Preguntas frecuentes y solución de problemas

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¿Por qué cambió el nombre de "Vertex AI en Firebase" a "Firebase AI Logic"?

En 2024, lanzamos un conjunto de SDK de cliente de Firebase que podían usar la Vertex AI Gemini API, así como una puerta de enlace de proxy de Firebase para proteger esa API del abuso y habilitar integraciones con otros productos de Firebase. Llamamos a nuestro producto "Vertex AI en Firebase", y este nombre describía con precisión los casos de uso disponibles de nuestro producto en ese momento.

Sin embargo, desde entonces, expandimos las capacidades de nuestro producto. Por ejemplo, a partir de mayo de 2025, ahora ofrecemos compatibilidad con Gemini Developer API, incluida la capacidad de protegerlo del abuso mediante nuestra integración con Firebase App Check.Gemini Developer API

Como resultado, el nombre "Vertex AI en Firebase" ya no representa con precisión el alcance expandido de nuestro producto. Por lo tanto, un nuevo nombre, Firebase AI Logic, refleja mejor nuestro conjunto de funciones en evolución y nos permite seguir expandiendo nuestras ofertas en el futuro.

Consulta la guía de migración para asegurarte de obtener todas las funciones más recientes de Firebase AI Logic (y, de manera opcional, comenzar a usar Gemini Developer API).

¿Cuáles son las diferencias entre usar Gemini Developer API y Vertex AI Gemini API?

Estas son algunas diferencias entre los dos proveedores de "Gemini API" en general, independientemente de cómo accedas a ellos:

• Precios

  • Gemini Developer API ofrece un "nivel gratuito" junto con precios de pago por uso.

  • Cuando se usa Vertex AI Gemini API con Firebase AI Logic, siempre se requiere el plan de precios Blaze de pago por uso.

  Ten en cuenta que los dos proveedores de la API tienen diferentes precios de pago por uso (obtén más información en su documentación respectiva).

• Límites de frecuencia (cuota)

  • Gemini Developer API tiene límites de frecuencia explícitos.

  • Vertex AI Gemini API usa la "cuota compartida dinámica (DSQ)" que comparten todos los usuarios de ese modelo en esa región. De manera opcional, también puedes configurar la capacidad de procesamiento aprovisionada (PT).

• Especifica la ubicación para acceder al modelo

  • Solo Vertex AI Gemini API te permite elegir la ubicación desde la que accedes al modelo.

En la siguiente tabla, se enumera la disponibilidad de las funciones más frecuentes para los dos proveedores de "Gemini API". Esta tabla se aplica específicamente cuando se usan los SDKs de cliente Firebase AI Logic.

¹ La API de Files para Gemini Developer API no es compatible con los SDKs de Firebase AI Logic.

¿Puedo usar Gemini Developer API y Vertex AI Gemini API al mismo tiempo?

Sí, puedes tener habilitados ambos proveedores de "Gemini API" en tu proyecto de Firebase y usar ambas APIs en tu app.

Para cambiar entre proveedores de API en tu código, asegúrate de configurar el servicio de backend de forma adecuada en tu código.

¿Cuáles son las APIs requeridas? ¿Cómo puedo habilitarlos?

Para usar los SDK de Firebase AI Logic con Gemini Developer API, tu proyecto debe tener habilitadas las siguientes dos APIs:

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

Debes habilitar estas dos APIs con la consola de Firebase:

1. En la consola de Firebase, ve a la página Firebase AI Logic.

2. Haz clic en Comenzar.

3. Selecciona para comenzar a usar Gemini Developer API.

   Se iniciará un flujo de trabajo guiado que habilitará las dos APIs por ti. La consola también generará una clave de API de Gemini y agregará la API de Firebase AI Logic a la lista de entidades permitidas de tu clave de API de Firebase.

¿Qué modelos se pueden usar con los SDK de Firebase AI Logic?

• Puedes usar cualquiera de los modelos de base Gemini y Imagen 3 con los SDK de Firebase AI Logic, incluidas las versiones preliminares y experimentales. Consulta una lista de estos modelos en Más información sobre los modelos compatibles.

• No puedes usar modelos Gemini que no sean de la fundación (como modelos PaLM, modelos ajustados o modelos basados en Gemma) con los SDK de Firebase AI Logic.

  Firebase AI Logic tampoco admite modelos Imagen ni imagen-3.0-capability-001 anteriores.

• Gemini Developer API (independientemente de cómo se acceda a él) no admite imagen-3.0-fast-generate-001 ni la versión anterior imagen-3.0-generate-001.

Agregamos nuevas funciones a los SDKs con frecuencia, así que consulta esta sección de preguntas frecuentes para obtener actualizaciones (también en las notas de lanzamiento, los blogs y las publicaciones en redes sociales).

¿Qué hacer cuando se retiran los modelos?

Cuando lanzamos una versión estable del modelo, nos esforzamos por garantizar que esté disponible durante al menos un año. Esta "fecha de baja" se indica en varios lugares de la documentación de Firebase y Google Cloud (por ejemplo, en la página"Modelos").

Cuando se retire un modelo, todas las solicitudes a ese modelo fallarán con un error 404. Por este motivo, te recomendamos que configures y uses Firebase Remote Config para que puedas cambiar de forma dinámica el modelo y la versión de tu app sin lanzar una versión nueva de tu app.

Cuando actualizas tu app para usar una versión nueva del modelo, te recomendamos que la pruebes para asegurarte de que las respuestas sigan siendo las esperadas. Ten en cuenta que, cuando usas Firebase AI Logic, por lo general, no es necesario realizar modificaciones en el código que llama al modelo.

Estas son las fechas de baja de varios modelos:

• Modelos Gemini 1.5 Pro:

  • gemini-1.5-pro-002 (y gemini-1.5-pro): 24 de septiembre de 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 de mayo de 2025

• Modelos Gemini 1.5 Flash:

  • gemini-1.5-flash-002 (y gemini-1.5-flash): 24 de septiembre de 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 de mayo de 2025

• Modelos Gemini 1.0 Pro Vision: 21 de abril de 2025 (anteriormente programado para el 9 de abril de 2025)

• Modelos Gemini 1.0 Pro: 21 de abril de 2025 (anteriormente programado para el 9 de abril de 2025)

¿Cómo puedo establecer un límite de frecuencia por usuario?

De forma predeterminada, Firebase AI Logic establece el límite de solicitudes por usuario en 100 solicitudes por minuto (RPM).

Si deseas ajustar el límite de frecuencia por usuario, debes ajustar la configuración de la cuota de la API de Firebase AI Logic.

Obtén más información sobre la cuota de la API de Firebase AI Logic. En esa página, también puedes obtener información para ver y editar tu cuota.

¿Qué permisos se requieren para usar los SDK de Firebase AI Logic?

¿Firebase AI Logic usa mis datos para entrenar modelos?

Consulta Administración de datos y IA responsable.

¿El tipo de MIME es obligatorio en mis solicitudes multimodales? (como para imágenes, archivos PDF, videos y entradas de audio)

Sí, en cada solicitud multimodal, siempre debes proporcionar lo siguiente:

• El mimeType del archivo. Consulta una excepción a continuación.

• El archivo. Puedes proporcionar el archivo como datos intercalados o con su URL.

Obtén información sobre los tipos de archivos de entrada admitidos, cómo especificar el tipo MIME y las dos opciones para proporcionar el archivo en Requisitos y tipos de archivos de entrada admitidos.

Excepción para incluir el tipo de MIME en tu solicitud

Una excepción a la provisión del tipo de MIME son las entradas de imágenes intercaladas para solicitudes de apps nativas de plataformas de Apple y Android.

Los SDK de Firebase AI Logic para plataformas de Apple y Android proporcionan una forma simplificada y compatible con la plataforma para controlar las imágenes en las solicitudes. Todas las imágenes (sin importar su formato) se convierten en JPEG del cliente al 80% de calidad antes de enviarlas al servidor. Esto significa que cuando proporcionas imágenes como datos intercalados con los SDK de las plataformas de Apple y Android, no necesitas especificar el tipo de MIME en la solicitud.

Este manejo simplificado se muestra en la documentación de Firebase AI Logic en los ejemplos para enviar imágenes codificadas en base64 en las solicitudes.

Aquí tienes información adicional específica de la plataforma sobre esta función:

• Para Android:

  • Puedes aprovechar la forma simplificada de controlar los tipos de imágenes nativas de la plataforma (Bitmap) en instrucciones multimodales que contienen imágenes como datos intercalados (consulta el ejemplo).

  • Para tener más control sobre los formatos y las conversiones de imágenes, puedes proporcionar las imágenes como un InlineDataPart y suministrar el tipo de MIME específico. Por ejemplo:

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

• Para plataformas de Apple:

  • Puedes aprovechar la forma simplificada de controlar los tipos de imágenes nativas de la plataforma (UIImage, NSImage, CIImage y CGImage) en instrucciones multimodales que contienen imágenes como datos intercalados (consulta el ejemplo).

  • Para tener más control sobre los formatos y las conversiones de imágenes, puedes proporcionar las imágenes como un InlineDataPart y suministrar el tipo de MIME específico. Por ejemplo:

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

¿Estas funciones están disponibles cuando se usa Firebase AI Logic? ¿Caché de contexto, Búsqueda como herramienta, fundamentación con la Búsqueda de Google, ejecución de código, ajuste fino de un modelo, generación de incorporaciones y recuperación semántica?

La caché de contexto, la Búsqueda como herramienta, la fundamentación con la Búsqueda de Google, la ejecución de código, la optimización de un modelo, la generación de incorporaciones y la recuperación semántica son compatibles con varios modelos o Vertex AI Gemini API, pero no están disponibles cuando se usa Firebase AI Logic.

Si quieres agregarlas como solicitudes de funciones o votar por una solicitud de función existente, visita Firebase UserVoice.

¿Qué es una clave de API de Gemini?

Gemini Developer API usa una "clave de API de Gemini" para autorizar al llamador. Por lo tanto, si usas Gemini Developer API a través de los SDKs de Firebase AI Logic, necesitas una clave de API de Gemini válida en tu proyecto de Firebase para realizar llamadas a esa API.

Una "clave de API de Gemini" es una clave de API que tiene la Gemini Developer API en su lista de entidades permitidas de la API.

Cuando realizas el flujo de trabajo de configuración de Firebase AI Logic en la consola de Firebase, creamos una clave de API de Gemini que solo se restringe a Gemini Developer API y configuramos el servicio de proxy de Firebase AI Logic para usar esta clave de API. Esta clave de API de Gemini generada por Firebase se llama Clave de API para desarrolladores de Gemini (creada automáticamente por Firebase) en la página de credenciales de la consola de Google Cloud.

Obtén más información sobre las restricciones de la API para las claves de API.

No agregues tu clave de API de Gemini a la base de código de tu app cuando uses los SDK de Firebase AI Logic. Obtén más información para proteger tu clave de API de Gemini.

¿Debo agregar mi clave de API de Gemini a la base de código de mi app para dispositivos móviles o web?

Cuando uses los SDKs de Firebase AI Logic, no agregues tu clave de API de Gemini a la base de código de tu app.

De hecho, mientras desarrollas con los SDKs de Firebase AI Logic, no interactúas directamente con tu clave de API de Gemini. En su lugar, nuestro servicio de proxy de Firebase AI Logic incluirá internamente la clave de API de Gemini en cada solicitud a Gemini Developer API, por completo en el backend.

¿Cómo puedo cambiar la clave de API de Gemini que se usa para llamar a Gemini Developer API?

Cuando usas los SDK de Firebase AI Logic, es poco probable que necesites cambiar tu clave de API de Gemini. Sin embargo, estos son dos casos en los que es posible que necesites hacer lo siguiente:

• Si filtraste la clave por accidente y quieres reemplazarla por una nueva clave segura.

• Si borraste la clave por accidente. Ten en cuenta que puedes recuperar la clave dentro de los 30 días posteriores a la eliminación.

Sigue estos pasos para cambiar la clave de API de Gemini que usan los SDKs de Firebase AI Logic:

1. Si la clave de API de Gemini que generó Firebase aún existe, bórrala.

   Puedes borrar esta clave de API en el panel APIs y servicios > Credenciales de la consola de Google Cloud. Se llama
   Clave de API para desarrolladores de Gemini (creada automáticamente por Firebase).

2. En esa misma página de la consola de Google Cloud, crea una clave de API nueva. Te sugerimos que le asignes un nombre como:
   Clave de API para desarrolladores de Gemini para Firebase.

3. A esta clave de API nueva, agrega restricciones de API y selecciona solo la API de lenguaje generativo.
   A veces, se llama a Gemini Developer API “API de lenguaje generativo” en la consola de Google Cloud.

   No agregues ninguna restricción de apps. De lo contrario, el servicio de proxy Firebase AI Logic no funcionará como se espera.

4. Ejecuta el siguiente comando para establecer esta clave nueva como la clave de API de Gemini que debe usar el servicio de proxy 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}\"}}"
   

   Obtén más información sobre gcloud CLI.

Asegúrate de no agregar esta nueva clave de API de Gemini a la base de código de tu app. Obtén más información para proteger tu clave de API de Gemini.

¿Puedo usar mi "clave de API de Firebase" como mi clave de API de Gemini?

No, no debes usar tu "clave de API de Firebase" como tu clave de API de Gemini. Te recomendamos que no agregues Gemini Developer API a la lista de entidades permitidas de tu clave de API de Firebase.

Tu clave de API de Firebase es la clave de API que aparece en el objeto o archivo de configuración de Firebase que agregas a la base de código de tu app para conectarla a Firebase. Está bien incluir tu clave de API de Firebase en tu código cuando la usas solo con APIs relacionadas con Firebase (como Firebase AI Logic). Obtén información importante sobre las claves de API de Firebase.

En el panel APIs y servicios > Credenciales de la consola de Google Cloud, las claves de API de Firebase se ven de la siguiente manera:

Debido a que debes agregar tu clave de API de Firebase a la base de código de tu app para que funcionen las APIs relacionadas con Firebase y a que Gemini Developer API está autorizada a través de la clave de API, te recomendamos que NO agregues la Gemini Developer API (llamada "API de lenguaje generativo" en la consola de Google Cloud) a la lista de entidades permitidas de la API de tu clave de API de Firebase. Si lo haces, expones el Gemini Developer API a un posible abuso.

¿Cómo puedo proteger mi clave de API de Gemini?

En esta sección de preguntas frecuentes, se describen algunas prácticas recomendadas para mantener la seguridad de tu clave de API de Gemini.

Si llamas a Gemini Developer API directamente desde tu app web o para dispositivos móviles, haz lo siguiente:

• Usa los SDKs clientes de Firebase AI Logic.
• No agregues tu clave de API de Gemini a la base de código de tu app.

Firebase AI Logic proporciona un servicio de proxy que incluye, de forma interna, tu clave de API de Gemini en cada solicitud a Gemini Developer API, por completo en el backend.

Además, te recomendamos que hagas lo siguiente:

• En cuanto comiences a desarrollar tu app en serio, integra Firebase App Check para ayudar a proteger tus recursos de backend, así como las APIs que se usan para acceder a los modelos generativos.

• No vuelvas a usar la clave de API de Gemini generada por Firebase fuera de Firebase AI Logic. Si necesitas una clave de API de Gemini para otro caso de uso, crea una clave independiente.

• En general, NO debes modificar la clave de API de Gemini generada por Firebase. Esta clave se llama Clave de API para desarrolladores de Gemini (creada automáticamente por Firebase) en la consola Google Cloud.

  • No agregues ninguna API adicional a la lista de entidades permitidas de la API de tu clave de API Gemini generada por Firebase. En la lista de entidades permitidas de la API, tu clave de API de Gemini solo debe tener la Gemini Developer API (llamada "API de lenguaje generativo" en la consola de Google Cloud).

  • No agregues ninguna restricción de apps. De lo contrario, el servicio de proxy Firebase AI Logic no funcionará como se espera.

Mi clave de API de Gemini está en riesgo. ¿Qué debo hacer?

Si se hackeó tu clave de API de Gemini, sigue las instrucciones para cambiar la clave de API de Gemini que se usa para llamar a Gemini Developer API.

Además, revisa las prácticas recomendadas para mantener la seguridad de tu clave de API de Gemini.

¿Cómo soluciono este error 404? Firebase AI Logic genai config not found

Si intentas usar Gemini Developer API y recibes un error 404 que dice Firebase AI Logic genai config not found, por lo general, significa que tu proyecto de Firebase no tiene una clave de API de Gemini válida para usar con los SDKs de cliente Firebase AI Logic.

Estas son las causas más probables de este error:

• Aún no configuraste tu proyecto de Firebase para el Gemini Developer API.

  Qué hacer:
  En la consola de Firebase, ve a la página Firebase AI Logic. Haz clic en Comenzar y, luego, selecciona Gemini Developer API. Habilita la API y la consola configurará tu proyecto para Gemini Developer API. Después de completar el flujo de trabajo, vuelve a intentar la solicitud.

• Si realizaste el flujo de trabajo de configuración de Firebase AI Logic hace poco en la consola de Firebase, es posible que tu clave de API de Gemini aún no esté disponible para todos los servicios de backend necesarios en todas las regiones.

  Qué hacer:
  Espera unos minutos y vuelve a enviar la solicitud.

• Es posible que se haya borrado tu clave de API de Gemini de tu proyecto de Firebase.

  Qué hacer:
  Obtén información para cambiar la clave de API de Gemini que usa Firebase AI Logic.

¿Cómo soluciono este error 400? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Si intentas enviar una solicitud multimodal con una URL Cloud Storage for Firebase, es posible que encuentres el siguiente error 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Este error se produce porque un proyecto no tenía los agentes de servicio necesarios aprovisionados automáticamente de forma correcta cuando se habilitó la API de Vertex AI en el proyecto. Este es un problema conocido con algunos proyectos, y estamos trabajando en una corrección global.

Esta es la solución para corregir tu proyecto y aprovisionar correctamente estos agentes de servicio para que puedas comenzar a incluir URLs de Cloud Storage for Firebase en tus solicitudes multimodales. Debes ser propietario del proyecto y solo debes completar este conjunto de tareas una vez.

1. Accede y autentica con gcloud CLI.
   La forma más fácil de hacerlo es desde Cloud Shell. Obtén más información en la documentación de Google Cloud.

2. Si se te solicita, sigue las instrucciones que se muestran en la terminal para que gcloud CLI se ejecute en tu proyecto de Firebase.

   Necesitarás el ID de tu proyecto de Firebase, que puedes encontrar en la parte superior de la sección settings Configuración del proyecto en la consola de Firebase.

3. Ejecuta el siguiente comando para aprovisionar los agentes de servicio necesarios en tu proyecto:

   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. Espera unos minutos para asegurarte de que los agentes de servicio se aprovisionen y, luego, vuelve a enviar la solicitud multimodal que incluye la URL de Cloud Storage for Firebase.

Si sigues recibiendo este error después de esperar varios minutos, comunícate con el equipo de Asistencia de Firebase.

¿Cómo soluciono este error 400? API key not valid. Please pass a valid API key.

Si recibes un error 400 que dice API key not valid. Please pass a valid API key., por lo general, significa que la clave de API en tu objeto o archivo de configuración de Firebase no existe o no está configurada para usarse con tu app o proyecto de Firebase.

Verifica que la clave de API que aparece en el objeto o archivo de configuración de Firebase coincida con la clave de API de tu app. Puedes ver todas tus claves de API en el panel APIs y servicios > Credenciales de la consola de Google Cloud.

Si descubres que no coinciden, entonces obtén un objeto o archivo de configuración de Firebase nuevo y, luego, reemplaza el que está en tu app. El objeto o archivo de configuración nuevo debe contener una clave de API válida para tu app y tu proyecto de Firebase.

¿Cómo soluciono este error 403? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Si recibes un error 403 que dice Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., por lo general, significa que la clave de API en tu objeto o archivo de configuración de Firebase no tiene una API requerida en su lista de entidades permitidas para el producto que intentas usar.

Asegúrate de que la clave de API que usa tu app tenga todas las APIs requeridas incluidas en la lista de entidades permitidas de "restricciones de API". Para Firebase AI Logic, tu clave de API debe tener, como mínimo, la API de Firebase AI Logic en su lista de entidades permitidas.

Puedes ver todas tus claves de API en el panel APIs y servicios > Credenciales de la consola de Google Cloud.

¿Cómo soluciono este error 403? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

Si recibes un error 403 que dice PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., por lo general, significa que la clave de API en tu objeto o archivo de configuración de Firebase pertenece a un proyecto de Firebase diferente.

Verifica que la clave de API que aparece en el objeto o archivo de configuración de Firebase coincida con la clave de API de tu app. Puedes ver todas tus claves de API en el panel APIs y servicios > Credenciales de la consola de Google Cloud.

Si descubres que no coinciden, entonces obtén un objeto o archivo de configuración de Firebase nuevo y, luego, reemplaza el que está en tu app. El objeto o archivo de configuración nuevo debe contener una clave de API válida para tu app y tu proyecto de Firebase.