Часто задаваемые вопросы и устранение неполадок

В чём разница между использованием API разработчика Gemini и API платформы агентов Gemini (ранее Vertex AI) ?

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 платформы агентов Gemini (ранее Vertex AI) ?

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 изменения необходимы для ребрендинга "Vertex AI" в "Agent Platform"?

В середине 2026 года Google Cloud переименовал «Vertex AI» в «Gemini Enterprise Agent Platform» (или «Agent Platform»). В экосистеме Firebase мы называем этот сервис «Agent Platform Gemini API».

В рамках ребрендинга Google Cloud были внесены следующие изменения. Следует отметить, что были и другие изменения, но они не касаются Firebase AI Logic .

• Переименование продукта из "Vertex AI" в "Gemini Enterprise Agent Platform" (или "Agent Platform"), включающее новые URL-адреса для консоли Google Cloud и документации.

• Изменение отображаемого имени API с "Vertex AI API" на "Agent Platform API". Обратите внимание, что имя сервиса осталось прежним: aiplatform.googleapis.com .

• Переименование "Vertex AI Studio" в "Agent Studio".

• Функциональность базовых API и поддерживаемых моделей остается без изменений.

В SDK Firebase AI Logic мы учли это изменение, обновив синтаксис инициализации для бэкэнд-сервиса " Gemini API " и изменив местоположение по умолчанию для доступа к модели при использовании нового синтаксиса.

• Новый синтаксис инициализации для серверной части сервиса " Gemini API ":

  Быстрый

  Замените vertexai на agentPlatform .
  Доступно начиная с Firebase SDK для платформ Apple версии 12.17.0 и выше.

  ДО

  // ...
  
  // 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"))
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  // ...
  
  // 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

  Замените vertexAI на agentPlatform .
  Доступно начиная с Firebase AI Logic SDK для Android версии 17.15.0 и выше ( Firebase Android BoM версии 34.17.0 и выше).

  ДО

  // ...
  
  // 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"))
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  // ...
  
  // 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

  Замените vertexAI на agentPlatform .
  Доступно начиная с Firebase AI Logic SDK для Android версии 17.15.0 и выше ( Firebase Android BoM версии 34.17.0 и выше).

  ДО

  // ...
  
  // 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"));
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  // ...
  
  // 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

  Замените VertexAIBackend на AgentPlatformBackend .
  Доступно начиная с Firebase JS SDK версии 12.17.0 и выше.

  ДО

  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') });
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  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

  Замените vertexAI на agentPlatform .
  Доступно начиная с плагина Firebase AI Logic для Flutter версии 3.15.0 и выше (Firebase Flutter BoM версии 4.18.0 и выше).

  ДО

  // ...
  
  // 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');
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  // ...
  
  // 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');
  
  // ...
  

  Единство

  Замените VertexAI на AgentPlatform .
  Доступно начиная с Firebase SDK для Unity версии 13.15.0 и выше.

  ДО

  // ...
  
  // 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"));
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  // ...
  
  // 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`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.AgentPlatform(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

• Новое местоположение по умолчанию для доступа к модели при использовании нового синтаксиса инициализации:

  При использовании нового синтаксиса инициализации "Агентской платформы" местоположение по умолчанию — global .

  Это изменение было внесено, потому что почти все модели Gemini поддерживаются в global , а Google Cloud больше не поддерживает расположение us-central1 для новых версий большинства моделей Gemini .

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 запускает пошаговый рабочий процесс, который активирует оба API. Firebase также создаст управляемую Google учетную запись службы (P4SA) для авторизации использования API Gemini , а также добавит API Firebase AI Logic в список разрешенных для вашего ключа API Firebase.

Как отключить API в 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 разрешения могут потребоваться для использования Firebase AI Logic ?

Какие модели поддерживаются при использовании Firebase AI Logic ?

См. список 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).

• Firebase AI Logic поддерживает следующие модели:

  • API разработчика Gemini

    • Большинство моделей тональных кремов Gemini и Imagen

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

  • API агентской платформы Gemini (ранее Vertex AI)

    • Большинство моделей тональных кремов Gemini и Imagen

• Firebase AI Logic не поддерживает следующие модели (независимо от выбранного вами поставщика API Gemini ):

  • Тщательно настроенные модели

  • Встраиваемые модели, модели Veo, модели Lyria, модели робототехники, модели использования компьютеров, модели Gemini Omni или модели Gemini Flash Cyber.

  • 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.

     Обратите внимание, что для моделей Gemini 3.x параметры выборки (температура, top-K, top-P) устарели .

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

Стабильные модели Gemini 2.5 — даты прекращения поддержки и замены.

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

  gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-image (aka "Nano Banana")

  • Для моделей общего назначения дата отключения зависит от выбранного вами поставщика API Gemini :

    • API для разработчиков Gemini (Google AI): 16 октября 2026 г.
    • API платформы агентов Gemini (ранее Vertex AI) : 20 октября 2026 г.

  • Для модели генерации изображений (Nano Banana) дата отключения одинакова независимо от выбранного вами поставщика API Gemini : 2 октября 2026 года.

  Обратите внимание, что другие модели "Nano Banana" и любые стабильные модели Gemini Live API 2.5 не затронуты.

Замена : Перейдите на использование одной из новых моделей Gemini 3.x (например, gemini-3.6-flash или gemini-3.1-flash-image ).

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 ).

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 высокий уровень использования 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 Agent Platform Gemini (ранее Vertex AI) , 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 ).

Нужно ли включать App Check ) для всех общедоступных версий моего приложения?

Да, App Check должна быть включена для всех общедоступных версий вашего приложения, использующих Firebase AI Logic .

Крайне важно внедрить App Check как можно раньше — особенно до того, как вы добавите свое приложение в общедоступную систему контроля версий, поделитесь им или сделаете его общедоступным.

Если вы сразу же внедрите App Check в код вашего приложения, то все версии вашего приложения смогут отправлять действительные токены App Check . Запрос, который не отправляет действительный токен, считается непроверенным и будет заблокирован при включении App Check .

Если вы уже выпустили версию своего приложения для конечных пользователей, в которой не реализована App Check , ознакомьтесь с разделом часто задаваемых вопросов о том, как внедрить и обеспечить соблюдение App Check для уже выпущенного приложения .

Как мне внедрить и обеспечить App Check для уже выпущенного приложения?

Для версий приложений, в которых не реализована App Check , запросы к Firebase AI Logic из этих версий не имеют действительных токенов App Check и считаются непроверенными. Эти запросы будут заблокированы, когда App Check будет включена для AI Logic .

Чтобы избежать сбоев в работе уже выпущенного приложения, в котором отсутствует App Check , выполните следующие действия перед App Check включением.

1. Внедрите в свое приложение систему подтверждения подлинности как можно скорее.

   • Платформы Apple : DeviceCheck или App Attest

   • Android : Проверка целостности игрового процесса

   • Веб-сайт : reCAPTCHA Enterprise

   • Flutter : Поддерживает все перечисленные выше провайдеры по умолчанию.

   • Unity : Поддерживает все перечисленные выше поставщики по умолчанию.

2. Отслеживайте запросы от вашего приложения , чтобы определить, когда безопасно применять App Check .

   Например, если почти все недавние запросы поступают от проверенных клиентов, то вам следует рассмотреть возможность включения App Check .

3. Внедрить App Check для Firebase AI Logic .

4. Для локальной разработки при включенной App Check ) настройте отладочный поставщик App Check таким образом, чтобы он обходил аттестацию, сохраняя при этом действие App Check . См. инструкции по настройке для вашей платформы: iOS+ | Android | Web | Flutter | Unity .

Какие обновления безопасности (в середине 2026 года) были запланированы для Gemini Developer API и Firebase AI Logic ?

Исторически сложилось так, что API для разработчиков Gemini использовал стандартные ключи API Gemini для авторизации использования API для разработчиков Gemini ( generativelanguage.googleapis.com ). Если вы активировали Firebase AI Logic и выбрали использование API для разработчиков Gemini , Firebase создал для вас ключ API Gemini , предназначенный исключительно для API разработчиков Gemini . Этот ключ назывался [название ключа]. Gemini Developer API key (auto created by Firebase) .

Начиная с середины 2026 года, API для разработчиков Gemini переходит на более безопасную альтернативу, называемую «ключами авторизации (auth)» (которые по сути являются сервисными учетными записями). Firebase AI Logic также обновился. Вместо использования стандартного ключа API Gemini , Firebase AI Logic теперь обрабатывает авторизацию для API разработчиков Gemini с помощью управляемой Google сервисной учетной записи (P4SA), которую мы автоматически предоставляем вам :
Firebase AI Logic Service Agent ( service- PROJECT_ID @ gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com )

Для существующих и новых проектов, если вы используете API разработчика Gemini через Firebase AI Logic , вам не потребуется предпринимать никаких действий, чтобы воспользоваться преимуществами этих обновлений безопасности, которые вступят в силу с середины 2026 года.

Нужно ли мне преобразовать свой API-ключ Gemini в «ключ авторизации (auth)»?

Как для существующих, так и для новых проектов, если вы используете API разработчика Gemini через Firebase AI Logic , вам не потребуется предпринимать никаких действий для получения преимуществ от обновлений безопасности, начиная с середины 2026 года (включая переход на «ключ авторизации (auth)»).

От имени наших разработчиков Firebase AI Logic автоматически обрабатывает все необходимые изменения в системе безопасности для обеспечения перехода API Gemini Developer на использование «ключей авторизации (auth)».

Начиная с середины 2026 года, Firebase AI Logic больше не использует стандартные ключи API Gemini . Вместо этого Firebase AI Logic теперь обрабатывает авторизацию для API разработчиков Gemini, используя управляемую Google учетную запись службы (P4SA), которую мы автоматически создаем для вас в вашем проекте Firebase:
Firebase AI Logic Service Agent ( service- PROJECT_ID @ gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com )

В связи с этим изменением вы можете просмотреть и удалить любой ключ API с указанным именем. Gemini Developer API key (auto created by Firebase) . Вы можете удалить этот ключ в консоли Google Cloud . Перед удалением ключа ознакомьтесь со следующей информацией:

• This Gemini API key was created by Firebase for the sole purpose of using with Firebase AI Logic , so it should be safe to delete. However, before you delete this key, you should still check to make sure that you haven't erroneously used the key with other tools that can give access to the Gemini Developer API , like the GenAI server SDKs or Genkit . Here's how to check the usage:
  1. In the Google Cloud console, go to the page for the Gemini Developer API , then click Manage .
  2. In the Metrics tab, in the Credentials dropdown, select the key named Gemini Developer API key (auto created by Firebase) .
  3. If the displayed graphs show no usage since early July 2026 (which was when Firebase AI Logic stopped using these API keys), then the key is safe to delete.
     However, if the graphs show usage, then you're using the key with another tool and you should rename the key so that it's clear that it's being used with that tool (and not with Firebase AI Logic ).
• Make sure that you do not delete any other API key with a name that contains the segment (auto created by Firebase) .

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

When using the Firebase AI Logic SDKs, you do not need a Gemini API key for authorizing use of the Gemini Developer API , and you should not add a Gemini API key into your app's codebase.

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

No — you should not use your "Firebase API key" as a 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 can be 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?