Preguntas frecuentes y solución de problemas

En esta página, se proporcionan respuestas a preguntas frecuentes y se incluye información para solucionar problemas relacionados con los SDKs de Gemini API y Firebase AI Logic.

Firebase AI Logic y sus SDKs de cliente se llamaban anteriormente "Vertex AI in Firebase". En mayo de 2025, cambiamos el nombre y reempaquetamos nuestros servicios en Firebase AI Logic para reflejar mejor nuestros servicios y funciones expandidos. Por ejemplo, ahora admitimos Gemini Developer API.

Paneles de estado

• Firebase AI Logic

• Gemini Developer API

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

Preguntas frecuentes generales

¿Por qué cambió el nombre de "Vertex AI in Firebase" a "Firebase AI Logic"?

En 2024, lanzamos un conjunto de SDKs de cliente de Firebase que podían usar Vertex AI Gemini API, así como una puerta de enlace de proxy de Firebase para proteger esa API del abuso y habilitar integraciones con otros productos de Firebase. Llamamos a nuestro producto "Vertex AI in Firebase", y este nombre describía con precisión los casos de uso disponibles de nuestro producto en ese momento.

Sin embargo, desde entonces, ampliamos las capacidades de nuestro producto. Por ejemplo, a partir de mayo de 2025, ofrecemos compatibilidad con Gemini Developer API, incluida la capacidad de proteger Gemini Developer API contra el abuso a través de nuestra integración con Firebase App Check.

Como resultado, el nombre "Vertex AI in Firebase" ya no representa con precisión el alcance ampliado de nuestro producto. Por lo tanto, un nuevo nombre, Firebase AI Logic, refleja mejor nuestro conjunto de funciones en evolución y nos permite seguir expandiendo nuestras ofertas en el futuro.

Consulta la guía de migración para asegurarte de obtener todas las funciones más recientes de Firebase AI Logic (y, de manera opcional, comenzar a usar Gemini Developer API).

¿Cuáles son las diferencias entre usar Gemini Developer API y Vertex AI Gemini API?

En la siguiente tabla, se enumeran las diferencias importantes entre los dos proveedores de "Gemini API" en general, independientemente de cómo accedas a ellos:

	Gemini Developer API	Vertex AI Gemini API
Precios	Disponible en el plan de precios Spark sin costo y en el plan de precios Blaze de pago por uso^1	Siempre requiere el plan de precios Blaze de pago por uso^1 (cuando se usa con Firebase AI Logic)
Límites de frecuencia (cuota)	Límites de frecuencia explícitos	Usa una cuota compartida dinámica (DSQ) que comparten todos los usuarios que usan ese modelo en esa región. La capacidad de procesamiento aprovisionada (PT) está disponible.
Cómo especificar la ubicación para acceder al modelo	La API no admite esta opción.	compatible con la API
Compatibilidad con URLs de Cloud Storage	La API ^2 no admite esta función.	Archivos públicos y archivos protegidos por Firebase Security Rules
Compatibilidad con URLs de YouTube y URLs del navegador	Solo URLs de YouTube	URLs de YouTube y URLs del navegador

¹ Los dos proveedores de APIs tienen precios de pago por uso diferentes (obtén más información en su documentación respectiva).

² La API de Files para Gemini Developer API no se admite a través de los SDKs de Firebase AI Logic.

En la siguiente tabla, se indica la disponibilidad de las funciones más consultadas para los dos proveedores de "Gemini API". Esta tabla se aplica específicamente cuando se usan los SDKs de cliente de Firebase AI Logic.

Función	Gemini Developer API	Vertex AI Gemini API
Compatibilidad con modelos Gemini	compatible	compatible
Compatibilidad con modelos Imagen	compatible	compatible
Compatibilidad con los modelos de Veo	Aún no se admite	aún no es compatible
Compatibilidad con Gemini Live API	compatible (solo para Android, Flutter, Web y Unity)	compatible (solo para Android, Flutter, Web y Unity)
Integración con Firebase App Check	compatible	compatible
Compatible con Firebase Remote Config	compatible	compatible
Compatibilidad con la supervisión de IA en la consola de Firebase	compatible	compatible

Nota: Cuando se usa Firebase AI Logic, aún no se admiten las siguientes capacidades: almacenamiento en caché del contexto, ejecución de código, ajuste de un modelo, generación de incorporaciones, recuperación semántica y algunas funciones avanzadas de los modelos Imagen.

¿Puedo usar tanto el Gemini Developer API como el Vertex AI Gemini API?

Sí, puedes tener habilitados ambos proveedores de "Gemini API" en tu proyecto de Firebase y usar ambas APIs en tu app.

Para cambiar de proveedor de API en tu código, asegúrate de configurar el servicio de backend de forma adecuada en tu código.

Importante: Si tu proyecto está en el plan de precios Blaze prepago (que se requiere para usar Vertex AI Gemini API y varios otros productos en el ecosistema de Firebase y Google Cloud), ten en cuenta que todas las llamadas a Gemini Developer API son prepago.

¿Qué APIs se requieren? ¿Cómo las habilito?

Selecciona tu proveedor de la API de Gemini para ver el contenido específico del proveedor API para desarrolladores de Gemini API de Gemini de Vertex AI

Para usar los SDKs de Firebase AI Logic con Gemini Developer API, tu proyecto debe tener habilitadas las siguientes dos APIs:

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

Debes habilitar estas dos APIs con la consola de Firebase:

1. En la consola de Firebase, ve a la página Firebase AI Logic.

2. Haz clic en Comenzar.

3. Selecciona para comenzar a usar Gemini Developer API.

   Se iniciará un flujo de trabajo guiado que habilitará las dos APIs por ti. La consola también generará una clave de API de Gemini y agregará la API de Firebase AI Logic a la lista de entidades permitidas para tu clave de API de Firebase.

¿Qué modelos se pueden usar con los SDKs de Firebase AI Logic?

Consulta las listas de modelos compatibles. Agregamos nuevas funciones a los SDKs con frecuencia, así que consulta esta sección de preguntas frecuentes para ver las actualizaciones (además de las notas de la versión, los blogs y las publicaciones en redes sociales).

• Gemini Developer API

  • Ambos son modelos de base Gemini y Imagen.

    Ten en cuenta que Gemini Developer API (independientemente de cómo se acceda a él) solo admite modelos Imagen estables específicos.

• Vertex AI Gemini API

  • Ambos son modelos de base Gemini y Imagen.

• Independientemente del proveedor de Gemini API que elijas

  • Firebase AI Logic no admite lo siguiente:

    • Modelos que no son de base Gemini (como los modelos PaLM, los modelos ajustados o los modelos basados en Gemma)

    • Modelos Imagen o imagen-3.0-capability-001 más antiguos

¿Qué sucede cuando se retiran los modelos?

Cuando lanzamos una versión estable del modelo, nos esforzamos por garantizar que esté disponible durante al menos un año. Indicamos esta "fecha de baja" en varios lugares de la documentación de Firebase y del proveedor de Gemini API (por ejemplo, en la página"Modelos" de la documentación de Firebase).

Cuando se retira un modelo, todas las solicitudes a ese modelo fallarán con un error 404. Por este motivo, te recomendamos que configures y uses Firebase Remote Config para que puedas cambiar de forma dinámica el modelo y la versión en tu app sin lanzar una nueva versión de la app.

Cuando actualices tu app para usar una nueva versión del modelo, te recomendamos que la pruebes para asegurarte de que las respuestas sigan siendo las esperadas. Ten en cuenta que, cuando usas Firebase AI Logic, por lo general no es necesario modificar el código que llama al modelo.

Nota: Una vez que se lanza una versión estable de un modelo determinado, todas las versiones experimentales y de vista previa de ese modelo suelen retirarse en unos días o semanas. Además, las versiones de modelos que se anunciaron para su retiro suelen estar restringidas a proyectos existentes o a proyectos que ya usaron ese modelo.

Estas son las fechas de retiro de varios modelos estables:

• Modelos Gemini 1.5 Pro:

  • gemini-1.5-pro-002 (y gemini-1.5-pro): 24 de septiembre de 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 de mayo de 2025

• Modelos Gemini 1.5 Flash:

  • gemini-1.5-flash-002 (y gemini-1.5-flash): 24 de septiembre de 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 de mayo de 2025

• Modelos de Gemini 1.0 Pro Vision: 21 de abril de 2025 (anteriormente, se había programado para el 9 de abril de 2025)

• Modelos de Gemini 1.0 Pro: 21 de abril de 2025 (anteriormente, se había programado para el 9 de abril de 2025)

¿Cómo puedo establecer un límite de frecuencia por usuario?

De forma predeterminada, Firebase AI Logic establece el límite de solicitudes por usuario en 100 solicitudes por minuto (RPM).

Si quieres ajustar el límite de frecuencia por usuario, debes modificar la configuración de la cuota de la API de Firebase AI Logic.

Obtén más información sobre la cuota de la API de Firebase AI Logic. En esa página, también puedes consultar y editar tu cuota.

¿Qué permisos se requieren para usar los SDKs de Firebase AI Logic?

Acción	Permisos de IAM obligatorios	Roles de IAM que incluyen permisos obligatorios de forma predeterminada
Actualiza la facturación al plan de precios de pago por uso (Blaze)	firebase.billingPlans.update resourcemanager.projects.createBillingAssignment resourcemanager.projects.deleteBillingAssignment	Propietario
Habilita las APIs en el proyecto	serviceusage.services.enable	Editor Propietario
Crea una app de Firebase	firebase.clients.create	Administrador de Firebase Editor Propietario

¿Firebase AI Logic usa mis datos para entrenar modelos?

Consulta Administración de datos y la IA responsable.

¿Se requiere el tipo de MIME en mis solicitudes multimodales? (como para imágenes, PDFs, videos y entradas de audio)

Sí, en cada solicitud multimodal, siempre debes proporcionar lo siguiente:

• Es el mimeType del archivo. Consulta una excepción a continuación.

• El archivo. Puedes proporcionar el archivo como datos intercalados o con su URL.

Obtén información sobre los tipos de archivos de entrada admitidos, cómo especificar el tipo de MIME y las dos opciones para proporcionar el archivo en Archivos de entrada y requisitos admitidos.

Excepción para incluir el tipo de MIME en tu solicitud

Una excepción a la provisión del tipo de MIME son las entradas de imágenes intercaladas para las solicitudes de apps nativas de las plataformas de Android y Apple.

Los SDKs de Firebase AI Logic para plataformas de Android y Apple proporcionan una forma simplificada y compatible con la plataforma de controlar imágenes en solicitudes: todas las imágenes (sin importar su formato) se convierten del lado del cliente a JPEG con un 80% de calidad antes de enviarse al servidor. Esto significa que cuando proporcionas imágenes como datos intercalados con los SDKs de las plataformas de Android y Apple, no necesitas especificar el tipo de MIME en la solicitud.

Este manejo simplificado se muestra en la documentación de Firebase AI Logic en los ejemplos para enviar imágenes codificadas en base64 en las solicitudes.

A continuación, encontrarás información adicional específica de la plataforma sobre esta función:

• Para Android:

  • Puedes aprovechar la forma simplificada de controlar los tipos de imágenes nativas de la plataforma (Bitmap) en instrucciones multimodales que contienen imágenes como datos intercalados (consulta el ejemplo).

  • Para tener más control sobre los formatos y las conversiones de imágenes, puedes proporcionar las imágenes como un InlineDataPart y suministrar el tipo de MIME específico. Por ejemplo:

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

• Para plataformas de Apple:

  • Puedes aprovechar la forma simplificada de controlar los tipos de imágenes nativas de la plataforma (UIImage, NSImage, CIImage y CGImage) en instrucciones multimodales que contienen imágenes como datos intercalados (consulta el ejemplo).

  • Para tener más control sobre los formatos y las conversiones de imágenes, puedes proporcionar las imágenes como un InlineDataPart y suministrar el tipo de MIME específico. Por ejemplo:

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

¿Estas funciones están disponibles cuando se usa Firebase AI Logic? ¿Almacenamiento en caché del contexto, ajuste de un modelo, generación de incorporaciones y recuperación semántica?

Los siguientes parámetros son compatibles con varios modelos y proveedores de API, pero no están disponibles cuando se usa Firebase AI Logic:

• El almacenamiento de contexto en caché
• Ajuste de un modelo
• Generación de embeddings
• Recuperación semántica

Si quieres agregar estas opciones como solicitudes de funciones o votar por una solicitud de función existente, visita Firebase UserVoice.

Gemini Preguntas frecuentes sobre las claves de API

Estas preguntas frecuentes solo se aplican si utilizas Gemini Developer API.

¿Qué es una clave de API de Gemini?

Gemini Developer API usa una "clave de API de Gemini" para autorizar al llamador. Por lo tanto, si usas Gemini Developer API a través de los SDKs de Firebase AI Logic, necesitas una clave de API de Gemini válida en tu proyecto de Firebase para realizar llamadas a esa API.

Una "clave de API de Gemini" solo significa una clave de API que tiene Gemini Developer API en su lista de entidades permitidas de la API.

Nota: A veces, Gemini Developer API se denomina "API de Generative Language" en la consola de Google Cloud.

Cuando sigues el flujo de trabajo de configuración de Firebase AI Logic en la consola de Firebase, creamos una clave de API de Gemini que está restringida solo a Gemini Developer API y configuramos el servicio de proxy de Firebase AI Logic para que use esta clave de API. Esta clave de API Gemini generada por Firebase se denomina Clave de API para desarrolladores de Gemini (creada automáticamente por Firebase) en la página de credenciales de la consola de Google Cloud.

Obtén más información sobre las restricciones de la API para las claves de API.

No agregues tu clave de API de Gemini a la base de código de tu app cuando uses los SDKs de Firebase AI Logic. Obtén más información para proteger tu clave de API de Gemini.

¿Debo agregar mi clave de la API de Gemini a la base de código de mi app web o para dispositivos móviles?

Cuando uses los SDKs de Firebase AI Logic, no agregues tu clave de API de Gemini a la base de código de tu app.

De hecho, mientras desarrollas con los SDKs de Firebase AI Logic, no interactúas directamente con tu clave de API de Gemini. En su lugar, nuestro servicio de proxy Firebase AI Logic incluirá internamente la clave de API Gemini en cada solicitud a Gemini Developer API, todo en el backend.

Apenas comiences a desarrollar tu app en serio, es fundamental que realices la integración con Firebase App Check para que solo las solicitudes de tu app real y los dispositivos verificados se pasen al backend.

¿Cómo puedo cambiar la clave de API de Gemini que se usa para llamar a Gemini Developer API?

Cuando uses los SDKs de Firebase AI Logic, es poco probable que debas cambiar tu clave de API de Gemini. Sin embargo, aquí tienes dos casos en los que es posible que debas hacerlo:

• Si accidentalmente filtraste la clave y quieres reemplazarla por una nueva clave segura

• Si borraste la llave por accidente Ten en cuenta que puedes recuperar la clave en un plazo de 30 días después de borrarla.

Sigue estos pasos para cambiar la clave de API de Gemini que usan los SDKs de Firebase AI Logic:

1. Si aún existe la clave de API de Gemini que generó Firebase, bórrala.

   Puedes borrar esta clave de API en el panel APIs y servicios > Credenciales de la consola de Google Cloud. Se llama:
   Clave de API de Gemini Developer (creada automáticamente por Firebase).

2. En la misma página de la consola de Google Cloud, crea una clave de API nueva. Te sugerimos que le pongas un nombre como:
   Clave de la API para desarrolladores de Gemini para Firebase.

3. A esta nueva clave de API, agrega restricciones de API y selecciona solo Generative Language API.
   A veces, en la consola de Google Cloud, se denomina "API de Generative Language" a Gemini Developer API.

   No agregues ninguna restricción de la app, ya que, de lo contrario, el servicio de proxy de Firebase AI Logic no funcionará como se espera.

4. Ejecuta el siguiente comando para establecer esta nueva clave como la clave de API de Gemini que debe usar el servicio de proxy de 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}\"}}"
   

   Obtén más información sobre gcloud CLI.

Asegúrate de no agregar esta nueva clave de API de Gemini a la base de código de tu app. Obtén más información para proteger tu clave de API de Gemini.

Nota: Siempre puedes comunicarte con el equipo de asistencia de Firebase si tienes preguntas o necesitas orientación cuando trabajes con claves de API.

¿Puedo usar mi "clave de API de Firebase" como mi clave de API de Gemini?

No, no debes usar tu "clave de API de Firebase" como tu clave de API de Gemini. Te recomendamos no agregar Gemini Developer API a la lista de entidades permitidas de tu clave de API de Firebase.

Tu clave de API de Firebase es la que aparece en el archivo o el objeto de configuración de Firebase que agregas a la base de código de tu app para conectarla a Firebase. Puedes incluir tu clave de API de Firebase en tu código cuando la uses solo con APIs relacionadas con Firebase (como Firebase AI Logic). Obtén información importante sobre las claves de API de Firebase.

En el panel APIs y servicios > Credenciales de la consola de Google Cloud, las claves de API de Firebase se ven de la siguiente manera:

Dado que debes agregar tu clave de API de Firebase a la base de código de tu app para que funcionen las APIs relacionadas con Firebase, y dado que Gemini Developer API está autorizada a través de la clave de API, te recomendamos que NO agregues Gemini Developer API (llamada "API de Lenguaje Generativo" en la consola de Google Cloud) a la lista de entidades permitidas de la API para tu clave de API de Firebase. Si lo haces, expones el Gemini Developer API a posibles abusos.

¿Cómo puedo proteger mi clave de la API de Gemini?

En estas preguntas frecuentes, se describen algunas prácticas recomendadas para mantener segura tu clave de la API de Gemini.

Si llamas a Gemini Developer API directamente desde tu app web o para dispositivos móviles, haz lo siguiente:

• Usa los SDKs de cliente de Firebase AI Logic.
• No agregues tu clave de API de Gemini a la base de código de tu app.

Firebase AI Logic proporciona un servicio de proxy que incluye internamente tu clave de API de Gemini en cada solicitud a Gemini Developer API, todo en el backend.

Además, te recomendamos que hagas lo siguiente:

• En cuanto comiences a desarrollar tu app en serio, realiza la integración con Firebase App Check para proteger tus recursos de backend y las APIs que se usan para acceder a los modelos generativos.

• No reutilices la clave de API de Gemini generada por Firebase fuera de Firebase AI Logic. Si necesitas una clave de API de Gemini para otro caso de uso, crea una clave independiente.

• En general, NO debes modificar la clave de API de Gemini que generó Firebase. Esta clave se llama Clave de API para desarrolladores de Gemini (creada automáticamente por Firebase) en la consola de Google Cloud.

  • No agregues ninguna API adicional a la lista de entidades permitidas de la API para tu clave de API de Gemini generada por Firebase. En la lista de entidades permitidas de la API, tu clave de API de Gemini debe tener solo la API de Gemini Developer API (llamada "API de lenguaje generativo" en la consola de Google Cloud).

  • No agregues ninguna restricción de la app, ya que, de lo contrario, el servicio de proxy de Firebase AI Logic no funcionará como se espera.

Mi clave de API de Gemini está en riesgo. ¿Qué debo hacer?

Si se vulneró tu clave de API de Gemini, sigue las instrucciones para cambiar la clave de API de Gemini que se usa para llamar a Gemini Developer API.

Además, revisa las prácticas recomendadas para mantener segura tu clave de la API de Gemini.

Solucionar errores

¿Cómo soluciono este error 404? Firebase AI Logic genai config not found

Si intentas usar Gemini Developer API y recibes un error 404 que dice Firebase AI Logic genai config not found, suele significar que tu proyecto de Firebase no tiene una clave de API de Gemini válida para usar con los SDKs de cliente de Firebase AI Logic.

Estas son las causas más probables de este error:

• Aún no configuraste tu proyecto de Firebase para Gemini Developer API.

  Qué debes hacer:
  En la consola de Firebase, ve a la página Firebase AI Logic. Haz clic en Comenzar y, luego, selecciona Gemini Developer API. Habilita la API y la consola configurará tu proyecto para Gemini Developer API. Después de completar el flujo de trabajo, vuelve a intentar tu solicitud.

• Si recientemente completaste el flujo de trabajo de configuración de Firebase AI Logic en la consola de Firebase, es posible que tu clave de API de Gemini aún no esté disponible para todos los servicios de backend requeridos en todas las regiones.

  Qué hacer:
  Espera unos minutos y vuelve a enviar la solicitud.

• Es posible que se haya borrado tu clave de API de Gemini de tu proyecto de Firebase.

  Qué hacer:
  Aprende a cambiar la clave de la API de Gemini que usa Firebase AI Logic.

¿Cómo soluciono este error 400? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Si intentas enviar una solicitud multimodal con una URL de Cloud Storage for Firebase, es posible que encuentres el siguiente error 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Este error se debe a que no se aprovisionaron automáticamente de forma correcta los agentes de servicio necesarios en un proyecto cuando se habilitó la API de Vertex AI en el proyecto. Este es un problema conocido en algunos proyectos, y estamos trabajando en una solución global.

A continuación, se muestra la solución alternativa para corregir tu proyecto y aprovisionar correctamente estos agentes de servicio, de modo que puedas comenzar a incluir URLs de Cloud Storage for Firebase en tus solicitudes multimodales. Debes ser propietario del proyecto y solo debes completar este conjunto de tareas una vez para tu proyecto.

1. Accede y autentícate con gcloud CLI.
   La forma más fácil de hacerlo es desde Cloud Shell. Obtén más información en la documentación de Google Cloud.

2. Si se te solicita, sigue las instrucciones que se muestran en la terminal para que el comando gcloud CLI se ejecute en tu proyecto de Firebase.

   Necesitarás el ID de tu proyecto de Firebase, que puedes encontrar en la parte superior de la sección Configuración del proyecto en Firebase console.

3. Ejecuta el siguiente comando para aprovisionar los agentes de servicio requeridos en tu proyecto:

   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. Espera unos minutos para asegurarte de que se aprovisionen los agentes de servicio y, luego, vuelve a enviar tu solicitud multimodal que incluya la URL de Cloud Storage for Firebase.

Si sigues recibiendo este error después de esperar varios minutos, comunícate con el equipo de asistencia de Firebase.

¿Cómo soluciono este error 400? API key not valid. Please pass a valid API key.

Si recibes un error 400 que dice API key not valid. Please pass a valid API key., suele significar que la clave de API en tu objeto o archivo de configuración de Firebase no existe o no está configurada para usarse con tu app o proyecto de Firebase.

Verifica que la clave de API que aparece en tu objeto o archivo de configuración de Firebase coincida con la clave de API de tu app. Puedes ver todas tus claves de API en el panel APIs y servicios > Credenciales de la consola de Google Cloud.

Si descubres que no coinciden, obtén un objeto o archivo de configuración de Firebase nuevo y, luego, reemplaza el que está en tu app. El objeto o archivo de configuración nuevo debe contener una clave de API válida para tu app y tu proyecto de Firebase.

¿Cómo soluciono este error 403? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Si recibes un error 403 que dice Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., suele significar que la clave de API en la configuración de Firebase de tu app tiene restricciones que impiden que llame a la API requerida.

Para corregir este problema, debes actualizar las restricciones de tu clave de API en la consola de Google Cloud para incluir la API requerida. En el caso de Firebase AI Logic, debes asegurarte de que la API de Firebase AI Logic (firebasevertexai.googleapis.com) esté incluida en la lista de APIs seleccionadas a las que se puede llamar con la clave de API.

Lleva a cabo los pasos siguientes:

1. En la consola de Google Cloud, abre el panel APIs y servicios > Credenciales.

2. Selecciona la clave de API que tu aplicación está configurada para usar (por ejemplo, la "clave de iOS" para una app para iOS).

3. En la página Editar clave de API, busca la sección Restricciones de API.

4. Asegúrate de que esté seleccionada la opción Restringir clave. Si no es así, tu clave no tiene restricciones y es probable que esta no sea la causa del error.

   Nota: Si tienes una clave de API sin restricciones, te recomendamos que apliques "restricciones de API" a tu clave de API de Firebase.

5. En el menú desplegable APIs seleccionadas, busca y selecciona la API de Firebase AI Logic para agregarla a la lista de APIs seleccionadas que se pueden llamar con la clave de API.

6. Haz clic en Guardar.

   Los cambios pueden tardar hasta cinco minutos en aplicarse.

Nota: Las APIs relacionadas con Firebase usan claves de API solo para identificar el proyecto o la app de Firebase, no para la autorización de llamar a la API (como lo permiten algunas otras APIs). La autorización para las APIs relacionadas con Firebase se controla por separado de la clave de API, ya sea a través de los permisos de IAM de Google Cloud, Firebase Security Rules o Firebase App Check. Obtén más información sobre las claves de API de Firebase.

¿Cómo soluciono este error 403? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

Si recibes un error 403 que dice PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., suele significar que la clave de API en tu objeto o archivo de configuración de Firebase pertenece a un proyecto de Firebase diferente.

Verifica que la clave de API que aparece en tu objeto o archivo de configuración de Firebase coincida con la clave de API de tu app. Puedes ver todas tus claves de API en el panel APIs y servicios > Credenciales de la consola de Google Cloud.

Si descubres que no coinciden, obtén un objeto o archivo de configuración de Firebase nuevo y, luego, reemplaza el que está en tu app. El objeto o archivo de configuración nuevo debe contener una clave de API válida para tu app y tu proyecto de Firebase.

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