שאלות נפוצות ופתרון בעיות

בדף הזה תוכלו למצוא תשובות לשאלות נפוצות ומידע לפתרון בעיות בנוגע לערכות ה-SDK‏ Gemini API ו-Firebase AI Logic. אם יש לכם שאלות נוספות, תוכלו לעיין בשאלות הנפוצות בנושא Gemini API במסמכי התיעוד של Google Cloud.

‫

Firebase AI Logic וחבילות ה-SDK ללקוחות שלה נקראו בעבר Vertex AI in Firebase. במאי 2025 שינינו את השם של השירותים שלנו וארזנו אותם מחדש כ-Firebase AI Logic כדי לשקף טוב יותר את השירותים והתכונות המורחבים שלנו – לדוגמה, עכשיו אנחנו תומכים ב-Gemini Developer API!

לוחות בקרה של סטטוס

• Firebase AI Logic

• Gemini Developer API

• ‫Vertex AI Gemini API (Vertex Gemini API ו-Vertex Imagen API)

שאלות נפוצות כלליות

למה השם השתנה מ-Vertex AI in Firebase ל-Firebase AI Logic?

בשנת 2024 השקנו סדרה של Firebase client SDKs שיכולים להשתמש ב-Vertex AI Gemini API וגם בשער פרוקסי של Firebase כדי להגן על ה-API הזה מפני שימוש לרעה ולאפשר שילובים עם מוצרים אחרים של Firebase. קראנו למוצר שלנו 'Vertex AI ב-Firebase', ושם המוצר הזה תיאר בצורה מדויקת את תרחישי השימוש שהיו זמינים במוצר באותו זמן.

אבל מאז הרחבנו את היכולות של המוצר שלנו. לדוגמה, החל ממאי 2025, אנחנו מציעים תמיכה ב-Gemini Developer API, כולל האפשרות להגן על Gemini Developer API מפני ניצול לרעה באמצעות השילוב שלנו עם Firebase App Check.

כתוצאה מכך, השם 'Vertex AI ב-Firebase' כבר לא מייצג בצורה מדויקת את ההיקף המורחב של המוצר שלנו. לכן, שם חדש – Firebase AI Logic – משקף טוב יותר את מערך התכונות המתפתח שלנו ומאפשר לנו להמשיך להרחיב את ההצעות שלנו בעתיד!

כדאי לעיין במדריך להעברה כדי לוודא שתקבלו את כל התכונות העדכניות של Firebase AI Logic (ואם תרצו, תוכלו להתחיל להשתמש ב-Gemini Developer API).

מה ההבדלים בין שימוש ב-Gemini Developer API לבין שימוש ב-Vertex AI Gemini API?

ריכזנו כאן כמה הבדלים בין שני ספקי Gemini APIבאופן כללי, בלי קשר לדרך שבה אתם ניגשים אליהם:

• Pricing

  • ‫Gemini Developer API מציע 'רמה חינמית' לצד תמחור לפי שימוש.

  • השימוש ב-Vertex AI Gemini API עם Firebase AI Logic מחייב תמיד שימוש בתוכנית התמחור Blaze במודל של תשלום לפי שימוש.

  שימו לב שלשני ספקי ה-API יש תמחור שונה של תשלום לפי שימוש (מידע נוסף מופיע במסמכי התיעוד שלהם).

• מגבלות קצב (מכסה)

  • ל-Gemini Developer API יש מגבלות קצב מפורשות.

  • ‫Vertex AI Gemini API משתמש במכסה משותפת דינמית (DSQ) שמשותפת לכל מי שמשתמש במודל הזה באזור הזה. אפשר גם להגדיר הקצאת נפח נתונים (PT).

• ציון המיקום לגישה למודל

  • רק ב-Vertex AI Gemini API אפשר לבחור את המיקום שממנו ניגשים למודל.

בטבלה הבאה מפורטת הזמינות של תכונות נפוצות אצל שני הספקים של Gemini API. הטבלה הזו רלוונטית במיוחד כשמשתמשים בערכות ה-SDK של הלקוח Firebase AI Logic.

תכונה	Gemini Developer API	Vertex AI Gemini API
תמיכה בדגמי Gemini	נתמך	נתמך
תמיכה בדגמי Imagen	‫ נתמך ‫ (עדיין לא ל-Unity)	‫ נתמך ‫ (עדיין לא ל-Unity)
תמיכה במודלים של Veo	עדיין לא נתמך	עדיין לא נתמך
תמיכה ב-Gemini Live API	עדיין לא נתמך	נתמך (Android,‏ Flutter ו-Unity בלבד)
שילוב עם Firebase App Check	נתמך	נתמך
תואם ל-Firebase Remote Config	נתמך	נתמך
תמיכה במעקב אחרי AI במסוף Firebase	עדיין לא נתמך	נתמך
תמיכה בכתובות URL של Cloud Storage	עדיין לא נתמך ^1	קבצים ציבוריים ו קבצים שמוגנים על ידי Firebase Security Rules
תמיכה בכתובות URL של YouTube וכתובות URL של דפדפנים	כתובות URL של YouTube בלבד	כתובות URL של YouTube וכתובות URL של דפדפן

‫¹ ‫Files API של Gemini Developer API לא נתמך דרך ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic.

הערה: כשמשתמשים ב-Firebase AI Logic, היכולות הבאות עדיין לא נתמכות: שמירת הקשר במטמון, חיפוש ככלי, ביסוס על חיפוש Google, הרצת קוד, כוונון עדין של מודל, יצירת הטמעות, אחזור סמנטי וחלק מהתכונות המתקדמות של מודלים של Imagen.

האם אפשר להשתמש גם ב-Gemini Developer API וגם ב-Vertex AI Gemini API?

כן, אפשר להפעיל את שני הספקים 'Gemini API' בפרויקט Firebase, ואפשר להשתמש בשני ממשקי ה-API באפליקציה עצמה.

כדי לעבור בין ספקי API בקוד, צריך לוודא שהגדרתם את שירות הקצה העורפי בצורה מתאימה בקוד.

חשוב: אם הפרויקט שלכם מוגדר לתוכנית התמחור Blaze בתשלום לפי שימוש (שנדרשת כדי להשתמש ב-Vertex AI Gemini API ובכמה מוצרים אחרים במערכת האקולוגית של Firebase ו-Google Cloud), חשוב לדעת שכל הקריאות ל-Gemini Developer API הן בתשלום לפי שימוש.

אילו ממשקי API נדרשים? איך מפעילים אותם?

בחירת ספק Gemini API כדי לראות תוכן שספציפי לספק Gemini Developer API Vertex AI Gemini API

כדי להשתמש בערכות ה-SDK ‏Firebase AI Logic עם Gemini Developer API, צריך להפעיל בפרויקט את שני ממשקי ה-API הבאים:

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

צריך להפעיל את שני ממשקי ה-API האלה באמצעות המסוף של Firebase:

1. במסוף Firebase, עוברים לדף Firebase AI Logic.

2. לוחצים על תחילת העבודה.

3. בוחרים כדי להתחיל להשתמש ב-Gemini Developer API.

   ייפתח תהליך עבודה מודרך שיאפשר לכם להפעיל את שני ממשקי ה-API. במסוף ייווצר גם מפתח API‏ Gemini, וה-API‏ Firebase AI Logic יתווסף לרשימת ההיתרים של מפתח ה-API של Firebase.

באילו מודלים אפשר להשתמש עם ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic?

רשימת הדגמים הנתמכים מופיעה במאמר מידע על דגמים נתמכים. אנחנו מוסיפים לעיתים קרובות יכולות חדשות ל-SDK, לכן כדאי לחזור לדף הזה כדי לקרוא על עדכונים (וגם לעיין בהערות על הגרסה, בבלוגים ובפוסטים ברשתות החברתיות).

Gemini Developer API

אפשר להשתמש במודלים של Gemini ו-Imagen.

הערה: Gemini Developer API (בלי קשר לאופן הגישה אליו) תומך רק ביצירת תמונות באמצעות מודל imagen-3.0-fast-generate-002.

Vertex AI Gemini API

אפשר להשתמש במודלים של Gemini ו-Imagen.

ללא קשר לספק Gemini API שבחרתם

דומיין המפיץ Firebase AI Logic לא תומך במינויים הבאים:

• מודלים שאינם מודלים בסיסיים Gemini (כמו מודלים של PaLM, מודלים מכוונים או מודלים שמבוססים על Gemma).

• מודלים ישנים יותר של Imagen או imagen-3.0-capability-001.

מה עושים כשמוציאים משימוש מודלים

כשאנחנו משיקים גרסה יציבה של מודל, אנחנו משתדלים לוודא שהיא תהיה זמינה למשך שנה אחת לפחות. אנחנו מציינים את 'תאריך ההוצאה משימוש' בכמה מקומות ב-Firebase ובמסמכי התיעוד של Google Cloud (לדוגמה, בדף Models).

כשמודל יוצא משימוש, כל הבקשות למודל הזה ייכשלו עם שגיאת 404. לכן מומלץ מאוד להגדיר ולהשתמש ב-Firebase Remote Config כדי שתוכלו לשנות באופן דינמי את המודל והגרסה באפליקציה בלי לפרסם גרסה חדשה של האפליקציה.

כשמעדכנים את האפליקציה לשימוש בגרסה חדשה של מודל, מומלץ לבדוק את האפליקציה כדי לוודא שהתשובות עדיין תואמות לציפיות. הערה: כשמשתמשים ב-Firebase AI Logic, בדרך כלל לא צריך לשנות את הקוד שקורא למודל.

אלה תאריכי ההוצאה משימוש של מודלים שונים:

• דגמי Gemini 1.5 Pro:

  • ‫gemini-1.5-pro-002 (ו-gemini-1.5-pro): 24 בספטמבר 2025
  • ‫gemini-1.5-pro-001: 24 במאי 2025

• דגמי Gemini 1.5 Flash:

  • ‫gemini-1.5-flash-002 (ו-gemini-1.5-flash): 24 בספטמבר 2025
  • ‫gemini-1.5-flash-001: 24 במאי 2025

• מודלים של Gemini 1.0 Pro Vision: 21 באפריל 2025 (התאריך שנקבע בעבר היה 9 באפריל 2025)

• מודלים של Gemini 1.0 Pro: 21 באפריל 2025 (התאריך שנקבע בעבר היה 9 באפריל 2025)

איך מגדירים הגבלת קצב של יצירת בקשות לכל משתמש?

כברירת מחדל, Firebase AI Logic מגדיר את מגבלת הבקשות לכל משתמש ל-100 בקשות לדקה (RPM).

אם רוצים לשנות את מגבלת הקצב לכל משתמש, צריך לשנות את הגדרות המכסה של Firebase AI Logic API.

מידע נוסף על מכסת ה-API של Firebase AI Logic בדף הזה יש גם הסבר על הצגה ועריכה של המכסה.

אילו הרשאות נדרשות כדי להשתמש בערכות ה-SDK של Firebase AI Logic?

פעולה	הרשאות IAM נדרשות	תפקידים ב-IAM שכוללים את ההרשאות הנדרשות כברירת מחדל
שדרוג החיוב לתוכנית התמחור 'תשלום לפי שימוש' (Blaze)	firebase.billingPlans.update resourcemanager.projects.createBillingAssignment resourcemanager.projects.deleteBillingAssignment	בעלים
הפעלת ממשקי API בפרויקט	serviceusage.services.enable	עריכה בעלים
יצירת אפליקציה ב-Firebase	firebase.clients.create	אדמין ב-Firebase עורך בעלים

האם Firebase AI Logic משתמש בנתונים שלי כדי לאמן מודלים?

מידע על ניהול נתונים ו-AI אחראי

האם צריך לציין סוג MIME בבקשות מרובות מצבים? (למשל, לתמונות, קובצי PDF, סרטונים וקלט אודיו)

כן, בכל בקשה מולטימודאלית צריך תמיד לציין את הפרטים הבאים:

• הקובץ mimeType. חריג מופיע בהמשך

• הקובץ. אפשר לספק את הקובץ כנתונים מוטבעים או לספק את הקובץ באמצעות כתובת ה-URL שלו.

בקטע דרישות וסוגי קבצים נתמכים מוסבר על סוגי קבצי הקלט הנתמכים, איך מציינים את סוג ה-MIME ומהן שתי האפשרויות למסירת הקובץ.

חריג להכללת סוג MIME בבקשה

חריג למתן סוג ה-MIME הוא קלט של תמונות מוטבעות לבקשות מאפליקציות מקוריות של פלטפורמות Android ו-Apple.

‫Firebase AI Logic SDKs לפלטפורמות Android ו-Apple מספקים דרך פשוטה וידידותית לפלטפורמה לטיפול בתמונות בבקשות – כל התמונות (לא משנה הפורמט שלהן) מומרות בצד הלקוח ל-JPEG באיכות של 80% לפני שהן נשלחות לשרת. כלומר, כשמספקים תמונות כנתונים מוטבעים באמצעות ערכות ה-SDK של פלטפורמות Android ו-Apple, אין צורך לציין את סוג ה-MIME בבקשה.

הטיפול הפשוט הזה מוצג במסמכי התיעוד של Firebase AI Logic בדוגמאות לשליחת תמונות בקידוד base64 בבקשות.

הנה מידע נוסף על התכונה הזו שרלוונטי לפלטפורמות ספציפיות:

• ב-Android:

  • אתם יכולים לנצל את הדרך הפשוטה לטפל בסוגי תמונות מקוריים לפלטפורמה (Bitmap) בהנחיות מולטימודאליות שמכילות תמונות כנתונים מוטבעים (ראו דוגמה).

  • כדי לקבל שליטה רבה יותר על פורמטים של תמונות והמרות, אפשר לספק את התמונות כ-InlineDataPart ולציין את סוג ה-MIME הספציפי. לדוגמה:

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

• בפלטפורמות של אפל:

  • אתם יכולים לנצל את הדרך הפשוטה לטפל בסוגי תמונות מקוריים לפלטפורמה (UIImage, NSImage, CIImage ו-CGImage) בהנחיות מולטימודאליות שמכילות תמונות כנתונים מוטבעים (ראו דוגמה).

  • כדי לקבל שליטה רבה יותר על פורמטים של תמונות והמרות, אפשר לספק את התמונות כ-InlineDataPart ולציין את סוג ה-MIME הספציפי. לדוגמה:

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

האם התכונות האלה זמינות כשמשתמשים ב-Firebase AI Logic? שמירת נתונים במטמון לפי הקשר, חיפוש ככלי, ביסוס על חיפוש Google, הרצת קוד, כוונון עדין של מודל, יצירת הטמעה ואחזור סמנטי?

מודלים שונים או Vertex AI Gemini API תומכים באפשרויות הבאות: שמירת נתונים במטמון לפי הקשר, חיפוש ככלי, ביסוס על חיפוש Google, הרצת קוד, כוונון עדין של מודל, יצירת הטבעות ושליפה סמנטית, אבל האפשרויות האלה לא זמינות כשמשתמשים ב-Firebase AI Logic.

אם רוצים להוסיף את ההצעות האלה כבקשות לתכונות או להצביע לבקשה קיימת לתכונה, אפשר להיכנס ל-Firebase UserVoice.

Gemini שאלות נפוצות על מפתחות API

השאלות הנפוצות האלה רלוונטיות רק אם אתם משתמשים ב-Gemini Developer API.

מהו מפתח API של Gemini?

‫Gemini Developer API משתמש ב'מפתח API של Gemini' כדי לאשר את ההרשאה של המתקשר. לכן, אם אתם משתמשים ב-Gemini Developer API דרך ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic, אתם צריכים מפתח API תקין של Gemini בפרויקט Firebase כדי לבצע קריאות ל-API הזה.

'מפתח API של Gemini' הוא פשוט מפתח API שמופיע בGemini Developer API ברשימת ההיתרים של ה-API.

הערה: לפעמים Gemini Developer API נקרא Generative Language API במסוף Google Cloud.

כשמבצעים את Firebase AI Logic תהליך ההגדרה במסוף Firebase, אנחנו יוצרים מפתח API‏ Gemini שמוגבל רק ל-Gemini Developer API, ומגדירים את שירות ה-proxy‏ Firebase AI Logic לשימוש במפתח ה-API הזה. מפתח ה-API ‏Gemini שנוצר על ידי Firebase נקרא Gemini Developer API key (auto created by Firebase) בדף 'פרטי כניסה' במסוף Google Cloud.

מידע נוסף על הגבלות API למפתחות API

כשמשתמשים בערכות ה-SDK של Firebase AI Logic, לא מוסיפים את מפתח ה-API של Gemini לבסיס הקוד של האפליקציה. איך שומרים על האבטחה של מפתח ה-API של Gemini

האם צריך להוסיף את מפתח ה-API‏ Gemini לבסיס הקוד של האפליקציה לנייד או של אפליקציית האינטרנט?

כשמשתמשים בערכות ה-SDK של Firebase AI Logic, אין להוסיף את מפתח ה-API של Gemini לבסיס הקוד של האפליקציה.

למעשה, כשמפתחים באמצעות ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic, לא מתקשרים ישירות עם מפתח ה-API של Gemini. במקום זאת, שירות ה-proxy שלנו Firebase AI Logic יכלול באופן פנימי את מפתח ה-API‏ Gemini בכל בקשה ל-Gemini Developer API – באופן מלא בקצה העורפי.

ברגע שמתחילים לפתח את האפליקציה ברצינות, חשוב מאוד לשלב את Firebase App Check כדי שרק בקשות מהאפליקציה האמיתית שלכם וממכשירים מאומתים יועברו לשרת העורפי.

איך אפשר לשנות את מפתח ה-API‏ Gemini שמשמש לקריאה ל-Gemini Developer API?

כשמשתמשים בערכות ה-SDK של Firebase AI Logic, לא סביר שתצטרכו לשנות את מפתח ה-API של Gemini. עם זאת, יש שני מקרים שבהם יכול להיות שתצטרכו:

• אם המפתח הודלף בטעות ואתם רוצים להחליף אותו במפתח חדש ומאובטח.

• אם מחקתם בטעות את המפתח. שימו לב שאפשר לבטל את המחיקה של המפתח תוך 30 יום מהמחיקה.

כך משנים את מפתח ה-API‏ Gemini שבו נעשה שימוש בערכות ה-SDK של Firebase AI Logic:

1. אם מפתח ה-API שנוצר ב-Firebase‏ (Gemini) עדיין קיים, צריך למחוק אותו.

   אפשר למחוק את מפתח ה-API הזה בחלונית APIs & Services > Credentials במסוף Google Cloud. הוא נקרא:
   Gemini Developer API key (auto created by Firebase).

2. באותו דף במסוף Google Cloud, יוצרים מפתח API חדש. מומלץ לתת לו שם כמו:
   Gemini Developer API key for Firebase.

3. למפתח ה-API החדש, מוסיפים הגבלות על ממשקי API ובוחרים רק באפשרות Generative Language API.‫
   Generative Language API הוא השם שבו Gemini Developer API נקרא לפעמים במסוף Google Cloud.

   אין להוסיף הגבלות על אפליקציות, אחרת שירות ה-proxy של Firebase AI Logic לא יפעל כמצופה.

4. מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את המפתח החדש הזה כמפתח API של Gemini ששירות ה-proxy של Firebase AI Logic צריך להשתמש בו.

   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}\"}}"
   

   מידע נוסף על gcloud CLI

חשוב לא להוסיף את מפתח ה-API החדש Gemini לבסיס הקוד של האפליקציה. איך שומרים על האבטחה של מפתח ה-API של Gemini

הערה: תמיד אפשר לפנות לתמיכה של Firebase כדי לקבל תשובות לשאלות והנחיות לגבי עבודה עם מפתחות API.

האם אפשר להשתמש ב'מפתח Firebase API' כמפתח Gemini API?

לא – אסור להשתמש ב "מפתח Firebase API" כמפתח Gemini API. מומלץ מאוד לא להוסיף את Gemini Developer API לרשימת ההיתרים של מפתח ה-API של Firebase.

מפתח ה-API של Firebase הוא מפתח ה-API שמופיע בקובץ ההגדרה או באובייקט של Firebase שמוסיפים לבסיס הקוד של האפליקציה כדי לקשר את האפליקציה ל-Firebase. אפשר לכלול את מפתח Firebase API בקוד אם משתמשים במפתח רק עם ממשקי API שקשורים ל-Firebase (כמו Firebase AI Logic). מידע חשוב על מפתחות Firebase API

במסוף Google Cloud, בחלונית APIs & Services > Credentials, מפתחות Firebase API נראים כך:

כדי שממשקי API שקשורים ל-Firebase יפעלו, צריך להוסיף את מפתח ה-API של Firebase לבסיס הקוד של האפליקציה. בנוסף, Gemini Developer API מאושר באמצעות מפתח API. לכן, אנחנו ממליצים מאוד שלא תוסיפו את Gemini Developer API (שנקרא "Generative Language API" במסוף Google Cloud) לרשימת ההיתרים של מפתח ה-API של Firebase. אם תעשו את זה, תחשפו את Gemini Developer API לניצול לרעה פוטנציאלי.

איך שומרים על אבטחת מפתח ה-API של Gemini?

במאמר הזה מפורטות כמה שיטות מומלצות שיעזרו לכם לשמור על האבטחה של מפתח ה-API שלכם ב-Gemini.

אם מתקשרים אל Gemini Developer API ישירות מהאפליקציה לנייד או מהאפליקציה לאינטרנט:

• משתמשים בערכות ה-SDK של הלקוח Firebase AI Logic.
• אין להוסיף את מפתח ה-API של Gemini לבסיס הקוד של האפליקציה.

‫Firebase AI Logic מספק שירות proxy שכולל באופן פנימי את מפתח ה-API שלכם Gemini בכל בקשה אל Gemini Developer API – באופן מלא בקצה העורפי.

בנוסף, מומלץ מאוד:

• ברגע שמתחילים לפתח את האפליקציה ברצינות, כדאי לשלב את Firebase App Check כדי להגן על משאבי הקצה העורפי וגם על ממשקי ה-API שמשמשים לגישה למודלים גנרטיביים.

• אין לעשות שימוש חוזר במפתח ה-API‏ Gemini שנוצר על ידי Firebase מחוץ ל-Firebase AI Logic. אם אתם צריכים מפתח API של Gemini לתרחיש שימוש אחר, אתם צריכים ליצור מפתח נפרד.

• באופן כללי, לא מומלץ לשנות את מפתח ה-API‏ Gemini שנוצר על ידי Firebase. המפתח הזה נקרא Gemini Developer API key (auto created by Firebase) במסוף Google Cloud.

  • אין להוסיף ממשקי API נוספים לרשימת ממשקי ה-API המותרים עבור מפתח API מספר Gemini שנוצר ב-Firebase. ברשימת ההיתרים של ה-API, Geminiמפתח ה-API צריך לכלול רק את Gemini Developer API (שנקרא Generative Language API במסוף Google Cloud).

  • אין להוסיף הגבלות על אפליקציות, אחרת שירות ה-proxy של Firebase AI Logic לא יפעל כמצופה.

מפתח ה-API שלי Gemini נפרץ. מה עליי לעשות?

אם מפתח ה-API‏ Gemini שלכם נחשף, צריך לפעול לפי ההוראות כדי לשנות את מפתח ה-API‏ Gemini שמשמש לקריאה ל-Gemini Developer API.

בנוסף, מומלץ לעיין בשיטות המומלצות לשמירה על האבטחה של מפתח ה-API של Gemini.

פתרון בעיות במקרה של שגיאות

איך אפשר לפתור את שגיאת 404 הזו? Firebase AI Logic genai config not found

אם אתם מנסים להשתמש ב-Gemini Developer API ומופיעה שגיאה 404 עם הכיתוב Firebase AI Logic genai config not found, בדרך כלל המשמעות היא שלפרויקט Firebase שלכם אין מפתח API תקין של Gemini לשימוש עם ערכות ה-SDK של הלקוח Firebase AI Logic.

אלה הסיבות הסבירות ביותר לשגיאה הזו:

• עדיין לא הגדרתם את פרויקט Firebase עבור Gemini Developer API.

  מה עושים:
  במסוף Firebase, עוברים לדף Firebase AI Logic. לוחצים על שנתחיל? ובוחרים באפשרות Gemini Developer API. מפעילים את ה-API, והמסוף יגדיר את הפרויקט עבור Gemini Developer API. אחרי השלמת תהליך העבודה, כדאי לנסות לשלוח את הבקשה שוב.

• אם השלמתם לאחרונה את Firebase AI Logicתהליך ההגדרהFirebase AI Logic במסוף Firebase, יכול להיות שמפתח ה-API של Gemini עדיין לא זמין לכל שירותי הקצה העורפי הנדרשים בכל האזורים.

  מה עושים:
  מחכים כמה דקות ומנסים שוב לשלוח את הבקשה.

• יכול להיות שמפתח ה-API שלך (Gemini) נמחק מהפרויקט ב-Firebase.

  מה עושים:
  כאן מוסבר איך לשנות את מפתח ה-Gemini API שבו משתמשת Firebase AI Logic.

איך אפשר לפתור את שגיאה 400? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

אם אתם מנסים לשלוח בקשה מולטימודלית עם כתובת URL‏ Cloud Storage for Firebase יכול להיות שתיתקלו בשגיאת 400 הבאה:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

השגיאה הזו נגרמת בגלל פרויקט שסוכני השירות הנדרשים שלו לא הוקצו אוטומטית בצורה נכונה כשממשק Vertex AI API הופעל בפרויקט. זו בעיה מוכרת בחלק מהפרויקטים, ואנחנו פועלים כדי לפתור אותה באופן גלובלי.

כדי לתקן את הפרויקט ולהקצות את סוכני השירות האלה בצורה נכונה, כך שתוכלו להתחיל לכלול כתובות URL של Cloud Storage for Firebase בבקשות הרב-מודאליות שלכם, אתם יכולים לנסות את הפתרון הבא. צריכה להיות לכם הרשאה של בעלים בפרויקט, ותצטרכו להשלים את המשימות האלה רק פעם אחת עבור הפרויקט.

1. ניגשים אל gcloud CLI ומבצעים אימות.
   הדרך הקלה ביותר לעשות זאת היא מ-Cloud Shell. מידע נוסף זמין בGoogle Cloudמאמרי העזרה.

2. אם תתבקשו, תצטרכו לפעול לפי ההוראות שמוצגות במסוף כדי להפעיל את gcloud CLI בפרויקט Firebase.

   תצטרכו את מזהה פרויקט Firebase, שמופיע בראש הדף Project settings (הגדרות הפרויקט) במסוף Firebase.

3. מריצים את הפקודה הבאה כדי להקצות את סוכני השירות הנדרשים בפרויקט:

   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. מחכים כמה דקות כדי לוודא שהסוכנים של השירות הוקצו, ואז מנסים שוב לשלוח את הבקשה המולטימודלית שכוללת את כתובת ה-URL Cloud Storage for Firebase.

אם השגיאה הזו ממשיכה להופיע גם אחרי כמה דקות, אפשר לפנות אל תמיכת Firebase.

איך אפשר לפתור את שגיאה 400? API key not valid. Please pass a valid API key.

אם מופיעה שגיאת 400 עם הטקסט API key not valid. Please pass a valid API key., בדרך כלל זה אומר שמפתח ה-API בקובץ ההגדרות או באובייקט של Firebase לא קיים או שלא הוגדר לשימוש עם האפליקציה או עם פרויקט Firebase.

בודקים שמפתח ה-API שמופיע בקובץ ההגדרות או באובייקט ההגדרות של Firebase זהה למפתח ה-API של האפליקציה. אפשר לראות את כל מפתחות ה-API בחלונית APIs & Services > Credentials במסוף Google Cloud.

אם תגלו שהם לא זהים, תצטרכו לקבל קובץ או אובייקט חדש של הגדרות Firebase ואז להחליף את הקובץ או האובייקט שקיימים באפליקציה. קובץ או אובייקט ההגדרות החדש צריכים לכלול מפתח API תקין לאפליקציה ולפרויקט Firebase.

איך אפשר לפתור את שגיאת 403? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

אם מקבלים שגיאת 403 עם הכיתוב Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., בדרך כלל המשמעות היא שלמפתח ה-API בקובץ ההגדרות או באובייקט של Firebase אין API נדרש ברשימת ההיתרים שלו למוצר שבו אתם מנסים להשתמש.

מוודאים שכל ממשקי ה-API הנדרשים כלולים ברשימת ההיתרים של 'הגבלות על API' במפתח. במקרה של Firebase AI Logic, מפתח ה-API צריך לכלול ברשימת ההיתרים שלו את API ‏Firebase AI Logic לפחות.

אפשר לראות את כל מפתחות ה-API בחלונית APIs & Services > Credentials במסוף Google Cloud.

הערה: ממשקי API שקשורים ל-Firebase משתמשים במפתחות API רק כדי לזהות את הפרויקט או האפליקציה ב-Firebase, ולא כדי לאשר את הקריאה ל-API (כמו בממשקי API אחרים). ההרשאה ל-API שקשורים ל-Firebase מתבצעת בנפרד ממפתח ה-API, באמצעות Google Cloudהרשאות IAM, Firebase Security Rules או Firebase App Check. מידע נוסף על מפתחות API של Firebase

איך אפשר לפתור את שגיאת 403? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

אם מופיעה שגיאה 403 עם הכיתוב PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., בדרך כלל זה אומר שמפתח ה-API בקובץ או באובייקט ההגדרות של Firebase שייך לפרויקט אחר ב-Firebase.

בודקים שמפתח ה-API שמופיע בקובץ ההגדרות או באובייקט ההגדרות של Firebase זהה למפתח ה-API של האפליקציה. אפשר לראות את כל מפתחות ה-API בחלונית APIs & Services > Credentials במסוף Google Cloud.

אם תגלו שהם לא זהים, תצטרכו לקבל קובץ או אובייקט חדש של הגדרות Firebase ואז להחליף את הקובץ או האובייקט שקיימים באפליקציה. קובץ או אובייקט ההגדרות החדש צריכים לכלול מפתח API תקין לאפליקציה ולפרויקט Firebase.

רוצה לתת משוב על חוויית השימוש ב-Firebase AI Logic?