Esta página fornece respostas para perguntas frequentes e informações de solução de problemas sobre os SDKs do Gemini API e do Firebase AI Logic. Para mais dúvidas, consulte as Perguntas frequentes sobre Gemini API na documentação do Google Cloud.
Painéis de status
Vertex AI Gemini API (
Vertex Gemini APIeVertex 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 do produto na época.
Desde então, ampliamos os recursos do nosso produto. Por exemplo, a partir de 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?
Confira algumas diferenças entre os dois provedores de "Gemini API" em geral, independente de como você acessa:
-
O Gemini Developer API oferece um "nível sem custo financeiro" e preços de pagamento por utilização.
O Vertex AI Gemini API quando usado com Firebase AI Logic sempre exige o plano de preços Blaze de pagamento por uso.
Os dois provedores de API têm preços diferentes de pagamento conforme o uso. Saiba mais na documentação de cada um.
-
O Gemini Developer API tem limites de taxa explícitos.
O Vertex AI Gemini API usa a "cota compartilhada dinâmica (DSQ)", que é compartilhada por todos que usam esse modelo na região. Também é possível configurar a capacidade de transmissão provisionada (PT, na sigla em inglês).
Especificar o local para acessar o modelo
- Somente o Vertex AI Gemini API permite escolher o local onde você acessa o modelo.
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 de cliente Firebase AI Logic.
| Recurso | Gemini Developer API | Vertex AI Gemini API |
|---|---|---|
| Suporte para modelos Gemini | compatível | compatível |
| Suporte para modelos Imagen |
compatível
(ainda não para Unity) |
compatível
(ainda não para Unity) |
| Suporte para modelos Veo | ainda não tem suporte | ainda não é compatível |
| Suporte para o Gemini Live API | ainda não tem suporte |
compatível
(somente Android, Flutter e Unity) |
| Integração com Firebase App Check | compatível | compatível |
| Compatível com Firebase Remote Config | compatível | compatível |
| Suporte para monitoramento de IA no console Firebase | ainda não tem suporte | compatível |
| Suporte para URLs Cloud Storage | ainda não é compatível 1 |
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 A API Files para o Gemini Developer API não é compatível com os SDKs Firebase AI Logic.
Posso usar Gemini Developer API e 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.
Quais são as APIs necessárias? E como faço para ativá-las?
|
Selecione seu provedor da API Gemini para conferir conteúdo específico do provedor |
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:
No console Firebase, acesse a página Firebase AI Logic.
Clique em Começar.
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 uma lista de modelos compatíveis em Saiba mais sobre os modelos compatíveis. Adicionamos novos recursos aos SDKs com frequência. Por isso, consulte estas Perguntas frequentes para conferir atualizações, além de notas da versão, blogs e postagens em redes sociais.
Gemini Developer API
É possível usar os modelos de fundação Gemini e Imagen.
O Gemini Developer API (independente de como ele é acessado)
só aceita a geração de imagens pelo modelo imagen-3.0-fast-generate-002.
Vertex AI Gemini API
É possível usar os modelos de fundação Gemini e Imagen.
Independente do provedor de 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 Google Cloud (por exemplo, na página "Modelos").
Quando um modelo é desativado, todas as solicitações feitas a 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.
Confira as datas de descontinuação de vários modelos:
Modelos Gemini 1.5 Pro:
gemini-1.5-pro-002(egemini-1.5-pro): 24 de setembro de 2025gemini-1.5-pro-001: 24 de maio de 2025
Modelos Gemini 1.5 Flash:
gemini-1.5-flash-002(egemini-1.5-flash): 24 de setembro de 2025gemini-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 obrigatórias | 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.updateresourcemanager.projects.createBillingAssignmentresourcemanager.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 precisa fornecer o seguinte:
O
mimeTypedo 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
InlineDataParte 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,CIImageeCGImage) 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
InlineDataParte 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, Pesquisa como ferramenta, embasamento com a Pesquisa Google, execução de código, ajuste refinado de um modelo, geração de embeddings e recuperação semântica?
O cache de contexto, a pesquisa como ferramenta, o embasamento com a Pesquisa Google, a execução de código, o ajuste refinado de um modelo, a geração de incorporações e a recuperação semântica são compatíveis com vários modelos ou com o Vertex AI Gemini API, mas não estão disponíveis ao usar o Firebase AI Logic.
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 chamador. Portanto, se você estiver usando o Gemini Developer API pelos SDKs do Firebase AI Logic, vai precisar 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 APIs.
Ao seguir o fluxo de trabalho de configuração do Firebase AI Logic no console do Firebase, criamos uma chave de API do Gemini que é restringida 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 a 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.
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:
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 é:
Chave de API Gemini Developer (criada automaticamente pelo Firebase).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.A essa nova chave de API, adicione restrições de API e selecione apenas API Generative Language.
"API Generative Language" é o nome que o Gemini Developer API recebe às vezes no console do Google Cloud.Não adicione restrições de app. Caso contrário, o serviço de proxy Firebase AI Logic não vai funcionar como esperado.
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.
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 você precisa 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 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 os 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, talvez encontre 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.
Acesse e autentique com o gcloud CLI.
A maneira mais fácil de fazer isso é pelo Cloud Shell. Saiba mais na documentação do Google Cloud.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 settings Configurações do projeto no console do Firebase.
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 ''
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 no seu arquivo/objeto de configuração do Firebase
não tem uma API necessária na lista de permissões para o produto que você está tentando
usar.
Verifique se a chave de API usada pelo app tem todas as APIs necessárias incluídas na lista de permissões "restrições de API" da chave. Para Firebase AI Logic, a chave de API precisa ter pelo menos a API Firebase AI Logic na lista de permissões.
É possível conferir todas as chaves de API no painel APIs e serviços > Credenciais no console Google Cloud.
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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