Najczęstsze pytania i rozwiązywanie problemów

Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

Dlaczego nazwa „Vertex AI w Firebase” została zmieniona na „Firebase AI Logic”?

W 2024 r. wprowadziliśmy zestaw pakietów SDK klienta Firebase, które mogą korzystać z interfejsu API Vertex AI Gemini API, a także bramkę zapory Firebase, aby chronić ten interfejs API przed nadużyciami i umożliwić integrację z innymi usługami Firebase. Nazwaliśmy naszą usługę „Vertex AI w Firebase”, ponieważ w tamtym czasie dokładnie opisywała ona dostępne przypadki użycia.

Od tego czasu rozszerzyliśmy możliwości naszej usługi. Na przykład od maja 2025 r. oferujemy obsługę Gemini Developer API, w tym możliwość ochrony Gemini Developer API przed nadużyciami za pomocą integracji z Firebase App Check.

W związku z tym nazwa „Vertex AI w Firebase” nie oddaje już dokładnie poszerzonego zakresu naszej usługi. Dlatego nowa nazwa – Firebase AI Logic – lepiej odzwierciedla nasz rozwijający się zestaw funkcji i umożliwia nam dalsze rozszerzanie naszej oferty w przyszłości.

Zapoznaj się z przewodnikiem po migracji, aby mieć pewność, że korzystasz ze wszystkich najnowszych funkcji Firebase AI Logic (i opcjonalnie zacznij używać Gemini Developer API).

Jakie są różnice między Gemini Developer API a Vertex AI Gemini API?

Oto kilka różnic między tymi dwoma usługami „Gemini API”: ogólnie, niezależnie od tego, jak do nich uzyskujesz dostęp:

• Ceny

  • Usługa Gemini Developer API oferuje „bezpłatny poziom” oraz rozliczenie według wykorzystania.

  • Usługa Vertex AI Gemini API używana z usługą Firebase AI Logic wymaga zawsze abonamentu Blaze rozliczanego według wykorzystania.

  Pamiętaj, że ci 2 dostawcy interfejsu API mają różne ceny taryfy pay-as-you-go (więcej informacji znajdziesz w odpowiedniej dokumentacji).

• Ograniczenia stawek (limit)

  • Aplikacja Gemini Developer API ma określone limity liczby żądań.

  • Model Vertex AI Gemini API korzysta z „dynamicznego limitu współdzielonego (DSQ)”, który jest wspólny dla wszystkich użytkowników tego modelu w danym regionie. Opcjonalnie możesz też skonfigurować przepustowość (PT).

• Określanie lokalizacji dostępu do modelu

  • Tylko usługa Vertex AI Gemini API umożliwia wybranie lokalizacji, w której chcesz uzyskać dostęp do modelu.

W tabeli poniżej znajdziesz informacje o dostępności funkcji, o które najczęściej pytają użytkownicy, w przypadku dwóch dostawców z kategorią „Gemini API”. Ta tabela dotyczy szczególnie sytuacji, gdy używasz pakietów SDK klienta Firebase AI Logic.

¹ Interfejs Files APIGemini Developer API nie jest obsługiwany przez pakiety SDK Firebase AI Logic.

Czy mogę używać zarówno Gemini Developer API, jak i Vertex AI Gemini API?

Tak. W projekcie Firebase możesz mieć włączonych obu dostawców „Gemini API” i w swojej aplikacji korzystać z obu interfejsów API.

Aby przełączyć się w kodzie między dostawcami interfejsu API, odpowiednio skonfiguruj backendową usługę w kodze.

Jakie interfejsy API są wymagane? Jak je włączyć?

Aby używać pakietów SDK Firebase AI Logic w aplikacji Gemini Developer API, musisz włączyć w projekcie te 2 interfejsy API:

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

Te 2 interfejsy API należy włączyć w konsoli Firebase:

1. W konsoli Firebase otwórz stronę Firebase AI Logic.

2. Kliknij Rozpocznij.

3. Wybierz, aby rozpocząć korzystanie z Gemini Developer API.

   Spowoduje to uruchomienie skoncentrowanego procesu, który włączy te 2 interfejsy API. Konsole wygeneruje też klucz interfejsu API Gemini i doda interfejs API Firebase AI Logic do listy dozwolonych dla klucza interfejsu API Firebase.

Których modeli można używać z pakietami SDK Firebase AI Logic?

• Z pakietami SDK Firebase AI Logic możesz używać dowolnych modeli fundamentu Gemini i Imagen 3, w tym wersji podglądowych i eksperymentalnych. Zobacz listę tych modeli w sekcji Więcej informacji o obsługiwanych modelach.

• Nie możesz używać modeli Gemini innych niż podstawowe (np. modeli PaLM, modeli zoptymalizowanych czy modeli opartych na Gemma) z pakietami SDK Firebase AI Logic.

  Firebase AI Logic nie obsługuje też starszych modeli Imagen ani imagen-3.0-capability-001.

• Interfejs Gemini Developer API (niezależnie od sposobu uzyskania dostępu do niego) nie obsługuje wersji imagen-3.0-fast-generate-001 ani starszych wersji imagen-3.0-generate-001.

Często dodajemy do zestawów SDK nowe funkcje, dlatego sprawdzaj tę stronę z odpowiadaniami na najczęstsze pytania (a także informacje o wersji, blogi i posty w mediach społecznościowych).

Co zrobić, gdy modele zostaną wycofane?

Gdy udostępniamy stabilną wersję modelu, staramy się, aby była ona dostępna co najmniej przez rok. „Data wycofania” jest podana w wielu miejscach w dokumentacji Google Cloud (np. na stronie „Modele”).

Gdy model zostanie wycofany, wszystkie żądania wysyłane do tego modelu będą powodować błąd 404. Z tego powodu zdecydowanie zalecamy skonfigurowanie i używanie Firebase Remote Config, aby dynamicznie zmieniać model i wersję w aplikacji bez publikowania nowej wersji aplikacji.

Po zaktualizowaniu aplikacji do korzystania z nowej wersji modelu zalecamy przetestowanie aplikacji, aby sprawdzić, czy odpowiedzi są zgodne z oczekiwaniami. Pamiętaj, że podczas korzystania z Firebase AI Logic zazwyczaj nie trzeba modyfikować żadnego kodu, który faktycznie wywołuje model.

Oto daty wycofania poszczególnych modeli:

• Gemini 1.5 Pro modeli:

  • gemini-1.5-pro-002 (i gemini-1.5-pro): 24 września 2025 r.
  • gemini-1.5-pro-001: 24 maja 2025 r.

• Gemini 1.5 Flash modeli:

  • gemini-1.5-flash-002 (i gemini-1.5-flash): 24 września 2025 r.
  • gemini-1.5-flash-001: 24 maja 2025 r.

• Gemini 1.0 Pro Vision: 21 kwietnia 2025 r. (wcześniej planowano na 9 kwietnia 2025 r.)

• Gemini 1.0 Pro: 21 kwietnia 2025 r. (wcześniej planowano na 9 kwietnia 2025 r.)

Jak ustawić limit na użytkownika?

Domyślnie Firebase AI Logic ustawia limit żądań na użytkownika na 100 żądań na minutę (RPM).

Jeśli chcesz dostosować limit szybkości na użytkownika, musisz dostosować ustawienia limitu interfejsu API Firebase AI Logic.

Dowiedz się więcej o Firebase AI Logic limitach interfejsu API. Na tej stronie możesz też dowiedzieć się, jak wyświetlić i zmienić limit.

Jakie uprawnienia są wymagane do korzystania z pakietów SDK Firebase AI Logic?

Czy Firebase AI Logic używa moich danych do trenowania modeli?

Zapoznaj się z artykułem Zarządzanie danymi i odpowiedzialna AI.

Czy w moich żądaniach multimodalnych wymagany jest typ MIME? (np. obrazy, pliki PDF, filmy i dane audio)

Tak, w każdym żądaniu multimodalnym musisz zawsze podać te informacje:

• Plik ma nazwę mimeType. Poniżej znajdziesz wyjątek.

• Plik. Plik możesz przesłać jako dane wbudowane lub podać jego adres URL.

Więcej informacji o obsługiwanych typach plików wejściowych, sposobie określania typu MIME oraz 2 opcjach przesyłania plików znajdziesz w artykule Obsługiwane pliki wejściowe i wymagania.

Wyjątek dotyczący podawania typu MIME w żądaniu

Wyjątkiem od podawania typu MIME są dane wejściowe obrazów wstawionych w ramach żądań pochodzących z rodzimej aplikacji na platformę Android lub Apple.

Pakiety Firebase AI Logic SDK na platformy Android i Apple zapewniają uproszczony i łatwy sposób obsługi obrazów w żądaniach – wszystkie obrazy (niezależnie od formatu) są konwertowane po stronie klienta na JPEG z jakością 80%, zanim zostaną wysłane na serwer. Oznacza to, że gdy przesyłasz obrazy jako dane wbudowane za pomocą pakietów SDK na platformy Android i Apple, nie musisz określać typu MIME w żądaniu.

To uproszczone działanie jest opisane w dokumentacji Firebase AI Logic w przypadku przykładów przesyłania w żądaniach obrazów zakodowanych w formacie base64.

Oto dodatkowe informacje o tej funkcji w przypadku poszczególnych platform:

• Na urządzeniu z Androidem:

  • Możesz skorzystać z uproszczonego sposobu obsługi typów obrazów natywnych dla platformy (Bitmap) w promptach multimodalnych, które zawierają obrazy jako dane wstawione (patrz przykład).

  • Aby mieć większą kontrolę nad formatami obrazów i konwersjami, możesz przesłać obrazy jako InlineDataPart i podać konkretny typ MIME. Przykład:

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

• Na platformach Apple:

  • Możesz skorzystać z uproszczonego sposobu obsługi typów obrazów natywnych dla platformy (UIImage, NSImage, CIImage i CGImage) w promptach multimodalnych, które zawierają obrazy jako dane w ciele dokumentu (patrz przykład).

  • Aby mieć większą kontrolę nad formatami obrazów i konwersjami, możesz przesłać obrazy jako InlineDataPart i podać konkretny typ MIME. Przykład:

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

Czy te funkcje są dostępne podczas korzystania z Firebase AI Logic? Buforowanie kontekstu, wyszukiwarka jako narzędzie, grounding z użyciem wyszukiwarki Google, wykonywanie kodu, dostrojenie modelu, generowanie wektorów osadzonych i wyszukiwanie semantyczne?

Buforowanie kontekstu, wyszukiwanie jako narzędzie, grounding z użyciem wyszukiwarki Google, wykonywanie kodu, dostrojenie modelu, generowanie wektorów zastępczych i wyszukiwanie semantyczne są obsługiwane przez różne modele lub Vertex AI Gemini API, ale nie są dostępne podczas korzystania z Firebase AI Logic.

Jeśli chcesz dodać te funkcje jako żądania funkcji lub zagłosować na istniejące żądanie funkcji, odwiedź Firebase UserVoice.

Co to jest klucz interfejsu API Gemini?

Usługa Gemini Developer API używa „klucza API Gemini” do autoryzacji dzwoniącego. Jeśli więc używasz interfejsu Gemini Developer API za pomocą pakietów SDK Firebase AI Logic, musisz mieć ważny klucz interfejsu Gemini w projekcie Firebase, aby wywoływać ten interfejs API.

„Klucz interfejsu API Gemini” to po prostu klucz interfejsu API, który ma na liście dozwolonych interfejsów API wartość Gemini Developer API.

Gdy w konsoli Firebase przejdziesz przez proces konfiguracji usługi Firebase AI Logic, utworzymy klucz interfejsu API Gemini, który będzie dostępny tylko dla usługi Gemini Developer API. Skonfigurujemy też usługę Firebase AI Logic proxy, aby mogła używać tego klucza. Ten wygenerowany przez Firebase klucz interfejsu API Gemini ma nazwę Klucz API dla dewelopera Gemini (utworzony automatycznie przez Firebase) na stronie danych logowania w konsoli Google Cloud.

Dowiedz się więcej o ograniczeniach interfejsu API dotyczących kluczy API.

Nie dodawaj klucza interfejsu API Gemini do kodu źródłowego aplikacji, gdy używasz pakietów SDK Firebase AI Logic. Dowiedz się więcej o zabezpieczaniu klucza interfejsu API Gemini.

Czy klucz API Gemini powinien zostać dodany do kodu aplikacji mobilnej lub internetowej?

Podczas korzystania z pakietów SDK Firebase AI Logic nie dodawaj klucza interfejsu API Gemini do kodu aplikacji.

Podczas tworzenia aplikacji za pomocą pakietów SDK Firebase AI Logic nie musisz bezpośrednio korzystać z klucza API Gemini. Zamiast tego nasza usługa proxy Firebase AI Logic będzie wewnętrznie dołączać klucz interfejsu API Gemini do każdego żądania wysyłanego do usługi Gemini Developer API – całkowicie w tle.

Jak zmienić klucz interfejsu API Gemini używany do wywoływania interfejsu Gemini Developer API?

Podczas korzystania z pakietów SDK Firebase AI Logic prawdopodobnie nie będzie trzeba zmieniać klucza interfejsu API Gemini. Oto 2 przypadki, w których może być konieczne:

• Jeśli klucz został przypadkowo ujawniony i chcesz go zastąpić nowym, bezpiecznym kluczem.

• Jeśli klucz został przez Ciebie przypadkowo usunięty. Pamiętaj, że w ciągu 30 dni od usunięcia możesz przywrócić klucz.

Aby zmienić klucz interfejsu API Gemini używany przez pakiety SDK Firebase AI Logic:

1. Jeśli wygenerowany przez Firebase klucz API Gemini nadal istnieje, usuń go.

   Możesz usunąć ten klucz API w panelu Interfejsy API i usługi > Dane logowania konsoli Google Cloud. Nazwa klucza to:
   Klucz interfejsu Gemini API dla dewelopera (utworzony automatycznie przez Firebase).

2. Na tej samej stronie konsoli Google Cloud utwórz nowy klucz interfejsu API. Zalecamy nadanie mu nazwy w stylu:
   Klucz interfejsu Gemini API dla dewelopera w Firebase.

3. Do tego nowego klucza API dodaj ograniczenia interfejsu API i wybierz tylko Generative Language API.
   W konsoli Google Cloud interfejs Gemini Developer API jest czasami nazywany „Generative Language API”.

   Nie dodawaj żadnych ograniczeń dotyczących aplikacji, ponieważ w przeciwnym razie usługa serwera proxy Firebase AI Logic nie będzie działać zgodnie z oczekiwaniami.

4. Uruchom to polecenie, aby ustawić ten nowy klucz jako klucz interfejsu API Gemini, którego powinna używać usługa 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}\"}}"
   

   Dowiedz się więcej o gcloud CLI.

Pamiętaj, aby nie dodawać tego nowego klucza interfejsu API Gemini do repozytorium kodu aplikacji. Dowiedz się więcej o zabezpieczaniu klucza interfejsu API Gemini.

Czy mogę użyć „klucza interfejsu Firebase API” jako klucza interfejsu API Gemini?

Nie – nie należy używać jako klucza API klucza „Firebase API”.Gemini Zdecydowanie zalecamy, aby nie dodawać adres Gemini Developer API do listy dozwolonych w przypadku klucza interfejsu API Firebase.

Klucz interfejsu API Firebase to klucz interfejsu API podany w pliku konfiguracyjnym Firebase lub obiekt, który dodajesz do kodu aplikacji, aby połączyć ją z Firebase. Możesz umieścić klucz interfejsu API Firebase w kodze, jeśli używasz go tylko z interfejsami API powiązanymi z Firebase (np.Firebase AI Logic). Ważne informacje o kluczach interfejsu API Firebase

W konsoli Google Cloud w panelu Interfejsy API i usługi > Dane logowania klucze interfejsu API Firebase wyglądają tak:

Aby interfejsy API związane z Firebase działały, musisz dodać klucz interfejsu API Firebase do kodu źródłowego aplikacji. Ponadto interfejs Gemini Developer API jest autoryzowany za pomocą klucza interfejsu API, dlatego nie zalecamy dodawania interfejsu Gemini Developer API (nazwanego w konsoli Google Cloud „Generative Language API”) do listy dozwolonych interfejsów API dla klucza interfejsu API Firebase. Jeśli tak, narażasz Gemini Developer API na potencjalne nadużycia.

Jak zabezpieczyć klucz interfejsu API Gemini?

W tych odpowiedziach na najczęstsze pytania znajdziesz sprawdzone metody zabezpieczania klucza API Gemini.

Jeśli dzwonisz do Gemini Developer API bezpośrednio z aplikacji mobilnej lub internetowej:

• Użyj pakietów SDK klienta Firebase AI Logic.
• Nie dodawaj klucza interfejsu API Gemini do kodu aplikacji.

Firebase AI Logic udostępnia usługę proxy, która wewnętrznie uwzględnia Twój klucz interfejsu API Gemini w każdym żądaniu wysyłanym do usługi Gemini Developer API – całkowicie w ramach backendu.

Zdecydowanie zalecamy wykonanie tych czynności:

• Gdy tylko zaczniesz poważnie rozwijać aplikację, zintegruj ją z Firebase App Check, aby chronić zasoby backendu oraz interfejsy API używane do uzyskiwania dostępu do modeli generatywnych.

• Nie używaj ponownie klucza interfejsu API Gemini wygenerowanego przez Firebase poza Firebase AI Logic. Jeśli potrzebujesz klucza interfejsu API Gemini do innego zastosowania, utwórz osobny klucz.

• Zasadniczo nie należy modyfikować wygenerowanego przez Firebase klucza interfejsu API Gemini. W konsoli Google Cloud ten klucz ma nazwę Klucz API dla deweloperów Gemini (utworzony automatycznie przez Firebase).

  • Nie dodawaj żadnych dodatkowych interfejsów API do listy dozwolonych interfejsów API dla wygenerowanego przez Firebase klucza API Gemini. Na liście dozwolonych interfejsów API klucz interfejsu API Gemini powinien tylko mieć interfejs Gemini Developer API (nazywany w konsoli Google Cloud „Generative Language API”).

  • Nie dodawaj żadnych ograniczeń dotyczących aplikacji, ponieważ w przeciwnym razie usługa serwera proxy Firebase AI Logic nie będzie działać zgodnie z oczekiwaniami.

Mój klucz interfejsu API Gemini został przejęty. Co muszę zrobić?

Jeśli klucz interfejsu API Gemini został złamany, postępuj zgodnie z instrukcjami, aby zmienić klucz interfejsu API Gemini, który jest używany do wywołania interfejsu Gemini Developer API.

Zapoznaj się też ze sprawdzonymi metodami dotyczącymi zabezpieczenia klucza API Gemini.

Jak naprawić ten błąd 404? Firebase AI Logic genai config not found

Jeśli próbujesz użyć interfejsu Gemini Developer API i występuje błąd 404 o treści Firebase AI Logic genai config not found, zwykle oznacza to, że Twój projekt Firebase nie ma ważnego klucza API Gemini do użycia z pakietami klienta Firebase AI Logic SDK.

Oto najczęstsze przyczyny tego błędu:

• Nie masz jeszcze skonfigurowanego projektu Firebase dla Gemini Developer API.

  Co należy zrobić:
  W konsoli Firebase otwórz stronę Firebase AI Logic. Kliknij Rozpocznij, a następnie wybierz Gemini Developer API. Włącz interfejs API, a konsola skonfiguruje projekt pod kątem interfejsu Gemini Developer API. Po zakończeniu procesu spróbuj ponownie wykonać prośbę.

• Jeśli w ostatnim czasie przeszedłeś/przeszłaś przez proces konfiguracji Firebase AI Logic w konsoli Firebase, Twój klucz interfejsu API Gemini może nie być jeszcze dostępny dla wszystkich wymaganych usług backendowych we wszystkich regionach.

  Co zrobić:
  Poczekaj kilka minut i spróbuj ponownie.

• Klucz interfejsu API Gemini mógł zostać usunięty z Twojego projektu Firebase.

  Co należy zrobić:
  dowiedz się, jak zmienić klucz interfejsu API Gemini używany przez Firebase AI Logic.

Jak naprawić błąd 400? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Jeśli próbujesz wysłać żądanie multimodalne za pomocą adresu URL Cloud Storage for Firebase, możesz napotkać ten błąd 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Ten błąd jest spowodowany tym, że w projekcie nie zostały automatycznie utworzone wymagane agenty usług, gdy włączono w nim interfejs API Vertex AI. Jest to znany problem z niektórymi projektami. Pracujemy nad globalnym rozwiązaniem.

Oto sposób na naprawienie projektu i prawidłowe skonfigurowanie tych usług, aby można było uwzględniać adresy URL Cloud Storage for Firebase w żądaniach multimodalnych. Musisz być właścicielem projektu. Wystarczy, że wykonasz ten zestaw zadań tylko raz.

1. Uzyskaj dostęp i uwierzytelnij się za pomocą usługi gcloud CLI.
   Najłatwiej zrobić to z poziomu Cloud Shell. Więcej informacji znajdziesz w dokumentacji Google Cloud.

2. Jeśli pojawi się monit, postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na terminalu, aby wykonać polecenie gcloud CLI w projekcie Firebase.

   Potrzebujesz identyfikatora projektu Firebase, który znajdziesz u góry strony settings Ustawienia projektu w konsoli Firebase.

3. Włącz wymagane usługi agentów w projekcie, uruchamiając to polecenie:

   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. Zaczekaj kilka minut, aby mieć pewność, że agenci usługi są dostępni, a następnie ponownie wyślij żądanie multimodalne zawierające adres URL Cloud Storage for Firebase.

Jeśli po kilku minutach nadal widzisz ten błąd, skontaktuj się z zespołem pomocy Firebase.

Jak naprawić błąd 400? API key not valid. Please pass a valid API key.

Jeśli otrzymasz błąd 400 z komunikatemAPI key not valid. Please pass a valid API key., oznacza to zwykle, że klucz interfejsu API w pliku lub obiekcie konfiguracji Firebase nie istnieje lub nie jest skonfigurowany do użycia z aplikacją lub projektem Firebase.

Sprawdź, czy klucz interfejsu API podany w pliku konfiguracyjnym lub obiekcie Firebase jest zgodny z kluczem interfejsu API Twojej aplikacji. Wszystkie klucze interfejsu API możesz wyświetlić w panelu Interfejsy API i usługi > Dane logowania w konsoli Google Cloud.

Jeśli okaże się, że nie są one zgodne, pobierz nowy plik lub obiekt konfiguracji Firebase, a potem zastąp nim ten, który jest w aplikacji. Nowy plik lub obiekt konfiguracji powinien zawierać prawidłowy klucz API dla Twojej aplikacji i Twojego projektu Firebase.

Jak naprawić błąd 403? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Jeśli widzisz błąd 403 z komunikatem Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., zwykle oznacza to, że klucz interfejsu API w pliku konfiguracyjnym/obiekcie Firebase nie ma na liście dozwolonych interfejsów API dla usługi, której próbujesz używać.

Upewnij się, że klucz interfejsu API używany przez Twoją aplikację zawiera wszystkie wymagane interfejsy API uwzględnione na liście dozwolonych „ograniczeń interfejsu API” klucza. W przypadku Firebase AI Logic klucz interfejsu API musi zawierać co najmniej interfejs API Firebase AI Logic na liście dozwolonych.

Wszystkie klucze interfejsu API znajdziesz w konsoli Google Cloud w panelu Interfejsy API i usługi > Dane logowania.

Jak naprawić błąd 403? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

Jeśli otrzymasz błąd 403 z wiadomością PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., oznacza to zwykle, że klucz interfejsu API w pliku lub obiekcie konfiguracji Firebase należy do innego projektu Firebase.

Sprawdź, czy klucz interfejsu API podany w pliku konfiguracyjnym lub obiekcie Firebase jest zgodny z kluczem interfejsu API Twojej aplikacji. Wszystkie klucze interfejsu API możesz wyświetlić w panelu Interfejsy API i usługi > Dane logowania w konsoli Google Cloud.

Jeśli okaże się, że nie są one zgodne, pobierz nowy plik lub obiekt konfiguracji Firebase, a potem zastąp nim ten, który jest w aplikacji. Nowy plik lub obiekt konfiguracji powinien zawierać prawidłowy klucz API dla Twojej aplikacji i Twojego projektu Firebase.