Domande frequenti e risoluzione dei problemi

Perché il nome è cambiato da "Vertex AI in Firebase" a "Firebase AI Logic"?

Nel 2024 abbiamo lanciato una serie di SDK client Firebase che potevano utilizzare l'Vertex AI Gemini API, nonché un gateway proxy Firebase per proteggere questa API da abusi e per consentire le integrazioni con altri prodotti Firebase. Abbiamo chiamato il nostro prodotto "Vertex AI in Firebase" e questo nome descriveva con precisione i casi d'uso disponibili del prodotto in quel momento.

Da allora, però, abbiamo ampliato le funzionalità del nostro prodotto. Ad esempio, a partire da maggio 2025, offriamo ora il supporto per Gemini Developer API, inclusa la possibilità di proteggere Gemini Developer API dagli abusi utilizzando la nostra integrazione con Firebase App Check.

Di conseguenza, il nome "Vertex AI in Firebase" non rappresenta più con precisione l'ambito ampliato del nostro prodotto. Pertanto, un nuovo nome, Firebase AI Logic, riflette meglio il nostro insieme di funzionalità in evoluzione e ci consente di continuare a espandere le nostre offerte in futuro.

Consulta la guida alla migrazione per assicurarti di ottenere tutte le funzionalità più recenti di Firebase AI Logic (e se vuoi, inizia a utilizzare Gemini Developer API).

Quali sono le differenze tra l'utilizzo di Gemini Developer API e Vertex AI Gemini API?

Ecco alcune differenze tra i due fornitori di "Gemini API" in generale, indipendentemente da come vi accedi:

• Prezzi

  • Gemini Developer API offre un "livello senza costi" insieme a prezzi a consumo.

  • Vertex AI Gemini API se utilizzato con Firebase AI Logic richiede sempre il piano tariffario Blaze con pagamento a consumo.

  Tieni presente che i due fornitori di API hanno prezzi pay as you go diversi (scopri di più nella rispettiva documentazione).

• Limiti di frequenza (quota)

  • Gemini Developer API ha limiti di frequenza espliciti.

  • Vertex AI Gemini API utilizza la "quota condivisa dinamica (DSQ)" che viene condivisa da tutti gli utenti che utilizzano quel modello in quella regione. Puoi anche configurare facoltativamente il throughput di cui è stato eseguito il provisioning (PT).

• Specificare la posizione per accedere al modello

  • Solo Vertex AI Gemini API ti consente di scegliere la località da cui accedere al modello.

La seguente tabella elenca la disponibilità delle funzionalità più richieste per i due fornitori di "Gemini API". Questa tabella si applica nello specifico quando utilizzi gli SDK client Firebase AI Logic.

¹ L'API Files per Gemini Developer API non è supportata tramite gli SDK Firebase AI Logic.

Posso utilizzare sia Gemini Developer API sia Vertex AI Gemini API?

Sì, puoi attivare entrambi i provider "Gemini API" nel tuo progetto Firebase e utilizzare entrambe le API nella tua app.

Per passare da un fornitore di API all'altro nel codice, assicurati di aver impostato correttamente il servizio di backend nel codice.

Quali sono le API richieste? E come faccio ad attivarli?

Per utilizzare gli SDK Firebase AI Logic con Gemini Developer API, nel tuo progetto devono essere abilitate le seguenti due API:

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

Devi abilitare queste due API utilizzando la console Firebase:

1. Nella console Firebase, vai alla pagina Firebase AI Logic.

2. Fai clic su Inizia.

3. Seleziona per iniziare a utilizzare Gemini Developer API.

   Viene avviato un flusso di lavoro guidato che abilita le due API. La console genererà anche una chiave API Gemini e aggiungerà l'API Firebase AI Logic alla lista consentita per la tua chiave API Firebase.

Quali modelli possono essere utilizzati con gli SDK Firebase AI Logic?

Consulta l'elenco dei modelli supportati in Informazioni sui modelli supportati. Aggiungiamo spesso nuove funzionalità agli SDK, quindi controlla regolarmente queste domande frequenti per aggiornamenti (oltre che nelle note di rilascio, nei blog e nei post sui social).

Gemini Developer API

Puoi utilizzare i modelli di base Gemini e Imagen.

Tieni presente che Gemini Developer API (indipendentemente dalla modalità di accesso) supporta la generazione di immagini solo tramite il modello imagen-3.0-fast-generate-002.

Vertex AI Gemini API

Puoi utilizzare i modelli di base Gemini e Imagen.

Indipendentemente dal fornitore di Gemini API scelto

Firebase AI Logic non supporta quanto segue:

• Modelli non di base Gemini (come i modelli PaLM, i modelli ottimizzati o i modelli basati su Gemma).

• Modelli Imagen precedenti o imagen-3.0-capability-001.

Cosa fare quando i modelli vengono ritirati?

Quando rilasciamo una versione stabile del modello, ci impegniamo a garantire che sia disponibile per almeno un anno. Elenchiamo questa "data di ritiro" in diversi punti della documentazione di Firebase e Google Cloud (ad esempio, nella pagina"Modelli").

Quando un modello viene ritirato, tutte le richieste a quel modello non vanno a buon fine e restituiscono un errore 404. Per questo motivo, ti consigliamo vivamente di configurare e utilizzare Firebase Remote Config in modo da poter modificare dinamicamente il modello e la versione nella tua app senza rilasciare una nuova versione dell'app.

Quando aggiorni la tua app per utilizzare una nuova versione del modello, ti consigliamo di testarla per assicurarti che le risposte siano ancora quelle previste. Tieni presente che quando utilizzi Firebase AI Logic, in genere non è necessaria alcuna modifica al codice che chiama effettivamente il modello.

Di seguito sono riportate le date di ritiro per vari modelli:

• Modelli Gemini 1.5 Pro:

  • gemini-1.5-pro-002 (e gemini-1.5-pro): 24 settembre 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 maggio 2025

• Modelli Gemini 1.5 Flash:

  • gemini-1.5-flash-002 (e gemini-1.5-flash): 24 settembre 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 maggio 2025

• Modelli Gemini 1.0 Pro Vision: 21 aprile 2025 (precedentemente previsto per il 9 aprile 2025)

• Modelli Gemini 1.0 Pro: 21 aprile 2025 (precedentemente previsto per il 9 aprile 2025)

Come faccio a impostare un limite di frequenza per utente?

Per impostazione predefinita, Firebase AI Logic imposta il limite di richieste per utente a 100 richieste al minuto (RPM).

Se vuoi modificare il limite di frequenza per utente, devi modificare le impostazioni della quota per l'API Firebase AI Logic.

Scopri di più sulla quota dell'API Firebase AI Logic. In questa pagina puoi anche scoprire come visualizzare e modificare la tua quota.

Quali autorizzazioni sono richieste per utilizzare gli SDK Firebase AI Logic?

Firebase AI Logic utilizza i miei dati per addestrare i modelli?

Consulta Governance dei dati e AI responsabile.

Il tipo MIME è obbligatorio nelle mie richieste multimodali? (come per immagini, PDF, video e input audio)

Sì, in ogni richiesta multimodale devi sempre fornire:

• Il file è mimeType. Vedi un'eccezione di seguito.

• Il file. Puoi fornire il file come dati incorporati o tramite il relativo URL.

Scopri di più sui tipi di file di input supportati, su come specificare il tipo MIME e sulle due opzioni per fornire il file in File di input e requisiti supportati.

Eccezione all'inclusione del tipo MIME nella richiesta

Un'eccezione alla fornitura del tipo MIME è rappresentata dagli input di immagini in linea per richieste da app per piattaforme Android e Apple native.

Gli SDK Firebase AI Logic per le piattaforme Android e Apple forniscono un modo semplificato e compatibile con la piattaforma per gestire le immagini nelle richieste. Tutte le immagini (indipendentemente dal formato) vengono convertite lato client in JPEG con una qualità dell'80% prima di essere inviate al server. Ciò significa che quando fornisci immagini come dati in linea utilizzando gli SDK delle piattaforme Android e Apple, non devi specificare il tipo MIME nella richiesta.

Questa gestione semplificata è illustrata nella documentazione di Firebase AI Logic negli esempi per l'invio di immagini con codifica base64 nelle richieste.

Ecco alcune informazioni aggiuntive specifiche per piattaforma su questa funzionalità:

• Per Android:

  • Puoi sfruttare il modo semplificato di gestire i tipi di immagini nativi della piattaforma (Bitmap) nei prompt multimodali che contengono immagini come dati incorporati (vedi esempio).

  • Per un maggiore controllo sui formati e sulle conversioni delle immagini, puoi fornire le immagini come InlineDataPart e specificare il tipo MIME specifico. Ad esempio:

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

• Per le piattaforme Apple:

  • Puoi sfruttare il modo semplificato di gestire i tipi di immagini nativi della piattaforma (UIImage, NSImage, CIImage e CGImage) nei prompt multimodali che contengono immagini come dati in linea (vedi esempio).

  • Per un maggiore controllo sui formati e sulle conversioni delle immagini, puoi fornire le immagini come InlineDataPart e specificare il tipo MIME specifico. Ad esempio:

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

Queste funzionalità sono disponibili quando si utilizza Firebase AI Logic? Memorizzazione nella cache del contesto, Ricerca come strumento, grounding con la Ricerca Google, esecuzione del codice, perfezionamento di un modello, generazione di incorporamenti e recupero semantico?

La memorizzazione nella cache del contesto, la ricerca come strumento, il grounding con la Ricerca Google, l'esecuzione del codice, la messa a punto di un modello, la generazione di incorporamenti e il recupero semantico sono supportati da vari modelli o da Vertex AI Gemini API, ma non sono disponibili quando si utilizza Firebase AI Logic.

Se vuoi aggiungerle come richieste di funzionalità o votare una richiesta di funzionalità esistente, visita Firebase UserVoice.

Che cos'è una chiave API Gemini?

Gemini Developer API utilizza una "chiave API Gemini" per autorizzare il chiamante. Pertanto, se utilizzi Gemini Developer API tramite gli SDK Firebase AI Logic, devi disporre di una chiave API Gemini valida nel tuo progetto Firebase per effettuare chiamate a questa API.

Una "chiave API Gemini" è semplicemente una chiave API che ha Gemini Developer API nella lista consentita delle API.

Quando esegui il flusso di lavoro di configurazione di Firebase AI Logic nella console Firebase, creiamo una chiave API Gemini che è limitata solo a Gemini Developer API e configuriamo il servizio proxy Firebase AI Logic per utilizzare questa chiave API. Questa chiave API Gemini generata da Firebase è denominata Chiave API Gemini Developer (creata automaticamente da Firebase) nella pagina delle credenziali della console Google Cloud.

Scopri di più sulle limitazioni delle API per le chiavi API.

Non aggiungere la chiave API Gemini al codebase dell'app quando utilizzi gli SDK Firebase AI Logic. Scopri di più su come proteggere la chiave API Gemini.

Devo aggiungere la mia chiave API Gemini nel codebase della mia app mobile o web?

Quando utilizzi gli SDK Firebase AI Logic, non aggiungere la chiave API Gemini nel codebase dell'app.

Infatti, durante lo sviluppo con gli SDK Firebase AI Logic, non interagisci direttamente con la chiave API Gemini. Il nostro servizio proxy Firebase AI Logic includerà internamente la chiave API Gemini in ogni richiesta a Gemini Developer API, completamente nel backend.

Come posso modificare la chiave API Gemini utilizzata per chiamare Gemini Developer API?

Quando utilizzi gli SDK Firebase AI Logic, è improbabile che tu debba modificare la chiave API Gemini. Tuttavia, ecco due casi in cui potresti averne bisogno:

• Se hai divulgato accidentalmente la chiave e vuoi sostituirla con una nuova chiave sicura.

• Se hai eliminato accidentalmente la chiave. Tieni presente che puoi recuperare la chiave entro 30 giorni dall'eliminazione.

Ecco come modificare la chiave API Gemini utilizzata dagli SDK Firebase AI Logic:

1. Se la chiave API Gemini generata da Firebase esiste ancora, eliminala.

   Puoi eliminare questa chiave API nel riquadro API e servizi > Credenziali della console Google Cloud. Il nome è:
   Chiave API Gemini Developer (creata automaticamente da Firebase).

2. Nella stessa pagina della console Google Cloud, crea una nuova chiave API. Ti consigliamo di assegnarle un nome come:
   Chiave API Gemini Developer per Firebase.

3. A questa nuova chiave API, aggiungi limitazioni delle API e seleziona solo API Generative Language.
   "API Generative Language" è il nome con cui a volte viene chiamata l'Gemini Developer API nella console Google Cloud.

   Non aggiungere limitazioni alle app; altrimenti il servizio proxy Firebase AI Logic non funzionerà come previsto.

4. Esegui questo comando per impostare questa nuova chiave come chiave API Gemini che deve essere utilizzata dal servizio 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}\"}}"
   

   Scopri di più sul gcloud CLI.

Assicurati di non aggiungere questa nuova chiave API Gemini al codebase della tua app. Scopri di più su come proteggere la chiave API Gemini.

Posso utilizzare la mia "chiave API Firebase" come chiave API Gemini?

No, non devi utilizzare la "chiave API di Firebase" come chiave API Gemini. Ti consigliamo vivamente di non aggiungere Gemini Developer API alla lista consentita per la tua chiave API Firebase.

La chiave API di Firebase è la chiave API elencata nel file o nell'oggetto di configurazione Firebase che aggiungi al codebase della tua app per connetterla a Firebase. Puoi includere la chiave API Firebase nel tuo codice quando la utilizzi solo con le API correlate a Firebase (come Firebase AI Logic). Scopri informazioni importanti sulle chiavi API Firebase.

Nel riquadro API e servizi > Credenziali della console Google Cloud, ecco come appaiono le chiavi API di Firebase:

Poiché devi aggiungere la chiave API Firebase al codebase della tua app per il funzionamento delle API correlate a Firebase e poiché l'Gemini Developer API è autorizzata tramite la chiave API, ti consigliamo vivamente di NON aggiungere l'Gemini Developer API (chiamata "API Generative Language" nella console Google Cloud) all'allowlist API per la tua chiave API Firebase. In questo caso, esponi Gemini Developer API a potenziali abusi.

Come faccio a proteggere la mia chiave API Gemini?

Queste domande frequenti descrivono alcune best practice consigliate per proteggere la chiave API Gemini.

Se chiami il Gemini Developer API direttamente dalla tua app mobile o web:

• Utilizza gli SDK client Firebase AI Logic.
• Non aggiungere la chiave API Gemini al codebase dell'app.

Firebase AI Logic fornisce un servizio proxy che include internamente la tua chiave API Gemini in ogni richiesta a Gemini Developer API, completamente nel backend.

Inoltre, ti consigliamo vivamente di:

• Non appena inizi a sviluppare seriamente la tua app, integra Firebase App Check per proteggere le risorse di backend e le API utilizzate per accedere ai modelli generativi.

• Non riutilizzare la chiave API Gemini generata da Firebase al di fuori di Firebase AI Logic. Se hai bisogno di una chiave API Gemini per un altro caso d'uso, crea una chiave separata.

• In generale, NON devi modificare la chiave API Gemini generata da Firebase. Questa chiave è denominata Chiave API Gemini Developer (creata automaticamente da Firebase) nella console Google Cloud.

  • Non aggiungere altre API alla lista consentita di API per la chiave API Gemini generata da Firebase. Nella lista consentita delle API, la tua chiave API Gemini deve solo avere l'API Gemini Developer API (chiamata "API Generative Language" nella console Google Cloud).

  • Non aggiungere limitazioni alle app; altrimenti il servizio proxy Firebase AI Logic non funzionerà come previsto.

La mia chiave API Gemini è stata compromessa. Che cosa devo fare?

Se la tua chiave API Gemini è stata compromessa, segui le istruzioni per modificare la chiave API Gemini utilizzata per chiamare Gemini Developer API.

Inoltre, esamina le best practice consigliate per proteggere la tua Gemini chiave API.

Come faccio a risolvere questo errore 404? Firebase AI Logic genai config not found

Se stai tentando di utilizzare Gemini Developer API e ricevi un errore 404 che indica Firebase AI Logic genai config not found, in genere significa che il tuo progetto Firebase non dispone di una chiave API Gemini valida da utilizzare con gli SDK client Firebase AI Logic.

Ecco le cause più probabili di questo errore:

• Non hai ancora configurato il tuo progetto Firebase per Gemini Developer API.

  Cosa fare:
  Nella console Firebase, vai alla pagina Firebase AI Logic. Fai clic su Inizia, quindi seleziona Gemini Developer API. Abilita l'API e la console configurerà il progetto per Gemini Developer API. Dopo aver completato il flusso di lavoro, riprova a eseguire la richiesta.

• Se hai completato di recente il flusso di lavoro di configurazione di Firebase AI Logic nella console Firebase, la tua chiave API Gemini potrebbe non essere ancora disponibile per tutti i servizi di backend richiesti in tutte le regioni.

  Cosa fare:
  Attendi qualche minuto e riprova a inviare la richiesta.

• La chiave API Gemini potrebbe essere stata eliminata dal tuo progetto Firebase.

  Cosa fare:
  Scopri come modificare la chiave API Gemini utilizzata da Firebase AI Logic.

Come faccio a correggere questo errore 400? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Se stai tentando di inviare una richiesta multimodale con un URL Cloud Storage for Firebase, potresti riscontrare il seguente errore 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Questo errore è causato da un progetto in cui non è stato eseguito il provisioning automatico degli agenti di servizio richiesti quando l'API Vertex AI è stata abilitata nel progetto. Si tratta di un problema noto di alcuni progetti e stiamo lavorando a una correzione globale.

Ecco la soluzione alternativa per correggere il progetto e eseguire il provisioning corretto di questi service agent in modo da poter iniziare a includere gli URL Cloud Storage for Firebase nelle richieste multimodali. Devi essere un proprietario del progetto e devi completare questo insieme di attività una sola volta per il progetto.

1. Accedi e autenticati con gcloud CLI.
   Il modo più semplice per farlo è da Cloud Shell. Scopri di più nella documentazione di Google Cloud.

2. Se richiesto, segui le istruzioni visualizzate nel terminale per eseguire gcloud CLI sul tuo progetto Firebase.

   Avrai bisogno dell'ID progetto Firebase, che puoi trovare nella parte superiore delle settings Impostazioni progetto nella console Firebase.

3. Esegui il provisioning degli agenti di servizio richiesti nel tuo progetto eseguendo questo comando:

   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. Attendi qualche minuto per assicurarti che gli agenti di servizio siano sottoposti al provisioning, quindi riprova a inviare la richiesta multimodale che include l'URL Cloud Storage for Firebase.

Se continui a visualizzare questo errore dopo aver atteso diversi minuti, contatta l'assistenza Firebase.

Come faccio a correggere questo errore 400? API key not valid. Please pass a valid API key.

Se ricevi un errore 400 che indica API key not valid. Please pass a valid API key., in genere significa che la chiave API nel file/oggetto di configurazione Firebase non esiste o non è configurata per essere utilizzata con la tua app e/o il tuo progetto Firebase.

Verifica che la chiave API elencata nel file/oggetto di configurazione di Firebase corrisponda alla chiave API della tua app. Puoi visualizzare tutte le tue chiavi API nel pannello API e servizi > Credenziali nella console Google Cloud.

Se scopri che non corrispondono, ottieni un nuovo file/oggetto di configurazione Firebase e poi sostituisci quello presente nella tua app. Il nuovo file/oggetto di configurazione deve contenere una chiave API valida per la tua app e il tuo progetto Firebase.

Come faccio a risolvere questo errore 403? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Se ricevi un errore 403 che indica Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., in genere significa che la chiave API nel file/oggetto di configurazione di Firebase non ha un'API richiesta nella relativa lista consentita per il prodotto che stai tentando di utilizzare.

Assicurati che la chiave API utilizzata dalla tua app includa tutte le API richieste nell'allowlist "Limitazioni API" della chiave. Per Firebase AI Logic, la tua chiave API deve avere almeno l'API Firebase AI Logic nella relativa lista consentita.

Puoi visualizzare tutte le tue chiavi API nel riquadro API e servizi > Credenziali della console Google Cloud.

Come faccio a risolvere questo errore 403? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

Se ricevi un errore 403 che indica PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., in genere significa che la chiave API nel file/oggetto di configurazione Firebase appartiene a un progetto Firebase diverso.

Verifica che la chiave API elencata nel file/oggetto di configurazione di Firebase corrisponda alla chiave API della tua app. Puoi visualizzare tutte le tue chiavi API nel pannello API e servizi > Credenziali nella console Google Cloud.

Se scopri che non corrispondono, ottieni un nuovo file/oggetto di configurazione Firebase e poi sostituisci quello presente nella tua app. Il nuovo file/oggetto di configurazione deve contenere una chiave API valida per la tua app e il tuo progetto Firebase.