Часто задаваемые вопросы и устранение неполадок

В чём разница между использованием API разработчика Gemini и API Vertex AI Gemini ?

В таблице ниже перечислены важные различия между двумя поставщиками « Gemini API » в целом, независимо от способа доступа к ним :

^1. У двух поставщиков API разные тарифы с оплатой по факту использования (подробнее см. в их документации).

^2. API для работы с файлами в Gemini Developer API не поддерживается SDK Firebase AI Logic .

В таблице ниже перечислены часто задаваемые вопросы о функциях двух поставщиков « Gemini API ». Эта таблица применима конкретно при использовании клиентских SDK Firebase AI Logic .

Могу ли я использовать одновременно API разработчика Gemini и API Vertex AI Gemini ?

Да, вы можете включить оба провайдера " Gemini API " в своем проекте Firebase и использовать оба API в самом приложении.

Чтобы переключаться между поставщиками API в вашем коде, просто убедитесь, что вы правильно указали бэкэнд-сервис в своем коде .

Какие API необходимы? И как их включить?

Для использования SDK Firebase AI Logic с API разработчика Gemini в вашем проекте должны быть включены следующие два API:

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

Вам следует включить эти два API с помощью консоли Firebase :

1. В консоли Firebase перейдите в раздел AI Services > AI Logic .

2. Нажмите « Начать» .

3. Выберите этот пункт, чтобы начать работу с API разработчика Gemini .

   Это запустит пошаговый рабочий процесс, который активирует оба API. Консоль также сгенерирует ключ API Gemini , а также добавит API Firebase AI Logic в список разрешенных для вашего ключа API Firebase.

Как отключить API в моем проекте Firebase?

В Firebase AI Logic мы стараемся максимально упростить настройку вашего проекта Firebase для использования выбранного вами API-провайдера Gemini . Это включает в себя включение необходимых API в вашем проекте Firebase на определенных этапах, например, в пошаговом рабочем процессе в консоли Firebase .

Однако, если вы решите не использовать Firebase AI Logic или один из API-провайдеров Gemini , вы можете отключить соответствующие API в своем проекте Firebase.

Какие модели можно использовать с SDK Firebase AI Logic ?

См. списки поддерживаемых моделей . Мы часто добавляем новые возможности в SDK, поэтому следите за обновлениями в этом разделе часто задаваемых вопросов (а также в примечаниях к выпускам, блогах и сообщениях в социальных сетях).

• API разработчика Gemini

  • Обе модели базовых фондов — Gemini и Imagen .

    Обратите внимание, что API разработчика Gemini (независимо от способа доступа) поддерживает только определенные стабильные модели Imagen .

• Vertex AI Gemini API

  • Обе модели базовых фондов — Gemini и Imagen .

• Независимо от выбранного вами поставщика API Gemini

  • Firebase AI Logic не поддерживает следующие функции:

    • Неосновные модели Gemini (например, модели PaLM, настроенные модели или модели на основе Gemma).

    • Более старые модели Imagen или imagen-3.0-capability-001 .

Что делать, когда модели закрываются (снимаются с производства)?

При выпуске стабильной версии модели мы стремимся обеспечить ее доступность как минимум в течение одного года, после чего модель снимается с производства.

Где найти дату снятия модели с производства?

Вот несколько способов узнать дату прекращения производства той или иной модели:

• На момент выпуска : Мы указываем ожидаемую дату завершения работы каждой модели в нескольких местах в документации поставщика API Gemini , а также в документации Firebase (см. страницу поддерживаемых моделей ).

• По мере приближения даты отключения : Google рассылает электронные письма соответствующим участникам проекта, а мы публикуем напоминания в примечаниях к выпуску и других каналах о любых предстоящих отключениях (например, напоминания о датах отключения стабильных моделей Gemini 1.5 и 1.0).

Что делать, если используемая вами модель вот-вот выключится?

1. Найдите подходящую поддерживаемую в настоящее время модель и её название .

2. Перед датой завершения работы обновите название модели, используемой вашим приложением; в противном случае любые запросы к этой модели будут завершаться ошибкой 404.

   • Имя модели задается во время инициализации при создании экземпляра GenerativeModel , LiveModel или ImagenModel . Обязательно ознакомьтесь с важной рекомендацией ниже по использованию Firebase Remote Config .

   • При использовании Firebase AI Logic обычно не требуется изменять код, который непосредственно вызывает модель.

3. Протестируйте приложение, чтобы убедиться, что ответы по-прежнему соответствуют ожиданиям.

Стабильные модели Imagen — даты прекращения производства и замены.

• Все модели Imagen будут выведены из эксплуатации уже 30 июня 2026 года.

Замена : Переведите ваши приложения на использование моделей изображений Gemini (модели "Nano Banana") .

Стабильные модели Gemini 2.0 — даты прекращения поддержки и замены.

• Вспышки Gemini 2.0 и Gemini 2.0 Flash‑Lite :

  gemini-2.0-flash-001 (и его автоматически обновляемый псевдоним gemini-2.0-flash )
  gemini-2.0-flash-lite-001 (и его автоматически обновляемый псевдоним gemini-2.0-flash-lite )

  • 6 февраля 2026 г.: Эти модели больше не будут доступны для использования в проектах, в которых ранее эти модели не применялись.

  • 31 марта 2026 г.: Производство этих моделей будет прекращено.

  Обратите внимание, что стабильные модели Gemini Live API 2.0 не затронуты.

Замена : Перейдите на одну из новых моделей Gemini 3.x (например, gemini-3.1-flash-lite ).

Стабильные версии Gemini 1.5 и 1.0 — даты прекращения поддержки и замены.

• Модели Gemini 1.5 Pro :

  • gemini-1.5-pro-002 (и gemini-1.5-pro ): 24 сентября 2025 г.
  • gemini-1.5-pro-001 : 24 мая 2025 г.

• Модели Gemini 1.5 Flash :

  • gemini-1.5-flash-002 (и gemini-1.5-flash ): 24 сентября 2025 г.
  • gemini-1.5-flash-001 : 24 мая 2025 г.

• Выход моделей Gemini 1.0 Pro Vision : 21 апреля 2025 г. (ранее запланирован на 9 апреля 2025 г.)

• Модели Gemini 1.0 Pro : 21 апреля 2025 г. (ранее планировалось на 9 апреля 2025 г.)

Замена : Перейдите на одну из новых моделей Gemini 3.x (например, gemini-3.1-flash-lite ).

Какие разрешения могут потребоваться для использования SDK Firebase AI Logic ?

Использует ли Firebase AI Logic мои данные для обучения моделей?

См. раздел «Управление данными и ответственный ИИ» .

Как установить ограничение на количество запросов для каждого пользователя?

По умолчанию Firebase AI Logic устанавливает лимит запросов на пользователя на уровне 100 запросов в минуту (RPM).

Чтобы изменить лимит запросов для каждого пользователя, необходимо настроить параметры квоты для API Firebase AI Logic .

Узнайте больше о квоте API Firebase AI Logic . На этой странице вы также можете узнать, как просмотреть и изменить свою квоту.

Как уменьшить задержку и снизить потребление токенов?

Если вы наблюдаете высокую задержку или большой объем используемых токенов, это, вероятно, связано с конфигурацией уровня мышления используемой вами модели.

Модели Gemini 3 и более поздние всегда используют внутренний «процесс мышления», который значительно улучшает их способность к рассуждению и многоэтапному планированию, что делает их весьма эффективными для решения сложных задач, таких как программирование, высшая математика и анализ данных.

Однако, в зависимости от задачи, более высокие уровни мышления не всегда необходимы, и вы можете настроить модель на использование более низкого уровня мышления. Более низкий уровень мышления поможет уменьшить задержку и расход токенов. Чтобы помочь вам определить, насколько модели может потребоваться уровень мышления, ознакомьтесь со сравнением сложности задач .

Обратите внимание, что для большинства моделей Gemini 3 и более поздних версий уровень мышления по умолчанию установлен на HIGH .

Требуется ли указание MIME-типа в моих мультимодальных запросах? (например, для изображений, PDF-файлов, видео и аудио)

Да, в каждом мультимодальном запросе необходимо всегда указывать следующее:

• mimeType файла. См. исключение ниже.

• Файл. Вы можете указать файл либо в виде встроенных данных, либо указав его URL-адрес.

Узнайте о поддерживаемых типах входных файлов, о том, как указать MIME-тип, и о двух вариантах предоставления файла в разделе «Поддерживаемые входные файлы и требования» .

Исключение из правила указания MIME-типа в запросе.

Исключением из правила указания MIME-типа являются встроенные поля ввода изображений для запросов от нативных приложений платформ Android и Apple.

SDK Firebase AI Logic для платформ Android и Apple предоставляют упрощенный и удобный для платформы способ обработки изображений в запросах — все изображения (независимо от их формата) преобразуются на стороне клиента в JPEG с качеством 80% перед отправкой на сервер. Это означает, что при предоставлении изображений в виде встроенных данных с помощью SDK для платформ Android и Apple вам не нужно указывать MIME-тип в запросе .

Этот упрощенный способ обработки показан в документации Firebase AI Logic в примерах отправки изображений в кодировке base64 в запросах.

Вот дополнительная информация об этой функции, специфичная для данной платформы:

• Для Android :

  • Вы можете воспользоваться упрощенным способом обработки типов изображений, встроенных в платформу ( Bitmap ), в многомодальных запросах, содержащих изображения в качестве встроенных данных (см. пример ).

  • Для более полного контроля над форматами и преобразованиями изображений вы можете предоставлять изображения в виде InlineDataPart и указывать конкретный MIME-тип. Например:

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

• Для платформ Apple :

  • Вы можете воспользоваться упрощенным способом обработки типов изображений, встроенных в платформу ( UIImage , NSImage , CIImage и CGImage ), в многомодальных запросах, содержащих изображения в качестве встроенных данных (см. пример ).

  • Для более полного контроля над форматами и преобразованиями изображений вы можете предоставлять изображения в виде InlineDataPart и указывать конкретный MIME-тип. Например:

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

Доступны ли следующие функции при использовании Firebase AI Logic : сопоставление с результатами поиска изображений Google, тонкая настройка модели, генерация эмбеддингов и семантический поиск?

Следующие функции поддерживаются различными моделями и поставщиками API, но они недоступны при использовании Firebase AI Logic :

• Использование поиска изображений Google для стабилизации изображения
• Тонкая настройка модели
• генерация эмбеддингов
• Семантический поиск

Если вы хотите добавить эти функции в качестве запросов на добавление новых возможностей или проголосовать за уже существующий запрос, посетите Firebase UserVoice .

Почему название изменилось с " Vertex AI in Firebase " на " Firebase AI Logic "?

В 2024 году мы запустили набор клиентских SDK для Firebase, которые могли использовать API Vertex AI Gemini, а также прокси-шлюз Firebase для защиты этого API от злоупотреблений и обеспечения интеграции с другими продуктами Firebase. Мы назвали наш продукт "Vertex AI в Firebase", и это название точно отражало доступные на тот момент варианты его использования.

Однако с тех пор мы расширили возможности нашего продукта. Например, с мая 2025 года мы предлагаем поддержку API для разработчиков Gemini , включая возможность защиты API для разработчиков Gemini от злоупотреблений с помощью нашей интеграции с Firebase App Check .

В результате название «Vertex AI in Firebase» больше не отражает в полной мере расширенные возможности нашего продукта. Поэтому новое название — Firebase AI Logic — лучше отражает развивающийся набор функций и позволяет нам и дальше расширять наши предложения в будущем!

Ознакомьтесь с руководством по миграции, чтобы получить доступ ко всем новейшим функциям Firebase AI Logic (и, при желании, начать использовать API разработчика Gemini ).

Что делать с изменением названия модуля с FirebaseAI на FirebaseAILogic для приложений Swift на платформах Apple?

Начиная с Firebase SDK версии 12.5.0, для приложений на платформе Apple Firebase AI Logic теперь распространяется в виде модуля FirebaseAILogic . Мы сделали это изменение некритичным и обратно совместимым.

Почему мы внесли эти изменения?

Ранее мы распространяли этот сервис в рамках модуля FirebaseAI . Однако нам потребовалось переименовать его в FirebaseAILogic по следующим причинам:

• Избегайте конфликта имен между модулем и классом, который вызывает проблемы в бинарных дистрибутивах.

• Предоставьте нам возможность использовать макросы Swift для разработки будущих функций.

Что делать при обновлении до версии 12.5.0 и выше?

Изменение названия модуля на FirebaseAILogic не нарушит совместимость существующих версий и обеспечит обратную совместимость. Однако в будущем мы можем удалить старый модуль вместе с крупным релизом Firebase SDK, в котором будут внесены существенные изменения, нарушающие совместимость (сроки пока не определены) .

Изменение названия этого модуля не требует каких-либо обязательных изменений , но мы рекомендуем выполнить следующие действия:

1. При выборе зависимостей Swift PM отдайте предпочтение FirebaseAILogic (вместо FirebaseAI ).

2. Замените операторы импорта на FirebaseAILogic (вместо FirebaseAI ).

Что такое API-ключ Gemini ?

API для разработчиков Gemini использует «ключ API Gemini » для авторизации вызывающей стороны. Поэтому, если вы используете API для разработчиков Gemini через SDK Firebase AI Logic , вам потребуется действительный ключ API Gemini в вашем проекте Firebase для выполнения вызовов к этому API.

«Ключ API Gemini » — это просто ключ API, в списке разрешенных API которого присутствует API разработчика Gemini .

При выполнении процедуры настройки Firebase AI Logic в консоли Firebase мы создаём ключ API Gemini , предназначенный только для Gemini Developer API , и настраиваем прокси-сервис Firebase AI Logic для использования этого ключа API. Этот сгенерированный Firebase ключ API Gemini называется Gemini Developer API key (автоматически создан Firebase) на странице учётных данных в консоли Google Cloud .

Узнайте больше об ограничениях API для ключей API .

При использовании SDK Firebase AI Logic ваш API-ключ Gemini не добавляется в код приложения. Узнайте больше о том, как обеспечить безопасность вашего API-ключа Gemini .

Нужно ли мне добавлять свой API-ключ Gemini в код моего мобильного или веб-приложения?

При использовании SDK Firebase AI Logic не добавляйте свой API-ключ Gemini в код вашего приложения.

Фактически, при разработке с использованием SDK Firebase AI Logic вы не взаимодействуете напрямую с ключом API Gemini . Вместо этого наш прокси-сервис Firebase AI Logic будет внутренне включать ключ API Gemini в каждый запрос к API разработчика Gemini — полностью на бэкэнде.

Как изменить ключ API Gemini , используемый для вызова API разработчика Gemini ?

При использовании SDK Firebase AI Logic вам вряд ли потребуется менять ключ API Gemini . Однако вот два случая, когда это может понадобиться:

• Если вы случайно допустили утечку ключа и хотите заменить его новым защищенным ключом.

• Если вы случайно удалили ключ, обратите внимание, что вы можете восстановить его в течение 30 дней с момента удаления.

Вот как изменить ключ API Gemini , используемый SDK Firebase AI Logic :

1. Если сгенерированный Firebase ключ API Gemini все еще существует, удалите его.

   Удалить этот ключ API можно на панели «API и сервисы» > «Учетные данные» в консоли Google Cloud . Он называется:
   Ключ API для разработчиков Gemini (автоматически создается Firebase) .

2. На той же странице консоли Google Cloud создайте новый ключ API. Мы рекомендуем назвать его, например, так:
   Ключ API Gemini Developer для Firebase .

3. К этому новому ключу API добавьте ограничения API и выберите только API генеративного языка .
   В консоли Google Cloud API разработчика Gemini иногда называют "Generative Language API".

   Не добавляйте никаких ограничений для приложений ; в противном случае прокси-сервис Firebase AI Logic не будет работать должным образом.

4. Выполните следующую команду, чтобы установить этот новый ключ в качестве ключа API Gemini , который должен использовать прокси-сервис 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}\"}}"
   

   Узнайте больше о gcloud CLI .

Не добавляйте этот новый ключ API Gemini в код вашего приложения. Узнайте больше о том, как обеспечить безопасность вашего ключа API Gemini .

Могу ли я использовать свой "ключ API Firebase" в качестве ключа API Gemini ?

Нет — вам не следует использовать свой «ключ API Firebase» в качестве ключа API Gemini . Мы настоятельно рекомендуем не добавлять API разработчика Gemini в список разрешенных для вашего ключа API Firebase.

Ваш ключ API Firebase — это ключ API, указанный в файле конфигурации Firebase или объекте, который вы добавляете в код своего приложения для подключения к Firebase. Включение ключа API Firebase в код допустимо , если вы используете его только с API, связанными с Firebase (например, Firebase AI Logic ) . Узнайте важную информацию о ключах API Firebase .

В разделе «API и сервисы > Учетные данные» консоли Google Cloud ключи API Firebase выглядят следующим образом:

Поскольку для корректной работы API Firebase необходимо добавить ключ API Firebase в код вашего приложения, а авторизация API Gemini Developer осуществляется с помощью ключа API, мы настоятельно рекомендуем НЕ добавлять API Gemini Developer (в консоли Google Cloud он называется "Generative Language API") в список разрешенных API для вашего ключа API Firebase . В противном случае вы подвергаете API Gemini Developer потенциальному риску злоупотреблений.

Как обеспечить безопасность моего API-ключа Gemini ?

В этом разделе часто задаваемых вопросов описаны некоторые рекомендуемые лучшие практики для обеспечения безопасности вашего ключа API Gemini .

Если вы обращаетесь к API Gemini Developer напрямую из своего мобильного или веб-приложения:

• Используйте клиентские SDK Firebase AI Logic .
• Не добавляйте свой API-ключ Gemini в код вашего приложения.

Firebase AI Logic предоставляет прокси-сервис, который внутренне включает ваш ключ API Gemini в каждый запрос к API разработчиков Gemini — полностью на бэкэнде.

Кроме того, мы настоятельно рекомендуем следующее:

• Как только вы всерьез начнете разработку своего приложения, интегрируйте его с Firebase App Check , чтобы защитить ресурсы бэкэнда, а также API, используемые для доступа к генеративным моделям.

• Не используйте сгенерированный Firebase ключ API Gemini повторно за пределами Firebase AI Logic . Если вам нужен ключ API Gemini для другого варианта использования, создайте отдельный ключ.

• В целом, вам НЕ следует изменять ключ API Gemini , сгенерированный Firebase. Этот ключ называется ключом API разработчика Gemini (автоматически создается Firebase) в консоли Google Cloud .

  • Не добавляйте никаких дополнительных API в список разрешенных API для вашего ключа Gemini API, сгенерированного Firebase. В списке разрешенных API ваш ключ Gemini API должен содержать только Gemini Developer API (в консоли Google Cloud он называется "Generative Language API").

  • Не добавляйте никаких ограничений для приложений ; в противном случае прокси-сервис Firebase AI Logic не будет работать должным образом.

Мой API-ключ Gemini был скомпрометирован. Что мне нужно сделать?

Если ваш ключ API Gemini был скомпрометирован, следуйте инструкциям, чтобы изменить ключ API Gemini , используемый для вызова API разработчика Gemini .

Также ознакомьтесь с рекомендуемыми лучшими практиками для обеспечения безопасности вашего ключа API Gemini .

• For Android :

  • You can take advantage of the simplified way to handle platform-native image types ( Bitmap ) in multimodal prompts that contain images as inline data (see example ).

  • For more control over image formats and conversions, you may provide the images as an InlineDataPart and supply the specific MIME type. For example:

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

• For Apple platforms :

  • You can take advantage of the simplified way to handle platform-native image types ( UIImage , NSImage , CIImage , and CGImage ) in multimodal prompts that contain images as inline data (see example ).

  • For more control over image formats and conversions, you may provide the images as an InlineDataPart and supply the specific MIME type. For example:

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

Are these features available when using Firebase AI Logic : Grounding with Google Image Search, fine tuning a model, embeddings generation, and semantic retrieval?

The following features are supported by various models and the API providers, but they are not available when using Firebase AI Logic :

• Grounding with Google Image Search
• Fine tuning a model
• Embeddings generation
• Semantic retrieval

If you would like to add these as feature requests or vote on an existing feature request, visit Firebase UserVoice .

Why did the name change from " Vertex AI in Firebase " to " Firebase AI Logic "?

Back in 2024, we launched a set of Firebase client SDKs that could use the Vertex AI Gemini API as well as a Firebase proxy gateway to protect that API from abuse and to enable integrations with other Firebase products. We called our product "Vertex AI in Firebase", and this product name accurately described our product's available use cases at that time.

Since then, though, we've expanded the capabilities of our product. For example, as of May 2025, we now offer support for the Gemini Developer API , including the ability to protect the Gemini Developer API from abuse using our integration with Firebase App Check .

As a result, the name "Vertex AI in Firebase" no longer accurately represents the expanded scope of our product. Thus, a new name — Firebase AI Logic — better reflects our evolving feature set and allows us to continue to expand our offerings in the future!

Check out the migration guide to make sure you get all the latest features from Firebase AI Logic (and optionally start using the Gemini Developer API ).

For Swift apps on Apple platforms - What to do about the module name change from FirebaseAI to FirebaseAILogic ?

For Apple platform apps, starting with Firebase SDK v12.5.0, Firebase AI Logic is now distributed under the FirebaseAILogic module. We've made this change non-breaking and backwards-compatible.

Why did we make this change?

We formerly distributed this service under the FirebaseAI module. However, we needed to rename it to FirebaseAILogic for the following reasons:

• Avoid a name collision between module and class that causes issues in binary distributions.

• Enable us to use Swift macros for future feature development.

What to do if you're upgrading to v12.5.0+?

The module name change to FirebaseAILogic is non-breaking and backwards-compatible. However, eventually, we may remove the old module alongside a future major Firebase SDK breaking change release (time frame currently undetermined) .

There are no required changes for this module name change, but we recommend that you do the following:

1. When choosing Swift PM dependencies, choose FirebaseAILogic (instead of FirebaseAI ).

2. Change import statements to FirebaseAILogic (instead of FirebaseAI ).

What's a Gemini API key?

The Gemini Developer API uses a " Gemini API key" to authorize the caller. So, if you're using the Gemini Developer API through the Firebase AI Logic SDKs, then you need a valid Gemini API key in your Firebase project to make calls to that API.

A " Gemini API key" just means an API key that has the Gemini Developer API in its API allowlist.

When you go through the Firebase AI Logic setup workflow in the Firebase console, we create a Gemini API key that's restricted to only the Gemini Developer API , and we set up the Firebase AI Logic proxy service to use this API key. This Firebase-generated Gemini API key is named Gemini Developer API key (auto created by Firebase) in the credentials page of the Google Cloud console.

Learn more about API restrictions for API keys .

You do not add your Gemini API key to your app's codebase when using the Firebase AI Logic SDKs. Learn more about how to keep your Gemini API key secure .

Should I add my Gemini API key into my mobile or web app's codebase?

When using the Firebase AI Logic SDKs, do not add your Gemini API key into your app's codebase.

In fact, while developing with the Firebase AI Logic SDKs, you don't directly interact with your Gemini API key. Instead, our Firebase AI Logic proxy service will internally include the Gemini API key in each request to the Gemini Developer API — completely in the backend.

How can I change the Gemini API key used to call the Gemini Developer API ?

When using the Firebase AI Logic SDKs, it's unlikely that you'll need to change your Gemini API key. However, here are two cases where you might need to:

• If you accidentally leaked the key and want to replace it with a new secure key.

• If you accidentally deleted the key. Note that you can undelete the key within 30 days of deletion.

Here's how you change the Gemini API key that's used by the Firebase AI Logic SDKs:

1. If your Firebase-generated Gemini API key still exists, delete it.

   You can delete this API key in the APIs & Services > Credentials panel of the Google Cloud console. It's named:
   Gemini Developer API key (auto created by Firebase) .

2. In that same page of the Google Cloud console, create a new API key. We suggest naming it something like:
   Gemini Developer API key for Firebase .

3. To this new API key, add API restrictions and only select Generative Language API .
   "Generative Language API" is what the Gemini Developer API is sometimes called in the Google Cloud console.

   Do not add any app restrictions ; otherwise the Firebase AI Logic proxy service won't work as expected.

4. Run the following command to set this new key as the Gemini API key that the Firebase AI Logic proxy service should use.

   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}\"}}"
   

   Learn about the gcloud CLI .

Make sure to not add this new Gemini API key to your app's codebase. Learn more about how to keep your Gemini API key secure .

Can I use my "Firebase API key" as my Gemini API key?

No — you should not use your "Firebase API key" as your Gemini API key. We strongly recommend that you do not add the Gemini Developer API to the allowlist for your Firebase API key.

Your Firebase API key is the API key that's listed in your Firebase configuration file or object that you add into your app's codebase to connect your app to Firebase. It's OK to include your Firebase API key in your code when you use the key only with Firebase-related APIs (like Firebase AI Logic ) . Learn important information about Firebase API keys .

In the APIs & Services > Credentials panel of the Google Cloud console, this is what Firebase API keys look like:

Because you need to add your Firebase API key into your app's codebase for Firebase-related APIs to work, and because the Gemini Developer API is authorized via API key, we strongly recommend that you do NOT add the Gemini Developer API (called the "Generative Language API" in the Google Cloud console) to the API allowlist for your Firebase API key . If you do, then you're exposing the Gemini Developer API to potential abuse.

How do I keep my Gemini API key secure?

This FAQ describes some recommended best practices to keep your Gemini API key secure.

If you're calling the Gemini Developer API directly from your mobile or web app:

• Use the Firebase AI Logic client SDKs.
• Do not add your Gemini API key into your app's codebase.

Firebase AI Logic provides a proxy service that internally includes your Gemini API key in each request to the Gemini Developer API — completely in the backend.

Additionally, we strongly recommend the following:

• As soon as you start seriously developing your app, integrate with Firebase App Check to help protect your backend resources as well as the APIs used to access generative models.

• Do not reuse the Firebase-generated Gemini API key outside of Firebase AI Logic . If you need a Gemini API key for another use case, create a separate key.

• In general, you should NOT modify the Firebase-generated Gemini API key. This key is named Gemini Developer API key (auto created by Firebase) in the Google Cloud console.

  • Do not add any additional APIs to the API allowlist for your Firebase-generated Gemini API key. In its API allowlist, your Gemini API key should only have the Gemini Developer API (called the "Generative Language API" in the Google Cloud console).

  • Do not add any app restrictions ; otherwise the Firebase AI Logic proxy service won't work as expected.

My Gemini API key was compromised. What do I need to do?

If your Gemini API key has been compromised, follow the instructions to change the Gemini API key that's used to call the Gemini Developer API .

Also, review the recommended best practices to keep your Gemini API key secure .