שאלות נפוצות ופתרון בעיות

קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

למה השם השתנה מ-'Vertex AI ב-Firebase' ל-'Firebase AI Logic'?

בשנת 2024 השקנו קבוצה של ערכות SDK ללקוחות של Firebase שאפשר להשתמש בהן ב-Vertex AI Gemini API וגם בשער proxy של Firebase כדי להגן על ה-API מפני ניצול לרעה ולאפשר שילובים עם מוצרים אחרים של Firebase. קראנו למוצר 'Vertex AI ב-Firebase', ושם המוצר הזה תיאר במדויק את התרחישים לדוגמה של המוצר שהיו זמינים באותו זמן.

עם זאת, מאז הרחבנו את היכולות של המוצר שלנו. לדוגמה, החל ממאי 2025 אנחנו מציעים תמיכה ב-Gemini Developer API, כולל היכולת להגן על ה-Gemini Developer API מפני ניצול לרעה באמצעות השילוב שלנו עם Firebase App Check.

לכן, השם 'Vertex AI ב-Firebase' כבר לא מייצג במדויק את ההיקף המורחב של המוצר שלנו. לכן, השם החדש – Firebase AI Logic – משקף טוב יותר את סט התכונות המתפתח שלנו ומאפשר לנו להמשיך להרחיב את המוצרים שלנו בעתיד!

כדאי לעיין במדריך ההעברה כדי לוודא שאתם מקבלים את כל התכונות העדכניות ביותר של Firebase AI Logic (ואם רוצים, להתחיל להשתמש ב-Gemini Developer API).

מה ההבדלים בין השימוש ב-Gemini Developer API לבין השימוש ב-Vertex AI Gemini API?

ריכזנו כאן כמה הבדלים בין שני הספקים של Gemini API באופן כללי, ללא קשר לאופן שבו ניגשים אליהם:

• Pricing

  • ב-Gemini Developer API יש 'תוכנית ללא תשלום' וגם תמחור לפי שימוש.

  • כשמשתמשים ב-Vertex AI Gemini API עם Firebase AI Logic, תמיד נדרש תמחור בתוכנית Blaze לפי שימוש.

  חשוב לזכור שלשני ספקי ה-API יש תמחור שונה ל'תשלום לפי שימוש' (מידע נוסף זמין במסמכי התיעוד שלהם).

• מגבלות קצב (מכסה)

  • ל-Gemini Developer API יש מגבלות קצב ברורות.

  • ב-Vertex AI Gemini API נעשה שימוש ב'מכסה דינמית משותפת (DSQ)', שכל המשתמשים באותו מודל באזור משתפים. אפשר גם להגדיר את הקצב המשוער של העברת הנתונים (PT).

• ציון המיקום שאליו צריך לגשת כדי לגשת למודל

  • רק Vertex AI Gemini API מאפשר לכם לבחור את המיקום שבו תהיה לכם גישה למודל.

בטבלה הבאה מפורטת הזמינות של תכונות נפוצות בשני הספקים של 'Gemini API'. הטבלה הזו רלוונטית במיוחד כשמשתמשים ב-SDKs של הלקוח של Firebase AI Logic.

¹ Files API של Gemini Developer API לא נתמך דרך ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic.

האם אפשר להשתמש גם ב-Gemini Developer API וגם ב-Vertex AI Gemini API?

כן, אפשר להפעיל את שני הספקים של 'Gemini API' בפרויקט Firebase, וניתן להשתמש בשני ממשקי ה-API באפליקציה עצמה.

כדי לעבור בין ספקי API בקוד, עליכם לוודא שהגדרתם את שירות הקצה העורפי בצורה מתאימה בקוד.

מהם ממשקי ה-API הנדרשים? ואיך מפעילים אותם?

כדי להשתמש ב-SDK של Firebase AI Logic עם Gemini Developer API, צריך להפעיל בפרויקט את שני ממשקי ה-API הבאים:

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

צריך להפעיל את שני ממשקי ה-API האלה באמצעות מסוף Firebase:

1. במסוף Firebase, עוברים לדף Firebase AI Logic.

2. לוחצים על תחילת העבודה.

3. בוחרים באפשרות כדי להתחיל להשתמש ב-Gemini Developer API.

   הפעולה הזו תפעיל תהליך עבודה מודרך שבו שני ממשקי ה-API יופעלו בשבילכם. מסוף Google Cloud ייצור גם מפתח API מסוג Gemini, וגם יוסיף את ה-API מסוג Firebase AI Logic לרשימת ההיתרים של מפתח ה-API של Firebase.

באילו מודלים אפשר להשתמש עם ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic?

• אפשר להשתמש בכל אחד מהמודלים הבסיסיים של Gemini ו-Imagen 3 עם ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic, כולל גרסאות תצוגה מקדימה וגרסאות ניסיוניות. רשימה של המודלים האלה מופיעה במאמר מידע על המודלים הנתמכים.

• אי אפשר להשתמש במודלים של Gemini שאינם מודל יסוד (כמו מודלים של PaLM, מודלים מותאמים או מודלים שמבוססים על Gemma) עם ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic.

  בנוסף, Firebase AI Logic לא תומך בדגמי Imagen ישנים יותר או ב-imagen-3.0-capability-001.

• ב-Gemini Developer API (ללא קשר לאופן הגישה אליו) אין תמיכה ב-imagen-3.0-fast-generate-001 או ב-imagen-3.0-generate-001 הקודם.

אנחנו מוסיפים ל-SDK יכולות חדשות לעיתים קרובות, לכן מומלץ לחזור ולבדוק את השאלות הנפוצות האלה כדי לקבל עדכונים (וגם בפתקים לגבי גרסאות חדשות, בבלוגים ובפוסטים ברשתות החברתיות).

מה עושים כשמודלים יוצאים משימוש?

כשאנחנו משיקים גרסה יציבה של מודל, אנחנו שואפים לוודא שהיא תהיה זמינה לפחות למשך שנה אחת. 'תאריך ההוצאה משימוש' הזה מופיע בכמה מקומות במסמכי העזרה של Firebase ו-Google Cloud (לדוגמה, בדף 'מודלים').

כשמודל יוצא משימוש, כל הבקשות למודל הזה ייכשלו עם שגיאת 404. לכן מומלץ מאוד להגדיר את Firebase Remote Config ולהשתמש בו כדי שתוכלו לשנות באופן דינמי את המודל והגרסה באפליקציה בלי לפרסם גרסת אפליקציה חדשה.

כשמעדכנים את האפליקציה כך שתשתמש בגרסה חדשה של מודל, מומלץ לבדוק את האפליקציה כדי לוודא שהתשובות עדיין ניתנות כצפוי. חשוב לזכור שכאשר משתמשים ב-Firebase AI Logic, בדרך כלל אין צורך לשנות את הקוד שמפעיל את המודל בפועל.

אלה תאריכי ההוצאה משימוש של מודלים שונים:

• דגמי Gemini 1.5 Pro:

  • gemini-1.5-pro-002 (ו-gemini-1.5-pro): 24 בספטמבר 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 במאי 2025

• דגמי Gemini 1.5 Flash:

  • gemini-1.5-flash-002 (ו-gemini-1.5-flash): 24 בספטמבר 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 במאי 2025

• דגמי Gemini 1.0 Pro Vision: 21 באפריל 2025 (התאריך הקודם היה 9 באפריל 2025)

• דגמי Gemini 1.0 Pro: 21 באפריל 2025 (התאריך הקודם היה 9 באפריל 2025)

איך מגדירים הגבלת קצב לכל משתמש?

כברירת מחדל, Firebase AI Logic מגדיר את מגבלת הבקשות לכל משתמש כ-100 בקשות לדקה (RPM).

אם רוצים לשנות את המגבלה על קצב הבקשות לכל משתמש, צריך לשנות את הגדרות המכסה של ה-API‏ Firebase AI Logic.

מידע נוסף על המכסה של API Firebase AI Logic בדף הזה אפשר גם לקרוא איך להציג ולערוך את המכסה.

אילו הרשאות נדרשות כדי להשתמש ב-SDKs של Firebase AI Logic?

האם Firebase AI Logic משתמשת בנתונים שלי כדי לאמן מודלים?

ניהול נתונים ו-AI אחראי

האם צריך לציין סוג MIME בבקשות מרובה המצבים? (כמו תמונות, קובצי PDF, קלט וידאו ואודיו)

כן, בכל בקשה עם כמה מודלים יש תמיד לציין את הפרטים הבאים:

• mimeType של הקובץ. הערה לגבי חריג:

• הקובץ. אפשר לספק את הקובץ כנתונים מוטמעים או לספק את הקובץ באמצעות כתובת ה-URL שלו.

מידע נוסף על סוגי קובצי הקלט הנתמכים, על אופן ציון סוג ה-MIME ועל שתי האפשרויות לשליחת הקובץ זמין במאמר קבצי קלט נתמכים ודרישות.

חריגה לגבי הכללת סוג MIME בבקשה

יוצא מן הכלל לגבי ציון סוג ה-MIME הוא קלט של תמונות מוטמעות לבקשות מאפליקציות מקוריות בפלטפורמות Android ו-Apple.

ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic לפלטפורמות Android ו-Apple מספקות דרך פשוטה ופלטפורמה-תואמת לטיפול בתמונות בבקשות – כל התמונות (ללא קשר לפורמט שלהן) עוברות המרה ל-JPEG באיכות של 80% בצד הלקוח לפני שהן נשלחות לשרת. כלומר, כשאתם מספקים תמונות כנתונים בקוד באמצעות ערכות ה-SDK של פלטפורמות Android ו-Apple, אתם לא צריכים לציין את סוג ה-MIME בבקשה.

הטיפול הפשוט הזה מוצג במסמכי העזרה של Firebase AI Logic בדוגמאות לשליחת תמונות בקידוד base64 בבקשות.

ריכזנו כאן מידע נוסף על התכונה הזו ספציפי לפלטפורמות השונות:

• ב-Android:

  • אתם יכולים להשתמש בדרך הפשוטה לטיפול בסוגי תמונות ייחודיים לפלטפורמה (Bitmap) בהנחיות במגוון מודלים שמכילות תמונות כנתונים בשורה (דוגמה).

  • כדי לשלוט טוב יותר בפורמטים ובהמרות של התמונות, אפשר לספק את התמונות כ-InlineDataPart ולציין את סוג ה-MIME הספציפי. לדוגמה:

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

• בפלטפורמות של Apple:

  • אתם יכולים להשתמש בדרך הפשוטה לטיפול בסוגי תמונות שפלטפורמה מסוימת תומכת בהם (UIImage,‏ NSImage,‏ CIImage ו-CGImage) בהנחיות במגוון מודלים שמכילות תמונות כנתונים בתוך שורה (ראו דוגמה).

  • כדי לשלוט טוב יותר בפורמטים ובהמרות של התמונות, אפשר לספק את התמונות כ-InlineDataPart ולציין את סוג ה-MIME הספציפי. לדוגמה:

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

האם התכונות האלה זמינות כשמשתמשים ב-Firebase AI Logic? אחסון בזיכרון של הקשר, חיפוש ככלי, התאמה לרקע באמצעות חיפוש Google, ביצוע קוד, שינוי מדויק של מודל, יצירת הטמעות (embeddings) ואחזור סמנטי?

מודלים שונים או Vertex AI Gemini API תומכים בשמירת הקשר במטמון, בחיפוש ככלי, בהטמעת ידע באמצעות חיפוש Google, בהרצת קוד, בהתאמה אישית של מודל, ביצירת הטמעות (embeddings) ובאחזור סמנטי, אבל הם לא זמינים כשמשתמשים ב-Firebase AI Logic.

אם אתם רוצים להוסיף את הבקשות האלה כבקשות לתכונות חדשות או להצביע על בקשה קיימת, תוכלו להיכנס אל Firebase UserVoice.

מהו מפתח API מסוג Gemini?

ה-Gemini Developer API משתמש ב'מפתח API של Gemini' כדי לאשר את מבצע הקריאה. לכן, אם אתם משתמשים ב-Gemini Developer API דרך ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic, תצטרכו מפתח API תקף של Gemini בפרויקט Firebase כדי לבצע קריאות ל-API הזה.

"מפתח API של Gemini" הוא פשוט מפתח API ש-Gemini Developer API נמצא ברשימת ההיתרים של ה-API שלו.

כשעוברים את תהליך העבודה להגדרת Firebase AI Logic במסוף Firebase, אנחנו יוצרים מפתח API מסוג Gemini שמוגבל רק ל-Gemini Developer API, ומגדירים את שירות ה-proxy של Firebase AI Logic כך שישתמש במפתח ה-API הזה. מפתח ה-API ‏Gemini שנוצר על ידי Firebase נקרא Gemini Developer API key (auto created by Firebase) בדף פרטי הכניסה במסוף Google Cloud.

מידע נוסף על הגבלות API למפתחות API

כשמשתמשים ב-SDK של Firebase AI Logic, לא מוסיפים את מפתח ה-API Gemini למאגר הקוד של האפליקציה. איך שומרים על אבטחת מפתח ה-API של Gemini

האם צריך להוסיף את מפתח ה-API Gemini לקוד הבסיסי של האפליקציה לנייד או לאפליקציית האינטרנט?

כשמשתמשים ב-SDK של Firebase AI Logic, לא מוסיפים את מפתח ה-API של Gemini לקוד הבסיסי של האפליקציה.

למעשה, במהלך הפיתוח באמצעות ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic, לא מתקיימת אינטראקציה ישירה עם מפתח ה-API של Gemini. במקום זאת, שירות ה-proxy של Firebase AI Logic יכלול באופן פנימי את מפתח ה-API של Gemini בכל בקשה ל-Gemini Developer API – לגמרי בקצה העורפי.

איך אפשר לשנות את מפתח ה-API Gemini שמשמש לקריאה ל-Gemini Developer API?

כשמשתמשים ב-SDK של Firebase AI Logic, סביר להניח שלא תצטרכו לשנות את מפתח ה-API של Gemini. עם זאת, יש שני מקרים שבהם ייתכן שתצטרכו לעשות זאת:

• אם מפתח האבטחה דלף בטעות ואתם רוצים להחליף אותו במפתח מאובטח חדש.

• אם מחקתם בטעות את המפתח. לתשומת ליבכם, תוכלו לבטל את המחיקה של המפתח תוך 30 יום ממועד המחיקה.

כך משנים את מפתח ה-API Gemini שבו משתמשות ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic:

1. אם מפתח ה-API מסוג Gemini שנוצר ב-Firebase עדיין קיים, מוחקים אותו.

   אפשר למחוק את מפתח ה-API הזה בחלונית APIs & Services‏ > Credentials במסוף Google Cloud. השם שלו הוא:
   Gemini Developer API key (auto created by Firebase).

2. באותו דף במסוף Google Cloud, יוצרים מפתח API חדש. מומלץ לתת לו שם כמו:
   מפתח API למפתחי Gemini ל-Firebase.

3. למפתח ה-API החדש, מוסיפים הגבלות על ממשקי API ובוחרים רק ב-Generative Language API.
   "Generative Language API" הוא השם של Gemini Developer API במסוף Google Cloud.

   אין להוסיף הגבלות על אפליקציות, אחרת שירות ה-proxy של Firebase AI Logic לא יפעל כמצופה.

4. מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את המפתח החדש הזה בתור מפתח ה-API Gemini ששירות ה-proxy Firebase AI Logic צריך להשתמש בו.

   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}\"}}"
   

   מידע נוסף על gcloud CLI

חשוב לא להוסיף את מפתח ה-API החדש של Gemini למאגר הקוד של האפליקציה. איך שומרים על אבטחת מפתח ה-API של Gemini

האם אפשר להשתמש ב'מפתח API של Firebase' כמפתח ה-API של Gemini?

לא – אסור להשתמש ב'מפתח API של Firebase' בתור מפתח ה-API של Gemini. מומלץ מאוד לא להוסיף את Gemini Developer API לרשימת ההיתרים של מפתח ה-API של Firebase.

מפתח ה-API של Firebase הוא מפתח ה-API שמופיע בקובץ התצורה של Firebase או באובייקט שמוסיפים לקוד הבסיסי של האפליקציה כדי לחבר אותה ל-Firebase. אפשר לכלול את מפתח ה-API של Firebase בקוד כשמשתמשים במפתח רק עם ממשקי API שקשורים ל-Firebase (כמו Firebase AI Logic). מידע חשוב על מפתחות API של Firebase

בחלונית APIs & Services‏ > Credentials במסוף Google Cloud, מפתחות ה-API של Firebase נראים כך:

כדי ש-APIs שקשורים ל-Firebase יפעלו, צריך להוסיף את מפתח ה-API של Firebase לקוד הבסיסי של האפליקציה. בנוסף, Gemini Developer API מורשה באמצעות מפתח ה-API, ולכן מומלץ מאוד לא להוסיף את Gemini Developer API (שנקרא 'Generative Language API' במסוף Google Cloud) לרשימת ההיתרים של ה-API של מפתח ה-API של Firebase. אם תעשו זאת, תחשפו את Gemini Developer API לשימוש לרעה פוטנציאלי.

איך שומרים על אבטחת מפתח ה-API של Gemini?

במאמר השאלות הנפוצות הזה מפורטות כמה שיטות מומלצות לשמירה על האבטחה של מפתח ה-API של Gemini.

אם אתם קוראים ל-Gemini Developer API ישירות מהאפליקציה לנייד או מהאפליקציה לאינטרנט:

• שימוש ב-SDKs של לקוח Firebase AI Logic.
• לא מוסיפים את מפתח ה-API Gemini לקוד הבסיסי של האפליקציה.

Firebase AI Logic מספק שירות proxy שכולל באופן פנימי את מפתח ה-API של Gemini בכל בקשה ל-Gemini Developer API – לגמרי בקצה העורפי.

בנוסף, מומלץ מאוד:

• ברגע שתתחילו לפתח את האפליקציה ברצינות, כדאי לשלב אותה עם Firebase App Check כדי להגן על משאבי הקצה העורפי וגם על ממשקי ה-API שמשמשים לגישה למודלים גנרטיביים.

• אין לעשות שימוש חוזר במפתח ה-API Gemini שנוצר על ידי Firebase מחוץ ל-Firebase AI Logic. אם אתם צריכים מפתח API של Gemini לצורך אחר, צריך ליצור מפתח נפרד.

• באופן כללי, לא מומלץ לשנות את מפתח ה-API‏ Gemini שנוצר על ידי Firebase. השם של המפתח הזה במסוף Google Cloud הוא Gemini Developer API key (created auto by Firebase).

  • אין להוסיף ממשקי API נוספים לרשימת ההיתרים של ממשקי ה-API למפתח ה-API Gemini שנוצר ב-Firebase. ברשימת ההיתרים של ה-API, מפתח ה-API של Gemini צריך לכלול רק את Gemini Developer API (שנקרא 'Generative Language API' במסוף Google Cloud).

  • אין להוסיף הגבלות על אפליקציות, אחרת שירות ה-proxy של Firebase AI Logic לא יפעל כמצופה.

מפתח ה-API של Gemini נפרץ. מה עליי לעשות?

אם מפתח ה-API של Gemini נחשף, פועלים לפי ההוראות לשינוי מפתח ה-API של Gemini שמשמש לקריאה ל-Gemini Developer API.

מומלץ גם לעיין בשיטות המומלצות לשמירה על אבטחת מפתח ה-API של Gemini.

איך אפשר לתקן את שגיאת ה-404 הזו? Firebase AI Logic genai config not found

אם אתם מנסים להשתמש ב-Gemini Developer API ומופיעה הודעת השגיאה 404 עם הכיתוב Firebase AI Logic genai config not found, בדרך כלל המשמעות היא שלפרויקט Firebase שלכם אין מפתח API תקין מסוג Gemini לשימוש ב-SDK של לקוח Firebase AI Logic.

אלה הסיבות הסבירות ביותר לשגיאה הזו:

• עדיין לא הגדרתם את פרויקט Firebase ל-Gemini Developer API.

  מה עושים:
  נכנסים לדף Firebase AI Logic במסוף Firebase. לוחצים על שנתחיל? ובוחרים באפשרות Gemini Developer API. מפעילים את ה-API, והמסוף מגדיר את הפרויקט ל-Gemini Developer API. אחרי השלמת תהליך העבודה, נסו שוב לשלוח את הבקשה.

• אם השלמתם לאחרונה את תהליך העבודה להגדרת Firebase AI Logic במסוף Firebase, יכול להיות שמפתח ה-API של Gemini עדיין לא יהיה זמין לכל שירותי הקצה העורפי הנדרשים בכל האזורים.

  מה עושים:
  מתיחים כמה דקות ומנסים שוב לשלוח את הבקשה.

• יכול להיות שמפתח ה-API‏ Gemini נמחק מפרויקט Firebase.

  מה עושים:
  כאן מוסבר איך לשנות את מפתח ה-API Gemini שמשמש את Firebase AI Logic.

איך מתקנים את השגיאה 400? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

אם מנסים לשלוח בקשה רב-מודאלית עם כתובת URL מסוג Cloud Storage for Firebase, יכול להיות שתופיע הודעת השגיאה הבאה מסוג 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

השגיאה הזו נגרמת כתוצאה מפרויקט שבו סוכני השירות הנדרשים לא הוקצו באופן אוטומטי כראוי כש-API‏ Vertex AI הופעל בפרויקט. זו בעיה מוכרת בחלק מהפרויקטים, ואנחנו עובדים על תיקון גלובלי.

הנה הפתרון הזמין לבעיה כדי לתקן את הפרויקט ולהקצות כראוי את סוכני השירות האלה, כדי שתוכלו להתחיל לכלול כתובות URL מסוג Cloud Storage for Firebase בבקשות שלכם עם מספר מודלים. צריכה להיות לכם הרשאת בעלים בפרויקט, ותוכלו להשלים את קבוצת המשימות הזו רק פעם אחת בפרויקט.

1. גישה ואימות באמצעות gcloud CLI.
   הדרך הקלה ביותר לעשות זאת היא דרך Cloud Shell. מידע נוסף זמין במסמכי העזרה בנושא Google Cloud.

2. אם תופיע בקשה, פועלים לפי ההוראות שמופיעות במסוף כדי להריץ את gcloud CLI בפרויקט ב-Firebase.

   תצטרכו את מזהה הפרויקט ב-Firebase. המזהה מופיע בחלק העליון של הקטע settings Project settings במסוף Firebase.

3. כדי להקצות את סוכני השירות הנדרשים בפרויקט, מריצים את הפקודה הבאה:

   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. המתינו כמה דקות כדי לוודא שסוכנויות השירות הוקצו, ואז נסו שוב לשלוח את הבקשה עם התכונה 'מספר דרכים ליצירת קשר', שכוללת את כתובת ה-URL Cloud Storage for Firebase.

אם השגיאה הזו ממשיכה להופיע אחרי כמה דקות, פנו אל התמיכה של Firebase.

איך פותרים את השגיאה 400? API key not valid. Please pass a valid API key.

אם מופיעה הודעת השגיאה 400 עם הטקסט API key not valid. Please pass a valid API key., בדרך כלל המשמעות היא שמפתח ה-API בקובץ או באובייקט התצורה של Firebase לא קיים או לא מוגדר לשימוש עם האפליקציה ו/או הפרויקט ב-Firebase.

בודקים שמפתח ה-API שמופיע בקובץ התצורה או באובייקט התצורה של Firebase תואם למפתח ה-API של האפליקציה. אפשר לראות את כל מפתחות ה-API בחלונית APIs & Services‏ > Credentials במסוף Google Cloud.

אם הם לא זהים, צריך לקבל קובץ/אובייקט תצורה חדש של Firebase ולהחליף את הקובץ/האובייקט שנמצאים באפליקציה. קובץ התצורה/האובייקט החדשים צריכים להכיל מפתח API תקף לאפליקציה ולפרויקט ב-Firebase.

איך פותרים את השגיאה 403? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

אם מופיעה שגיאת 403 עם הטקסט Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., בדרך כלל המשמעות היא שמפתח ה-API בקובץ או באובייקט התצורה של Firebase לא כולל ממשק API נדרש ברשימת ההיתרים של המוצר שבו אתם מנסים להשתמש.

חשוב לוודא שמפתח ה-API שבו משתמשת האפליקציה כולל את כל ממשקי ה-API הנדרשים שכלולים ברשימת ההיתרים 'הגבלות API' של המפתח. עבור Firebase AI Logic, מפתח ה-API צריך לכלול לפחות את ה-API של Firebase AI Logic ברשימת ההיתרים שלו.

אפשר לראות את כל מפתחות ה-API בחלונית APIs & Services > Credentials במסוף Google Cloud.

איך פותרים את השגיאה 403? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

אם מופיעה הודעת השגיאה 403 עם הטקסט PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., בדרך כלל המשמעות היא שמפתח ה-API בקובץ התצורה או באובייקט התצורה של Firebase שייך לפרויקט אחר ב-Firebase.

בודקים שמפתח ה-API שמופיע בקובץ התצורה או באובייקט התצורה של Firebase תואם למפתח ה-API של האפליקציה. אפשר לראות את כל מפתחות ה-API בחלונית APIs & Services‏ > Credentials במסוף Google Cloud.

אם הם לא זהים, צריך לקבל קובץ/אובייקט תצורה חדש של Firebase ולהחליף את הקובץ/האובייקט שנמצאים באפליקציה. קובץ התצורה/האובייקט החדשים צריכים להכיל מפתח API תקף לאפליקציה ולפרויקט ב-Firebase.