Câu hỏi thường gặp và cách khắc phục sự cố

Sự khác biệt giữa việc sử dụng Gemini Developer API và Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) là gì?

Bảng sau đây liệt kê những điểm khác biệt quan trọng giữa hai nhà cung cấp "Gemini API" nói chung, bất kể cách bạn truy cập vào họ:

¹ Hai nhà cung cấp API này có mức giá trả tiền theo mức dùng khác nhau (tìm hiểu thêm trong tài liệu tương ứng của họ).

² Files API cho Gemini Developer API không được hỗ trợ thông qua Firebase AI Logic SDK.

Bảng sau đây liệt kê khả năng sử dụng của các tính năng thường được hỏi đối với 2 nhà cung cấp "Gemini API". Bảng này áp dụng cụ thể khi sử dụng Firebase AI Logic SDK ứng dụng.

Tôi có thể dùng cả Gemini Developer API và Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) không?

Có, bạn có thể bật cả hai nhà cung cấp "Gemini API" trong dự án Firebase và có thể sử dụng cả hai API trong chính ứng dụng của mình.

Để chuyển đổi giữa các nhà cung cấp API trong mã của bạn, chỉ cần đảm bảo rằng bạn đã thiết lập dịch vụ phụ trợ một cách thích hợp trong mã của mình.

Những thay đổi nào là bắt buộc đối với việc đổi mới thương hiệu "Vertex AI" thành "Agent Platform"?

Vào giữa năm 2026, Google Cloud đã đổi tên "Vertex AI" thành "Nền tảng tác nhân Gemini Enterprise" (hoặc "Nền tảng tác nhân"). Trong hệ sinh thái Firebase, chúng tôi gọi dịch vụ này là "Agent Platform Gemini API".

Đối với Google Cloud, việc đổi mới thương hiệu này bao gồm những thay đổi sau. Xin lưu ý rằng có những thay đổi khác nhưng không áp dụng cho Firebase AI Logic.

• Đổi mới thương hiệu sản phẩm từ "Vertex AI" thành "Nền tảng tác nhân Gemini Enterprise" (hoặc "Nền tảng tác nhân"), bao gồm cả URL mới cho bảng điều khiển Google Cloud và tài liệu.

• Thay đổi tên hiển thị của API từ "Vertex AI API" thành "Agent Platform API". Xin lưu ý rằng tên dịch vụ vẫn giữ nguyên: aiplatform.googleapis.com.

• Đổi tên "Vertex AI Studio" thành "Agent Studio".

• Không có thay đổi nào đối với các chức năng của API cơ bản hoặc các mô hình được hỗ trợ.

Đối với các SDK Firebase AI Logic, chúng tôi đã điều chỉnh việc đổi thương hiệu này bằng cách cập nhật cú pháp khởi chạy cho dịch vụ phụ trợ "Gemini API" và cập nhật vị trí mặc định để truy cập vào mô hình khi sử dụng cú pháp mới này.

• Cú pháp khởi tạo mới cho dịch vụ phụ trợ "Gemini API":

  Swift

  Thay đổi vertexai thành agentPlatform.
  Có sẵn từ Firebase SDK cho các nền tảng của Apple phiên bản 12.17.0 trở lên.

  TRƯỚC

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexai` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexai(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  SAU

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .agentPlatform(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Kotlin

  Thay đổi vertexAI thành agentPlatform.
  Có sẵn từ phiên bản 17.15.0 trở lên của SDK Firebase AI Logic cho Android (Firebase Android BoM phiên bản 34.17.0 trở lên).

  TRƯỚC

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  SAU

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.agentPlatform(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Java

  Thay đổi vertexAI thành agentPlatform.
  Có sẵn từ phiên bản 17.15.0 trở lên của SDK Firebase AI Logic cho Android (Firebase Android BoM phiên bản 34.17.0 trở lên).

  TRƯỚC

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI("LOCATION"));
  
  // ...
  

  SAU

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform("LOCATION"));
  
  // ...
  

  Web

  Thay đổi VertexAIBackend thành AgentPlatformBackend.
  Có sẵn từ Firebase JS SDK phiên bản 12.17.0 trở lên.

  TRƯỚC

  import { getAI, getGenerativeModel, VertexAIBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAIBackend` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  SAU

  import { getAI, getGenerativeModel, AgentPlatformBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `AgentPlatformBackend` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new AgentPlatformBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  Dart

  Thay đổi vertexAI thành agentPlatform.
  Có sẵn từ trình bổ trợ Firebase AI Logic cho Flutter phiên bản 3.15.0 trở lên (Firebase Flutter BoM phiên bản 4.18.0 trở lên).

  TRƯỚC

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  final ai = await FirebaseAI.vertexAI(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  SAU

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  final ai = await FirebaseAI.agentPlatform(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  Unity

  Thay đổi VertexAI thành AgentPlatform.
  Có sẵn từ Firebase SDK cho Unity phiên bản 13.15.0 trở lên.

  TRƯỚC

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.VertexAI(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

  SAU

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly Vertex AI).
  // For the `AgentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.AgentPlatform(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

• Vị trí mặc định mới để truy cập vào mô hình khi sử dụng cú pháp khởi tạo mới:

  Khi sử dụng cú pháp khởi tạo "Agent Platform" mới, vị trí sẽ mặc định là global.

  Thay đổi này được thực hiện vì hầu hết các mô hình Gemini đều được hỗ trợ trong global và Google Cloud không còn hỗ trợ vị trí us-central1 cho các bản phát hành mới của hầu hết các mô hình Gemini.

Những API bắt buộc là gì? Và cách bật các tính năng này?

Để sử dụng Firebase AI Logic SDK với Gemini Developer API, dự án của bạn phải bật 2 API sau:

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

Bạn nên bật 2 API này bằng bảng điều khiển Firebase:

1. Trong bảng điều khiển Firebase, hãy chuyển đến Dịch vụ AI > Logic AI.

2. Nhấp vào Bắt đầu.

3. Chọn để bắt đầu sử dụng Gemini Developer API.

   Thao tác này sẽ khởi chạy một quy trình có hướng dẫn để cho phép bạn sử dụng 2 API này. Firebase cũng sẽ cung cấp một tài khoản dịch vụ do Google quản lý (P4SA) để cho phép sử dụng Gemini API, cũng như thêm API Firebase AI Logic vào danh sách cho phép đối với khoá API Firebase của bạn.

Làm cách nào để tắt API trong một dự án Firebase?

Đối với Firebase AI Logic, chúng tôi cố gắng giúp bạn thiết lập dự án Firebase để sử dụng nhà cung cấp Gemini API mà bạn đã chọn một cách dễ dàng nhất có thể. Việc này bao gồm cả việc bật các API bắt buộc trong dự án Firebase của bạn trong những hành trình cụ thể, chẳng hạn như quy trình có hướng dẫn trong bảng điều khiển Firebase.

Tuy nhiên, nếu quyết định không sử dụng Firebase AI Logic hoặc một trong các nhà cung cấp Gemini API, bạn có thể tắt các API được liên kết trong dự án Firebase của mình.

Bạn có thể cần những quyền nào để sử dụng Firebase AI Logic?

Những mô hình nào được hỗ trợ khi sử dụng Firebase AI Logic?

Xem danh sách các kiểu máy được hỗ trợ. Chúng tôi thường xuyên bổ sung các chức năng mới cho SDK, vì vậy, hãy thường xuyên kiểm tra phần Câu hỏi thường gặp này để biết thông tin cập nhật (cũng như trong ghi chú phát hành, blog và bài đăng trên mạng xã hội).

• Firebase AI Logic hỗ trợ các mô hình sau:

  • Gemini Developer API

    • Hầu hết các mô hình nền tảng Gemini và Imagen

    Xin lưu ý rằng Gemini Developer API (bất kể cách truy cập) chỉ hỗ trợ các mô hình Imagen ổn định cụ thể.

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • Hầu hết các mô hình nền tảng Gemini và Imagen

• Firebase AI Logic không hỗ trợ các mẫu sau (bất kể nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn):

  • Mô hình được tinh chỉnh

  • Mô hình nhúng, mô hình Veo, mô hình Lyria, mô hình robot, mô hình sử dụng máy tính, Gemini mô hình Omni hoặc Gemini mô hình Flash Cyber

  • Các mô hình Imagen cũ hơn hoặc imagen-3.0-capability-001

Việc cần làm khi các mô hình bị ngừng hoạt động (ngừng cung cấp)?

Khi Google phát hành một phiên bản mô hình ổn định, chúng tôi cố gắng đảm bảo rằng phiên bản đó có sẵn ít nhất 12 tháng trước khi chúng tôi ngừng hoạt động (ngừng hỗ trợ) mô hình. Tuy nhiên, xin lưu ý rằng đối với Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), một số mô hình ổn định chỉ có khả năng cung cấp ngắn hạn, tức là chúng có thể bị ngừng hoạt động (ngừng cung cấp) sớm nhất là 45 ngày sau khi một mô hình thay thế được phát hành.

Nơi tìm ngày ngừng hoạt động của một mô hình

Sau đây là một số cách để tìm ngày ngừng hoạt động của một mẫu:

• Tại thời điểm phát hành: Chúng tôi liệt kê ngày ngừng hoạt động dự kiến của từng mô hình ở một số nơi trong tài liệu về nhà cung cấp Gemini API cũng như trong tài liệu về Firebase (xem trang mô hình được hỗ trợ).

• Khi gần đến ngày ngừng hoạt động: Google sẽ gửi email cho các thành viên dự án phù hợp, đồng thời đăng lời nhắc trong ghi chú phát hành và các kênh khác về mọi hoạt động ngừng hoạt động sắp tới (ví dụ: lời nhắc về ngày ngừng hoạt động đối với các mô hình ổn định 1.5 và 1.0 của Gemini).

Bạn nên làm gì nếu mô hình bạn đang dùng sắp ngừng hoạt động?

1. Tìm một mô hình hiện được hỗ trợ phù hợp và tên kiểu máy của mô hình đó.

2. Cập nhật tên mô hình mà ứng dụng của bạn sử dụng trước ngày ngừng hoạt động; nếu không, mọi yêu cầu đối với mô hình đó sẽ không thành công và trả về lỗi 404.

   • Bạn đặt tên mô hình trong quá trình khởi chạy khi tạo một thực thể GenerativeModel, LiveModel hoặc ImagenModel. Hãy nhớ xem xét đề xuất quan trọng bên dưới về việc sử dụng Firebase Remote Config hoặc mẫu câu lệnh trên máy chủ.

   • Khi sử dụng Firebase AI Logic, bạn thường không cần sửa đổi bất kỳ mã nào thực sự gọi mô hình.

     Xin lưu ý rằng đối với các mô hình Gemini 3.x, các tham số lấy mẫu (nhiệt độ, top-K, top-P) không được dùng nữa.

3. Kiểm thử ứng dụng để đảm bảo rằng các phản hồi vẫn như mong đợi.

Gemini 2.5các mô hình ổn định – ngày ngừng hoạt động và các mô hình thay thế

• Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash và Gemini 2.5 Flash‑Lite

  gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-image (còn gọi là "Nano Banana")

  • Đối với các mô hình sử dụng chung, ngày ngừng hoạt động sẽ tuỳ thuộc vào nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn:

    • Gemini Developer API (Google AI): Ngày 16 tháng 10 năm 2026
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): Ngày 20 tháng 10 năm 2026

  • Đối với mô hình tạo hình ảnh (Nano Banana), ngày ngừng hoạt động là như nhau bất kể nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn: ngày 2 tháng 10 năm 2026

  Xin lưu ý rằng các mô hình "Nano Banana" khác và mọi mô hình Gemini Live API 2.5 ổn định đều không bị ảnh hưởng.

Thay thế: Di chuyển để sử dụng một trong các mô hình Gemini 3.x mới (chẳng hạn như gemini-3.6-flash hoặc gemini-3.1-flash-image).

Imagencác mô hình ổn định – ngày ngừng hoạt động và các mô hình thay thế

• Tất cả các mô hình Imagen sẽ ngừng hoạt động muộn nhất vào ngày 17 tháng 8 năm 2026 (xin lưu ý rằng ngày ngừng hoạt động này đã được gia hạn so với ngày 30 tháng 6 năm 2026 trước đây).

Thay thế: Di chuyển các ứng dụng của bạn để sử dụng Gemini Mô hình hình ảnh ("Nano Banana").

Gemini 2.0các mô hình ổn định – ngày ngừng hoạt động và các mô hình thay thế

• Gemini 2.0 Flash và Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001 (và bí danh được cập nhật tự động của miền này là gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (và bí danh được cập nhật tự động của miền này là gemini-2.0-flash-lite)

  • Ngày 6 tháng 2 năm 2026: Bạn sẽ không thể sử dụng các mô hình này trong những dự án chưa từng sử dụng mô hình trước đây.

  • Ngày 31 tháng 3 năm 2026: Các mẫu này sẽ ngừng hoạt động.

  Xin lưu ý rằng các mô hình Gemini Live API 2.0 ổn định sẽ không bị ảnh hưởng.

Thay thế: Di chuyển để sử dụng một trong các mô hình Gemini 3.x mới (chẳng hạn như gemini-3.1-flash-lite).

Mô hình ổn định 1.5 và 1.0 của Gemini – ngày ngừng hoạt động và mô hình thay thế

• Mẫu Gemini 1.5 Pro:

  • gemini-1.5-pro-002 (và gemini-1.5-pro): Ngày 24 tháng 9 năm 2025
  • gemini-1.5-pro-001: Ngày 24 tháng 5 năm 2025

• Mẫu Gemini 1.5 Flash:

  • gemini-1.5-flash-002 (và gemini-1.5-flash): Ngày 24 tháng 9 năm 2025
  • gemini-1.5-flash-001: Ngày 24 tháng 5 năm 2025

• Các mô hình Gemini 1.0 Pro Vision: Ngày 21 tháng 4 năm 2025 (trước đây dự kiến là ngày 9 tháng 4 năm 2025)

• Các mô hình Gemini 1.0 Pro: Ngày 21 tháng 4 năm 2025 (trước đây dự kiến là ngày 9 tháng 4 năm 2025)

Thay thế: Di chuyển để sử dụng một trong các mô hình Gemini 3.x mới (chẳng hạn như gemini-3.1-flash-lite).

Firebase AI Logic có sử dụng dữ liệu của tôi để huấn luyện mô hình không?

Xem phần Quản trị dữ liệu và AI có trách nhiệm.

Cách đặt hạn mức theo người dùng?

Theo mặc định, Firebase AI Logic đặt hạn mức yêu cầu cho mỗi người dùng là 100 yêu cầu mỗi phút (RPM).

Nếu muốn điều chỉnh hạn mức cho mỗi người dùng, bạn cần điều chỉnh chế độ cài đặt hạn mức cho API Firebase AI Logic.

Tìm hiểu thêm về Firebase AI Logic hạn mức API. Trên trang đó, bạn cũng có thể tìm hiểu cách xem và chỉnh sửa hạn mức của mình.

Làm cách nào để giảm độ trễ và mức sử dụng mã thông báo cao?

Nếu bạn đang gặp phải tình trạng độ trễ cao hoặc mức sử dụng mã thông báo cao, thì có thể là do cấu hình mức độ suy nghĩ cho mô hình mà bạn đang sử dụng.

Gemini 3 và các mô hình sau này luôn sử dụng một "quy trình tư duy" nội bộ giúp cải thiện đáng kể khả năng suy luận và lập kế hoạch nhiều bước, khiến chúng có hiệu quả cao đối với các nhiệm vụ phức tạp như lập trình, toán học nâng cao và phân tích dữ liệu.

Tuy nhiên, tuỳ thuộc vào nhiệm vụ, bạn không phải lúc nào cũng cần mức độ tư duy cao hơn và bạn có thể định cấu hình mô hình để sử dụng mức độ tư duy thấp hơn. Mức độ suy nghĩ thấp hơn sẽ giúp giảm độ trễ và mức sử dụng mã thông báo. Để giúp bạn quyết định xem một mô hình có thể cần khả năng tư duy đến mức nào, hãy xem so sánh độ khó của các nhiệm vụ.

Xin lưu ý rằng đối với hầu hết các mô hình Gemini 3 trở lên, cấp độ tư duy mặc định được đặt thành HIGH.

Tôi có bắt buộc phải sử dụng loại MIME trong các yêu cầu đa phương thức không? (chẳng hạn như đối với hình ảnh, tệp PDF, video và dữ liệu đầu vào âm thanh)

Có, trong mỗi yêu cầu đa phương thức, bạn phải luôn cung cấp những thông tin sau:

• mimeType của tệp. Xem một trường hợp ngoại lệ bên dưới.

• Tệp. Bạn có thể cung cấp tệp dưới dạng dữ liệu nội tuyến hoặc cung cấp tệp bằng URL của tệp.

Tìm hiểu về các loại tệp đầu vào được hỗ trợ, cách chỉ định loại MIME và 2 lựa chọn để cung cấp tệp trong phần Các tệp đầu vào được hỗ trợ và yêu cầu.

Trường hợp ngoại lệ khi đưa loại MIME vào yêu cầu

Một trường hợp ngoại lệ khi cung cấp loại MIME là đầu vào hình ảnh cùng dòng cho các yêu cầu từ ứng dụng nền tảng Android và Apple gốc.

Các SDK Firebase AI Logic cho nền tảng Android và Apple cung cấp một cách thức đơn giản và thân thiện với nền tảng để xử lý hình ảnh trong các yêu cầu – tất cả hình ảnh (bất kể định dạng) đều được chuyển đổi phía máy khách sang JPEG với chất lượng 80% trước khi được gửi đến máy chủ. Điều này có nghĩa là khi cung cấp hình ảnh dưới dạng dữ liệu nội tuyến bằng cách sử dụng SDK của nền tảng Android và Apple, bạn không cần chỉ định loại MIME trong yêu cầu.

Cách xử lý đơn giản này được trình bày trong tài liệu Firebase AI Logic trong các ví dụ về việc gửi hình ảnh được mã hoá base64 trong các yêu cầu.

Sau đây là một số thông tin bổ sung về tính năng này theo từng nền tảng:

• Đối với Android:

  • Bạn có thể tận dụng cách đơn giản hoá để xử lý các loại hình ảnh gốc của nền tảng (Bitmap) trong các câu lệnh đa phương thức có chứa hình ảnh dưới dạng dữ liệu nội tuyến (xem ví dụ).

  • Để kiểm soát tốt hơn các định dạng và lượt chuyển đổi hình ảnh, bạn có thể cung cấp hình ảnh dưới dạng InlineDataPart và cung cấp loại MIME cụ thể. Ví dụ:

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

• Đối với các nền tảng của Apple:

  • Bạn có thể tận dụng cách đơn giản hoá để xử lý các loại hình ảnh gốc của nền tảng (UIImage, NSImage, CIImage và CGImage) trong các câu lệnh đa phương thức có chứa hình ảnh dưới dạng dữ liệu nội tuyến (xem ví dụ).

  • Để kiểm soát tốt hơn các định dạng và lượt chuyển đổi hình ảnh, bạn có thể cung cấp hình ảnh dưới dạng InlineDataPart và cung cấp loại MIME cụ thể. Ví dụ:

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

Những tính năng này có dùng được khi sử dụng Firebase AI Logic: Nền tảng với tính năng Tìm kiếm hình ảnh trên Google, tinh chỉnh mô hình, tạo dữ liệu nhúng và truy xuất ngữ nghĩa không?

Các tính năng sau được nhiều mô hình và nhà cung cấp API hỗ trợ, nhưng không có sẵn khi sử dụng Firebase AI Logic:

• Neo bám vào Google Tìm kiếm hình ảnh
• Tinh chỉnh mô hình
• Tạo mục nhúng
• Truy xuất ngữ nghĩa

Nếu bạn muốn thêm những yêu cầu này dưới dạng yêu cầu về tính năng hoặc bình chọn cho một yêu cầu về tính năng hiện có, hãy truy cập vào Firebase UserVoice.

Tại sao tên lại thay đổi từ "Vertex AI in Firebase" thành "Firebase AI Logic"?

Vào năm 2024, chúng tôi đã ra mắt một bộ SDK máy khách Firebase có thể sử dụng Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) cũng như một cổng uỷ quyền Firebase để bảo vệ API đó khỏi hành vi sai trái và cho phép tích hợp với các sản phẩm khác của Firebase. Chúng tôi gọi sản phẩm của mình là "Vertex AI in Firebase" và tên sản phẩm này mô tả chính xác các trường hợp sử dụng hiện có của sản phẩm tại thời điểm đó.

Tuy nhiên, kể từ đó, chúng tôi đã mở rộng các chức năng của sản phẩm. Ví dụ: kể từ tháng 5 năm 2025, chúng tôi hiện hỗ trợ Gemini Developer API, bao gồm cả khả năng bảo vệ Gemini Developer API khỏi hành vi sai trái bằng cách tích hợp với Firebase App Check.

Do đó, tên "Vertex AI in Firebase" không còn thể hiện chính xác phạm vi mở rộng của sản phẩm này. Do đó, tên mới – Firebase AI Logic – phản ánh chính xác hơn tập tính chất đang phát triển của chúng tôi và cho phép chúng tôi tiếp tục mở rộng các sản phẩm/dịch vụ trong tương lai!

Hãy xem hướng dẫn di chuyển để đảm bảo bạn nhận được tất cả các tính năng mới nhất từ Firebase AI Logic (và có thể bắt đầu sử dụng Gemini Developer API).

Đối với các ứng dụng Swift trên nền tảng Apple – Tôi nên làm gì khi tên mô-đun thay đổi từ FirebaseAI thành FirebaseAILogic?

Đối với các ứng dụng nền tảng Apple, bắt đầu từ Firebase SDK phiên bản 12.5.0, Firebase AI Logic hiện được phân phối trong mô-đun FirebaseAILogic. Chúng tôi đã thực hiện thay đổi này mà không làm gián đoạn và vẫn tương thích ngược.

Tại sao chúng tôi thực hiện thay đổi này?

Trước đây, chúng tôi phân phối dịch vụ này trong mô-đun FirebaseAI. Tuy nhiên, chúng tôi cần đổi tên thành FirebaseAILogic vì những lý do sau:

• Tránh xung đột tên giữa mô-đun và lớp gây ra vấn đề trong các bản phân phối nhị phân.

• Cho phép chúng tôi sử dụng macro Swift để phát triển các tính năng trong tương lai.

Điều cần làm nếu bạn đang nâng cấp lên phiên bản 12.5.0 trở lên?

Việc thay đổi tên mô-đun thành FirebaseAILogic không làm gián đoạn và tương thích ngược. Tuy nhiên, cuối cùng, chúng tôi có thể xoá mô-đun cũ cùng với một bản phát hành thay đổi có thể gây lỗi lớn trong Firebase SDK trong tương lai (khung thời gian hiện chưa xác định).

Không có thay đổi bắt buộc nào đối với việc thay đổi tên mô-đun này, nhưng bạn nên làm những việc sau:

1. Khi chọn các phần phụ thuộc Swift PM, hãy chọn FirebaseAILogic (thay vì FirebaseAI).

2. Thay đổi câu lệnh nhập thành FirebaseAILogic (thay vì FirebaseAI).

Tôi có cần phải thực thi App Check cho tất cả các phiên bản công khai của ứng dụng không?

Có, bạn cần thực thi App Check cho tất cả các phiên bản công khai của ứng dụng sử dụng Firebase AI Logic.

Điều quan trọng là bạn phải thực thi App Check càng sớm càng tốt, đặc biệt là trước khi bạn cam kết ứng dụng của mình với một hệ thống kiểm soát mã nguồn có sẵn công khai, chia sẻ ứng dụng hoặc cung cấp ứng dụng công khai.

Nếu bạn triển khai App Check ngay trong cơ sở mã của ứng dụng, thì tất cả các phiên bản ứng dụng của bạn đều có thể gửi mã thông báo App Check hợp lệ. Yêu cầu không gửi mã thông báo hợp lệ sẽ bị coi là chưa được xác minh và sẽ bị chặn khi App Check được thực thi.

Nếu bạn đã phát hành một phiên bản ứng dụng cho người dùng cuối không có App Check được triển khai, hãy xem phần Câu hỏi thường gặp về cách triển khai và thực thi App Check cho một ứng dụng đã phát hành.

Làm cách nào để triển khai và thực thi App Check cho một ứng dụng đã phát hành?

Đối với những phiên bản ứng dụng chưa triển khai App Check, các yêu cầu đến Firebase AI Logic từ những phiên bản đó không có mã thông báo App Check hợp lệ và được coi là chưa xác minh. Những yêu cầu này sẽ bị chặn khi App Check được thực thi cho AI Logic.

Để tránh bị gián đoạn dịch vụ trong một ứng dụng đã phát hành mà không có App Check, hãy thực hiện những việc sau trước khi thực thi App Check.

1. Triển khai một nhà cung cấp chứng thực trong ứng dụng của bạn càng sớm càng tốt.

   • Nền tảng Apple: DeviceCheck hoặc App Attest

   • Android: Play Integrity

   • Web: reCAPTCHA Enterprise

   • Flutter: Hỗ trợ tất cả nhà cung cấp mặc định ở trên

   • Unity: Hỗ trợ tất cả nhà cung cấp mặc định ở trên

2. Giám sát các yêu cầu từ ứng dụng của bạn để giúp bạn quyết định thời điểm an toàn để thực thi App Check.

   Ví dụ: nếu hầu hết các yêu cầu gần đây đều đến từ những ứng dụng khách đã xác minh, thì bạn nên cân nhắc việc thực thi App Check.

3. Thực thi App Check cho Firebase AI Logic.

4. Đối với quá trình phát triển cục bộ khi App Check được thực thi, hãy định cấu hình trình cung cấp gỡ lỗi App Check để bỏ qua chứng thực trong khi vẫn duy trì việc thực thi App Check. Xem hướng dẫn thiết lập cho nền tảng của bạn: iOS+ | Android | Web | Flutter | Unity.

Những nâng cấp bảo mật (giữa năm 2026) cho Gemini Developer API và Firebase AI Logic là gì?

Trước đây, Gemini Developer API dựa vào các khoá API Gemini tiêu chuẩn để cho phép sử dụng Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com). Nếu bạn bật Firebase AI Logic và chọn sử dụng Gemini Developer API, thì Firebase sẽ tạo một khoá API Gemini cho bạn và khoá này bị hạn chế đối với Gemini Developer API. Khoá này có tên là Gemini Developer API key (auto created by Firebase).

Kể từ giữa năm 2026, Gemini Developer API sẽ nâng cấp lên một giải pháp thay thế an toàn hơn có tên là "Khoá uỷ quyền (auth)" (về cơ bản là tài khoản dịch vụ). Firebase AI Logic đã được nâng cấp đồng thời. Thay vì sử dụng khoá API Gemini tiêu chuẩn, Firebase AI Logic hiện xử lý việc uỷ quyền cho Gemini Developer API bằng tài khoản dịch vụ do Google quản lý (P4SA) mà chúng tôi tự động cung cấp cho bạn:
Tác nhân dịch vụ Firebase AI Logic (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

Đối với cả dự án hiện có và dự án mới, nếu bạn truy cập vào Gemini Developer API thông qua Firebase AI Logic, thì bạn không cần làm gì để tận dụng những nâng cấp bảo mật này kể từ giữa năm 2026.

Tôi có cần di chuyển khoá API Gemini sang "Khoá uỷ quyền (auth)" không?

Đối với cả dự án hiện tại và dự án mới, nếu bạn truy cập vào Gemini Developer API thông qua Firebase AI Logic, thì bạn không cần làm gì để tận dụng các bản nâng cấp bảo mật từ giữa năm 2026 (bao gồm cả việc di chuyển sang "Khoá uỷ quyền (auth)").

Thay mặt cho các nhà phát triển của chúng tôi, Firebase AI Logic đang tự động xử lý tất cả các thay đổi bảo mật bắt buộc để đáp ứng quá trình chuyển đổi của Gemini Developer API nhằm yêu cầu "Khoá uỷ quyền (auth)".

Kể từ giữa năm 2026, Firebase AI Logic sẽ không còn cung cấp hoặc sử dụng khoá API Gemini tiêu chuẩn nữa. Thay vào đó, Firebase AI Logic hiện xử lý việc uỷ quyền cho Gemini Developer API bằng tài khoản dịch vụ do Google quản lý (P4SA) mà chúng tôi tự động cung cấp cho bạn trong dự án Firebase:
Tài khoản dịch vụ Firebase AI Logic (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

Do thay đổi này, bạn có thể xem xét và xoá mọi khoá API có tên Gemini Developer API key (auto created by Firebase). Bạn có thể xoá khoá này trong bảng điều khiển Google Cloud. Hãy xem xét những điều sau đây trước khi xoá khoá:

• Khoá API Gemini này do Firebase tạo ra với mục đích duy nhất là sử dụng với Firebase AI Logic, vì vậy bạn có thể xoá khoá này mà không gặp vấn đề gì. Tuy nhiên, trước khi xoá khoá này, bạn vẫn nên kiểm tra để đảm bảo rằng bạn không vô tình sử dụng khoá này với các công cụ khác có thể cấp quyền truy cập vào Gemini Developer API, chẳng hạn như SDK máy chủ AI tạo sinh hoặc Genkit. Sau đây là cách kiểm tra mức sử dụng:
  1. Trong bảng điều khiển Google Cloud, hãy chuyển đến trang của Gemini Developer API, rồi nhấp vào Quản lý.
  2. Trong thẻ Metrics (Chỉ số), trong trình đơn thả xuống Credentials (Thông tin xác thực), hãy chọn khoá có tên Gemini Developer API key (auto created by Firebase).
  3. Nếu các biểu đồ được hiển thị không cho thấy mức sử dụng nào kể từ đầu tháng 7 năm 2026 (thời điểm Firebase AI Logic ngừng sử dụng các khoá API này), thì bạn có thể xoá khoá một cách an toàn.
     Tuy nhiên, nếu biểu đồ cho thấy mức sử dụng, thì tức là bạn đang sử dụng khoá này với một công cụ khác và bạn nên đổi tên khoá để cho thấy rõ rằng khoá đang được sử dụng với công cụ đó (và không phải với Firebase AI Logic).
• Đảm bảo rằng bạn không xoá bất kỳ khoá API nào khác có tên chứa đoạn (auto created by Firebase).

Tôi có nên thêm khoá API Gemini vào toàn bộ mã nguồn của ứng dụng di động hoặc ứng dụng web không?

Khi sử dụng SDK Firebase AI Logic, bạn không cần khoá API Gemini để uỷ quyền sử dụng Gemini Developer API và bạn không nên thêm khoá API Gemini vào toàn bộ mã nguồn của ứng dụng.

Tôi có thể dùng "khoá API Firebase" làm khoá API Gemini không?

Không – bạn không nên sử dụng "khoá API Firebase" làm khoá API Gemini. Bạn không nên thêm Gemini Developer API vào danh sách cho phép đối với khoá API Firebase.

Khoá API Firebase là khoá API có trong tệp cấu hình Firebase hoặc đối tượng mà bạn thêm vào toàn bộ mã nguồn của ứng dụng để kết nối ứng dụng với Firebase. Bạn có thể đưa khoá API Firebase vào mã của mình khi chỉ sử dụng khoá này với các API liên quan đến Firebase (chẳng hạn như Firebase AI Logic). Tìm hiểu thông tin quan trọng về khoá API Firebase.

Trong bảng điều khiển API và Dịch vụ > Thông tin xác thực của bảng điều khiển Google Cloud, khoá API của Firebase sẽ có dạng như sau:

Vì bạn cần thêm khoá API Firebase vào toàn bộ mã nguồn của ứng dụng để các API liên quan đến Firebase hoạt động và vì Gemini Developer API có thể được đưa vào danh sách cho phép thông qua khoá API, chúng tôi đặc biệt khuyên bạn KHÔNG nên thêm Gemini Developer API (được gọi là "Generative Language API" trong bảng điều khiển Google Cloud) vào danh sách cho phép API cho khoá API Firebase. Nếu làm vậy, bạn sẽ để Gemini Developer API có nguy cơ bị sử dụng sai mục đích.

Làm cách nào để bảo mật khoá API Gemini?