Часто задаваемые вопросы и устранение неполадок

На этой странице представлены ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ) и информация по устранению неполадок, связанных с API Gemini и SDK Firebase AI Logic .

Панели мониторинга состояния

• Firebase AI Logic

• API разработчика Gemini

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

Общие часто задаваемые вопросы

Почему название изменилось с " Vertex AI in Firebase " на " Firebase AI Logic "?

В 2024 году мы запустили набор клиентских SDK для Firebase, которые могли использовать API Vertex AI Gemini, а также прокси-шлюз Firebase для защиты этого API от злоупотреблений и обеспечения интеграции с другими продуктами Firebase. Мы назвали наш продукт "Vertex AI в Firebase", и это название точно отражало доступные на тот момент варианты его использования.

Однако с тех пор мы расширили возможности нашего продукта. Например, с мая 2025 года мы предлагаем поддержку API для разработчиков Gemini , включая возможность защиты API для разработчиков Gemini от злоупотреблений с помощью нашей интеграции с Firebase App Check .

В результате название «Vertex AI in Firebase» больше не отражает в полной мере расширенные возможности нашего продукта. Поэтому новое название — Firebase AI Logic — лучше отражает развивающийся набор функций и позволяет нам и дальше расширять наши предложения в будущем!

Ознакомьтесь с руководством по миграции, чтобы получить доступ ко всем новейшим функциям Firebase AI Logic (и, при желании, начать использовать API разработчика Gemini ).

В чём разница между использованием API разработчика Gemini и API Vertex AI Gemini ?

В таблице ниже перечислены важные различия между двумя поставщиками « Gemini API » в целом, независимо от способа доступа к ним :

	API разработчика Gemini	Vertex AI Gemini API
Цены	Доступно как в бесплатном тарифном плане Spark, так и в тарифном плане Blaze с оплатой по факту использования ^.	Всегда требуется тарифный план Blaze с оплатой по факту использования ^(1) (при использовании с Firebase AI Logic ).
Ограничения скорости (квоты)	Явные ограничения скорости	Использует динамическую общую квоту (DSQ), которой делятся все пользователи данной модели в этом регионе. Доступна выделенная пропускная способность (PT).
Указание места для доступа к модели.	не поддерживается API	поддерживается API
Поддержка URL-адресов Cloud Storage	не поддерживается API ^2	Общедоступные файлы и файлы, защищенные Firebase Security Rules
Поддержка URL-адресов YouTube и URL-адресов браузеров.	Только URL-адреса YouTube	URL-адреса YouTube и URL-адреса браузеров

^1. У двух поставщиков API разные тарифы с оплатой по факту использования (подробнее см. в их документации).

^2. API для работы с файлами в Gemini Developer API не поддерживается SDK Firebase AI Logic .

В таблице ниже перечислены часто задаваемые вопросы о функциях двух поставщиков « Gemini API ». Эта таблица применима конкретно при использовании клиентских SDK Firebase AI Logic .

Особенность	API разработчика Gemini	Vertex AI Gemini API
Поддержка моделей Gemini	поддерживается	поддерживается
Поддержка моделей Imagen	поддерживается	поддерживается
Поддержка моделей Veo	пока не поддерживается	пока не поддерживается
Поддержка Gemini Live API	поддерживается	поддерживается
Интеграция с Firebase App Check	поддерживается	поддерживается
Совместимо с Firebase Remote Config	поддерживается	поддерживается
Поддержка мониторинга ИИ в консоли Firebase	поддерживается	поддерживается

Примечание: При использовании Firebase AI Logic следующие возможности пока не поддерживаются: кэширование контекста, тонкая настройка модели, генерация эмбеддингов, семантический поиск, встроенное аудио для Live API и некоторые расширенные функции моделей Imagen .

Могу ли я использовать одновременно API разработчика Gemini и API Vertex AI Gemini ?

Да, вы можете включить оба провайдера " Gemini API " в своем проекте Firebase и использовать оба API в самом приложении.

Чтобы переключаться между поставщиками API в вашем коде, просто убедитесь, что вы правильно указали бэкэнд-сервис в своем коде .

Важно: если ваш проект использует тарифный план Blaze с оплатой по мере использования (который необходим для использования API Vertex AI Gemini и ряда других продуктов в экосистеме Firebase и Google Cloud ), имейте в виду, что все вызовы к API Gemini для разработчиков оплачиваются по мере использования.

Какие API необходимы? И как их включить?

Выберите своего поставщика API Gemini, чтобы просмотреть контент, относящийся к данному поставщику. API разработчика Gemini API Vertex AI Gemini

Для использования SDK Firebase AI Logic с API разработчика Gemini в вашем проекте должны быть включены следующие два API:

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

Вам следует включить эти два API с помощью консоли Firebase :

1. В консоли Firebase перейдите на страницу Firebase AI Logic .

2. Нажмите « Начать» .

3. Выберите этот пункт, чтобы начать работу с API разработчика Gemini .

   Это запустит пошаговый рабочий процесс, который активирует оба API. Консоль также сгенерирует ключ API Gemini , а также добавит API Firebase AI Logic в список разрешенных для вашего ключа API Firebase.

Как отключить API в моем проекте Firebase?

В Firebase AI Logic мы стараемся максимально упростить настройку вашего проекта Firebase для использования выбранного вами API-провайдера Gemini . Это включает в себя включение необходимых API в вашем проекте Firebase на определенных этапах, например, в пошаговом рабочем процессе в консоли Firebase .

Однако, если вы решите не использовать Firebase AI Logic или один из API-провайдеров Gemini , вы можете отключить соответствующие API в своем проекте Firebase.

Внимание : Прежде чем отключать API, учтите следующее:

• Если вы отключите необходимый API, и в вашем приложении есть функция, которая зависит от этого API, то эта функция перестанет работать во всех версиях вашего приложения после отключения API.
• Если вы отключите API разработчика Gemini или API искусственного интеллекта Vertex в своем проекте Firebase, вы отключите их использование для всех вариантов применения этих API, а не только для Firebase AI Logic . Убедитесь, что вы не используете API по другим причинам (например, с Genkit , серверными SDK GenAI, ADK и т. д.).

Перед отключением API вы можете проверить уровень его использования на соответствующей странице API в консоли Google Cloud (ссылки на страницы каждого API вы найдете в инструкциях ниже).

Отключите API, связанные с использованием Gemini Developer API.

Для использования SDK Firebase AI Logic с API разработчика Gemini в вашем проекте должны быть включены следующие два API:

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

Если вы хотите полностью отказаться от использования Firebase AI Logic :

1. Нажмите на каждую из ссылок API выше, чтобы перейти на соответствующие страницы API в консоли Google Cloud , а затем нажмите «Управление» .

2. Перейдите на вкладку «Метрики» , чтобы убедиться, что API не используется.

3. Если вы все же хотите отключить API, нажмите кнопку «Отключить API» в верхней части страницы.

4. Удалите API Firebase AI Logic из списка API, которые можно вызывать с помощью ваших ключей API Firebase. Ознакомьтесь с этим разделом часто задаваемых вопросов о списке разрешенных API-ключей Firebase, чтобы узнать, как изменить этот список.

Если вы хотите продолжить использовать Firebase AI Logic , но вместо этого использовать API Vertex AI Gemini :

1. Перейдите на страницу Gemini Developer API в консоли Google Cloud , затем нажмите «Управление» .

2. Перейдите на вкладку «Метрики» , чтобы убедиться, что API не используется.

3. Если вы все же хотите отключить API, нажмите кнопку «Отключить API» в верхней части страницы.

4. Убедитесь, что в вашем проекте включены необходимые API для Vertex AI Gemini API .

Отключите API, связанные с использованием API Vertex AI Gemini.

Для использования SDK Firebase AI Logic с API Vertex AI Gemini в вашем проекте должны быть включены следующие два API:

• API Vertex AI ( aiplatform.googleapis.com )
• API Firebase AI Logic ( firebasevertexai.googleapis.com )

Если вы хотите полностью отказаться от использования Firebase AI Logic :

1. Нажмите на каждую из ссылок API выше, чтобы перейти на соответствующие страницы API в консоли Google Cloud , а затем нажмите «Управление» .

2. Перейдите на вкладку «Метрики» , чтобы убедиться, что API не используется.

3. Если вы все же хотите отключить API, нажмите кнопку «Отключить API» в верхней части страницы.

4. Удалите API Firebase AI Logic из списка API, которые можно вызывать с помощью ваших ключей API Firebase. Ознакомьтесь с этим разделом часто задаваемых вопросов о списке разрешенных API-ключей Firebase, чтобы узнать, как изменить этот список.

Если вы хотите продолжить использовать Firebase AI Logic , но вместо этого — Gemini Developer API :

1. Перейдите на страницу API Vertex AI в консоли Google Cloud , затем нажмите «Управление» .

2. Перейдите на вкладку «Метрики» , чтобы убедиться, что API не используется.

3. Если вы все же хотите отключить API, нажмите кнопку «Отключить API» в верхней части страницы.

4. Убедитесь, что в вашем проекте включены необходимые API для Gemini Developer API .

Какие модели можно использовать с SDK Firebase AI Logic ?

См. списки поддерживаемых моделей . Мы часто добавляем новые возможности в SDK, поэтому следите за обновлениями в этом разделе часто задаваемых вопросов (а также в примечаниях к выпускам, блогах и сообщениях в социальных сетях).

• API разработчика Gemini

  • Обе модели базовых фондов — Gemini и Imagen .

    Обратите внимание, что API разработчика Gemini (независимо от способа доступа) поддерживает только определенные стабильные модели Imagen .

• Vertex AI Gemini API

  • Обе модели базовых фондов — Gemini и Imagen .

• Независимо от выбранного вами поставщика API Gemini

  • Firebase AI Logic не поддерживает следующие функции:

    • Неосновные модели Gemini (например, модели PaLM, настроенные модели или модели на основе Gemma).

    • Более старые модели Imagen или imagen-3.0-capability-001 .

Что делать, когда модели уходят на пенсию?

При выпуске стабильной версии модели мы стремимся обеспечить ее доступность как минимум в течение одного года, после чего модель снимается с производства.

Примечание: После выпуска стабильной версии для данной модели все экспериментальные и предварительные версии этой модели обычно удаляются в течение нескольких дней или недель. Кроме того, версии модели, которые были объявлены к удалению, часто ограничиваются существующими проектами или проектами, которые ранее использовали эту модель.

Где найти дату вывода модели из эксплуатации?

Вот несколько способов узнать дату вывода модели из эксплуатации:

• На момент выпуска : Мы указываем ожидаемую дату прекращения поддержки каждой модели в нескольких местах в документации поставщика API Gemini , а также в документации Firebase (см. страницу поддерживаемых моделей ).

• По мере приближения даты прекращения поддержки : мы отправляем электронные письма соответствующим участникам проекта и публикуем напоминания в примечаниях к выпуску и других каналах о любых предстоящих прекращениях поддержки (например, напоминания о датах прекращения поддержки стабильных моделей Gemini 1.5 и 1.0).

Что делать, если используемая вами модель скоро будет снята с производства?

1. Найдите подходящую поддерживаемую в настоящее время модель и её название .

2. Перед датой прекращения поддержки обновите название модели, используемой вашим приложением; в противном случае любые запросы к этой модели будут завершаться ошибкой 404.

   • Имя модели задается во время инициализации при создании экземпляра GenerativeModel , LiveModel или ImagenModel . Обязательно ознакомьтесь с важной рекомендацией ниже по использованию Firebase Remote Config .

   • При использовании Firebase AI Logic обычно не требуется изменять код, который непосредственно вызывает модель.

3. Протестируйте приложение, чтобы убедиться, что ответы по-прежнему соответствуют ожиданиям.

Поскольку запросы к устаревшим моделям завершаются неудачей, мы настоятельно рекомендуем не прописывать модель и версию модели в коде вашего приложения. Вместо этого настройте и используйте Firebase Remote Config для управления моделью и версией модели, используемой в вашем приложении.

С помощью Remote Config вы можете динамически и удаленно изменять модель и версию модели, используемые вашим приложением, без выпуска новой версии приложения. Любые уже выпущенные версии вашего приложения (настроенные на использование Remote Config ) немедленно начнут использовать новую модель и имя модели.

Даты вывода из эксплуатации стабильных моделей Gemini 1.5 и 1.0

• Модели Gemini 1.5 Pro :

  • gemini-1.5-pro-002 (и gemini-1.5-pro ): 24 сентября 2025 г.
  • gemini-1.5-pro-001 : 24 мая 2025 г.

• Модели Gemini 1.5 Flash :

  • gemini-1.5-flash-002 (и gemini-1.5-flash ): 24 сентября 2025 г.
  • gemini-1.5-flash-001 : 24 мая 2025 г.

• Выход моделей Gemini 1.0 Pro Vision : 21 апреля 2025 г. (ранее запланирован на 9 апреля 2025 г.)

• Модели Gemini 1.0 Pro : 21 апреля 2025 г. (ранее планировалось на 9 апреля 2025 г.)

Как установить ограничение на количество запросов для каждого пользователя?

По умолчанию Firebase AI Logic устанавливает лимит запросов на пользователя на уровне 100 запросов в минуту (RPM).

Чтобы изменить лимит запросов для каждого пользователя, необходимо настроить параметры квоты для API Firebase AI Logic .

Узнайте больше о квоте API Firebase AI Logic . На этой странице вы также можете узнать, как просмотреть и изменить свою квоту.

Какие разрешения могут потребоваться для использования SDK Firebase AI Logic ?

Действие	Необходимые разрешения IAM	Роли IAM, которые по умолчанию включают необходимые разрешения.
Перейдите на тарифный план с оплатой по факту использования (Blaze).	firebase.billingPlans.update resourcemanager.projects.createBillingAssignment resourcemanager.projects.deleteBillingAssignment	Владелец
Включите API в проекте	serviceusage.services.enable	Редактор Владелец
Создайте приложение Firebase.	firebase.clients.create	Администратор Firebase Редактор Владелец

Использует ли Firebase AI Logic мои данные для обучения моделей?

См. раздел «Управление данными и ответственный ИИ» .

Требуется ли указание MIME-типа в моих мультимодальных запросах? (например, для изображений, PDF-файлов, видео и аудио)

Да, в каждом мультимодальном запросе необходимо всегда указывать следующее:

• mimeType файла. См. исключение ниже.

• Файл. Вы можете указать файл либо в виде встроенных данных, либо указав его URL-адрес.

Узнайте о поддерживаемых типах входных файлов, о том, как указать MIME-тип, и о двух вариантах предоставления файла в разделе «Поддерживаемые входные файлы и требования» .

Исключение из правила указания MIME-типа в запросе.

Исключением из правила указания MIME-типа являются встроенные поля ввода изображений для запросов от нативных приложений платформ Android и Apple.

SDK Firebase AI Logic для платформ Android и Apple предоставляют упрощенный и удобный для платформы способ обработки изображений в запросах — все изображения (независимо от их формата) преобразуются на стороне клиента в JPEG с качеством 80% перед отправкой на сервер. Это означает, что при предоставлении изображений в виде встроенных данных с помощью SDK для платформ Android и Apple вам не нужно указывать MIME-тип в запросе .

Этот упрощенный способ обработки показан в документации Firebase AI Logic в примерах отправки изображений в кодировке base64 в запросах.

Вот дополнительная информация об этой функции, специфичная для данной платформы:

• Для Android :

  • Вы можете воспользоваться упрощенным способом обработки типов изображений, встроенных в платформу ( Bitmap ), в многомодальных запросах, содержащих изображения в качестве встроенных данных (см. пример ).

  • Для более полного контроля над форматами и преобразованиями изображений вы можете предоставлять изображения в виде InlineDataPart и указывать конкретный MIME-тип. Например:

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

• Для платформ Apple :

  • Вы можете воспользоваться упрощенным способом обработки типов изображений, встроенных в платформу ( UIImage , NSImage , CIImage и CGImage ), в многомодальных запросах, содержащих изображения в качестве встроенных данных (см. пример ).

  • Для более полного контроля над форматами и преобразованиями изображений вы можете предоставлять изображения в виде InlineDataPart и указывать конкретный MIME-тип. Например:

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

Доступны ли эти функции при использовании Firebase AI Logic ? Кэширование контекста, тонкая настройка модели, генерация эмбеддингов, семантический поиск и нативное аудио?

Следующие функции поддерживаются различными моделями и поставщиками API, но они недоступны при использовании Firebase AI Logic :

• Кэширование контекста
• Тонкая настройка модели
• генерация эмбеддингов
• Семантический поиск
• Встроенный звук для Live API

Если вы хотите добавить эти функции в качестве запросов на добавление новых возможностей или проголосовать за уже существующий запрос, посетите Firebase UserVoice .

Что делать с изменением названия модуля с FirebaseAI на FirebaseAILogic для приложений Swift на платформах Apple?

Начиная с Firebase SDK версии 12.5.0, для приложений на платформе Apple Firebase AI Logic теперь распространяется в виде модуля FirebaseAILogic . Мы сделали это изменение некритичным и обратно совместимым.

Примечание: Данный раздел часто задаваемых вопросов применим, если вы в настоящее время используете модуль FirebaseAI и обновляете Firebase SDK до версии 12.5.0 и выше. Если вы используете устаревший модуль FirebaseVertexAI , посетите наше руководство по миграции .

Почему мы внесли эти изменения?

Ранее мы распространяли этот сервис в рамках модуля FirebaseAI . Однако нам потребовалось переименовать его в FirebaseAILogic по следующим причинам:

• Избегайте конфликта имен между модулем и классом, который вызывает проблемы в бинарных дистрибутивах.

• Предоставьте нам возможность использовать макросы Swift для разработки будущих функций.

Что делать при обновлении до версии 12.5.0 и выше?

Изменение названия модуля на FirebaseAILogic не нарушит совместимость существующих версий и обеспечит обратную совместимость. Однако в будущем мы можем удалить старый модуль вместе с крупным релизом Firebase SDK, в котором будут внесены существенные изменения, нарушающие совместимость (сроки пока не определены) .

Изменение названия этого модуля не требует каких-либо обязательных изменений , но мы рекомендуем выполнить следующие действия:

1. При выборе зависимостей Swift PM отдайте предпочтение FirebaseAILogic (вместо FirebaseAI ).

2. Замените операторы импорта на FirebaseAILogic (вместо FirebaseAI ).

Часто задаваемые вопросы о ключах API Gemini

Эти часто задаваемые вопросы применимы только в том случае, если вы используете API разработчика Gemini .

Что такое API-ключ Gemini ?

API для разработчиков Gemini использует «ключ API Gemini » для авторизации вызывающей стороны. Поэтому, если вы используете API для разработчиков Gemini через SDK Firebase AI Logic , вам потребуется действительный ключ API Gemini в вашем проекте Firebase для выполнения вызовов к этому API.

«Ключ API Gemini » — это просто ключ API, в списке разрешенных API которого присутствует API разработчика Gemini .

Примечание: API разработчика Gemini иногда называют "API генеративного языка" в консоли Google Cloud .

При выполнении процедуры настройки Firebase AI Logic в консоли Firebase мы создаём ключ API Gemini , предназначенный только для Gemini Developer API , и настраиваем прокси-сервис Firebase AI Logic для использования этого ключа API. Этот сгенерированный Firebase ключ API Gemini называется Gemini Developer API key (автоматически создан Firebase) на странице учётных данных в консоли Google Cloud .

Узнайте больше об ограничениях API для ключей API .

При использовании SDK Firebase AI Logic ваш API-ключ Gemini не добавляется в код приложения. Узнайте больше о том, как обеспечить безопасность вашего API-ключа Gemini .

Нужно ли мне добавлять свой API-ключ Gemini в код моего мобильного или веб-приложения?

При использовании SDK Firebase AI Logic не добавляйте свой API-ключ Gemini в код вашего приложения.

Фактически, при разработке с использованием SDK Firebase AI Logic вы не взаимодействуете напрямую с ключом API Gemini . Вместо этого наш прокси-сервис Firebase AI Logic будет внутренне включать ключ API Gemini в каждый запрос к API разработчика Gemini — полностью на бэкэнде.

Как только вы всерьез начнете разработку своего приложения, крайне важно интегрировать его с Firebase App Check , чтобы на бэкэнд передавались только запросы от вашего реального приложения и проверенных устройств.

Как изменить ключ API Gemini , используемый для вызова API разработчика Gemini ?

При использовании SDK Firebase AI Logic вам вряд ли потребуется менять ключ API Gemini . Однако вот два случая, когда это может понадобиться:

• Если вы случайно допустили утечку ключа и хотите заменить его новым защищенным ключом.

• Если вы случайно удалили ключ, обратите внимание, что вы можете восстановить его в течение 30 дней с момента удаления.

Вот как изменить ключ API Gemini , используемый SDK Firebase AI Logic :

1. Если сгенерированный Firebase ключ API Gemini все еще существует, удалите его.

   Удалить этот ключ API можно на панели «API и сервисы» > «Учетные данные» в консоли Google Cloud . Он называется:
   Ключ API для разработчиков Gemini (автоматически создается Firebase) .

2. На той же странице консоли Google Cloud создайте новый ключ API. Мы рекомендуем назвать его, например, так:
   Ключ API Gemini Developer для Firebase .

3. К этому новому ключу API добавьте ограничения API и выберите только API генеративного языка .
   В консоли Google Cloud API разработчика Gemini иногда называют "Generative Language API".

   Не добавляйте никаких ограничений для приложений ; в противном случае прокси-сервис Firebase AI Logic не будет работать должным образом.

4. Выполните следующую команду, чтобы установить этот новый ключ в качестве ключа API Gemini , который должен использовать прокси-сервис 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}\"}}"
   

   Узнайте больше о gcloud CLI .

Не добавляйте этот новый ключ API Gemini в код вашего приложения. Узнайте больше о том, как обеспечить безопасность вашего ключа API Gemini .

Примечание: по вопросам и за помощью в работе с ключами API вы всегда можете обратиться в службу поддержки Firebase .

Могу ли я использовать свой "ключ API Firebase" в качестве ключа API Gemini ?

Нет — вам не следует использовать свой «ключ API Firebase» в качестве ключа API Gemini . Мы настоятельно рекомендуем не добавлять API разработчика Gemini в список разрешенных для вашего ключа API Firebase.

Ваш ключ API Firebase — это ключ API, указанный в файле конфигурации Firebase или объекте, который вы добавляете в код своего приложения для подключения к Firebase. Включение ключа API Firebase в код допустимо , если вы используете его только с API, связанными с Firebase (например, Firebase AI Logic ) . Узнайте важную информацию о ключах API Firebase .

В разделе «API и сервисы > Учетные данные» консоли Google Cloud ключи API Firebase выглядят следующим образом:

Поскольку для корректной работы API Firebase необходимо добавить ключ API Firebase в код вашего приложения, а авторизация API Gemini Developer осуществляется с помощью ключа API, мы настоятельно рекомендуем НЕ добавлять API Gemini Developer (в консоли Google Cloud он называется "Generative Language API") в список разрешенных API для вашего ключа API Firebase . В противном случае вы подвергаете API Gemini Developer потенциальному риску злоупотреблений.

Как обеспечить безопасность моего API-ключа Gemini ?

В этом разделе часто задаваемых вопросов описаны некоторые рекомендуемые лучшие практики для обеспечения безопасности вашего ключа API Gemini .

Если вы обращаетесь к API Gemini Developer напрямую из своего мобильного или веб-приложения:

• Используйте клиентские SDK Firebase AI Logic .
• Не добавляйте свой API-ключ Gemini в код вашего приложения.

Firebase AI Logic предоставляет прокси-сервис, который внутренне включает ваш ключ API Gemini в каждый запрос к API разработчиков Gemini — полностью на бэкэнде.

Кроме того, мы настоятельно рекомендуем следующее:

• Как только вы всерьез начнете разработку своего приложения, интегрируйте его с Firebase App Check , чтобы защитить ресурсы бэкэнда, а также API, используемые для доступа к генеративным моделям.

• Не используйте сгенерированный Firebase ключ API Gemini повторно за пределами Firebase AI Logic . Если вам нужен ключ API Gemini для другого варианта использования, создайте отдельный ключ.

• В целом, вам НЕ следует изменять ключ API Gemini , сгенерированный Firebase. Этот ключ называется ключом API разработчика Gemini (автоматически создается Firebase) в консоли Google Cloud .

  • Не добавляйте никаких дополнительных API в список разрешенных API для вашего ключа Gemini API, сгенерированного Firebase. В списке разрешенных API ваш ключ Gemini API должен содержать только Gemini Developer API (в консоли Google Cloud он называется "Generative Language API").

  • Не добавляйте никаких ограничений для приложений ; в противном случае прокси-сервис Firebase AI Logic не будет работать должным образом.

Мой API-ключ Gemini был скомпрометирован. Что мне нужно сделать?

Если ваш ключ API Gemini был скомпрометирован, следуйте инструкциям, чтобы изменить ключ API Gemini , используемый для вызова API разработчика Gemini .

Также ознакомьтесь с рекомендуемыми лучшими практиками для обеспечения безопасности вашего ключа API Gemini .

Устранение ошибок

Как исправить ошибку 404? Firebase AI Logic genai config not found

Если при попытке использовать API разработчика Gemini вы получаете ошибку 404 с сообщением Firebase AI Logic genai config not found , это обычно означает, что в вашем проекте Firebase отсутствует действительный ключ API Gemini для использования с клиентскими SDK Firebase AI Logic .

Вот наиболее вероятные причины этой ошибки:

• Вы еще не настроили свой проект Firebase для использования API разработчика Gemini .

  Что делать:
  В консоли Firebase перейдите на страницу Firebase AI Logic . Нажмите «Начать» , а затем выберите Gemini Developer API . Включите API, и консоль настроит ваш проект для работы с Gemini Developer API . После завершения процесса повторите запрос.

• Если вы совсем недавно выполнили процедуру настройки Firebase AI Logic в консоли Firebase , то ваш ключ API Gemini может быть еще недоступен для всех необходимых бэкэнд-сервисов во всех регионах.

  Что делать:
  Подождите несколько минут, а затем повторите запрос.

• Возможно, ваш API-ключ Gemini был удален из вашего проекта Firebase.

  Что делать:
  Узнайте, как изменить ключ API Gemini , используемый Firebase AI Logic .

Как исправить ошибку 400? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

При попытке отправить многомодальный запрос с использованием URL-адреса Cloud Storage for Firebase вы можете столкнуться со следующей ошибкой 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Эта ошибка вызвана тем, что в проекте не были корректно настроены необходимые агенты сервиса при включении API Vertex AI . Это известная проблема в некоторых проектах, и мы работаем над ее глобальным исправлением.

Вот обходное решение для исправления вашего проекта и корректной настройки этих сервисных агентов, чтобы вы могли начать включать URL-адреса Cloud Storage for Firebase в ваши многомодальные запросы. Вы должны быть владельцем проекта, и вам нужно выполнить этот набор задач только один раз для вашего проекта.

1. Получите доступ и пройдите аутентификацию с помощью gcloud CLI .
   Проще всего это сделать через Cloud Shell . Подробнее см. в документации Google Cloud .

2. Если появится запрос, следуйте инструкциям, отображаемым в терминале, чтобы запустить gcloud CLI для вашего проекта Firebase.

   Вам понадобится идентификатор вашего проекта Firebase, который можно найти в верхней части проекта в консоли Firebase .

3. Для создания необходимых сервисных агентов в вашем проекте выполните следующую команду:

   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. Подождите несколько минут, чтобы убедиться в готовности сервисных агентов, а затем повторите попытку отправки многомодального запроса, включающего URL-адрес Cloud Storage for Firebase .

Если ошибка сохраняется после нескольких минут ожидания, обратитесь в службу поддержки Firebase .

Как исправить ошибку 400? API key not valid. Please pass a valid API key.

Если вы получаете ошибку 400 с сообщением API key not valid. Please pass a valid API key. , это обычно означает, что ключ API в вашем файле/объекте конфигурации Firebase не существует или не настроен для использования с вашим приложением и/или проектом Firebase.

Убедитесь, что ключ API, указанный в вашем файле/объекте конфигурации Firebase, совпадает с ключом API вашего приложения. Вы можете просмотреть все свои ключи API на панели «API и сервисы» > «Учетные данные» в консоли Google Cloud .

Если вы обнаружите, что они не совпадают, получите новый конфигурационный файл/объект Firebase и замените им тот, что находится в вашем приложении. Новый конфигурационный файл/объект должен содержать действительный ключ API для вашего приложения и проекта Firebase.

Как исправить ошибку 403? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Если вы получаете ошибку 403 с сообщением « Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. , это обычно означает, что ключ API в конфигурации Firebase вашего приложения имеет ограничения, которые препятствуют вызову необходимого API.

Для решения этой проблемы необходимо обновить ограничения вашего API-ключа в консоли Google Cloud , добавив в них требуемый API. Для Firebase AI Logic необходимо убедиться, что API Firebase AI Logic ( firebasevertexai.googleapis.com ) включен в список API, которые можно вызывать с помощью данного API-ключа.

Выполните следующие шаги:

1. В консоли Google Cloud откройте панель «API и сервисы» > «Учетные данные» .

2. Выберите ключ API, который настроен для использования вашим приложением (например, «ключ iOS» для приложения iOS).

3. На странице редактирования ключа API найдите раздел «Ограничения API» .

4. Убедитесь, что выбран параметр «Ограничить доступ к ключу» . Если он не выбран, ваш ключ не имеет ограничений, и это, вероятно, не является причиной ошибки.

   Примечание: Если у вас есть неограниченный API-ключ, мы настоятельно рекомендуем применить к нему "ограничения API" .

5. В раскрывающемся меню «Выбранные API» найдите и выберите Firebase AI Logic API , чтобы добавить его в список API, которые можно вызывать с помощью ключа API.

6. Нажмите « Сохранить ».

   Для вступления изменений в силу может потребоваться до пяти минут.

Примечание: API-ключи, связанные с Firebase, используются только для идентификации проекта или приложения Firebase, а не для авторизации вызова API (как это позволяют некоторые другие API). Авторизация для API, связанных с Firebase, осуществляется отдельно от ключа API, либо через разрешения Google Cloud IAM, Firebase Security Rules , либо через Firebase App Check . Подробнее о ключах API Firebase можно узнать здесь.

Как исправить ошибку 403? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

Если вы получаете ошибку 403 с сообщением PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. это обычно означает, что ключ API в вашем файле/объекте конфигурации Firebase принадлежит другому проекту Firebase.

Убедитесь, что ключ API, указанный в вашем файле/объекте конфигурации Firebase, совпадает с ключом API вашего приложения. Вы можете просмотреть все свои ключи API на панели «API и сервисы» > «Учетные данные» в консоли Google Cloud .

Если вы обнаружите, что они не совпадают, получите новый конфигурационный файл/объект Firebase и замените им тот, что находится в вашем приложении. Новый конфигурационный файл/объект должен содержать действительный ключ API для вашего приложения и проекта Firebase.

Как исправить ошибку 404, которая сообщает, что модель « was not found or your project does not have access to it »?

Например: " Publisher Model projects/PROJECT-ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-3-pro-image-preview was not found or your project does not have access to it. Please ensure you are using a valid model version. "

Существует несколько причин, по которым может возникнуть подобная ошибка.

• Недопустимое название модели

  • Причина : Указанное вами название модели не является допустимым.

  • Решение : Сравните название и версию вашей модели со списком всех поддерживаемых и доступных моделей . Убедитесь, что вы проверили сегменты и их порядок в названии модели. Например:

    • Название предварительной модели Gemini 3 Pro — gemini-3-pro-preview .
    • Название модели для предварительного просмотра "nano banana pro" — gemini-3-pro-image-preview .
    • Модель "nano banana" называется gemini-2.5-flash-image .

• Неверное местоположение (применимо только при использовании API-провайдера Vertex AI Gemini и предварительной или экспериментальной модели)

  • Причина : Вы используете предварительную или экспериментальную версию модели (например, gemini-3-pro-preview и gemini-3-pro-image-preview ) и не указали global местоположение.

    При использовании API Vertex AI Gemini все предварительные и экспериментальные модели Gemini (кроме моделей Gemini Live) доступны только в global расположении. Однако, поскольку Firebase AI Logic по умолчанию использует это расположение, При использовании этих предварительных и экспериментальных моделей Gemini вам необходимо явно указать us-central1 местоположение при инициализации бэкэнд global сервиса API Vertex AI Gemini в вашем коде.

  • Исправление : При инициализации сервиса Vertex AI Gemini API укажите global местоположение. Подробнее о том, как указать местоположение для доступа к модели (включая фрагменты кода), можно узнать здесь.

• Неверное местоположение (применимо только при использовании API-провайдера Vertex AI Gemini )

  • Причина : Вы используете модель, которая не поддерживается в том месте, где вы пытаетесь получить к ней доступ.

    If you use the Vertex AI Gemini API , some models are only available in specific locations . For example (but not exhaustive):

    • Imagen models are not supported in the global location.
    • Gemini Live API models (like gemini-2.0-flash-live-preview-04-09 ) are only supported in the us-central1 location.
    • Gemini 2.5 models (like gemini-2.5-pro ) are only available in the global location, the US locations, and some European locations (and sometimes in other locations if your project has special options).

  • Fix : When you initialize the Vertex AI Gemini API service, make sure that you specify a supported location for the model that you're using. Learn more about how to specify the location for accessing the model (including code snippets) and the supported locations for models .

    Note that Firebase AI Logic defaults to the us-central1 location.

How do I fix this 429 error? "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details" ?

429 errors indicate that you're going over your quota. The action to take depends on whether you're using the Gemini Developer API or Vertex AI Gemini API . For more information about quotas and how to request additional quota, see Rate limits and quotas .

Important: Starting on December 7, 2025, the Gemini Developer API quota for both the Free Tier and Paid Tier 1 were adjusted. These changes may lead to unexpected 429 quota-exceeded errors.

Оставьте отзыв о вашем опыте использования Firebase AI Logic.