よくある質問とトラブルシューティング

名前が「Vertex AI in Firebase」から「Firebase AI Logic」に変更されたのはなぜですか？

2024 年に、Vertex AI Gemini API と Firebase プロキシ ゲートウェイを使用して、API を不正使用から保護し、他の Firebase プロダクトとの統合を可能にする Firebase クライアント SDK のセットをリリースしました。Google はプロダクトを「Vertex AI in Firebase」と名付けました。このプロダクト名は、当時のプロダクトで利用可能なユースケースを正確に表していました。

その後、Google はプロダクトの機能を拡張しました。たとえば、2025 年 5 月より、Gemini Developer API のサポートが提供されるようになりました。これには、Firebase App Check との統合を使用して Gemini Developer API を不正使用から保護する機能が含まれます。

その結果、「Vertex AI in Firebase」という名前は、プロダクトの拡大された範囲を正確に表さなくなりました。そのため、新しい名前（Firebase AI Logic）は、進化する機能セットをより適切に反映し、今後もサービスを拡大していくことを可能にします。

移行ガイドを確認して、Firebase AI Logic の最新機能をすべて入手してください（必要に応じて Gemini Developer API の使用を開始してください）。

Gemini Developer API と Vertex AI Gemini API の使用の違いは何ですか？

アクセス方法に関係なく、一般的に 2 つの「Gemini API」プロバイダには次のような違いがあります。

• 料金

  • Gemini Developer API では、従量課金制に加えて「無料枠」が提供されています。

  • Firebase AI Logic とともに使用される Vertex AI Gemini API では、常に Blaze 従量課金制プランが必要です。

  2 つの API プロバイダの従量課金制の料金は異なります（それぞれのドキュメントで詳細を確認してください）。

• レート上限（割り当て）

  • Gemini Developer API には明示的なレート制限があります。

  • Vertex AI Gemini API は、そのリージョンでそのモデルを使用するすべてのユーザーが共有する「動的共有割り当て（DSQ）」を使用します。必要に応じて、プロビジョニングされたスループット（PT）を設定することもできます。

• モデルにアクセスする場所を指定する

  • モデルにアクセスする場所を選択できるのは Vertex AI Gemini API のみです。

次の表に、よくある質問の機能の 2 つの「Gemini API」プロバイダでの利用可能性を示します。この表は、Firebase AI Logic クライアント SDK を使用する場合に特に適用されます。

¹ Gemini Developer API の Files API は、Firebase AI Logic SDK ではサポートされていません。

Gemini Developer API と Vertex AI Gemini API の両方を使用できますか？

はい。Firebase プロジェクトで「Gemini API」プロバイダを両方とも有効にできます。また、アプリ自体で両方の API を使用することもできます。

コードで API プロバイダを切り替えるには、コードでバックエンド サービスを適切に設定してください。

必要な API は何ですか？また、有効にするにはどうすればよいですか？

Gemini Developer API で Firebase AI Logic SDK を使用するには、プロジェクトで次の 2 つの API を有効にする必要があります。

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

Firebase コンソールを使用して、次の 2 つの API を有効にする必要があります。

1. Firebase コンソールで、Firebase AI Logic ページに移動します。

2. [開始] をクリックします。

3. Gemini Developer API を開始するには、選択します。

   これにより、2 つの API を有効にするガイド付きワークフローが起動します。コンソールは Gemini API キーを生成し、Firebase AI Logic API を Firebase API キーの許可リストに追加します。

Firebase AI Logic SDK で使用できるモデルはどれですか？

サポートされているモデルの一覧については、サポートされているモデルについてをご覧ください。SDK には新しい機能が頻繁に追加されます。この FAQ で更新情報を確認してください（リリースノート、ブログ、ソーシャル投稿でも確認できます）。

Gemini Developer API

Gemini と Imagen の基盤モデルを使用できます。

Gemini Developer API（アクセス方法に関係なく）は、imagen-3.0-fast-generate-002 モデルによる画像生成のみをサポートします。

Vertex AI Gemini API

Gemini と Imagen の基盤モデルを使用できます。

選択した Gemini API プロバイダに関係なく

Firebase AI Logic は次の機能をサポートしていません。

• 基盤モデル以外の Gemini モデル（PaLM モデル、チューニング済みモデル、Gemma ベースのモデルなど）。

• 古い Imagen モデルまたは imagen-3.0-capability-001。

モデルが廃止された場合の対応

安定版モデル バージョンをリリースする際は、少なくとも 1 年間は利用できるように努めます。この「廃止日」は、Firebase と Google Cloud のドキュメントの複数の場所に記載されています（たとえば、[モデル] ページなど）。

モデルが廃止されると、そのモデルに対するリクエストは 404 エラーで失敗します。そのため、アプリの新しいバージョンをリリースすることなく、アプリのモデルとバージョンを動的に変更できるように、Firebase Remote Config を設定して使用することを強くおすすめします。

新しいモデル バージョンを使用するようにアプリを更新する場合は、アプリをテストして、レスポンスが想定どおりであることを確認することをおすすめします。Firebase AI Logic を使用する場合、実際にモデルを呼び出すコードの変更は通常必要ありません。

さまざまなモデルのサポート終了日は次のとおりです。

• Gemini 1.5 Pro モデル:

  • gemini-1.5-pro-002（および gemini-1.5-pro）: 2025 年 9 月 24 日
  • gemini-1.5-pro-001: 2025 年 5 月 24 日

• Gemini 1.5 Flash モデル:

  • gemini-1.5-flash-002（および gemini-1.5-flash）: 2025 年 9 月 24 日
  • gemini-1.5-flash-001: 2025 年 5 月 24 日

• Gemini 1.0 Pro Vision モデル: 2025 年 4 月 21 日 （以前の予定は 2025 年 4 月 9 日）

• Gemini 1.0 Pro モデル: 2025 年 4 月 21 日 （以前の予定は 2025 年 4 月 9 日）

ユーザーごとのレート制限を設定するにはどうすればよいですか？

デフォルトでは、Firebase AI Logic はユーザーごとのリクエスト上限を 1 分あたり 100 件のリクエスト（RPM）に設定します。

ユーザーごとのレート制限を調整する場合は、Firebase AI Logic API の割り当て設定を調整する必要があります。

Firebase AI Logic API 割り当ての詳細について学習する。このページでは、割り当ての表示と編集の方法についても説明しています。

Firebase AI Logic SDK を使用するために必要な権限は何ですか？

Firebase AI Logic は私のデータをモデルのトレーニングに使用しますか？

データ ガバナンスと責任ある AI をご覧ください。

マルチモーダル リクエストで MIME タイプは必須ですか？（画像、PDF、動画、音声の入力など）

はい。各マルチモーダル リクエストでは、常に次の情報を指定する必要があります。

• ファイルの mimeType。下記の例外を参照してください。

• ファイル。ファイルはインライン データとして指定することも、URL を使用して指定することもできます。

サポートされている入力ファイル形式、MIME タイプの指定方法、サポートされている入力ファイルと要件でファイルを提供する 2 つのオプションについて説明します。

リクエストに MIME タイプを含めることの例外

MIME タイプの提供の例外は、ネイティブの Android および Apple プラットフォーム アプリからのリクエストのインライン画像入力です。

Android プラットフォームと Apple プラットフォーム用の Firebase AI Logic SDK は、リクエスト内の画像を処理する簡素化されたプラットフォーム フレンドリーな方法を提供します。すべての画像（形式を問わず）は、サーバーに送信される前にクライアントサイドで 80% の品質の JPEG に変換されます。つまり、Android と Apple プラットフォームの SDK を使用して画像をインライン データとして提供する場合、リクエストで MIME タイプを指定する必要はありません。

この簡略化された処理は、リクエストで base64 エンコードされた画像を送信する例の Firebase AI Logic ドキュメントに示されています。

この機能に関するプラットフォーム固有の追加情報は次のとおりです。

• Android の場合:

  • 画像を含むマルチモーダル プロンプトで、プラットフォーム ネイティブの画像タイプ（Bitmap）をインライン データとして処理する簡素化された方法を利用できます（例を参照）。

  • 画像形式と変換をより細かく制御するには、画像を InlineDataPart として指定し、特定の MIME タイプを指定します。例:

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

• Apple プラットフォームの場合:

  • 画像がインライン データとして含まれるマルチモーダル プロンプトで、プラットフォーム ネイティブの画像タイプ（UIImage、NSImage、CIImage、CGImage）を処理する簡素化された方法を利用できます（例を参照）。

  • 画像形式と変換をより細かく制御するには、画像を InlineDataPart として指定し、特定の MIME タイプを指定します。例:

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

Firebase AI Logic を使用している場合、これらの機能は利用できますか？コンテキスト キャッシュ保存、ツールとしての検索、Google 検索によるグラウンディング、コード実行、モデルのファインチューニング、エンベディングの生成、セマンティック検索ですか？

コンテキスト キャッシュ保存、ツールとしての検索、Google 検索によるグラウンディング、コード実行、モデルのファインチューニング、エンベディングの生成、セマンティック検索は、さまざまなモデルまたは Vertex AI Gemini API でサポートされていますが、Firebase AI Logic を使用している場合は利用できません。

これらを機能リクエストとして追加したり、既存の機能リクエストに投票したりする場合は、Firebase UserVoice にアクセスしてください。

Gemini API キーとは

Gemini Developer API は、「Gemini API キー」を使用して呼び出し元を承認します。そのため、Firebase AI Logic SDK を介して Gemini Developer API を使用している場合は、その API を呼び出すために Firebase プロジェクトに有効な Gemini API キーが必要です。

「Gemini API キー」とは、API 許可リストに Gemini Developer API が含まれている API キーのことです。

Firebase コンソールで Firebase AI Logic 設定ワークフローを実行すると、Gemini Developer API のみに制限された Gemini API キーが作成され、この API キーを使用するように Firebase AI Logic プロキシ サービスが設定されます。Firebase によって生成されたこの Gemini API キーは、Google Cloud コンソールの認証情報ページで「Gemini Developer API key (auto created by Firebase)」という名前になっています。

API キーの API 制限について学習する。

Firebase AI Logic SDK を使用する場合、アプリのコードベースに Gemini API キーを追加しません。Gemini API キーの安全性を保つ方法について学習する。

モバイルアプリまたはウェブアプリのコードベースに Gemini API キーを追加する必要がありますか？

Firebase AI Logic SDK を使用する場合は、Gemini API キーをアプリのコードベースに追加しないでください。

実際、Firebase AI Logic SDK を使用して開発する場合、Gemini API キーを直接操作することはありません。代わりに、Firebase AI Logic プロキシ サービスは、Gemini Developer API への各リクエストに Gemini API キーを内部的に含めます（完全にバックエンドで）。

Gemini Developer API の呼び出しに使用される Gemini API キーを変更するにはどうすればよいですか？

Firebase AI Logic SDK を使用している場合、Gemini API キーを変更する必要が生じることはほとんどありません。ただし、次のような場合は、手動で設定する必要があります。

• キーを誤って漏洩したため、新しい安全なキーに置き換える場合。

• キーを誤って削除した場合。なお、削除から 30 日以内であれば、キーの削除を取り消すことができます。

Firebase AI Logic SDK で使用される Gemini API キーを変更する方法は次のとおりです。

1. Firebase で生成された Gemini API キーがまだ存在する場合は、削除します。

   この API キーは、Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルで削除できます。名前は
   「Gemini Developer API key (auto created by Firebase)」です。

2. Google Cloud コンソールの同じページで、新しい API キーを作成します。名前は「
   Firebase 用 Gemini Developer API キー」のようにすることをおすすめします。

3. この新しい API キーに API の制限を追加し、[Generative Language API] のみを選択します。
   Google Cloud コンソールでは、Gemini Developer API が「Generative Language API」と呼ばれることがあります。

   アプリの制限を追加しないでください。追加すると、Firebase AI Logic プロキシ サービスが想定どおりに動作しません。

4. 次のコマンドを実行して、この新しいキーを Firebase AI Logic プロキシ サービスが使用する Gemini API キーとして設定します。

   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}\"}}"
   

   gcloud CLI について学習する。

この新しい Gemini API キーをアプリのコードベースに追加しないようにしてください。Gemini API キーの安全性を保つ方法について学習する。

「Firebase API キー」を Gemini API キーとして使用できますか？

いいえ。Firebase API キーを Gemini API キーとして使用しないでください。Firebase API キーの許可リストに Gemini Developer API を追加しないことを強くおすすめします。

Firebase API キーは、アプリを Firebase に接続するためにアプリのコードベースに追加する Firebase 構成ファイルまたはオブジェクトに記載されている API キーです。Firebase API キーを Firebase 関連の API（Firebase AI Logic など）でのみ使用する場合は、コードに Firebase API キーを含めても問題ありません。 Firebase API キーに関する重要な情報をご確認ください。

Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルで、Firebase API キーは次のように表示されます。

Firebase 関連の API を動作させるには、Firebase API キーをアプリのコードベースに追加する必要があります。また、Gemini Developer API は API キーで承認されるため、Firebase API キーの API 許可リストに Gemini Developer API（Google Cloud コンソールでは「Generative Language API」と呼ばれます）を追加しないことを強くおすすめします。そうすると、Gemini Developer API が不正使用される可能性があります。

Gemini API キーのセキュリティを維持するにはどうすればよいですか？

この FAQ では、Gemini API キーの安全性を保つためのおすすめのベスト プラクティスについて説明します。

モバイルアプリまたはウェブアプリから Gemini Developer API を直接呼び出す場合:

• Firebase AI Logic クライアント SDK を使用します。
• アプリのコードベースに Gemini API キーを追加しないでください。

Firebase AI Logic は、Gemini Developer API への各リクエストに Gemini API キーを内部的に含めるプロキシ サービスを提供します。これは完全にバックエンドで行われます。

また、次のことを強くおすすめします。

• アプリの開発を本格的に開始したら、Firebase App Check と統合して、バックエンド リソースと、生成モデルへのアクセスに使用される API を保護します。

• Firebase で生成された Gemini API キーを Firebase AI Logic の外部で再利用しないでください。別のユースケースで Gemini API キーが必要な場合は、別のキーを作成します。

• 一般的に、Firebase で生成された Gemini API キーは変更すべきではありません。このキーは、Google Cloud コンソールで [Gemini Developer API key (auto created by Firebase)] という名前になります。

  • Firebase で生成された Gemini API キーの API 許可リストに、追加の API を追加しないでください。Gemini API キーの API 許可リストには、Gemini Developer API（Google Cloud コンソールでは「Generative Language API」と呼ばれます）のみが含まれている必要があります。

  • アプリの制限を追加しないでください。追加すると、Firebase AI Logic プロキシ サービスが想定どおりに動作しません。

Gemini API キーが不正使用されました。必要なご対応

Gemini API キーが不正使用された場合は、Gemini Developer API の呼び出しに使用される Gemini API キーを変更する手順に沿って変更します。

また、Gemini API キーの安全性を保つためのおすすめのベスト プラクティスも確認してください。

この 404 エラーを修正するにはどうすればよいですか？Firebase AI Logic genai config not found

Gemini Developer API を使用しようとして Firebase AI Logic genai config not found という 404 エラーが表示される場合は、通常、Firebase プロジェクトに Firebase AI Logic クライアント SDK で使用する有効な Gemini API キーがないことを意味します。

このエラーの最も可能性の高い原因は次のとおりです。

• Gemini Developer API の Firebase プロジェクトがまだ設定されていません。

  対処方法:
  Firebase コンソールで、Firebase AI Logic ページに移動します。[開始] をクリックし、[Gemini Developer API] を選択します。API を有効にすると、コンソールで Gemini Developer API 用のプロジェクトが設定されます。ワークフローを完了してから、リクエストをもう一度試してください。

• Firebase コンソールで Firebase AI Logic 設定ワークフローを最近完了したばかりの場合は、Gemini API キーが、すべてのリージョンの必要なすべてのバックエンド サービスでまだ使用できない可能性があります。

  対処方法:
  数分待ってから、もう一度リクエストを送信してください。

• Gemini API キーが Firebase プロジェクトから削除された可能性があります。

  対応:
  Firebase AI Logic で使用される Gemini API キーを変更する方法を確認します。

この 400 エラーを修正するにはどうすればよいですか？Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Cloud Storage for Firebase URL を使用してマルチモーダル リクエストを送信しようとすると、次の 400 エラーが発生することがあります。
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

このエラーは、プロジェクトで Vertex AI API が有効になったときに、必要なサービス エージェントが正しく自動プロビジョニングされなかったことが原因で発生します。これは一部のプロジェクトで発生する既知の問題であり、現在、全体的な修正に取り組んでいます。

プロジェクトを修正し、これらのサービス エージェントを正しくプロビジョニングして、マルチモーダル リクエストに Cloud Storage for Firebase URL を含めることができるようにするための回避策は次のとおりです。プロジェクトのオーナーである必要があります。この一連のタスクは、プロジェクトごとに 1 回だけ完了する必要があります。

1. gcloud CLI を使用してアクセスし、認証します。
   最も簡単な方法は、Cloud Shell から行うことです。詳しくは、Google Cloud ドキュメントをご覧ください。

2. プロンプトが表示されたら、ターミナルに表示される手順に沿って、Firebase プロジェクトに対して gcloud CLI を実行します。

   Firebase プロジェクト ID が必要です。これは、Firebase コンソールの settings [プロジェクトの設定] の上部で確認できます。

3. 次のコマンドを実行して、プロジェクトに必要なサービス エージェントをプロビジョニングします。

   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. サービス エージェントがプロビジョニングされるまで数分待ってから、Cloud Storage for Firebase URL を含むマルチモーダル リクエストの送信を再試行します。

数分待ってもこのエラーが解消されない場合は、Firebase サポートにお問い合わせください。

この 400 エラーを修正するにはどうすればよいですか？API key not valid. Please pass a valid API key.

API key not valid. Please pass a valid API key. という 400 エラーが表示される場合は、通常、Firebase 構成ファイル / オブジェクトの API キーが存在しないか、アプリや Firebase プロジェクトで使用するように設定されていないことを意味します。

Firebase 構成ファイル/オブジェクトに記載されている API キーがアプリの API キーと一致していることを確認します。すべての API キーは、Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルで確認できます。

一致していないことが判明した場合は、新しい Firebase 構成ファイル / オブジェクトを取得し、アプリ内の構成ファイル / オブジェクトを置き換えます。新しい構成ファイル / オブジェクトには、アプリと Firebase プロジェクトの有効な API キーが含まれているはずです。

この 403 エラーを修正するにはどうすればよいですか？Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. という 403 エラーが表示された場合は、通常、Firebase 構成ファイル/オブジェクトの API キーの許可リストに、使用しようとしているプロダクトに必要な API が含まれていないことを意味します。

アプリで使用されている API キーに、キーの「API の制限」許可リストに必要な API がすべて含まれていることを確認します。Firebase AI Logic の場合、API キーの許可リストに少なくとも Firebase AI Logic API が含まれている必要があります。

すべての API キーは、Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルで確認できます。

この 403 エラーを修正するにはどうすればよいですか？PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. という 403 エラーが表示された場合は、通常、Firebase 構成ファイル/オブジェクトの API キーが別の Firebase プロジェクトに属していることを意味します。

Firebase 構成ファイル/オブジェクトに記載されている API キーがアプリの API キーと一致していることを確認します。すべての API キーは、Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルで確認できます。

一致していないことが判明した場合は、新しい Firebase 構成ファイル / オブジェクトを取得し、アプリ内の構成ファイル / オブジェクトを置き換えます。新しい構成ファイル / オブジェクトには、アプリと Firebase プロジェクトの有効な API キーが含まれているはずです。