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

Nel 2024 abbiamo lanciato un insieme di SDK client Firebase che potevano utilizzare Vertex AI Gemini API e un gateway proxy Firebase per proteggere l'API da abusi e per abilitare 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 al momento.

Da allora, però, abbiamo ampliato le funzionalità del nostro prodotto. Ad esempio, da maggio 2025 offriamo assistenza per Gemini Developer API, inclusa la possibilità di proteggere Gemini Developer API da 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 ad espandere le nostre offerte in futuro.

Consulta la guida alla migrazione per assicurarti di disporre di 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 "Gemini API" in generale, indipendentemente da come li accedi:

• Prezzi

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

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

  Tieni presente che i due fornitori di API hanno prezzi diversi per il pagamento a consumo (scopri di più nella rispettiva documentazione).

• Limiti di frequenza (quota)

  • Gemini Developer API ha limitazioni di frequenza esplicite.

  • Vertex AI Gemini API utilizza la "quota condivisa dinamica (DSQ)" che viene condivisa da tutti gli utenti del modello nella regione. Se vuoi, puoi anche configurare il throughput provisionato (PT).

• Specificare la posizione per accedere al modello

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

Nella tabella seguente è indicata la disponibilità delle funzionalità più richieste per i due fornitori "Gemini API". Questa tabella si applica specificamente quando si utilizzano 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 nell'app stessa.

Per passare da un provider API all'altro nel codice, assicurati di aver impostato il servizio di backend in modo appropriato nel codice.

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

Per utilizzare gli SDK Firebase AI Logic con Gemini Developer API, nel progetto devono essere attivate 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 con Gemini Developer API.

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

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

• Puoi utilizzare uno qualsiasi dei modelli di base Gemini e Imagen 3 con gli SDK Firebase AI Logic, incluse le versioni di anteprima ed sperimentali. Consulta un elenco di questi modelli in Scopri di più sui modelli supportati.

• Non puoi utilizzare modelli Gemini non di base (come i modelli PaLM, i modelli ottimizzati o i modelli basati su Gemma) con gli SDKFirebase AI Logic.

  Firebase AI Logic non supporta inoltre i modelli Imagen meno recenti o imagen-3.0-capability-001.

• Gemini Developer API (indipendentemente dal modo in cui viene eseguito l'accesso) non supporta imagen-3.0-fast-generate-001 o la versione precedente imagen-3.0-generate-001.

Aggiungiamo spesso nuove funzionalità agli SDK, quindi ricontrolla queste domande frequenti per gli aggiornamenti (nonché nelle note di rilascio, nei blog e nei post sui social).

Che 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 inviate al modello non andranno a buon fine e restituiranno 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 l'app per utilizzare una nuova versione del modello, ti consigliamo di testarla per assicurarti che le risposte siano ancora come previsto. 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 dei 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 (in precedenza programmato per il 9 aprile 2025)

• Modelli Gemini 1.0 Pro: 21 aprile 2025 (in precedenza programmato per il 9 aprile 2025)

Come faccio a impostare una limitazione di frequenza per utente?

Per impostazione predefinita, Firebase AI Logic imposta il limite di richieste per utente su 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 necessarie 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? (ad esempio per immagini, PDF, video e input audio)

Sì, in ogni richiesta multimodale devi sempre fornire quanto segue:

• Il file è mimeType. Di seguito è riportata un'eccezione.

• Il file. Puoi fornire il file come dati in linea o come file utilizzando il relativo URL.

Scopri i tipi di file di input supportati, come specificare il tipo MIME e le due opzioni per fornire il file in File di input supportati e requisiti.

Eccezione all'inclusione del tipo MIME nella richiesta

Un'eccezione alla fornitura del tipo MIME è costituita dagli input di immagini incorporate per le richieste provenienti da app native per le piattaforme Android e Apple.

Gli SDK Firebase AI Logic per le piattaforme Android e Apple forniscono un modo semplificato e compatibile con le piattaforme per gestire le immagini nelle richieste: tutte le immagini (indipendentemente dal formato) vengono convertite in JPEG lato client 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 è necessario 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.

Di seguito puoi trovare alcune informazioni aggiuntive specifiche della piattaforma su questa funzionalità:

• Per Android:

  • Puoi sfruttare il modo semplificato per gestire i tipi di immagini native della piattaforma (Bitmap) 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. Ad esempio:

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

• Per le piattaforme Apple:

  • Puoi sfruttare il modo semplificato per 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. Ad esempio:

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

Queste funzionalità sono disponibili quando utilizzi Firebase AI Logic? Memorizzazione nella cache del contesto, Ricerca come strumento, grounding con la Ricerca Google, esecuzione di codice, ottimizzazione di un modello, generazione di embedding 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 embedding e il recupero semantico sono supportati da vari modelli o dal Vertex AI Gemini API, ma non sono disponibili quando si utilizza Firebase AI Logic.

Se vuoi aggiungerle come richieste di funzionalità o votare per 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 all'API.

Per "chiave API Gemini" si intende semplicemente una chiave API che contiene Gemini Developer API nella lista consentita dell'API.

Quando esegui il flusso di lavoro di configurazione di Firebase AI Logic nella console Firebase, creiamo una chiave API Gemini limitata solo al Gemini Developer API e configuriamo il servizio proxy Firebase AI Logic in modo che utilizzi questa chiave API. Questa chiave API Gemini generata da Firebase si chiama 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 aggiungi la chiave API Gemini al codice di base della tua app quando utilizzi gli SDK Firebase AI Logic. Scopri di più su come mantenere al sicuro la tua chiave API Gemini.

Devo aggiungere la mia chiave API Gemini alla base di codice della mia app mobile o web?

Quando utilizzi gli SDK Firebase AI Logic, non aggiungere la chiave API Gemini al codice di base della tua app.

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

Come faccio a modificare la chiave API Gemini utilizzata per chiamare Gemini Developer API?

Quando utilizzi gli SDK Firebase AI Logic, è improbabile che tu debba cambiare la chiave API Gemini. Tuttavia, di seguito sono riportati due casi in cui potresti dover:

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

• Se hai eliminato accidentalmente la chiave. Tieni presente che puoi annullare l'eliminazione della 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. Si chiama:
   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 le restrizioni delle API e seleziona solo API Language Generative.
   "API di linguaggio generativo" è il nome con cui Gemini Developer API viene talvolta chiamato nella console Google Cloud.

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

4. Esegui il seguente comando per impostare questa nuova chiave come chiave API Gemini che il servizio proxy Firebase AI Logic deve utilizzare.

   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 su gcloud CLI.

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

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

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

La chiave API Firebase è la chiave API elencata nell'oggetto o nel file di configurazione Firebase che aggiungi al codebase dell'app per collegarla a Firebase. È consentito includere la chiave API Firebase nel codice se la utilizzi solo con 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, le chiavi API Firebase hanno il seguente aspetto:

Poiché devi aggiungere la tua chiave API Firebase al codice sorgente della tua app per far funzionare le API correlate a Firebase e poiché Gemini Developer API è autorizzata tramite chiave API, ti consigliamo vivamente di NON aggiungere Gemini Developer API (chiamata "API Language Generative" nella console Google Cloud) alla lista consentita delle API per la tua chiave API Firebase. In questo caso, espandi Gemini Developer API a potenziali abusi.

Come faccio a proteggere la mia chiave API Gemini?

Queste domande frequenti descrivono alcune best practice consigliate per mantenere al sicuro la chiave API Gemini.

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

• Utilizza gli SDK client Firebase AI Logic.
• Non aggiungere la chiave API Gemini al codice di base della tua app.

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

Inoltre, ti consigliamo vivamente di:

• Non appena inizi a sviluppare seriamente la tua app, esegui l'integrazione con Firebase App Check per contribuire a difendere le tue risorse di backend, nonché le API utilizzate per accedere ai modelli di generazione.

• 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 genere, NON devi modificare la chiave APIGemini 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 per la chiave API Gemini generata da Firebase. Nella lista consentita delle API, la chiave API Gemini deve solo contenere Gemini Developer API (chiamata "API Generative Language" nella console Google Cloud).

  • Non aggiungere limitazioni per le 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, consulta le best practice consigliate per mantenere al sicuro la tua chiave API Gemini.

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

Se stai tentando di utilizzare Gemini Developer API e ricevi un errore 404 con il messaggio 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.

  Procedura:
  Nella console Firebase, vai alla pagina Firebase AI Logic. Fai clic su Inizia e 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 inviare la richiesta.

• Se di recente hai completato 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.

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

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

  Che 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 per il quale non è stato eseguito correttamente il provisioning automatico degli agenti di servizio richiesti quando è stata abilitata l'API Vertex AI 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 agenti di servizio 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 solo una 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 nel tuo progetto Firebase.

   Ti servirà l'ID progetto Firebase, che puoi trovare nella parte superiore della pagina settings Impostazioni progetto nella console Firebase.

3. Esegui il provisioning degli agenti di servizio richiesti nel progetto eseguendo il seguente 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 sia stato eseguito il provisioning degli agenti di servizio, quindi riprova a inviare la richiesta multimodale che include l'URL Cloud Storage for Firebase.

Se continui a ricevere questo errore dopo aver aspettato 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 con il messaggio API key not valid. Please pass a valid API key., in genere significa che la chiave API nell'oggetto/nel file di configurazione di 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 nell'oggetto/nel file di configurazione di Firebase corrisponda alla chiave API della tua app. Puoi visualizzare tutte le tue chiavi API nel riquadro API e servizi > Credenziali nella console Google Cloud.

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

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

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

Assicurati che la chiave API utilizzata dalla tua app includa tutte le API richieste incluse nella lista consentita "Restrizioni API" della chiave. Per Firebase AI Logic, la chiave API deve contenere almeno l'API Firebase AI Logic nella lista consentita.

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

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

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

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

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