Najczęstsze pytania i rozwiązywanie problemów

Dlaczego nazwa została zmieniona z „Vertex AI in Firebase” na „Firebase AI Logic”?

W 2024 r. wprowadziliśmy zestaw pakietów SDK klienta Firebase, które mogą korzystać z Vertex AI Gemini API, a także bramę proxy Firebase, aby chronić ten interfejs API przed nadużyciami i umożliwiać integrację z innymi usługami Firebase. Nazwaliśmy naszą usługę „Vertex AI w Firebase”, a ta nazwa dokładnie opisywała dostępne wówczas przypadki użycia.

Od tego czasu rozszerzyliśmy jednak możliwości naszej usługi. Na przykład od maja 2025 r. obsługujemy Gemini Developer API, w tym możliwość ochrony Gemini Developer API przed nadużyciami za pomocą integracji z Firebase App Check.

W związku z tym nazwa „Vertex AI w Firebase” nie odzwierciedla już rozszerzonego zakresu naszej usługi. Dlatego wprowadzamy nową nazwę – Firebase AI Logic –, która lepiej odzwierciedla nasz rozwijający się zestaw funkcji i pozwala nam w przyszłości rozszerzać ofertę.

Zapoznaj się z przewodnikiem po migracji, aby mieć pewność, że korzystasz z najnowszych funkcji Firebase AI Logic (i opcjonalnie zacząć używać Gemini Developer API).

Jakie są różnice między korzystaniem z Gemini Developer API a Vertex AI Gemini API?

W tej tabeli znajdziesz ważne różnice między tymi 2 dostawcami „Gemini API”, niezależnie od tego, jak uzyskujesz do nich dostęp:

¹ Obaj dostawcy interfejsów API mają różne ceny płatności według wykorzystania (więcej informacji znajdziesz w ich dokumentacji).

² Interfejs Files API dla Gemini Developer API nie jest obsługiwany przez pakiety SDK Firebase AI Logic.

W tabeli poniżej znajdziesz informacje o dostępności najczęściej używanych funkcji u 2 dostawców „Gemini API”. Ta tabela dotyczy wyłącznie sytuacji, w których używasz Firebase AI Logicpakietów SDK klienta.

Czy mogę używać zarówno Gemini Developer API, jak i Vertex AI Gemini API?

Tak, w projekcie Firebase możesz mieć włączonych obu dostawców „Gemini API”, a w samej aplikacji możesz używać obu interfejsów API.

Aby przełączać się między dostawcami interfejsu API w kodzie, upewnij się, że usługa backendu jest odpowiednio skonfigurowana w kodzie.

Jakie interfejsy API są wymagane? Jak je włączyć?

Aby używać pakietów SDK Firebase AI Logic z Vertex AI Gemini API, w projekcie musisz włączyć te 2 interfejsy API:

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

Możesz włączyć te interfejsy API, korzystając z jednej z tych opcji:

• Opcja 1 (zalecana): włącz interfejsy API kilkoma kliknięciami w konsoliFirebase:

  1. W konsoli Firebase otwórz stronę Firebase AI Logic.

  2. Kliknij Rozpocznij.

  3. Kliknij, aby rozpocząć korzystanie z Vertex AI Gemini API.

     Spowoduje to uruchomienie przepływu pracy z instrukcjami, który włączy oba interfejsy API. Konsola doda też interfejs API Firebase AI Logic do listy dozwolonych dla klucza interfejsu API Firebase.

• Opcja 2 (ręczna; niezalecana): włącz interfejsy API w konsoli:Google Cloud

  1. Kliknij link do każdego interfejsu API u góry tego wpisu z najczęstszymi pytaniami, a następnie kliknij Włącz na stronie każdego interfejsu API.

  2. Dodaj interfejs Firebase AI Logic API do listy dozwolonych klucza interfejsu Firebase API.

Jak wyłączyć interfejsy API w projekcie w Firebase?

W przypadku Firebase AI Logic staramy się jak najbardziej ułatwić konfigurację projektu w Firebase, aby korzystał z wybranego przez Ciebie dostawcy Gemini API. Obejmuje to włączanie wymaganych interfejsów API w projekcie w Firebase podczas określonych ścieżek, np. w przypadku przewodnika w konsoli Firebase.

Jeśli jednak zdecydujesz się nie korzystać z Firebase AI Logic lub jednego z Gemini API dostawców, możesz wyłączyć powiązane interfejsy API w projekcie w Firebase.

Jakich modeli można używać z pakietami SDK Firebase AI Logic?

Zobacz listy obsługiwanych modeli. Często dodajemy do pakietów SDK nowe funkcje, dlatego sprawdzaj tę stronę z odpowiedziami na najczęstsze pytania, aby być na bieżąco (informacje o nowościach znajdziesz też w informacjach o wersji, na blogach i w postach w mediach społecznościowych).

• Gemini Developer API

  • Oba modele podstawowe Gemini i Imagen.

    Pamiętaj, że Gemini Developer API (niezależnie od sposobu dostępu) obsługuje tylko określone stabilne modele Imagen.

• Vertex AI Gemini API

  • Oba modele podstawowe Gemini i Imagen.

• Niezależnie od wybranego Gemini API dostawcy

  • Firebase AI Logic nie obsługuje tych funkcji:

    • modele inne niż podstawowe Gemini (np. modele PaLM, modele dostrojone lub modele oparte na Gemmie).

    • Starsze modele Imagen lub imagen-3.0-capability-001.

Co zrobić, gdy modele zostaną wyłączone (wycofane)?

Gdy udostępniamy stabilną wersję modelu, staramy się, aby była ona dostępna przynajmniej przez rok, zanim wycofamy model.

Gdzie znaleźć datę wyłączenia modelu?

Oto kilka sposobów na sprawdzenie daty wyłączenia modelu:

• W momencie wprowadzenia na rynek: oczekiwaną datę wyłączenia każdego modelu podajemy w kilku miejscach w Gemini API dokumentacji dostawcy oraz w dokumentacji Firebase (zobacz stronę obsługiwanych modeli).

• W miarę zbliżania się daty wycofania usługi: Google wysyła e-maile do odpowiednich członków projektu, a w informacjach o wersji i innych kanałach publikujemy przypomnienia o nadchodzących wycofaniach (np. przypomnienie o datach wycofania modeli Gemini 1.5 i 1.0).

Co zrobić, jeśli używany model ma zostać wyłączony?

1. Znajdź odpowiedni obecnie obsługiwany model i jego nazwę.

2. Zaktualizuj nazwę modelu używaną przez aplikację przed datą wyłączenia. W przeciwnym razie wszystkie żądania wysyłane do tego modelu będą kończyć się niepowodzeniem i będą zwracać błąd 404.

   • Nazwę modelu ustawiasz podczas inicjowania, gdy tworzysz instancję GenerativeModel, LiveModel lub ImagenModel. Zapoznaj się z poniższą ważną rekomendacją dotyczącą korzystania z Firebase Remote Config.

   • Gdy używasz Firebase AI Logic, zwykle nie musisz modyfikować żadnego kodu, który faktycznie wywołuje model.

3. Przetestuj aplikację, aby upewnić się, że odpowiedzi są nadal zgodne z oczekiwaniami.

Imagen modele stabilne – daty wyłączenia i zamienniki;

• Wszystkie modele Imagen zostaną wyłączone 24 czerwca 2026 r.

Zastąpienie: przenieś aplikacje, aby korzystały z Gemini modeli obrazów (modeli „Nano Banana”).

Gemini 2.0 modele stabilne – daty wyłączenia i zamienniki;

• Gemini 2.0 Flash i Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001 (i jego automatycznie aktualizowany alias gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (i jego automatycznie aktualizowany aliasgemini-2.0-flash-lite)

  • 6 lutego 2026 r.: te modele nie będą już dostępne do użytku w projektach, w których wcześniej nie były używane.

  • 31 marca 2026 r.: te modele zostaną wyłączone.

  Pamiętaj, że nie ma to wpływu na stabilne modele Gemini Live API 2.0.

Zastąpienie: przejdź na model Gemini 2.5 (np. gemini-2.5-flash-lite) lub wypróbuj jeden z nowych modeli Gemini 3 (np. gemini-3.1-flash-lite-preview).

Modele stabilne Gemini 1.5 i 1.0 – daty wyłączenia i zamienniki

• Gemini 1.5 Pro modele:

  • gemini-1.5-pro-002 (i gemini-1.5-pro): 24 września 2025 r.
  • gemini-1.5-pro-001: 24 maja 2025 r.

• Gemini 1.5 Flash modele:

  • gemini-1.5-flash-002 (i gemini-1.5-flash): 24 września 2025 r.
  • gemini-1.5-flash-001: 24 maja 2025 r.

• Gemini 1.0 Pro Vision modele: 21 kwietnia 2025 r. (wcześniej planowano na 9 kwietnia 2025 r.)

• Gemini 1.0 Pro modele: 21 kwietnia 2025 r. (wcześniej planowano na 9 kwietnia 2025 r.)

Zastąpienie: przejdź na model Gemini 2.5 (np. gemini-2.5-flash-lite) lub wypróbuj jeden z nowych modeli Gemini 3 (np. gemini-3.1-flash-lite-preview).

Jak ustawić limit na użytkownika?

Domyślnie Firebase AI Logic ustawia limit żądań na użytkownika na 100 żądań na minutę (RPM).

Jeśli chcesz dostosować limit liczby żądań na użytkownika, musisz zmienić ustawienia limitu dla interfejsu Firebase AI Logic API.

Dowiedz się więcej o Firebase AI Logic limicie interfejsu API. Na tej stronie dowiesz się też, jak wyświetlać i edytować limit.

Jakie uprawnienia mogą być potrzebne do korzystania z pakietów SDK Firebase AI Logic?

Czy Firebase AI Logic używa moich danych do trenowania modeli?

Zobacz Zarządzanie danymi i odpowiedzialna AI.

Czy w moich żądaniach multimodalnych wymagany jest typ MIME? (np. w przypadku obrazów, plików PDF, filmów i dźwięku);

Tak. W każdym żądaniu multimodalnym musisz zawsze podać te informacje:

• Plik mimeType. Wyjątek znajdziesz poniżej.

• plik, Możesz podać plik jako dane wbudowane lub użyć jego adresu URL.

Dowiedz się więcej o obsługiwanych typach plików wejściowych, sposobie określania typu MIME i 2 opcjach przesyłania pliku w sekcji Obsługiwane pliki wejściowe i wymagania.

Wyjątek od uwzględniania typu MIME w żądaniu

Wyjątkiem od podawania typu MIME są dane wejściowe obrazów w tekście w przypadku żądań z aplikacji na platformy natywne Androida i Apple.

Pakiety Firebase AI Logic SDK na platformy Android i Apple zapewniają uproszczony i przyjazny dla platformy sposób obsługi obrazów w żądaniach – wszystkie obrazy (niezależnie od formatu) są konwertowane po stronie klienta do formatu JPEG w jakości 80% przed wysłaniem na serwer. Oznacza to, że gdy podajeszobrazy jako dane wbudowane za pomocą pakietów SDK na platformy Android i Apple,nie musisz określać typu MIME w żądaniu.

To uproszczone postępowanie zostało przedstawione w Firebase AI Logic dokumentacji w przykładach wysyłania obrazów zakodowanych w formacie base64 w żądaniach.

Oto dodatkowe informacje o tej funkcji na poszczególnych platformach:

• Na urządzeniu z Androidem:

  • Możesz skorzystać z uproszczonego sposobu obsługi natywnych typów obrazów na platformie (Bitmap) w promptach multimodalnych zawierających obrazy jako dane wbudowane (zobacz przykład).

  • Aby mieć większą kontrolę nad formatami obrazów i konwersjami, możesz przesłać obrazy jako InlineDataPart i podać konkretny typ MIME. Przykład:

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

• W przypadku platform Apple:

  • Możesz skorzystać z uproszczonego sposobu obsługi natywnych typów obrazów na platformie (UIImage, NSImage, CIImage i CGImage) w promptach multimodalnych, które zawierają obrazy jako dane wbudowane (patrz przykład).

  • Aby mieć większą kontrolę nad formatami obrazów i konwersjami, możesz przesłać obrazy jako InlineDataPart i podać konkretny typ MIME. Przykład:

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

Czy te funkcje są dostępne podczas korzystania z Firebase AI Logic? buforowanie kontekstu, dostrajanie modelu, generowanie reprezentacji właściwościowych i wyszukiwanie semantyczne?

Te funkcje są obsługiwane przez różne modele i dostawców interfejsów API, ale nie są dostępne podczas korzystania z Firebase AI Logic:

• Buforowanie kontekstu
• Dostrajanie modelu
• Generowanie wektorów dystrybucyjnych
• Pobieranie semantyczne

Jeśli chcesz dodać te funkcje jako prośby o dodanie funkcji lub zagłosować na istniejącą prośbę o dodanie funkcji, odwiedź Firebase UserVoice.

Co zrobić w przypadku aplikacji w Swift na platformach Apple, gdy nazwa modułu zmieni się z FirebaseAI na FirebaseAILogic?

W przypadku aplikacji na platformę Apple od wersji 12.5.0 pakietu SDK Firebase Firebase AI Logic jest teraz rozpowszechniany w ramach modułu FirebaseAILogic. Wprowadziliśmy tę zmianę w taki sposób, aby nie powodowała problemów i była zgodna wstecznie.

Dlaczego wprowadziliśmy tę zmianę?

Wcześniej udostępnialiśmy tę usługę w ramach modułu FirebaseAI. Musieliśmy jednak zmienić jego nazwę na FirebaseAILogic z tych powodów:

• Unikaj kolizji nazw między modułem a klasą, która powoduje problemy w dystrybucjach binarnych.

• umożliwić nam używanie makr Swift do tworzenia przyszłych funkcji;

Co zrobić, jeśli przechodzisz na wersję 12.5.0 lub nowszą?

Zmiana nazwy modułu na FirebaseAILogic nie powoduje problemów i jest zgodna wstecz. Możemy jednak ostatecznie usunąć stary moduł wraz z przyszłą wersją główną pakietu SDK Firebase, która wprowadzi zmiany powodujące niezgodność z poprzednimi wersjami (termin nie został jeszcze określony).

Zmiana nazwy tego modułu nie wymaga wprowadzenia żadnych zmian, ale zalecamy wykonanie tych czynności:

1. Podczas wybierania zależności Swift PM wybierz FirebaseAILogic (zamiast FirebaseAI).

2. Zmień instrukcje importowania na FirebaseAILogic (zamiast FirebaseAI).

Co to jest Geminiklucz interfejsu API?

Gemini Developer API używa „Gemini klucza interfejsu API” do autoryzacji wywołującego. Jeśli więc używasz pakietów SDK Gemini Developer API, musisz mieć w projekcie w Firebase prawidłowy Gemini klucz interfejsu APIFirebase AI Logic, aby wywoływać ten interfejs API.

„Klucz interfejsu API Gemini” to po prostu klucz interfejsu API, który ma Gemini Developer API na liście dozwolonych interfejsów API.

Gdy przejdziesz proces konfiguracji Firebase AI Logic w konsoli Firebase, utworzymy klucz interfejsu API Gemini, który będzie ograniczony tylko do Gemini Developer API, i skonfigurujemy usługę proxy Firebase AI Logic, aby używała tego klucza. Ten wygenerowany przez Firebase klucz interfejsu APIGemini ma na stronie danych logowania w Google Cloud konsoli nazwę Klucz interfejsu Gemini Developer API (utworzony automatycznie przez Firebase).

Dowiedz się więcej o ograniczeniach interfejsów API dotyczących kluczy interfejsu API.

Podczas korzystania z pakietów SDK Firebase AI Logic nie dodajesz klucza interfejsu API Gemini do bazy kodu aplikacji. Dowiedz się więcej o tym, jak zabezpieczyć Gemini klucz interfejsu API.

Czy należy dodać Geminiklucz interfejsu API do kodu aplikacji mobilnej lub internetowej?

Jeśli używasz pakietów SDK Firebase AI Logic, nie dodawaj klucza interfejsu API Gemini do kodu aplikacji.

Podczas tworzenia aplikacji z użyciem pakietów SDK Firebase AI Logic nie korzystasz bezpośrednio z klucza interfejsu API Gemini. Zamiast tego nasz Firebase AI Logicusługa proxy będzie wewnętrznie uwzględniać klucz interfejsu API Gemini w każdym żądaniu wysyłanym do Gemini Developer API – całkowicie na backendzie.

Jak mogę zmienić klucz interfejsu API Gemini używany do wywoływania interfejsu Gemini Developer API?

Jeśli korzystasz z pakietów SDK Firebase AI Logic, raczej nie musisz zmieniać klucza interfejsu API Gemini. Oto 2 przypadki, w których może być to konieczne:

• Jeśli klucz został przypadkowo ujawniony i chcesz go zastąpić nowym, bezpiecznym kluczem.

• Jeśli klucz został usunięty przez przypadek. Pamiętaj, że możesz cofnąć usunięcie klucza w ciągu 30 dni od usunięcia.

Aby zmienić klucz interfejsu API Gemini używany przez pakiety SDK Firebase AI Logic:

1. Jeśli wygenerowany przez Firebase Geminiklucz interfejsu API nadal istnieje, usuń go.

   Ten klucz interfejsu API możesz usunąć w panelu Interfejsy API i usługi > Dane logowania w konsoli Google Cloud. Nosi on nazwę:
   Klucz interfejsu Gemini Developer API (utworzony automatycznie przez Firebase).

2. Na tej samej stronie w Google Cloud konsoli utwórz nowy klucz interfejsu API. Zalecamy nadanie mu nazwy takiej jak:
   Klucz interfejsu Gemini Developer API dla Firebase.

3. Do tego nowego klucza interfejsu API dodaj ograniczenia i wybierz tylko Generative Language API.
   „Generative Language API” to nazwa, pod którą Gemini Developer API jest czasami wyświetlany w Google Cloud.

   Nie dodawaj żadnych ograniczeń dotyczących aplikacji, ponieważ w przeciwnym razie usługa proxy Firebase AI Logic nie będzie działać zgodnie z oczekiwaniami.

4. Uruchom to polecenie, aby ustawić ten nowy klucz jako Gemini klucz interfejsu API, którego powinna używać Firebase AI Logic usługa proxy.

   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}\"}}"
   

   Dowiedz się więcej o gcloud CLI.

Nie dodawaj tego nowego klucza interfejsu API Gemini do bazy kodu aplikacji. Dowiedz się więcej o tym, jak zabezpieczyć Gemini klucz interfejsu API.

Czy mogę używać „klucza interfejsu Firebase API” jako klucza interfejsu API Gemini?

Nie – nie należy używać „klucza interfejsu API Firebase” jako klucza interfejsu API.Gemini Zdecydowanie zalecamy, aby nie dodawać adresu IPGemini Developer API do listy dozwolonych dla klucza interfejsu API Firebase.

Klucz interfejsu API Firebase to klucz interfejsu API, który jest wymieniony w pliku konfiguracyjnym Firebase lub w obiekcie dodanym do bazy kodu aplikacji w celu połączenia jej z Firebase. Możesz umieścić klucz interfejsu API Firebase w kodzie, jeśli używasz go tylko z interfejsami API powiązanymi z Firebase (np.Firebase AI Logic). Więcej informacji o kluczach interfejsu API Firebase

W panelu Interfejsy API i usługi > Dane logowania w konsoli Google Cloud klucze interfejsu API Firebase wyglądają tak:

Aby interfejsy API związane z Firebase działały, musisz dodać klucz interfejsu API Firebase do bazy kodu aplikacji. Ponieważ Gemini Developer API jest autoryzowany za pomocą klucza interfejsu API, zdecydowanie zalecamy, aby NIE dodawać Gemini Developer API (w konsoli Google Cloud nazywanego „Generative Language API”) do listy dozwolonych interfejsów API dla klucza interfejsu API Firebase. Jeśli to zrobisz, narazisz Gemini Developer API na potencjalne nadużycia.

Jak zabezpieczyć Geminiklucz interfejsu API?

W tym artykule z odpowiedziami na najczęstsze pytania znajdziesz sprawdzone metody zabezpieczania klucza interfejsu APIGemini.

Jeśli dzwonisz na Gemini Developer API bezpośrednio z aplikacji mobilnej lub internetowej:

• Użyj pakietów SDK klienta Firebase AI Logic.
• Nie dodawaj klucza interfejsu API Gemini do kodu aplikacji.

Firebase AI Logic udostępnia usługę proxy, która wewnętrznie zawiera klucz interfejsu API Gemini w każdym żądaniu wysyłanym do Gemini Developer API – w całości na backendzie.

Zdecydowanie zalecamy też wykonanie tych czynności:

• Gdy tylko zaczniesz poważnie rozwijać aplikację, zintegruj ją z Firebase App Check, aby chronić zasoby backendu oraz interfejsy API używane do uzyskiwania dostępu do modeli generatywnych.

• Nie używaj wygenerowanego przez Firebase klucza interfejsu API Gemini pozaFirebase AI Logic. Jeśli potrzebujesz Gemini klucza interfejsu API do innego zastosowania, utwórz osobny klucz.

• Zasadniczo NIE należy modyfikować wygenerowanego przez Firebase klucza interfejsu API Gemini. W konsoli Google Cloud ten klucz ma nazwę Klucz interfejsu Gemini Developer API (utworzony automatycznie przez Firebase).

  • Nie dodawaj żadnych dodatkowych interfejsów API do listy dozwolonych interfejsów API dla klucza interfejsu API Gemini wygenerowanego przez Firebase. Na liście dozwolonych interfejsów API Twój klucz interfejsu API powinien mieć tylko uprawnienie (w konsoli nazywane „Generative Language API”).GeminiGemini Developer APIGoogle Cloud

  • Nie dodawaj żadnych ograniczeń dotyczących aplikacji, ponieważ w przeciwnym razie usługa proxy Firebase AI Logic nie będzie działać zgodnie z oczekiwaniami.

Mój Gemini klucz interfejsu API został przejęty. Co muszę zrobić?

Jeśli Twój Gemini klucz interfejsu API został naruszony, postępuj zgodnie z instrukcjami, aby zmienić Gemini klucz interfejsu API, który jest używany do wywoływania Gemini Developer API.

Zapoznaj się też ze sprawdzonymi metodami, które pomogą Ci zabezpieczyć klucz interfejsu API Gemini.