Часто задаваемые вопросы и устранение неполадок

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 ).

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 на страницу Firebase 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 уходят на пенсию?

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 вывода модели из эксплуатации?

Вот несколько способов узнать дату вывода модели из эксплуатации:

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

• По мере приближения даты прекращения поддержки : мы отправляем электронные письма соответствующим участникам проекта и публикуем напоминания в примечаниях к выпуску и других каналах о любых предстоящих прекращениях поддержки (например, напоминания о датах прекращения поддержки стабильных моделей Gemini 1.5 и 1.0).

Что делать, если используемая вами модель скоро будет снята с производства?

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

2. Перед датой прекращения поддержки 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.

Даты вывода из эксплуатации стабильных моделей Gemini 1.5 и 1.0

• 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.)

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.

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» .

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 эти функции при использовании Firebase AI Logic ? Кэширование контекста, тонкая настройка модели, генерация эмбеддингов, семантический поиск и нативное аудио?

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

• Кэширование контекста
• Тонкая настройка модели
• генерация эмбеддингов
• Семантический поиск
• Встроенный звук для Live API

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

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 .

Как исправить ошибку 404? Firebase AI Logic genai config not found

Если при попытке использовать API разработчика Gemini вы получаете ошибку 404 с сообщением Firebase AI Logic genai config not found , это обычно означает, что в вашем проекте Firebase отсутствует действительный ключ API Gemini для использования с клиентскими SDK Firebase AI Logic .

Вот наиболее вероятные причины этой ошибки:

• Вы еще не настроили свой проект Firebase для использования API разработчика Gemini .

  Что делать:
  В консоли Firebase перейдите на страницу Firebase AI Logic . Нажмите «Начать» , а затем выберите Gemini Developer API . Включите API, и консоль настроит ваш проект для работы с Gemini Developer API . После завершения процесса повторите запрос.

• Если вы совсем недавно выполнили процедуру настройки Firebase AI Logic в консоли Firebase , то ваш ключ API Gemini может быть еще недоступен для всех необходимых бэкэнд-сервисов во всех регионах.

  Что делать:
  Подождите несколько минут, а затем повторите запрос.

• Возможно, ваш API-ключ Gemini был удален из вашего проекта Firebase.

  Что делать:
  Узнайте, как изменить ключ API Gemini , используемый Firebase AI Logic .

Как исправить ошибку 400? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

При попытке отправить многомодальный запрос с использованием URL-адреса Cloud Storage for Firebase вы можете столкнуться со следующей ошибкой 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Эта ошибка вызвана тем, что в проекте не были корректно настроены необходимые агенты сервиса при включении API Vertex AI . Это известная проблема в некоторых проектах, и мы работаем над ее глобальным исправлением.

Вот обходное решение для исправления вашего проекта и корректной настройки этих сервисных агентов, чтобы вы могли начать включать URL-адреса Cloud Storage for Firebase в ваши многомодальные запросы. Вы должны быть владельцем проекта, и вам нужно выполнить этот набор задач только один раз для вашего проекта.

1. Получите доступ и пройдите аутентификацию с помощью gcloud CLI .
   Проще всего это сделать через Cloud Shell . Подробнее см. в документации Google Cloud .

2. Если появится запрос, следуйте инструкциям, отображаемым в терминале, чтобы запустить gcloud CLI для вашего проекта Firebase.

   Вам понадобится идентификатор вашего проекта Firebase, который можно найти в верхней части settings проекта в консоли Firebase .

3. Для создания необходимых сервисных агентов в вашем проекте выполните следующую команду:

   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. Подождите несколько минут, чтобы убедиться в готовности сервисных агентов, а затем повторите попытку отправки многомодального запроса, включающего URL-адрес Cloud Storage for Firebase .

Если ошибка сохраняется после нескольких минут ожидания, обратитесь в службу поддержки Firebase .

Как исправить ошибку 400? API key not valid. Please pass a valid API key.

Если вы получаете ошибку 400 с сообщением API key not valid. Please pass a valid API key. , это обычно означает, что ключ API в вашем файле/объекте конфигурации Firebase не существует или не настроен для использования с вашим приложением и/или проектом Firebase.

Убедитесь, что ключ API, указанный в вашем файле/объекте конфигурации Firebase, совпадает с ключом API вашего приложения. Вы можете просмотреть все свои ключи API на панели «API и сервисы» > «Учетные данные» в консоли Google Cloud .

Если вы обнаружите, что они не совпадают, получите новый конфигурационный файл/объект Firebase и замените им тот, что находится в вашем приложении. Новый конфигурационный файл/объект должен содержать действительный ключ API для вашего приложения и проекта Firebase.

Как исправить ошибку 403? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Если вы получаете ошибку 403 с сообщением « Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. , это обычно означает, что ключ API в конфигурации Firebase вашего приложения имеет ограничения, которые препятствуют вызову необходимого API.

Для решения этой проблемы необходимо обновить ограничения вашего API-ключа в консоли Google Cloud , добавив в них требуемый API. Для Firebase AI Logic необходимо убедиться, что API Firebase AI Logic ( firebasevertexai.googleapis.com ) включен в список API, которые можно вызывать с помощью данного API-ключа.

Выполните следующие шаги:

1. В консоли Google Cloud откройте панель «API и сервисы» > «Учетные данные» .

2. Выберите ключ API, который настроен для использования вашим приложением (например, «ключ iOS» для приложения iOS).

3. На странице редактирования ключа API найдите раздел «Ограничения API» .

4. Убедитесь, что выбран параметр «Ограничить доступ к ключу» . Если он не выбран, ваш ключ не имеет ограничений, и это, вероятно, не является причиной ошибки.

5. В раскрывающемся меню «Выбранные API» найдите и выберите Firebase AI Logic API , чтобы добавить его в список API, которые можно вызывать с помощью ключа API.

6. Нажмите « Сохранить ».

   Для вступления изменений в силу может потребоваться до пяти минут.

Как исправить ошибку 403? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

Если вы получаете ошибку 403 с сообщением PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. это обычно означает, что ключ API в вашем файле/объекте конфигурации Firebase принадлежит другому проекту Firebase.

Убедитесь, что ключ API, указанный в вашем файле/объекте конфигурации Firebase, совпадает с ключом API вашего приложения. Вы можете просмотреть все свои ключи API на панели «API и сервисы» > «Учетные данные» в консоли Google Cloud .

Если вы обнаружите, что они не совпадают, получите новый конфигурационный файл/объект Firebase и замените им тот, что находится в вашем приложении. Новый конфигурационный файл/объект должен содержать действительный ключ API для вашего приложения и проекта Firebase.

Как исправить ошибку 404, которая сообщает, что модель « was not found or your project does not have access to it »?

Например: " Publisher Model projects/PROJECT-ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-3-pro-image-preview was not found or your project does not have access to it. Please ensure you are using a valid model version. "

Существует несколько причин, по которым может возникнуть подобная ошибка.

• Недопустимое название модели

  • Причина : Указанное вами название модели не является допустимым.

  • Решение : Сравните название и версию вашей модели со списком всех поддерживаемых и доступных моделей . Убедитесь, что вы проверили сегменты и их порядок в названии модели. Например:

    • Название предварительной модели Gemini 3 Pro — gemini-3-pro-preview .
    • Название модели для предварительного просмотра "nano banana pro" — gemini-3-pro-image-preview .
    • Модель "nano banana" называется gemini-2.5-flash-image .

• Неверное местоположение (применимо только при использовании API-провайдера Vertex AI Gemini и предварительной или экспериментальной модели)

  • Причина : Вы используете предварительную или экспериментальную версию модели (например, gemini-3-pro-preview и gemini-3-pro-image-preview ) и не указали global местоположение.

    При использовании API Vertex AI Gemini все предварительные и экспериментальные модели Gemini (кроме моделей Gemini Live) доступны только в global расположении. Однако, поскольку Firebase AI Logic по умолчанию использует это расположение, us-central1 location, you need to explicitly specify the global location when initializing the Vertex AI Gemini API backend service in your code when using these preview and experimental Gemini models.

  • Fix : When you initialize the Vertex AI Gemini API service, specify the location global . Learn more about how to specify the location for accessing the model (including code snippets).

• Invalid location (only applicable if using the Vertex AI Gemini API provider)

  • Cause : You're using a model that's not supported in the location where you're trying to access it.

    If you use the Vertex AI Gemini API , some models are only available in specific locations . For example (but not exhaustive):

    • Imagen models are not supported in the global location.
    • Gemini Live API models (like gemini-2.0-flash-live-preview-04-09 ) are only supported in the us-central1 location.
    • Gemini 2.5 models (like gemini-2.5-pro ) are only available in the global location, the US locations, and some European locations (and sometimes in other locations if your project has special options).

  • Fix : When you initialize the Vertex AI Gemini API service, make sure that you specify a supported location for the model that you're using. Learn more about how to specify the location for accessing the model (including code snippets) and the supported locations for models .

    Note that Firebase AI Logic defaults to the us-central1 location.

How do I fix this 429 error? "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details" ?

429 errors indicate that you're going over your quota. The action to take depends on whether you're using the Gemini Developer API or Vertex AI Gemini API . For more information about quotas and how to request additional quota, see Rate limits and quotas .