu código, verifique se você definiu o serviço de back-end corretamente no código.

Importante: se o projeto estiver no plano de preços Blaze de pagamento por utilização (necessário para usar o Vertex AI Gemini API e vários outros produtos no ecossistema do Firebase e do Google Cloud), saiba que todas as chamadas para o Gemini Developer API são de pagamento por utilização.

Quais são as APIs necessárias? E como faço para ativá-las?

Selecione seu provedor da API Gemini para conferir conteúdo específico do provedor API Gemini Developer API Gemini da Vertex AI

Para usar os SDKs Firebase AI Logic com o Gemini Developer API, seu projeto precisa ter as duas APIs a seguir ativadas:

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

Ative essas duas APIs usando o console Firebase:

1. No console Firebase, acesse a página Firebase AI Logic.

2. Clique em Começar.

3. Selecione para começar a usar o Gemini Developer API.

   Isso inicia um fluxo de trabalho guiado que ativa as duas APIs para você. O console também vai gerar uma chave de API Gemini e adicionar a API Firebase AI Logic à lista de permissões da sua chave de API do Firebase.

Quais modelos podem ser usados com os SDKs Firebase AI Logic?

Consulte as listas de modelos compatíveis. Adicionamos novas funcionalidades aos SDKs com frequência. Por isso, confira estas Perguntas frequentes para ver atualizações, além de notas da versão, blogs e postagens em redes sociais.

• Gemini Developer API

  • Os dois são modelos de fundação Gemini e Imagen.

    O Gemini Developer API (independente de como ele é acessado) só é compatível com modelos Imagen estáveis específicos.

• Vertex AI Gemini API

  • Os dois são modelos de fundação Gemini e Imagen.

• Independente do provedor Gemini API escolhido

  • O Firebase AI Logic não é compatível com o seguinte:

    • Modelos Gemini não básicos (como modelos PaLM, ajustados ou baseados no Gemma).

    • Modelos Imagen mais antigos ou imagen-3.0-capability-001.

O que fazer quando os modelos são desativados?

Quando lançamos uma versão estável do modelo, fazemos o possível para garantir que ela fique disponível por pelo menos um ano. Listamos essa "data de desativação" em vários lugares na documentação do Firebase e do provedor Gemini API (por exemplo, na página "Modelos" da documentação do Firebase).

Quando um modelo é desativado, todas as solicitações para ele falham com um erro 404. Por isso, recomendamos configurar e usar o Firebase Remote Config para mudar dinamicamente o modelo e a versão no app sem lançar uma nova versão dele.

Ao atualizar o app para usar uma nova versão do modelo, recomendamos testar o aplicativo para garantir que as respostas ainda sejam as esperadas. Ao usar Firebase AI Logic, geralmente não é necessário modificar o código que faz a chamada para o modelo.

Observação: quando uma versão estável é lançada para um determinado modelo, todas as versões experimentais e de prévia desse modelo geralmente são desativadas em alguns dias ou semanas. Além disso, as versões de modelo que foram anunciadas para desativação geralmente são restritas a projetos atuais ou que já usaram esse modelo.

Confira as datas de descontinuação de vários modelos estáveis:

• Modelos Gemini 1.5 Pro:

  • gemini-1.5-pro-002 (e gemini-1.5-pro): 24 de setembro de 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 de maio de 2025

• Modelos Gemini 1.5 Flash:

  • gemini-1.5-flash-002 (e gemini-1.5-flash): 24 de setembro de 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 de maio de 2025

• Modelos Gemini 1.0 Pro Vision: 21 de abril de 2025 (antes programado para 9 de abril de 2025)

• Modelos Gemini 1.0 Pro: 21 de abril de 2025 (antes programado para 9 de abril de 2025)

Como definir um limite de taxa por usuário?

Por padrão, o Firebase AI Logic define o limite de solicitações por usuário em 100 solicitações por minuto (RPM).

Se quiser ajustar o limite de taxa por usuário, ajuste as configurações de cota para a API Firebase AI Logic.

Saiba mais sobre a cota da API Firebase AI Logic. Nessa página, você também pode aprender a acessar e editar sua cota.

Quais permissões são necessárias para usar os SDKs Firebase AI Logic?

Ação	Permissões do IAM necessárias	Papéis do IAM que incluem as permissões necessárias por padrão
Fazer upgrade do faturamento para o plano de preços de pagamento por uso (Blaze)	firebase.billingPlans.update resourcemanager.projects.createBillingAssignment resourcemanager.projects.deleteBillingAssignment	Proprietário
Ativar APIs no projeto	serviceusage.services.enable	Editor Proprietário
Criar um app Firebase	firebase.clients.create	Administrador do Firebase Editor Proprietário

O Firebase AI Logic usa meus dados para treinar modelos?

Consulte Governança de dados e IA responsável.

O tipo MIME é obrigatório nas minhas solicitações multimodais? (como para imagens, PDFs, vídeos e entrada de áudio)

Sim, em cada solicitação multimodal, você sempre precisa fornecer o seguinte:

• O mimeType do arquivo. Confira uma exceção abaixo.

• O arquivo. Você pode fornecer o arquivo como dados in-line ou usando o URL dele.

Saiba mais sobre os tipos de arquivos de entrada compatíveis, como especificar o tipo MIME e as duas opções para fornecer o arquivo em Arquivos de entrada e requisitos compatíveis.

Exceção à inclusão do tipo MIME na sua solicitação

Uma exceção a fornecer o tipo MIME são as entradas de imagens inline para solicitações de apps nativos das plataformas Android e Apple.

Os SDKs Firebase AI Logic para plataformas Android e Apple oferecem uma maneira simplificada e compatível com a plataforma de processar imagens em solicitações. Todas as imagens (não importa o formato) são convertidas do lado do cliente para JPEG com 80% de qualidade antes de serem enviadas ao servidor. Isso significa que quando você fornece imagens como dados inline usando os SDKs para Android e plataformas Apple, não é necessário especificar o tipo MIME na solicitação.

Esse processamento simplificado é mostrado na documentação Firebase AI Logic nos exemplos de envio de imagens codificadas em base64 em solicitações.

Confira mais informações sobre esse recurso em plataformas específicas:

• Para Android:

  • Você pode aproveitar a maneira simplificada de processar tipos de imagem nativos da plataforma (Bitmap) em comandos multimodais que contêm imagens como dados inline (consulte o exemplo).

  • Para ter mais controle sobre formatos e conversões de imagens, forneça as imagens como um InlineDataPart e informe o tipo MIME específico. Exemplo:

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

• Para plataformas da Apple:

  • Você pode aproveitar a maneira simplificada de processar tipos de imagens nativas da plataforma (UIImage, NSImage, CIImage e CGImage) em comandos multimodais que contêm imagens como dados inline (consulte o exemplo).

  • Para ter mais controle sobre formatos e conversões de imagens, forneça as imagens como um InlineDataPart e informe o tipo MIME específico. Exemplo:

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

Esses recursos estão disponíveis ao usar o Firebase AI Logic? Cache de contexto, ajuste de um modelo, geração de embeddings e recuperação semântica?

Os seguintes recursos são compatíveis com vários modelos e provedores de API, mas não estão disponíveis ao usar Firebase AI Logic:

• O armazenamento em cache de contexto
• Ajustar um modelo
• Geração de embeddings
• Recuperação semântica

Para adicionar esses itens como solicitações de recursos ou votar em uma solicitação existente, acesse o Firebase UserVoice.

Gemini Perguntas frequentes sobre chaves de API

Estas perguntas frequentes são aplicáveis apenas se você estiver usando a Gemini Developer API.

O que é uma chave de API Gemini?

O Gemini Developer API usa uma "chave de API Gemini" para autorizar o caller. Portanto, se você estiver usando o Gemini Developer API pelos SDKs do Firebase AI Logic, precisará de uma chave de API Gemini válida no seu projeto do Firebase para fazer chamadas a essa API.

Uma "chave de API Gemini" significa apenas uma chave de API que tem o Gemini Developer API na lista de permissões de API.

Observação: às vezes, o Gemini Developer API é chamado de "API Generative Language" no console Google Cloud.

Ao seguir o fluxo de trabalho de configuração do Firebase AI Logic no console do Firebase, criamos uma chave de API do Gemini restrita apenas ao Gemini Developer API e configuramos o serviço de proxy do Firebase AI Logic para usar essa chave de API. Essa chave de API Gemini gerada pelo Firebase é chamada de Chave de API Gemini Developer (criada automaticamente pelo Firebase) na página de credenciais do console Google Cloud.

Saiba mais sobre as restrições de API para chaves de API.

Você não adiciona a chave de API Gemini à base de código do app ao usar os SDKs Firebase AI Logic. Saiba como manter sua chave de API do Gemini segura.

Preciso adicionar minha chave de API Gemini à base de código do meu app para dispositivos móveis ou da Web?

Ao usar os SDKs do Firebase AI Logic, não adicione a chave de API do Gemini à base de código do app.

Na verdade, ao desenvolver com os SDKs do Firebase AI Logic, você não interage diretamente com sua chave de API do Gemini. Em vez disso, nosso serviço de proxy Firebase AI Logic vai incluir internamente a chave de API Gemini em cada solicitação para o Gemini Developer API, completamente no back-end.

Assim que você começar a desenvolver o app a sério, é fundamental integrar com o Firebase App Check para que apenas solicitações do seu app real e de dispositivos verificados sejam transmitidas para o back-end.

Como posso mudar a chave de API Gemini usada para chamar o Gemini Developer API?

Ao usar os SDKs Firebase AI Logic, é improvável que você precise mudar a chave de API Gemini. No entanto, há dois casos em que você pode precisar fazer isso:

• Se você vazou a chave por acidente e quer substituir por uma nova e segura.

• Se você excluiu a chave por engano. É possível cancelar a exclusão da chave até 30 dias após a exclusão.

Veja como mudar a chave de API do Gemini usada pelos SDKs do Firebase AI Logic:

1. Se a chave de API Gemini gerada pelo Firebase ainda existir, exclua-a.

   É possível excluir essa chave de API no painel APIs e serviços > Credenciais do console Google Cloud. O nome dela é:
   Chave da API Gemini Developer (criada automaticamente pelo Firebase).

2. Na mesma página do console do Google Cloud, crie uma chave de API. Sugerimos dar um nome como:
   Chave da API Gemini Developer para Firebase.

3. A essa nova chave de API, adicione restrições de API e selecione apenas API Generative Language.
   "API Generative Language" é como o Gemini Developer API é às vezes chamado no console Google Cloud.

   Não adicione restrições de app. Caso contrário, o serviço de proxy Firebase AI Logic não vai funcionar como esperado.

4. Execute o comando a seguir para definir essa nova chave como a chave de API Gemini que o serviço de proxy Firebase AI Logic deve usar.

   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}\"}}"
   

   Saiba mais sobre o gcloud CLI.

Não adicione essa nova chave de API Gemini à base de código do seu app. Saiba como manter sua chave de API do Gemini segura.

Observação: você sempre pode entrar em contato com o suporte do Firebase para tirar dúvidas e receber orientações ao trabalhar com chaves de API.

Posso usar minha "chave de API do Firebase" como chave de API do Gemini?

Não. Não use a chave de API do Firebase como chave de API do Gemini. Recomendamos não adicionar o Gemini Developer API à lista de permissões da chave de API do Firebase.

A chave de API do Firebase é a que está listada no arquivo ou objeto de configuração do Firebase adicionado à base de código do app para conectá-lo ao Firebase. É possível incluir a chave de API do Firebase no código quando você a usa apenas com APIs relacionadas ao Firebase (como Firebase AI Logic). Saiba informações importantes sobre as chaves de API do Firebase.

No painel APIs e serviços > Credenciais do console Google Cloud, as chaves de API do Firebase têm esta aparência:

Como é necessário adicionar a chave de API do Firebase à base de código do app para que as APIs relacionadas ao Firebase funcionem, e como a Gemini Developer API é autorizada por chave de API, recomendamos que você NÃO adicione a Gemini Developer API (chamada de "API Generative Language" no console do Google Cloud) à lista de permissões de APIs da chave de API do Firebase. Se você fizer isso, vai expor o Gemini Developer API a possíveis abusos.

Como faço para manter minha chave de API do Gemini segura?

Estas perguntas frequentes descrevem algumas práticas recomendadas para manter sua chave de API do Gemini em segurança.

Se você estiver chamando o Gemini Developer API diretamente do seu app móvel ou da Web:

• Use os SDKs de cliente do Firebase AI Logic.
• Não adicione a chave de API Gemini à base de código do app.

O Firebase AI Logic fornece um serviço de proxy que inclui internamente sua chave de API Gemini em cada solicitação para o Gemini Developer API — completamente no back-end.

Além disso, recomendamos o seguinte:

• Assim que você começar a desenvolver seu app, integre-o ao Firebase App Check para ajudar a proteger seus recursos de back-end e as APIs usadas para acessar modelos generativos.

• Não reutilize a chave de API Gemini gerada pelo Firebase fora de Firebase AI Logic. Se você precisar de uma chave de API Gemini para outro caso de uso, crie uma chave separada.

• Em geral, NÃO modifique a chave de API Gemini gerada pelo Firebase. Essa chave é chamada de Chave da API Gemini Developer (criada automaticamente pelo Firebase) no console Google Cloud.

  • Não adicione outras APIs à lista de permissões de APIs da chave de API Gemini gerada pelo Firebase. Na lista de permissões de API, sua chave de API Gemini deve ter apenas a Gemini Developer API (chamada de "API Generative Language" no console Google Cloud).

  • Não adicione restrições de app. Caso contrário, o serviço de proxy Firebase AI Logic não vai funcionar como esperado.

Minha chave de API do Gemini foi comprometida. O que preciso fazer?

Se a chave de API do Gemini foi comprometida, siga as instruções para mudar a chave de API do Gemini usada para chamar o Gemini Developer API.

Além disso, consulte as práticas recomendadas para manter sua chave de API do Gemini segura.

Solucionar erros

Como posso corrigir esse erro 404? Firebase AI Logic genai config not found

Se você estiver tentando usar o Gemini Developer API e receber um erro 404 que diz Firebase AI Logic genai config not found, isso geralmente significa que seu projeto do Firebase não tem uma chave de API Gemini válida para uso com os SDKs do cliente Firebase AI Logic.

Estas são as causas mais prováveis desse erro:

• Você ainda não configurou seu projeto do Firebase para o Gemini Developer API.

  O que fazer:
  No console do Firebase, acesse a página Firebase AI Logic. Clique em Começar e selecione o Gemini Developer API. Ative a API. O console vai configurar seu projeto para o Gemini Developer API. Depois de concluir o fluxo de trabalho, tente fazer o pedido de novo.

• Se você passou recentemente pelo fluxo de trabalho de configuração do Firebase AI Logic no console do Firebase, talvez a chave de API do Gemini ainda não esteja disponível para todos os serviços de back-end necessários em todas as regiões.

  O que fazer:
  Aguarde alguns minutos e tente fazer a solicitação novamente.

• A chave de API do Gemini pode ter sido excluída do seu projeto do Firebase.

  O que fazer:
  Saiba como mudar a chave de API Gemini usada pelo Firebase AI Logic.

Como faço para corrigir esse erro 400? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Se você estiver tentando enviar uma solicitação multimodal com um URL Cloud Storage for Firebase, poderá encontrar o seguinte erro 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Esse erro é causado por um projeto que não teve os agentes de serviço necessários provisionados automaticamente de maneira correta quando a API Vertex AI foi ativada no projeto. Esse é um problema conhecido em alguns projetos, e estamos trabalhando em uma correção global.

Esta é a solução alternativa para corrigir seu projeto e provisionar corretamente esses agentes de serviço para que você possa começar a incluir URLs Cloud Storage for Firebase nas suas solicitações multimodais. Você precisa ser um proprietário do projeto e só precisa concluir esse conjunto de tarefas uma vez.

1. Acesse e autentique com o gcloud CLI.
   A maneira mais fácil de fazer isso é em Cloud Shell. Saiba mais na documentação do Google Cloud.

2. Se solicitado, siga as instruções exibidas no terminal para executar o gcloud CLI no seu projeto do Firebase.

   Você vai precisar do ID do projeto do Firebase, que pode ser encontrado na parte de cima das Configurações do projeto no console do Firebase.

3. Provisione os agentes de serviço necessários no seu projeto executando o seguinte comando:

   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. Aguarde alguns minutos para garantir que os agentes de serviço sejam provisionados e tente enviar novamente sua solicitação multimodal que inclui o URL Cloud Storage for Firebase.

Se o erro persistir depois de alguns minutos, entre em contato com o suporte do Firebase.

Como faço para corrigir esse erro 400? API key not valid. Please pass a valid API key.

Se você receber um erro 400 que diz API key not valid. Please pass a valid API key., geralmente significa que a chave de API no arquivo/objeto de configuração do Firebase não existe ou não está configurada para ser usada com seu app e/ou projeto do Firebase.

Verifique se a chave de API listada no arquivo/objeto de configuração do Firebase corresponde à chave de API do seu app. É possível conferir todas as chaves de API no painel APIs e serviços > Credenciais no console Google Cloud.

Se você descobrir que eles não correspondem, obtenha um novo arquivo/objeto de configuração do Firebase e substitua o que está no seu app. O novo arquivo/objeto de configuração deve conter uma chave de API válida para seu app e projeto do Firebase.

Como corrigir esse erro 403? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Se você receber um erro 403 que diz Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., isso geralmente significa que a chave de API na configuração do Firebase no app tem restrições que impedem a chamada da API necessária.

Para corrigir isso, atualize as restrições da chave de API no console Google Cloud para incluir a API necessária. Para Firebase AI Logic, verifique se a API Firebase AI Logic (firebasevertexai.googleapis.com) está incluída na lista de APIs selecionadas que podem ser chamadas usando a chave de API.

Siga estas etapas:

1. No console Google Cloud, abra o painel APIs e serviços > Credenciais.

2. Selecione a chave de API que seu aplicativo está configurado para usar (por exemplo, a "chave do iOS" para um app iOS).

3. Na página Editar chave de API, encontre a seção Restrições de API.

4. Verifique se a opção Restringir chave está selecionada. Se não for, sua chave é sem restrições, e provavelmente não é a origem do erro.

   Observação: se você tiver uma chave de API sem restrições, recomendamos que aplique "Restrições de API" à sua chave de API do Firebase.

5. No menu suspenso APIs selecionadas, pesquise e selecione a API Firebase AI Logic para adicioná-la à lista de APIs selecionadas que podem ser chamadas usando a chave de API.

6. Clique em Salvar.

   Pode levar até cinco minutos para que as mudanças entrem em vigor.

Observação: as APIs relacionadas ao Firebase usam chaves de API apenas para identificar o projeto ou app do Firebase, não para autorização para chamar a API (como algumas outras APIs permitem). A autorização de APIs relacionadas ao Firebase é processada separadamente da chave de API, seja por permissões do IAM Google Cloud, Firebase Security Rules ou Firebase App Check. Saiba mais sobre as chaves de API do Firebase.

Como corrigir esse erro 403? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

Se você receber um erro 403 que diz PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., geralmente significa que a chave de API no arquivo/objeto de configuração do Firebase pertence a um projeto diferente do Firebase.

Verifique se a chave de API listada no arquivo/objeto de configuração do Firebase corresponde à chave de API do seu app. É possível conferir todas as chaves de API no painel APIs e serviços > Credenciais no console Google Cloud.

Se você descobrir que eles não correspondem, obtenha um novo arquivo/objeto de configuração do Firebase e substitua o que está no seu app. O novo arquivo/objeto de configuração deve conter uma chave de API válida para seu app e projeto do Firebase.

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