SSS ve sorun giderme

Gemini Developer API ve Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) kullanma arasındaki farklar

Aşağıdaki tabloda, iki "Gemini API" sağlayıcı arasındaki önemli farklar genel olarak, bunlara nasıl eriştiğinizden bağımsız olarak listelenmiştir:

¹ İki API sağlayıcının kullandıkça öde fiyatlandırması farklıdır (ilgili belgelerden daha fazla bilgi edinebilirsiniz).

² Gemini Developer API için Files API, Firebase AI Logic SDK'ları üzerinden desteklenmez.

Aşağıdaki tabloda, iki "Gemini API" sağlayıcısı için sık sorulan özelliklerin kullanılabilirliği listelenmiştir. Bu tablo özellikle Firebase AI Logic istemci SDK'ları kullanılırken geçerlidir.

Hem Gemini Developer API hem de Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) nasıl kullanılır?

Firebase projenizde her iki Gemini API sağlayıcısını da etkinleştirebilir ve uygulamanızda her iki API'yi de kullanabilirsiniz.

Kodunuzda API sağlayıcılar arasında geçiş yapmak için arka uç hizmetini kodunuzda uygun şekilde ayarladığınızdan emin olmanız yeterlidir.

"Vertex AI"ın "Agent Platform" olarak yeniden markalandırılması için gereken değişiklikler

2026'nın ortalarında Google Cloud, "Vertex AI"ın markasını "Gemini Enterprise Agent Platform" (veya "Agent Platform") olarak değiştirdi. Firebase ekosisteminde bu hizmetten "Agent Platform Gemini API" olarak bahsedilir.

Google Cloud için bu yeniden markalama aşağıdaki değişiklikleri içeriyordu. Başka değişiklikler de yapıldığını ancak bunların Firebase AI Logic için geçerli olmadığını unutmayın.

• Ürünün "Vertex AI" olan adının "Gemini Enterprise Agent Platform" ("Agent Platform") olarak değiştirilmesi. Bu değişiklik, Google Cloud konsolu ve dokümanları için yeni URL'leri içerir.

• API'nin görünen adını "Vertex AI API"den "Agent Platform API"ye değiştirme. Hizmet adının aynı kaldığını unutmayın: aiplatform.googleapis.com.

• "Vertex AI Studio"nun adını "Agent Studio" olarak değiştiriyoruz.

• Temel API'lerin veya desteklenen modellerin özelliklerinde değişiklik yapılmamıştır.

Firebase AI Logic SDK'ları için bu yeniden markalandırmayı, "Gemini API" arka uç hizmetinin başlatma söz dizimini güncelleyerek ve bu yeni söz dizimi kullanılırken modele erişmek için varsayılan konumu güncelleyerek destekledik.

• "Gemini API" arka uç hizmeti için yeni başlatma söz dizimi:

  Swift

  vertexai kelimesini agentPlatform olarak değiştirin.
  Apple platformları için Firebase SDK'sının 12.17.0 ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir.

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexai` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexai(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .agentPlatform(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Kotlin

  vertexAI kelimesini agentPlatform olarak değiştirin.
  Android için Firebase AI Logic SDK'sının 17.15.0 sürümü veya üzeriyle kullanılabilir (Firebase Android BoM 34.17.0 sürümü veya üzeri).

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.agentPlatform(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Java

  vertexAI kelimesini agentPlatform olarak değiştirin.
  Android için Firebase AI Logic SDK'sının 17.15.0 sürümü veya üzeriyle kullanılabilir (Firebase Android BoM 34.17.0 sürümü veya üzeri).

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI("LOCATION"));
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform("LOCATION"));
  
  // ...
  

  Web

  VertexAIBackend kelimesini AgentPlatformBackend olarak değiştirin.
  Firebase JS SDK'nın 12.17.0 ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir.

  BEFORE

  import { getAI, getGenerativeModel, VertexAIBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAIBackend` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  AFTER

  import { getAI, getGenerativeModel, AgentPlatformBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `AgentPlatformBackend` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new AgentPlatformBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  Dart

  vertexAI kelimesini agentPlatform olarak değiştirin.
  Flutter için Firebase AI Logic eklentisi v3.15.0+ sürümünden itibaren kullanılabilir (Firebase Flutter BoM v4.18.0+).

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  final ai = await FirebaseAI.vertexAI(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  final ai = await FirebaseAI.agentPlatform(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  Unity

  VertexAI kelimesini AgentPlatform olarak değiştirin.
  Firebase SDK for Unity v13.15.0 sürümünden itibaren kullanılabilir.

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.VertexAI(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly Vertex AI).
  // For the `AgentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.AgentPlatform(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

• Yeni başlatma söz dizimi kullanılırken modele erişmek için yeni varsayılan konum:

  Yeni "Agent Platform" başlatma söz dizimi kullanılırken konum varsayılan olarak global olur.

  Bu değişiklik, Gemini modellerinin neredeyse tamamı global'da desteklendiği ve Google Cloud'ın çoğu Gemini modelinin yeni sürümleri için artık us-central1 konumunu desteklemediği için yapıldı.

Swift uygulamaları için: FirebaseAI sürümünden FirebaseAILogic sürümüne geçiş yapmak için gerekli değişiklikler

Apple platformu uygulamalarında, Firebase SDK'nın 12.5.0 sürümünden itibaren, Firebase AI Logic artık FirebaseAILogic modülü altında dağıtılmaktadır. Bu değişikliği, mevcut işleyişi bozmayacak ve geriye dönük uyumlu olacak şekilde yaptık.

Bu değişikliği neden yaptık?

Bu hizmeti daha önce FirebaseAI modülü altında dağıtıyorduk. Ancak aşağıdaki nedenlerden dolayı bu öğeyi FirebaseAILogic olarak yeniden adlandırmamız gerekti:

• Modül ile sınıf arasında, ikili dağıtımlarda sorunlara neden olan ad çakışmasını önleyin.

• Gelecekteki özellik geliştirmelerinde Swift makrolarını kullanmamızı sağlar.

12.5.0 veya sonraki bir sürüme yükseltme yapıyorsanız ne yapmalısınız?

Modül adının FirebaseAILogic olarak değiştirilmesi, Firebase 12'de geriye dönük uyumluluğu bozmaz. Ancak Firebase 13'te bu eski modül kaldırılacak. Firebase 13'e güncellemeden önce bağımlılıklarınızı ve içe aktarma işlemlerinizi taşıyın.

Bu modül adı değişikliği için gerekli bir değişiklik yoktur ancak aşağıdakileri yapmanızı öneririz:

1. Swift PM bağımlılıklarını seçerken FirebaseAILogic'yı (FirebaseAI yerine) seçin.

2. İçe aktarma ifadelerini FirebaseAILogic (FirebaseAI yerine) olarak değiştirin.

Gerekli API'ler ve bunları etkinleştirme

Firebase AI Logic SDK'larını Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) ile kullanmak için projenizde aşağıdaki iki API'nin etkinleştirilmiş olması gerekir:

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

Bu API'leri aşağıdaki seçeneklerden birini kullanarak etkinleştirebilirsiniz:

• 1. seçenek (önerilir): Firebase konsolunda birkaç tıklamayla API'leri etkinleştirin:

  1. Firebase konsolunda Yapay Zeka Hizmetleri > Firebase AI Logic sayfasına gidin.

  2. Başlayın'ı tıklayın.

  3. Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) ile çalışmaya başlamak için seçin.

     Bu işlem, iki API'yi sizin için etkinleştiren rehberli bir iş akışı başlatır. Firebase, Gemini API kullanımını yetkilendirmek için Google tarafından yönetilen bir hizmet hesabı (P4SA) da sağlayacak ve Firebase AI Logic API'yi Firebase API anahtarınızın izin verilenler listesine ekleyecektir.

• 2. seçenek (manuel; önerilmez): API'leri Google Cloud konsolunda etkinleştirin:

  1. Bu SSS girişinin üst kısmındaki her bir API bağlantısını ve ardından her API'nin sayfasında Etkinleştir'i tıklayın.

  2. Firebase AI Logic API'yi Firebase API anahtarınızın izin verilenler listesine ekleyin.

Firebase projesinde API'leri devre dışı bırakma

Firebase AI Logic için, seçtiğiniz Gemini API sağlayıcısını kullanmak üzere Firebase projenizin kurulumunu olabildiğince kolaylaştırmaya çalışıyoruz. Buna, Firebase konsolundaki rehberli iş akışı gibi belirli yolculuklar sırasında Firebase projenizde gerekli API'lerin etkinleştirilmesi dahildir.

Ancak Firebase AI Logic veya Gemini API sağlayıcılarından birini kullanmamaya karar verirseniz Firebase projenizde ilişkili API'leri devre dışı bırakabilirsiniz.

Firebase AI Logic özelliğini kullanmak için gereken izinler

Firebase AI Logic kullanılırken desteklenen modeller

Desteklenen modellerin listesine bakın. SDK'lara sık sık yeni özellikler ekliyoruz. Bu nedenle, güncellemeler için bu SSS'yi (sürüm notları, bloglar ve sosyal medya gönderileriyle birlikte) tekrar kontrol edin.

• Firebase AI Logic aşağıdaki modelleri destekler:

  • Gemini Developer API

    • Çoğu Gemini temel model

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • Çoğu Gemini temel model

• Firebase AI Logic, aşağıdaki modelleri desteklemez (seçtiğiniz Gemini API sağlayıcıdan bağımsız olarak):

  • İnce ayar yapılmış modeller

  • Embedding modelleri, Veo modelleri, Lyria modelleri, robotik modeller, bilgisayar kullanım modelleri, Gemini Omni modelleri veya Gemini Flash Cyber modelleri

Desteği sonlandırılan veya kapatılan (kullanımdan kaldırılan) modeller - liste ve alternatifler

Modellerin desteği sonlandırıldığında veya kapatıldığında (kullanımdan kaldırıldığında) yapılması gereken değişiklikler ile ilgili SSS'yi incelemeyi unutmayın.

Gemini 2.5 Kararlı modeller - Kapatma tarihleri ve değişimler

• Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash ve Gemini 2.5 Flash‑Lite

  gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-image (diğer adıyla "Nano Banana")

  • Genel kullanım modellerinde kapatma tarihi, seçtiğiniz Gemini API sağlayıcıya bağlıdır:

    • Gemini Developer API (Google Yapay Zeka): 16 Ekim 2026
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): 20 Ekim 2026

  • Resim üretme modeli (Nano Banana) için, seçtiğiniz Gemini API sağlayıcısından bağımsız olarak kapatılma tarihi aynıdır: 2 Ekim 2026

  Diğer "Nano Banana" modellerinin ve kararlı Gemini Live API 2.5 modellerinin etkilenmediğini unutmayın.

Değiştirme: Yeni Gemini 3.x modellerinden birini (ör. gemini-3.8-flash veya gemini-3.1-flash-image) kullanmaya geçiş yapın.

Imagen Kararlı modeller - Kapatma tarihleri ve değişimler

• Tüm Imagen modelleri 17 Ağustos 2026'dan itibaren kullanımdan kaldırılacak (Bu kapatma tarihinin daha önce 30 Haziran 2026 olarak belirlendiğini hatırlatırız).

Değiştirme: Uygulamalarınızı Gemini görüntü modellerini ("Nano Banana" modelleri) kullanacak şekilde taşıyın.

Gemini 2.0 Kararlı modeller - Kapatma tarihleri ve değişimler

• Gemini 2.0 Flash ve Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001 (ve otomatik olarak güncellenen gemini-2.0-flash takma adı)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (ve otomatik olarak güncellenen gemini-2.0-flash-lite takma adı)

  • 6 Şubat 2026: Bu modeller, daha önce kullanılmadıkları projelerde artık kullanılamayacak.

  • 31 Mart 2026: Bu modeller kapatılacak.

  Kararlı Gemini Live API 2.0 modellerinin bu durumdan etkilenmediğini unutmayın.

Değiştirme: Yeni Gemini 3.x modellerinden birini (ör. gemini-3.1-flash-lite) kullanmaya geçiş yapın.

Gemini 1.5 ve 1.0 kararlı modelleri - kapatılma tarihleri ve alternatifleri

• Gemini 1.5 Pro modelleri:

  • gemini-1.5-pro-002 (ve gemini-1.5-pro): 24 Eylül 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 Mayıs 2025

• Gemini 1.5 Flash modelleri:

  • gemini-1.5-flash-002 (ve gemini-1.5-flash): 24 Eylül 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 Mayıs 2025

• Gemini 1.0 Pro Vision modelleri: 21 Nisan 2025 (daha önce 9 Nisan 2025 olarak planlanmıştı)

• Gemini 1.0 Pro modelleri: 21 Nisan 2025 (daha önce 9 Nisan 2025 olarak planlanmıştı)

Değiştirme: Yeni Gemini 3.x modellerinden birini (ör. gemini-3.1-flash-lite) kullanmaya geçiş yapın.

Modellerin desteği sonlandırıldığında veya kapatıldığında (kullanımdan kaldırıldığında) yapılması gereken değişiklikler

Google, kararlı bir model sürümü yayınladığında modeli kapatmadan (kullanımdan kaldırmadan) önce en az 12 ay boyunca kullanılabilir olmasını sağlamaya çalışırız. Ancak Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) için bazı kararlı modellerin yalnızca kısa süreli kullanılabilirliğe sahip olduğunu ve bu nedenle, yerine geçecek bir model yayınlandıktan sonraki 45 gün içinde kullanımdan kaldırılacağını unutmayın.

Bir modelin kapatılma tarihini nerede bulabilirim?

Bir modelin kapatılma tarihini bulabileceğiniz bazı yöntemler şunlardır:

• Yayınlandığı sırada: Her modelin beklenen kapatılma tarihini Gemini API sağlayıcı dokümanlarının yanı sıra Firebase dokümanlarında (desteklenen modeller sayfasına bakın) birkaç yerde listeleriz.

• Kapatma tarihi yaklaşırken:

  • Google, uygun proje üyelerine e-posta gönderir.
  • Yaklaşan kapatmalarla ilgili hatırlatıcıları çeşitli kanallarda yayınlıyoruz:
    • Sürüm notları (örneğe bakın)
    • Sayfa düzeyinde banner'lar, desteklenen modeller sayfası ve kullanımdan kaldırılan ve kapatılan modellerle ilgili SSS

Kullandığınız model kapatılmak üzereyse ne yapmalısınız?

1. Uygun bir şu anda desteklenen model ve model adını bulun.

   Ayrıca, desteklenmeyen ve kapatılan modellerle ilgili SSS bölümünde önerilen yedek modelleri de bulabilirsiniz.

2. Uygulamanızın kullandığı model adını kapatma tarihinden önce güncelleyin. Aksi takdirde, bu modele yapılan tüm istekler 404 hatasıyla başarısız olur.

   • Model adını, GenerativeModel, LiveModel veya ImagenModel örneği oluşturduğunuzda başlatma sırasında ayarlarsınız. Firebase Remote Config veya sunucu istemi şablonlarını kullanmayla ilgili aşağıdaki önemli öneriyi incelemeyi unutmayın.

   • Firebase AI Logic kullanırken modeli gerçekten çağıran kodun herhangi bir bölümünü genellikle değiştirmeniz gerekmez.

     En yeni Gemini 3.x modellerinde çeşitli parametrelerin desteklenmediğini (özellikle sıcaklık, top-K, top-P, sıklık cezası, varlık cezası ve aday sayısı) unutmayın.

3. Yanıtların beklendiği gibi olduğundan emin olmak için uygulamanızı test edin.

Kullanıcı başına oran sınırı ayarlama

Varsayılan olarak, Firebase AI Logic kullanıcı başına istek sınırını dakikada 100 istek (RPM) olarak ayarlar.

Kullanıcı başına sıklık sınırınızı ayarlamak istiyorsanız Firebase AI Logic API'sinin kota ayarlarını düzenlemeniz gerekir.

Firebase AI Logic API kotası hakkında daha fazla bilgi edinin. Bu sayfada, kotanızı nasıl görüntüleyeceğinizi ve düzenleyeceğinizi de öğrenebilirsiniz.

Gecikmeyi ve yüksek jeton kullanımını azaltma

Yüksek gecikme veya yüksek jeton kullanımı yaşıyorsanız bunun nedeni, kullandığınız modelin düşünme düzeyi yapılandırmasıdır.

Gemini 3 ve sonraki modeller, muhakeme ve çok adımlı planlama yeteneklerini önemli ölçüde geliştiren dahili bir "düşünme süreci" kullanır. Bu sayede kodlama, ileri matematik ve veri analizi gibi karmaşık görevlerde oldukça etkili olurlar.

Ancak göreve bağlı olarak her zaman daha yüksek düşünme düzeyleri gerekmez ve modeli daha düşük bir düşünme düzeyi kullanacak şekilde yapılandırabilirsiniz. Daha düşük bir düşünce seviyesi, gecikmeyi ve jeton kullanımını azaltmaya yardımcı olur. Bir modelin düşünme yeteneğine ne kadar ihtiyaç duyabileceğine karar vermenize yardımcı olması için görev zorluklarının karşılaştırmasını inceleyin.

Çoğu Gemini 3 ve sonraki modellerde varsayılan düşünme düzeyinin HIGH olarak ayarlandığını unutmayın.

Çok formatlı istekler (ör. resim, PDF, video ve ses girişi) için MIME türü koşulları

Her çok formatlı istekte her zaman aşağıdakileri sağlamanız gerekir:

• Dosyanın mimeType. Aşağıda bir istisna örneği verilmiştir.

• Dosya. Dosyayı satır içi veri olarak veya URL'sini kullanarak sağlayabilirsiniz.

Desteklenen giriş dosyası türleri, MIME türünün nasıl belirtileceği ve dosyanın sağlanmasıyla ilgili iki seçenek hakkında bilgi edinmek için Desteklenen giriş dosyaları ve koşullar başlıklı makaleyi inceleyin.

İsteğinize MIME türü eklemeyle ilgili istisna

MIME türü sağlama konusunda, yerel Android ve Apple platformu uygulamalarından gelen istekler için satır içi resim girişleri bir istisnadır.

Android ve Apple platformları için Firebase AI Logic SDK'ları, isteklerdeki resimleri işlemek için basitleştirilmiş ve platform dostu bir yöntem sunar. Tüm resimler (biçimlerinden bağımsız olarak) sunucuya gönderilmeden önce istemci tarafında% 80 kaliteyle JPEG'ye dönüştürülür. Bu, Android ve Apple platformları SDK'larını kullanarak satır içi veri olarak resim sağladığınızda, istekte MIME türünü belirtmenize gerek olmadığı anlamına gelir.

Bu basitleştirilmiş işleme, Firebase AI Logic belgelerindeki isteklerde base64 kodlu resim gönderme örneklerinde gösterilmektedir.

Bu özellik hakkında platforma özel bazı ek bilgiler:

• Android için:

  • Resimleri satır içi veri olarak içeren çok formatlı istemlerde platforma özgü resim türlerini (Bitmap) işlemeye yönelik basitleştirilmiş yöntemden yararlanabilirsiniz (örneğe bakın).

  • Resim biçimleri ve dönüşümleri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmak için resimleri InlineDataPart olarak sağlayabilir ve belirli MIME türünü belirtebilirsiniz. Örneğin:

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

• Apple platformları için:

  • Resimleri satır içi veri olarak içeren çok formatlı istemlerde platforma özgü resim türlerini (UIImage, NSImage, CIImage ve CGImage) işlemek için basitleştirilmiş yöntemden yararlanabilirsiniz (örneğe bakın).

  • Resim biçimleri ve dönüşümleri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmak için resimleri InlineDataPart olarak sağlayabilir ve belirli MIME türünü belirtebilirsiniz. Örneğin:

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

Firebase AI Logic kullanılırken henüz kullanılamayan ileri seviye özellikler: Google Görsel Arama ile temellendirme, modeli ince ayarlama, yerleştirme oluşturma ve semantik alma

Aşağıdaki özellikler çeşitli modeller ve API sağlayıcılar tarafından desteklenir ancak Firebase AI Logic kullanılırken kullanılamaz:

• Google Görsel Arama ile temellendirme
• Modelde ince ayar yapma
• Yerleştirme oluşturma
• Semantik alma

Bunları özellik isteği olarak eklemek veya mevcut bir özellik isteğine oy vermek isterseniz Firebase UserVoice'u ziyaret edin.

"Vertex AI in Firebase" olan adın "Firebase AI Logic" olarak değiştirilmesinin nedenini anlama

2024'te, Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) kullanabilen bir dizi Firebase istemci SDK'sı ve bu API'yi kötüye kullanımdan korumak ve diğer Firebase ürünleriyle entegrasyonları etkinleştirmek için bir Firebase proxy ağ geçidi kullanıma sunduk. Ürünümüze "Firebase'de Vertex AI" adını verdik. Bu ürün adı, ürünümüzün o dönemdeki kullanım alanlarını doğru şekilde tanımlıyordu.

Ancak o zamandan beri ürünümüzün özelliklerini genişlettik. Örneğin, Mayıs 2025 itibarıyla Gemini Developer API için destek sunuyoruz. Firebase App Check ile entegrasyonumuz sayesinde Gemini Developer API'yı kötüye kullanıma karşı koruyabilirsiniz.

Bu nedenle, "Firebase'de Vertex AI" adı artık ürünümüzün genişletilmiş kapsamını doğru şekilde temsil etmiyor. Bu nedenle, Firebase AI Logic olarak adlandırılan yeni ürünümüz, gelişen özellik setimizi daha iyi yansıtıyor ve gelecekte tekliflerimizi genişletmeye devam etmemize olanak tanıyor.

Firebase AI Logic'daki en yeni özelliklerden yararlanmak için taşıma kılavuzuna göz atın (ve isterseniz Gemini Developer API'ı kullanmaya başlayın).

Modelleri eğitmek için veri kullanımı

Veri yönetimi ve sorumlu yapay zeka başlıklı makaleyi inceleyin.

Bir uygulamanın tüm sürümleri için App Check yaptırımı zorunlu

App Check, Firebase AI Logic kullanan uygulamanızın tüm sürümlerinde zorunlu olmalıdır.

App Check, özellikle uygulamanızı herkese açık bir kaynak kodu kontrol sistemine göndermeden, uygulamanızı paylaşmadan veya uygulamanızı herkese açık hale getirmeden önce mümkün olduğunca erken uygulanmalıdır.

App Check'yı uygulamanızın kod tabanına hemen uygularsanız tüm uygulama sürümleriniz geçerli App Check jetonları gönderebilir. Geçerli bir jeton göndermeyen istekler doğrulanmamış olarak kabul edilir ve App Check zorunlu kılındığında engellenir.

Uygulamanızın, App Check'ın uygulanmadığı bir sürümünü son kullanıcılara yayınladıysanız App Check'ın halihazırda yayınlanmış bir uygulamada nasıl uygulanacağı ve zorunlu kılınacağı ile ilgili SSS bölümüne bakın.

Halihazırda yayınlanmış bir uygulama için App Check nasıl uygulanır ve zorunlu kılınır?

App Check'nın uygulanmadığı uygulama sürümlerinde, bu sürümlerden gelen Firebase AI Logic isteklerinde geçerli App Check jetonları bulunmaz ve bu istekler doğrulanmamış olarak kabul edilir. Bu istekler, App Check Firebase AI Logic için zorunlu kılındığında engellenir.

Aşağıdaki talimatlar, App Check içermeyen ve yayınlanmış bir uygulamada hizmet kesintisi yaşanmaması için App Check'yı zorunlu kılacak şekilde uygulamanızı taşımanıza yardımcı olur.

1. Uygulamanızda en kısa sürede bir üretim onayı sağlayıcı uygulayın.

   • Apple platformları: DeviceCheck veya App Attest veya reCAPTCHA Enterprise
   • Android: Play Integrity veya reCAPTCHA Enterprise
   • Web: reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter: reCAPTCHA Enterprise dahil olmak üzere yukarıdaki tüm sağlayıcıları destekler.
   • Unity: Yukarıdaki tüm sağlayıcıları destekler (reCAPTCHA Enterprise için destek yakında kullanıma sunulacaktır)

2. App Check'ı ne zaman zorunlu kılmanın güvenli olduğuna karar vermenize yardımcı olması için uygulamanızdan gelen istekleri izleyin.

   Örneğin, son isteklerin neredeyse tamamı doğrulanmış istemcilerden geliyorsa App Check zorunlu kılmayı düşünebilirsiniz.

3. Firebase AI Logic için App Check özelliğini zorunlu kılın.

4. App Check zorunlu kılındığında yerel geliştirme için App Check hata ayıklama sağlayıcısını ayarlayabilir ve Firebase AI Logic için App Check'yi zorunlu kılmaya devam edebilirsiniz.

Gemini Developer API ve Firebase AI Logic için güvenlik yükseltmeleri (2026 ortası) hakkında bilgi edinin.

Geçmişte, Gemini Developer API, Gemini Developer API kullanımını yetkilendirmek için standart Gemini API anahtarlarını kullanıyordu (generativelanguage.googleapis.com). Firebase AI Logic özelliğini etkinleştirdiyseniz ve Gemini Developer API kullanmayı seçtiyseniz Firebase, Gemini Developer API ile kısıtlanmış bir Gemini API anahtarı oluşturdu. Bu anahtarın adı Gemini Developer API key (auto created by Firebase) olarak belirlendi.

2026'nın ortalarından itibaren Gemini Developer API, "yetkilendirme (auth) anahtarları" olarak adlandırılan daha güvenli bir alternatife yükseltilecek (bu anahtarlar aslında hizmet hesaplarıdır). Firebase AI Logic eşzamanlı olarak yükseltildi. Standart bir Gemini API anahtarı kullanmak yerine, Firebase AI Logic artık Gemini Developer API için yetkilendirmeyi, sizin için otomatik olarak sağladığımız Google tarafından yönetilen bir hizmet hesabı (P4SA) kullanarak gerçekleştiriyor:
Firebase AI Logic Service Agent (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

Hem mevcut hem de yeni projeler için Firebase AI Logic üzerinden Gemini Developer API erişiyorsanız 2026'nın ortalarından itibaren bu güvenlik yükseltmelerinden yararlanmak için herhangi bir işlem yapmanız gerekmez.

Gemini API anahtarını "Yetkilendirme (auth) anahtarı"na taşıma

Hem mevcut hem de yeni projeler için Gemini Developer API'e Firebase AI Logic üzerinden erişiyorsanız 2026'nın ortalarından itibaren güvenlik yükseltmelerinden yararlanmak için (ör. "Yetkilendirme (auth) anahtarı"na geçiş) herhangi bir işlem yapmanız gerekmez.

Geliştiricilerimiz adına Firebase AI Logic, Gemini Developer API uygulamasının "Yetkilendirme (auth) anahtarları" gerektirmesiyle ilgili geçişi desteklemek için gerekli tüm güvenlik değişikliklerini otomatik olarak yapıyor.

2026'nın ortalarından itibaren Firebase AI Logic artık standart Gemini API anahtarları sağlamayacak veya kullanmayacak. Bunun yerine, Firebase AI Logic artık Gemini Developer API için yetkilendirme işlemlerini, Firebase projenizde sizin için otomatik olarak sağladığımız Google tarafından yönetilen bir hizmet hesabı (P4SA) kullanarak gerçekleştiriyor:
Firebase AI Logic Hizmet Aracısı (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

Bu değişiklik nedeniyle, Gemini Developer API key (auto created by Firebase) adlı API anahtarlarını inceleyip silebilirsiniz. Bu anahtarı Google Cloud konsolunda silebilirsiniz. Anahtarı silmeden önce aşağıdakileri inceleyin:

• Bu Gemini API anahtarı, Firebase tarafından yalnızca Firebase AI Logic ile kullanılmak üzere oluşturulduğundan silinmesi güvenlidir. Ancak bu anahtarı silmeden önce, Gemini Developer API'ya erişim sağlayabilecek diğer araçlarla (ör. üretken yapay zeka sunucusu SDK'ları veya Genkit) anahtarı yanlışlıkla kullanmadığınızdan emin olmak için kontrol etmeniz gerekir. Kullanımı kontrol etmek için aşağıdaki adımları uygulayın:
  1. Google Cloud konsolunda Gemini Developer API sayfasına gidin ve Yönet'i tıklayın.
  2. Metrikler sekmesindeki Kimlik bilgileri açılır listesinde, Gemini Developer API key (auto created by Firebase) adlı anahtarı seçin.
  3. Gösterilen grafiklerde Temmuz 2026'nın başından beri (Firebase AI Logic bu API anahtarlarını kullanmayı bıraktığında) kullanım gösterilmiyorsa anahtar güvenle silinebilir.
     Ancak grafiklerde kullanım gösteriliyorsa anahtarı başka bir araçla kullanıyorsunuz demektir. Bu durumda, anahtarın söz konusu araçla kullanıldığı (Firebase AI Logic ile değil) açıkça anlaşılacak şekilde anahtarı yeniden adlandırmanız gerekir.
• segmentini içeren bir ada sahip başka bir API anahtarını silmediğinizden emin olun (auto created by Firebase).

Mobil veya web uygulamasının kod tabanına Gemini API anahtarı eklemeyin.

Firebase AI Logic SDK'larını kullanırken Gemini Developer API kullanımını yetkilendirmek için Gemini API anahtarına ihtiyacınız yoktur ve uygulamanızın kod tabanına Gemini API anahtarı eklememeniz gerekir.

Gemini API anahtarı olarak "Firebase API anahtarı" kullanmayın.

"Firebase API anahtarınızı" hiçbir zaman Gemini API anahtarı olarak kullanmayın. Gemini Developer API karakterini Firebase API anahtarınızın izin verilenler listesine eklememenizi önemle tavsiye ederiz.

Firebase API anahtarınız, uygulamanızı Firebase'e bağlamak için uygulamanızın kod tabanına eklediğiniz Firebase yapılandırma dosyanızda veya nesnenizde listelenen API anahtarıdır. Anahtarı yalnızca Firebase ile ilgili API'lerle (ör. Firebase AI Logic) kullandığınızda Firebase API anahtarınızı kodunuza ekleyebilirsiniz. Firebase API anahtarları hakkında önemli bilgiler edinin.

Google Cloud konsolunun API'ler ve Hizmetler > Kimlik bilgileri panelinde Firebase API anahtarları şu şekilde görünür:

Firebase ile ilgili API'lerin çalışması için Firebase API anahtarınızı uygulamanızın kod tabanına eklemeniz gerektiğinden ve Gemini Developer API, API anahtarı aracılığıyla yetkilendirilebildiğinden Gemini Developer API'yı (Google Cloud konsolunda "Generative Language API" olarak adlandırılır) Firebase API anahtarınızın API izin verilenler listesine EKLEMEMENİZİ önemle tavsiye ederiz. Bu durumda Gemini Developer API, kötüye kullanıma açık hâle gelir.

Gemini API anahtarını güvende tutma