FAQ et dépannage

Pourquoi le nom est-il passé de "Vertex AI in Firebase" à "Firebase AI Logic" ?

En 2024, nous avons lancé un ensemble de SDK client Firebase pouvant utiliser l'Vertex AI Gemini API, ainsi qu'une passerelle proxy Firebase pour protéger cette API contre les utilisations abusives et permettre les intégrations avec d'autres produits Firebase. Nous avons appelé notre produit "Vertex AI in Firebase", et ce nom de produit décrivait précisément les cas d'utilisation disponibles à l'époque.

Depuis, nous avons étendu les fonctionnalités de notre produit. Par exemple, depuis mai 2025, nous prenons en charge Gemini Developer API, y compris la possibilité de protéger Gemini Developer API contre les utilisations abusives grâce à notre intégration avec Firebase App Check.

Par conséquent, le nom "Vertex AI dans Firebase" ne représente plus précisément le champ d'application élargi de notre produit. Ainsi, un nouveau nom, Firebase AI Logic, reflète mieux l'évolution de notre ensemble de fonctionnalités et nous permet de continuer à élargir nos offres à l'avenir.

Consultez le guide de migration pour vous assurer de bénéficier de toutes les dernières fonctionnalités de Firebase AI Logic (et éventuellement commencer à utiliser Gemini Developer API).

Quelles sont les différences entre l'utilisation de Gemini Developer API et de Vertex AI Gemini API ?

Voici quelques différences entre les deux fournisseurs "Gemini API" en général, quelle que soit la façon dont vous y accédez :

• Tarifs

  • Gemini Developer API propose une "version sans frais" ainsi qu'une tarification basée sur le paiement à l'usage.

  • Lorsque Vertex AI Gemini API est utilisé avec Firebase AI Logic, le forfait Blaze avec paiement à l'usage est toujours requis.

  Notez que les deux fournisseurs d'API proposent des tarifs à l'utilisation différents (pour en savoir plus, consultez leur documentation respective).

• Limites de taux (quota)

  • Gemini Developer API est soumis à des limites de débit explicites.

  • Vertex AI Gemini API utilise un quota partagé dynamique (QPD) que tous les utilisateurs de ce modèle dans cette région partagent. Vous pouvez également configurer le débit provisionné (DP).

• Spécifier l'emplacement pour accéder au modèle

  • Seul le Vertex AI Gemini API vous permet de choisir l'emplacement où vous accédez au modèle.

Le tableau suivant indique la disponibilité des fonctionnalités courantes pour les deux fournisseurs "Gemini API". Ce tableau s'applique spécifiquement lorsque vous utilisez les SDK clients Firebase AI Logic.

¹ L'API Files pour Gemini Developer API n'est pas compatible avec les SDK Firebase AI Logic.

Puis-je utiliser à la fois Gemini Developer API et Vertex AI Gemini API ?

Oui, vous pouvez activer les deux fournisseurs "Gemini API" dans votre projet Firebase et utiliser les deux API dans votre application.

Pour passer d'un fournisseur d'API à un autre dans votre code, assurez-vous simplement d'avoir défini le service de backend de manière appropriée dans votre code.

Quelles sont les API requises ? Comment les activer ?

Pour utiliser les SDK Firebase AI Logic avec l'Gemini Developer API, votre projet doit avoir activé les deux API suivantes :

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

Vous devez activer ces deux API à l'aide de la console Firebase :

1. Dans la console Firebase, accédez à la page Firebase AI Logic.

2. Cliquez sur Commencer.

3. Sélectionnez pour commencer à utiliser Gemini Developer API.

   Un workflow guidé s'ouvre et vous permet d'activer les deux API. La console générera également une clé API Gemini et ajoutera l'API Firebase AI Logic à la liste d'autorisation de votre clé API Firebase.

Quels modèles peuvent être utilisés avec les SDK Firebase AI Logic ?

Pour obtenir la liste des modèles compatibles, consultez En savoir plus sur les modèles compatibles. Nous ajoutons fréquemment de nouvelles fonctionnalités aux SDK. Consultez donc régulièrement ces questions fréquentes pour obtenir des informations à jour (ainsi que dans les notes de version, les blogs et les posts sur les réseaux sociaux).

Gemini Developer API

Vous pouvez utiliser les modèles de fondation Gemini et Imagen.

Notez que Gemini Developer API (quelle que soit la façon dont vous y accédez) n'est compatible qu'avec la génération d'images par le modèle imagen-3.0-fast-generate-002.

Vertex AI Gemini API

Vous pouvez utiliser les modèles de fondation Gemini et Imagen.

Quel que soit le fournisseur Gemini API que vous choisissez

Firebase AI Logic n'est pas compatible avec les éléments suivants :

• Modèles Gemini non de fondation (comme les modèles PaLM, les modèles réglés ou les modèles basés sur Gemma).

• Modèles Imagen plus anciens ou imagen-3.0-capability-001.

Que faire lorsque des modèles sont abandonnés ?

Lorsque nous publions une version stable d'un modèle, nous nous efforçons de faire en sorte qu'elle soit disponible pendant au moins un an. Nous indiquons cette "date d'arrêt" à plusieurs endroits dans la documentation Firebase et Google Cloud (par exemple, sur la page Modèles).

Lorsqu'un modèle est arrêté, toutes les requêtes qui lui sont adressées échouent et renvoient une erreur 404. Pour cette raison, nous vous recommandons vivement de configurer et d'utiliser Firebase Remote Config afin de pouvoir modifier dynamiquement le modèle et la version dans votre application sans avoir à publier une nouvelle version de votre application.

Lorsque vous mettez à jour votre application pour utiliser une nouvelle version du modèle, nous vous recommandons de la tester pour vous assurer que les réponses sont toujours celles attendues. Notez que lorsque vous utilisez Firebase AI Logic, généralement, aucune modification n'est nécessaire pour le code qui appelle réellement le modèle.

Voici les dates d'arrêt de différents modèles :

• Modèles Gemini 1.5 Pro :

  • gemini-1.5-pro-002 (et gemini-1.5-pro) : 24 septembre 2025
  • gemini-1.5-pro-001 : 24 mai 2025

• Modèles Gemini 1.5 Flash :

  • gemini-1.5-flash-002 (et gemini-1.5-flash) : 24 septembre 2025
  • gemini-1.5-flash-001 : 24 mai 2025

• Modèles Gemini 1.0 Pro Vision : 21 avril 2025 (au lieu du 9 avril 2025)

• Modèles Gemini 1.0 Pro : 21 avril 2025 (au lieu du 9 avril 2025)

Comment définir une limite de fréquence par utilisateur ?

Par défaut, Firebase AI Logic définit la limite de requêtes par utilisateur à 100 requêtes par minute (RPM).

Si vous souhaitez ajuster votre limite de fréquence par utilisateur, vous devez modifier les paramètres de quota pour l'API Firebase AI Logic.

En savoir plus sur le quota de l'API Firebase AI Logic Sur cette page, vous pouvez également découvrir comment afficher et modifier votre quota.

Quelles autorisations sont requises pour utiliser les SDK Firebase AI Logic ?

Firebase AI Logic utilise-t-il mes données pour entraîner des modèles ?

Consultez Gouvernance des données et IA responsable.

Le type MIME est-il obligatoire dans mes requêtes multimodales ? (comme pour les images, les PDF, les vidéos et les entrées audio)

Oui, dans chaque requête multimodale, vous devez toujours fournir les éléments suivants :

• Le mimeType du fichier. Consultez une exception ci-dessous.

• Le fichier. Vous pouvez fournir le fichier sous forme de données intégrées ou à l'aide de son URL.

Découvrez les types de fichiers d'entrée acceptés, comment spécifier le type MIME et les deux options pour fournir le fichier dans Fichiers d'entrée et exigences acceptés.

Exception à l'inclusion du type MIME dans votre demande

Une exception à la fourniture du type MIME concerne les entrées d'images intégrées pour les requêtes provenant d'applications natives pour les plates-formes Android et Apple.

Les SDK Firebase AI Logic pour les plates-formes Android et Apple offrent un moyen simplifié et adapté aux plates-formes de gérer les images dans les requêtes. Toutes les images (quel que soit leur format) sont converties côté client au format JPEG avec une qualité de 80 % avant d'être envoyées au serveur. Cela signifie que lorsque vous fournissez des images en tant que données intégrées à l'aide des SDK des plates-formes Android et Apple, vous n'avez pas besoin de spécifier le type MIME dans la requête.

Cette gestion simplifiée est illustrée dans la documentation Firebase AI Logic, dans les exemples d'envoi d'images encodées en base64 dans les requêtes.

Voici quelques informations supplémentaires sur cette fonctionnalité, spécifiques à chaque plate-forme :

• Sur Android :

  • Vous pouvez profiter d'une façon simplifiée de gérer les types d'images natifs à la plate-forme (Bitmap) dans les requêtes multimodales qui contiennent des images en tant que données intégrées (voir l'exemple).

  • Pour mieux contrôler les formats et les conversions d'images, vous pouvez fournir les images au format InlineDataPart et indiquer le type MIME spécifique. Exemple :

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

• Pour les plates-formes Apple :

  • Vous pouvez profiter d'une façon simplifiée de gérer les types d'images natifs de la plate-forme (UIImage, NSImage, CIImage et CGImage) dans les requêtes multimodales contenant des images sous forme de données intégrées (voir l'exemple).

  • Pour mieux contrôler les formats et les conversions d'images, vous pouvez fournir les images au format InlineDataPart et indiquer le type MIME spécifique. Exemple :

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

Ces fonctionnalités sont-elles disponibles lorsque j'utilise Firebase AI Logic ? Mise en cache du contexte, recherche en tant qu'outil, ancrage avec la recherche Google, exécution de code, affinement d'un modèle, génération d'embeddings et récupération sémantique ?

La mise en cache du contexte, la recherche en tant qu'outil, l'ancrage avec la recherche Google, l'exécution de code, le réglage précis d'un modèle, la génération d'embeddings et la récupération sémantique sont compatibles avec différents modèles ou avec Vertex AI Gemini API, mais ne sont pas disponibles avec Firebase AI Logic.

Si vous souhaitez ajouter ces éléments en tant que demandes de fonctionnalités ou voter pour une demande de fonctionnalité existante, accédez à Firebase UserVoice.

Qu'est-ce qu'une clé API Gemini ?

Le Gemini Developer API utilise une "clé API Gemini" pour autoriser l'appelant. Par conséquent, si vous utilisez Gemini Developer API via les SDK Firebase AI Logic, vous avez besoin d'une clé API Gemini valide dans votre projet Firebase pour effectuer des appels à cette API.

Une "clé API Gemini" désigne simplement une clé API qui possède l'API Gemini Developer API dans sa liste d'autorisation d'API.

Lorsque vous suivez le workflow de configuration Firebase AI Logic dans la console Firebase, nous créons une clé API Gemini qui n'est limitée qu'à Gemini Developer API, et nous configurons le service de proxy Firebase AI Logic pour qu'il utilise cette clé API. Cette clé API Gemini générée par Firebase est nommée Clé API Gemini Developer (créée automatiquement par Firebase) sur la page des identifiants de la console Google Cloud.

En savoir plus sur les restrictions concernant les API pour les clés API

Vous n'ajoutez pas votre clé API Gemini à la base de code de votre application lorsque vous utilisez les SDK Firebase AI Logic. Découvrez comment sécuriser votre clé API Gemini.

Dois-je ajouter ma clé API Gemini dans la base de code de mon application mobile ou Web ?

Lorsque vous utilisez les SDK Firebase AI Logic, n'ajoutez pas votre clé API Gemini dans le code de votre application.

En fait, lorsque vous développez avec les SDK Firebase AI Logic, vous n'interagissez pas directement avec votre clé API Gemini. En revanche, notre service de proxy Firebase AI Logic inclura en interne la clé API Gemini dans chaque requête adressée à Gemini Developer API, entièrement dans le backend.

Comment modifier la clé API Gemini utilisée pour appeler Gemini Developer API ?

Lorsque vous utilisez les SDK Firebase AI Logic, il est peu probable que vous ayez besoin de modifier votre clé API Gemini. Toutefois, voici deux cas dans lesquels vous devrez peut-être le faire :

• Si vous avez accidentellement divulgué la clé et que vous souhaitez la remplacer par une nouvelle clé sécurisée.

• Si vous avez supprimé la clé par erreur. Notez que vous pouvez annuler la suppression de la clé dans les 30 jours suivant sa suppression.

Voici comment modifier la clé API Gemini utilisée par les SDK Firebase AI Logic :

1. Si votre clé API Gemini générée par Firebase existe toujours, supprimez-la.

   Vous pouvez supprimer cette clé API dans le panneau API et services > Identifiants de la console Google Cloud. Elle s'intitule
   Clé API Gemini Developer (créée automatiquement par Firebase).

2. Sur cette même page de la console Google Cloud, créez une clé API. Nous vous suggérons de lui donner un nom tel que
   Clé API Gemini Developer pour Firebase.

3. À cette nouvelle clé API, ajoutez des restrictions d'API et ne sélectionnez que l'API Generative Language.
   "Generative Language API" est le nom parfois donné à Gemini Developer API dans la console Google Cloud.

   N'ajoutez aucune restriction d'application, sinon le service de proxy Firebase AI Logic ne fonctionnera pas comme prévu.

4. Exécutez la commande suivante pour définir cette nouvelle clé comme clé API Gemini que le service de proxy Firebase AI Logic doit utiliser.

   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}\"}}"
   

   En savoir plus sur gcloud CLI

Veillez à ne pas ajouter cette nouvelle clé API Gemini à la base de code de votre application. Découvrez comment sécuriser votre clé API Gemini.

Puis-je utiliser ma clé API Firebase comme clé API Gemini ?

Non, vous ne devez pas utiliser votre clé API Firebase comme clé API Gemini. Nous vous recommandons vivement de ne pas ajouter Gemini Developer API à la liste d'autorisation de votre clé API Firebase.

Votre clé API Firebase est celle qui figure dans le fichier ou l'objet de configuration Firebase que vous ajoutez au code de votre application pour la connecter à Firebase. Vous pouvez inclure votre clé API Firebase dans votre code si vous l'utilisez uniquement avec les API liées à Firebase (comme Firebase AI Logic). En savoir plus sur les clés API Firebase

Dans le panneau API et services > Identifiants de la console Google Cloud, voici à quoi ressemblent les clés API Firebase :

Étant donné que vous devez ajouter votre clé API Firebase dans le code de votre application pour que les API liées à Firebase fonctionnent, et que l'Gemini Developer API est autorisé via une clé API, nous vous recommandons vivement de NE PAS ajouter l'Gemini Developer API (appelé "API Generative Language" dans la console Google Cloud) à la liste d'autorisation des API pour votre clé API Firebase. Si vous le faites, vous exposez Gemini Developer API à un risque d'utilisation abusive.

Comment sécuriser ma clé API Gemini ?

Ces questions fréquentes décrivent certaines bonnes pratiques recommandées pour sécuriser votre clé API Gemini.

Si vous appelez Gemini Developer API directement depuis votre application mobile ou Web :

• Utilisez les SDK clients Firebase AI Logic.
• N'ajoutez pas votre clé API Gemini dans le code de votre application.

Firebase AI Logic fournit un service de proxy qui inclut en interne votre clé API Gemini dans chaque requête envoyée à Gemini Developer API, entièrement dans le backend.

Nous vous recommandons également vivement de suivre les conseils suivants :

• Dès que vous commencez à développer sérieusement votre application, intégrez Firebase App Check pour protéger vos ressources de backend ainsi que les API utilisées pour accéder aux modèles génératifs.

• Ne réutilisez pas la clé API Gemini générée par Firebase en dehors de Firebase AI Logic. Si vous avez besoin d'une clé API Gemini pour un autre cas d'utilisation, créez une clé distincte.

• En règle générale, vous ne devez PAS modifier la clé API Gemini générée par Firebase. Cette clé est nommée Clé API Gemini Developer (créée automatiquement par Firebase) dans la console Google Cloud.

  • N'ajoutez pas d'autres API à la liste d'autorisation des API pour votre clé API Gemini générée par Firebase. Dans la liste d'autorisation des API, votre clé API Gemini ne doit contenir que l'API Gemini Developer API (appelée "API Generative Language" dans la console Google Cloud).

  • N'ajoutez aucune restriction d'application, sinon le service de proxy Firebase AI Logic ne fonctionnera pas comme prévu.

Ma clé API Gemini a été piratée. Que dois-je faire ?

Si votre clé API Gemini a été compromise, suivez les instructions pour modifier la clé API Gemini utilisée pour appeler Gemini Developer API.

Consultez également les bonnes pratiques recommandées pour sécuriser votre clé API Gemini.

Comment résoudre cette erreur 404 ? Firebase AI Logic genai config not found

Si vous essayez d'utiliser Gemini Developer API et que vous recevez une erreur 404 indiquant Firebase AI Logic genai config not found, cela signifie généralement que votre projet Firebase ne dispose pas d'une clé API Gemini valide à utiliser avec les SDK clients Firebase AI Logic.

Voici les causes les plus probables de cette erreur :

• Vous n'avez pas encore configuré votre projet Firebase pour Gemini Developer API.

  Procédure :
  Dans la console Firebase, accédez à la page Firebase AI Logic. Cliquez sur Commencer, puis sélectionnez Gemini Developer API. Activez l'API. La console configurera votre projet pour Gemini Developer API. Une fois le workflow terminé, réessayez votre demande.

• Si vous avez récemment suivi le workflow de configuration Firebase AI Logic dans la console Firebase, il est possible que votre clé API Gemini ne soit pas encore disponible pour tous les services de backend requis dans toutes les régions.

  Que faire :
  Patientez quelques minutes, puis réessayez.

• Il est possible que votre clé API Gemini ait été supprimée de votre projet Firebase.

  Que faire :
  Découvrez comment modifier la clé API Gemini utilisée par Firebase AI Logic.

Comment résoudre cette erreur 400 ? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Si vous essayez d'envoyer une requête multimodale avec une URL Cloud Storage for Firebase, vous pouvez rencontrer l'erreur 400 suivante :
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Cette erreur est due à un projet pour lequel les agents de service requis n'ont pas été correctement provisionnés automatiquement lorsque l'API Vertex AI a été activée dans le projet. Il s'agit d'un problème connu pour certains projets. Nous travaillons à une solution globale.

Voici la solution de contournement pour corriger votre projet et provisionner correctement ces agents de service afin que vous puissiez commencer à inclure des URL Cloud Storage for Firebase dans vos requêtes multimodales. Vous devez être propriétaire du projet. Vous n'avez besoin d'effectuer cet ensemble de tâches qu'une seule fois pour votre projet.

1. Accédez à gcloud CLI et authentifiez-vous.
   Le moyen le plus simple de le faire est d'utiliser Cloud Shell. Pour en savoir plus, consultez la documentation Google Cloud.

2. Si vous y êtes invité, suivez les instructions affichées dans le terminal pour exécuter gcloud CLI sur votre projet Firebase.

   Vous aurez besoin de l'ID de votre projet Firebase, que vous trouverez en haut de la page Paramètres du projet de la console Firebase.settings

3. Provisionnez les agents de service requis dans votre projet en exécutant la commande suivante :

   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. Attendez quelques minutes pour vous assurer que les agents de service sont provisionnés, puis réessayez d'envoyer votre requête multimodale incluant l'URL Cloud Storage for Firebase.

Si cette erreur persiste après plusieurs minutes, contactez l'assistance Firebase.

Comment résoudre cette erreur 400 ? API key not valid. Please pass a valid API key.

Si vous recevez une erreur 400 indiquant API key not valid. Please pass a valid API key., cela signifie généralement que la clé API dans votre fichier/objet de configuration Firebase n'existe pas ou n'est pas configurée pour être utilisée avec votre application et/ou votre projet Firebase.

Vérifiez que la clé API listée dans votre fichier/objet de configuration Firebase correspond à la clé API de votre application. Vous pouvez afficher toutes vos clés API dans le panneau API et services > Identifiants de la console Google Cloud.

Si vous constatez qu'elles ne correspondent pas, obtenez un nouveau fichier/objet de configuration Firebase, puis remplacez celui qui se trouve dans votre application. Le nouveau fichier/objet de configuration doit contenir une clé API valide pour votre application et votre projet Firebase.

Comment résoudre cette erreur 403 ? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Si vous recevez une erreur 403 indiquant Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., cela signifie généralement que la clé API de votre fichier/objet de configuration Firebase ne dispose pas d'une API requise dans sa liste d'autorisation pour le produit que vous essayez d'utiliser.

Assurez-vous que la clé API utilisée par votre application inclut toutes les API requises dans la liste d'autorisation des "Restrictions d'API" de la clé. Pour Firebase AI Logic, votre clé API doit au minimum inclure l'API Firebase AI Logic dans sa liste d'autorisation.

Vous pouvez afficher toutes vos clés API dans le panneau API et services > Identifiants de la console Google Cloud.

Comment résoudre cette erreur 403 ? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

Si vous recevez une erreur 403 indiquant PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., cela signifie généralement que la clé API figurant dans votre fichier/objet de configuration Firebase appartient à un autre projet Firebase.

Vérifiez que la clé API listée dans votre fichier/objet de configuration Firebase correspond à la clé API de votre application. Vous pouvez afficher toutes vos clés API dans le panneau API et services > Identifiants de la console Google Cloud.

Si vous constatez qu'elles ne correspondent pas, obtenez un nouveau fichier/objet de configuration Firebase, puis remplacez celui qui se trouve dans votre application. Le nouveau fichier/objet de configuration doit contenir une clé API valide pour votre application et votre projet Firebase.