FAQ এবং সমস্যা সমাধান

Gemini Developer API এবং Vertex AI Gemini API ব্যবহারের মধ্যে পার্থক্যগুলো কী কী?

নিম্নলিখিত সারণিতে , আপনি কীভাবে সেগুলিতে অ্যাক্সেস করেন তা নির্বিশেষে, সাধারণভাবে দুটি " জেমিনি এপিআই " প্রদানকারীর মধ্যেকার গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্যগুলি তালিকাভুক্ত করা হয়েছে:

^দুটি এপিআই প্রদানকারীর পে-অ্যাজ-ইউ-গো মূল্য নির্ধারণ পদ্ধতি ভিন্ন (তাদের নিজ নিজ ডকুমেন্টেশনে আরও জানুন)।

^২ জেমিনি ডেভেলপার এপিআই- এর ফাইলস এপিআই, ফায়ারবেস এআই লজিক এসডিকে-গুলোর মাধ্যমে সমর্থিত নয়।

নিম্নলিখিত সারণিতে দুটি " জেমিনি এপিআই " প্রোভাইডারের জন্য সচরাচর জিজ্ঞাসিত ফিচারগুলোর প্রাপ্যতা তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। এই সারণিটি বিশেষভাবে ফায়ারবেস এআই লজিক ক্লায়েন্ট এসডিকে ব্যবহার করার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য।

আমি কি জেমিনি ডেভেলপার এপিআই এবং ভার্টেক্স এআই জেমিনি এপিআই উভয়ই ব্যবহার করতে পারি?

হ্যাঁ, আপনি আপনার Firebase প্রজেক্টে উভয় ' Gemini API ' প্রোভাইডারই সক্রিয় রাখতে পারেন এবং আপনার অ্যাপের মধ্যেই উভয় API ব্যবহার করতে পারেন।

আপনার কোডে এপিআই প্রোভাইডার পরিবর্তন করতে, শুধু নিশ্চিত করুন যে আপনি আপনার কোডে ব্যাকএন্ড সার্ভিসটি যথাযথভাবে সেট করেছেন ।

প্রয়োজনীয় API গুলো কী কী? এবং আমি কীভাবে সেগুলো সক্রিয় করব?

Gemini Developer API-এর সাথে Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করতে হলে, আপনার প্রোজেক্টে নিম্নলিখিত দুটি API সক্রিয় থাকতে হবে:

• জেমিনি ডেভেলপার এপিআই ( generativelanguage.googleapis.com )
• ফায়ারবেস এআই লজিক এপিআই ( firebasevertexai.googleapis.com )

আপনাকে Firebase কনসোল ব্যবহার করে এই দুটি API সক্রিয় করতে হবে:

1. Firebase কনসোলে, AI Services > AI Logic- এ যান।

2. শুরু করতে ক্লিক করুন।

3. Gemini Developer API ব্যবহার শুরু করতে নির্বাচন করুন।

   এটি একটি নির্দেশিত ওয়ার্কফ্লো চালু করে যা আপনার জন্য দুটি এপিআই সক্রিয় করে। কনসোলটি একটি জেমিনি এপিআই কী তৈরি করবে এবং আপনার ফায়ারবেস এপিআই কী-এর অনুমোদিত তালিকায় ফায়ারবেস এআই লজিক এপিআই যুক্ত করবে।

আমার ফায়ারবেস প্রজেক্টে এপিআইগুলো কীভাবে নিষ্ক্রিয় করব?

Firebase AI Logic- এর জন্য, আমরা আপনার নির্বাচিত Gemini API প্রোভাইডার ব্যবহার করার উদ্দেশ্যে আপনার Firebase প্রোজেক্টের সেটআপ যতটা সম্ভব সহজ করার চেষ্টা করি। এর মধ্যে রয়েছে Firebase কনসোলের গাইডেড ওয়ার্কফ্লো-এর মতো নির্দিষ্ট কিছু ধাপে আপনার Firebase প্রোজেক্টে প্রয়োজনীয় API-গুলো সক্রিয় করা।

তবে, যদি আপনি Firebase AI Logic বা Gemini API প্রোভাইডারগুলোর কোনো একটি ব্যবহার না করার সিদ্ধান্ত নেন, তাহলে আপনি আপনার Firebase প্রজেক্টে সংশ্লিষ্ট API-গুলো নিষ্ক্রিয় করে দিতে পারেন।

Firebase AI Logic SDK-গুলোর সাথে কোন মডেলগুলো ব্যবহার করা যায়?

সমর্থিত মডেলগুলির তালিকা দেখুন। আমরা প্রায়শই SDK-গুলিতে নতুন বৈশিষ্ট্য যুক্ত করি, তাই আপডেটের জন্য এই FAQ-টি (পাশাপাশি রিলিজ নোট, ব্লগ এবং সোশ্যাল পোস্টেও) দেখতে থাকুন।

• জেমিনি ডেভেলপার এপিআই

  • জেমিনি এবং ইমাজেন উভয় ফাউন্ডেশন মডেল।

    উল্লেখ্য যে, জেমিনি ডেভেলপার এপিআই (এটি যেভাবেই অ্যাক্সেস করা হোক না কেন) শুধুমাত্র নির্দিষ্ট কিছু স্থিতিশীল ইমাজেন মডেল সমর্থন করে।

• ভার্টেক্স এআই জেমিনি এপিআই

  • জেমিনি এবং ইমাজেন উভয় ফাউন্ডেশন মডেল।

• আপনার নির্বাচিত জেমিনি এপিআই প্রদানকারী নির্বিশেষে

  • Firebase AI Logic নিম্নলিখিত বিষয়গুলো সমর্থন করে না :

    • নন-ফাউন্ডেশন জেমিনি মডেল (যেমন PaLM মডেল, টিউনড মডেল, বা জেমা-ভিত্তিক মডেল)।

    • পুরোনো Imagen মডেল বা imagen-3.0-capability-001 ।

মডেলগুলি বন্ধ (অবসরপ্রাপ্ত) হয়ে গেলে কী করতে হবে?

যখন আমরা কোনো স্থিতিশীল মডেল সংস্করণ প্রকাশ করি, তখন আমরা চেষ্টা করি যেন মডেলটি বন্ধ করার আগে সেটি ন্যূনতম এক বছরের জন্য উপলব্ধ থাকে।

একটি মডেলের উৎপাদন বন্ধের তারিখ কোথায় পাওয়া যাবে?

একটি মডেলের উৎপাদন বন্ধের তারিখ খুঁজে বের করার কয়েকটি উপায় নিচে দেওয়া হলো:

• প্রকাশের সময় : আমরা জেমিনি এপিআই প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশনে এবং ফায়ারবেস ডকুমেন্টেশনে বিভিন্ন স্থানে প্রতিটি মডেলের প্রত্যাশিত বন্ধের তারিখ উল্লেখ করি ( সমর্থিত মডেল পৃষ্ঠাটি দেখুন)।

• শাটডাউনের তারিখ ঘনিয়ে এলে : গুগল সংশ্লিষ্ট প্রজেক্ট সদস্যদের ইমেল পাঠায়, এবং আমরা রিলিজ নোট ও অন্যান্য চ্যানেলে আসন্ন যেকোনো শাটডাউন সম্পর্কে রিমাইন্ডার পোস্ট করি (উদাহরণস্বরূপ, জেমিনি ১.৫ এবং ১.০ স্টেবল মডেলের শাটডাউন তারিখের রিমাইন্ডার )।

আপনার ব্যবহৃত মডেলটি বন্ধ হয়ে যাওয়ার উপক্রম হলে কী করবেন?

1. একটি উপযুক্ত এবং বর্তমানে সমর্থিত মডেল ও তার মডেলের নাম খুঁজুন।

2. আপনার অ্যাপ বন্ধ হওয়ার তারিখের আগে ব্যবহৃত মডেলের নামটি আপডেট করুন; অন্যথায়, সেই মডেলে করা যেকোনো অনুরোধ 404 ত্রুটির কারণে ব্যর্থ হবে।

   • আপনি যখন একটি GenerativeModel , LiveModel , বা ImagenModel ইনস্ট্যান্স তৈরি করেন , তখন ইনিশিয়ালাইজেশনের সময় মডেলের নাম সেট করেন। Firebase Remote Config ব্যবহার সম্পর্কে নীচের গুরুত্বপূর্ণ সুপারিশটি পর্যালোচনা করতে ভুলবেন না।

   • Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময়, সাধারণত মডেলকে কল করে এমন কোনো কোড পরিবর্তন করার প্রয়োজন হয় না।

3. আপনার অ্যাপটি পরীক্ষা করে নিশ্চিত করুন যে প্রতিক্রিয়াগুলো এখনও প্রত্যাশিতই আছে।

ইমাজেন স্থিতিশীল মডেল - বন্ধের তারিখ ও প্রতিস্থাপন

• ২০২৬ সালের ৩০শে জুনের মধ্যেই ইমাজেন-এর সকল মডেল বন্ধ করে দেওয়া হবে।

প্রতিস্থাপন : আপনার অ্যাপগুলিকে জেমিনি ইমেজ মডেল ('ন্যানো ব্যানানা' মডেল) ব্যবহার করার জন্য মাইগ্রেট করুন ।

জেমিনি ২.০ স্থিতিশীল মডেলসমূহ - বন্ধের তারিখ ও প্রতিস্থাপন

• জেমিনি ২.০ ফ্ল্যাশ এবং জেমিনি ২.০ ফ্ল্যাশ-লাইট :

  gemini-2.0-flash-001 (এবং এর স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হওয়া উপনাম gemini-2.0-flash )
  gemini-2.0-flash-lite-001 (এবং এর স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হওয়া উপনাম gemini-2.0-flash-lite )

  • ৬ ফেব্রুয়ারি, ২০২৬: যেসব প্রকল্পে পূর্বে এই মডেলটি ব্যবহার করা হয়নি, সেসব প্রকল্পে এটি আর ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ থাকবে না।

  • ৩১ মার্চ, ২০২৬: এই মডেলগুলো বন্ধ হয়ে যাবে।

  উল্লেখ্য যে, স্থিতিশীল Gemini Live API 2.0 মডেলগুলো প্রভাবিত হবে না।

প্রতিস্থাপন : নতুন Gemini 3.x মডেলগুলির (যেমন gemini-3.1-flash-lite ) যেকোনো একটি ব্যবহার শুরু করুন।

জেমিনি ১.৫ ও ১.০ স্থিতিশীল মডেলসমূহ - বন্ধের তারিখ ও প্রতিস্থাপন

• জেমিনি ১.৫ প্রো মডেল:

  • gemini-1.5-pro-002 (এবং gemini-1.5-pro ): ২৪শে সেপ্টেম্বর, ২০২৫
  • gemini-1.5-pro-001 : ২৪ মে, ২০২৫

• জেমিনি ১.৫ ফ্ল্যাশ মডেলসমূহ:

  • gemini-1.5-flash-002 (এবং gemini-1.5-flash ): ২৪শে সেপ্টেম্বর, ২০২৫
  • gemini-1.5-flash-001 : ২৪ মে, ২০২৫

• জেমিনি ১.০ প্রো ভিশন মডেল: ২১ এপ্রিল, ২০২৫ (পূর্বে ০৯ এপ্রিল, ২০২৫ তারিখে নির্ধারিত ছিল)

• জেমিনি ১.০ প্রো মডেল: ২১ এপ্রিল, ২০২৫ (পূর্বে ০৯ এপ্রিল, ২০২৫ তারিখে আসার কথা ছিল)

প্রতিস্থাপন : নতুন Gemini 3.x মডেলগুলির (যেমন gemini-3.1-flash-lite ) যেকোনো একটি ব্যবহার শুরু করুন।

Firebase AI Logic SDK-গুলো ব্যবহার করার জন্য কোন কোন অনুমতির প্রয়োজন হতে পারে?

ফায়ারবেস এআই লজিক কি মডেল প্রশিক্ষণের জন্য আমার ডেটা ব্যবহার করে?

ডেটা গভর্নেন্স ও রেসপনসিবল এআই দেখুন।

আমি কীভাবে ব্যবহারকারী-প্রতি ব্যবহারের সীমা নির্ধারণ করব?

ডিফল্টরূপে, Firebase AI Logic প্রতি ব্যবহারকারীর জন্য অনুরোধের সীমা প্রতি মিনিটে ১০০টি (RPM) নির্ধারণ করে।

আপনি যদি আপনার ব্যবহারকারী-ভিত্তিক রেট লিমিট সমন্বয় করতে চান, তাহলে আপনাকে Firebase AI Logic API-এর কোটা সেটিংস পরিবর্তন করতে হবে।

Firebase AI Logic API কোটা সম্পর্কে আরও জানুন। সেই পৃষ্ঠায়, আপনি আপনার কোটা কীভাবে দেখবেন এবং সম্পাদনা করবেন তাও জানতে পারবেন।

আমি কীভাবে লেটেন্সি এবং টোকেনের অতিরিক্ত ব্যবহার কমাতে পারি?

যদি আপনি উচ্চ লেটেন্সি বা উচ্চ টোকেন ব্যবহারের সম্মুখীন হন, তবে সম্ভবত এর কারণ হলো আপনার ব্যবহৃত মডেলের থিঙ্কিং লেভেল কনফিগারেশন ।

জেমিনি ৩ এবং এর পরবর্তী মডেলগুলো সর্বদা একটি অভ্যন্তরীণ 'চিন্তন প্রক্রিয়া' ব্যবহার করে, যা তাদের যুক্তি ও বহু-ধাপের পরিকল্পনা করার ক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে। এর ফলে তারা কোডিং, উন্নত গণিত এবং ডেটা বিশ্লেষণের মতো জটিল কাজগুলোর জন্য অত্যন্ত কার্যকর হয়ে ওঠে।

তবে, কাজের ধরনের ওপর নির্ভর করে, সবসময় উচ্চ স্তরের চিন্তাভাবনার প্রয়োজন হয় না এবং আপনি মডেলটিকে নিম্ন স্তরের চিন্তাভাবনা ব্যবহার করার জন্য কনফিগার করতে পারেন। নিম্ন স্তরের চিন্তাভাবনা ল্যাটেন্সি এবং টোকেন ব্যবহার কমাতে সাহায্য করবে। একটি মডেলের তার চিন্তাভাবনার ক্ষমতা কতটা প্রয়োজন হতে পারে, তা নির্ধারণে আপনাকে সাহায্য করার জন্য, কাজের জটিলতার তুলনাটি পর্যালোচনা করুন।

উল্লেখ্য যে, বেশিরভাগ জেমিনি ৩ এবং এর পরবর্তী মডেলগুলোতে ডিফল্ট চিন্তার স্তর ' HIGH তে সেট করা থাকে।

আমার মাল্টিমোডাল অনুরোধগুলিতে (যেমন ছবি, পিডিএফ, ভিডিও এবং অডিও ইনপুটের জন্য) কি MIME টাইপ প্রয়োজন?

হ্যাঁ, প্রতিটি মাল্টিমোডাল অনুরোধে আপনাকে অবশ্যই নিম্নলিখিতগুলি প্রদান করতে হবে:

• ফাইলটির mimeType । নিচে একটি ব্যতিক্রম দেখুন।

• ফাইলটি। আপনি ফাইলটি ইনলাইন ডেটা হিসেবে অথবা এর URL ব্যবহার করে প্রদান করতে পারেন।

‘সমর্থিত ইনপুট ফাইল এবং প্রয়োজনীয়তা’ অংশে সমর্থিত ইনপুট ফাইলের প্রকারভেদ, MIME টাইপ কীভাবে নির্দিষ্ট করতে হয় এবং ফাইল প্রদানের দুটি বিকল্প সম্পর্কে জানুন।

আপনার অনুরোধে MIME টাইপ অন্তর্ভুক্ত করার ক্ষেত্রে ব্যতিক্রম

নেটিভ অ্যান্ড্রয়েড এবং অ্যাপল প্ল্যাটফর্ম অ্যাপ থেকে করা অনুরোধের ক্ষেত্রে ইনলাইন ইমেজ ইনপুটের জন্য MIME টাইপ প্রদান করার প্রয়োজন হয় না।

অ্যান্ড্রয়েড এবং অ্যাপল প্ল্যাটফর্মের জন্য ফায়ারবেস এআই লজিক এসডিকে (Firebase AI Logic SDK) রিকোয়েস্টে ছবি হ্যান্ডেল করার একটি সরলীকৃত এবং প্ল্যাটফর্ম-বান্ধব উপায় প্রদান করে — সার্ভারে পাঠানোর আগে সমস্ত ছবি (সেগুলোর ফরম্যাট যাই হোক না কেন) ক্লায়েন্ট-সাইডে ৮০% কোয়ালিটির JPEG-এ রূপান্তরিত হয়। এর মানে হলো , যখন আপনি অ্যান্ড্রয়েড এবং অ্যাপল প্ল্যাটফর্মের এসডিকে ব্যবহার করে ইনলাইন ডেটা হিসেবে ছবি প্রদান করেন, তখন রিকোয়েস্টে MIME টাইপ উল্লেখ করার প্রয়োজন হয় না ।

এই সরলীকৃত পরিচালনা পদ্ধতিটি ফায়ারবেস এআই লজিক ডকুমেন্টেশনে, অনুরোধে বেস৬৪-এনকোডেড ছবি পাঠানোর উদাহরণগুলিতে দেখানো হয়েছে।

এই ফিচারটি সম্পর্কে এখানে কিছু অতিরিক্ত প্ল্যাটফর্ম-ভিত্তিক তথ্য দেওয়া হলো:

• অ্যান্ড্রয়েডের জন্য :

  • যেসব মাল্টিমোডাল প্রম্পটে ইনলাইন ডেটা হিসেবে ছবি থাকে, সেগুলোতে প্ল্যাটফর্ম-নেটিভ ছবির ধরন ( Bitmap ) পরিচালনা করার সরলীকৃত পদ্ধতির সুবিধা আপনি নিতে পারেন ( উদাহরণ দেখুন)।

  • ইমেজ ফরম্যাট এবং রূপান্তরের উপর আরও বেশি নিয়ন্ত্রণের জন্য, আপনি ইমেজগুলিকে একটি InlineDataPart হিসাবে প্রদান করতে পারেন এবং নির্দিষ্ট MIME টাইপ সরবরাহ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ:

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

• অ্যাপল প্ল্যাটফর্মের জন্য :

  • যেসব মাল্টিমোডাল প্রম্পটে ইনলাইন ডেটা হিসেবে ছবি থাকে, সেগুলোতে প্ল্যাটফর্ম-নেটিভ ইমেজ টাইপগুলো ( UIImage , NSImage , CIImage , এবং CGImage ) পরিচালনা করার সরলীকৃত পদ্ধতির সুবিধা আপনি নিতে পারেন ( উদাহরণ দেখুন)।

  • ইমেজ ফরম্যাট এবং রূপান্তরের উপর আরও বেশি নিয়ন্ত্রণের জন্য, আপনি ইমেজগুলিকে একটি InlineDataPart হিসাবে প্রদান করতে পারেন এবং নির্দিষ্ট MIME টাইপ সরবরাহ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ:

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

ফায়ারবেস এআই লজিক ব্যবহার করার সময় এই বৈশিষ্ট্যগুলি কি পাওয়া যায়: গুগল ইমেজ সার্চের সাথে গ্রাউন্ডিং, একটি মডেলের ফাইন টিউনিং, এমবেডিং তৈরি এবং সিমান্টিক রিট্রিভাল?

নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি বিভিন্ন মডেল এবং এপিআই প্রদানকারী দ্বারা সমর্থিত, কিন্তু Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময় সেগুলি উপলব্ধ নয় :

• গুগল ইমেজ সার্চের মাধ্যমে ভিত্তি স্থাপন
• একটি মডেলের সূক্ষ্ম সমন্বয়
• এমবেডিং জেনারেশন
• শব্দার্থিক পুনরুদ্ধার

আপনি যদি এগুলোকে ফিচার রিকোয়েস্ট হিসেবে যোগ করতে চান অথবা বিদ্যমান কোনো ফিচার রিকোয়েস্টে ভোট দিতে চান, তাহলে Firebase UserVoice-এ যান।

কেন নাম ' Vertex AI in Firebase ' থেকে ' Firebase AI Logic'- এ পরিবর্তন করা হলো?

২০২৪ সালে, আমরা একগুচ্ছ ফায়ারবেস ক্লায়েন্ট SDK চালু করেছিলাম যা ভার্টেক্স এআই জেমিনি এপিআই ব্যবহার করতে পারত। এর সাথে ছিল একটি ফায়ারবেস প্রক্সি গেটওয়ে, যা এপিআই-কে অপব্যবহার থেকে রক্ষা করত এবং অন্যান্য ফায়ারবেস প্রোডাক্টের সাথে ইন্টিগ্রেশন সক্ষম করত। আমরা আমাদের প্রোডাক্টের নাম দিয়েছিলাম "ভার্টেক্স এআই ইন ফায়ারবেস", এবং এই নামটি সেই সময়ে আমাদের প্রোডাক্টের উপলব্ধ ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলোকে সঠিকভাবে বর্ণনা করেছিল।

তবে, তারপর থেকে আমরা আমাদের পণ্যের সক্ষমতা বাড়িয়েছি। উদাহরণস্বরূপ, ২০২৫ সালের মে মাস থেকে আমরা এখন জেমিনি ডেভেলপার এপিআই (Gemini Developer API)-এর জন্য সমর্থন প্রদান করছি, যার মধ্যে Firebase App Check -এর সাথে আমাদের ইন্টিগ্রেশন ব্যবহার করে জেমিনি ডেভেলপার এপিআই-কে অপব্যবহার থেকে সুরক্ষিত রাখার সক্ষমতাও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

ফলস্বরূপ, 'Vertex AI in Firebase' নামটি আর আমাদের পণ্যের বর্ধিত পরিধিকে সঠিকভাবে উপস্থাপন করে না। তাই, একটি নতুন নাম — Firebase AI Logic — আমাদের ক্রমবিকাশমান ফিচার সেটকে আরও ভালোভাবে প্রতিফলিত করে এবং ভবিষ্যতে আমাদের পরিষেবা আরও প্রসারিত করার সুযোগ করে দেয়!

Firebase AI Logic- এর সব লেটেস্ট ফিচার পেতে (এবং চাইলে Gemini Developer API ব্যবহার শুরু করতে) মাইগ্রেশন গাইডটি দেখে নিন।

অ্যাপল প্ল্যাটফর্মের সুইফট অ্যাপের ক্ষেত্রে, মডিউলের নাম FirebaseAI থেকে FirebaseAILogic এ পরিবর্তন হলে কী করতে হবে?

অ্যাপল প্ল্যাটফর্ম অ্যাপের জন্য, Firebase SDK v12.5.0 থেকে শুরু করে, Firebase AI Logic এখন FirebaseAILogic মডিউলের অধীনে বিতরণ করা হচ্ছে। আমরা এই পরিবর্তনটি এমনভাবে করেছি যাতে এটি কোনো সমস্যা তৈরি না করে এবং পূর্ববর্তী সংস্করণগুলোর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে।

আমরা কেন এই পরিবর্তনটি করলাম?

আমরা পূর্বে এই পরিষেবাটি FirebaseAI মডিউলের অধীনে বিতরণ করতাম। তবে, নিম্নলিখিত কারণগুলোর জন্য আমাদের এটির নাম পরিবর্তন করে FirebaseAILogic রাখতে হয়েছে:

• মডিউল এবং ক্লাসের মধ্যে নামের সংঘর্ষ এড়িয়ে চলুন, যা বাইনারি ডিস্ট্রিবিউশনে সমস্যা সৃষ্টি করে।

• ভবিষ্যৎ ফিচার উন্নয়নের জন্য আমাদেরকে সুইফট ম্যাক্রো ব্যবহার করার সুযোগ দিন।

v12.5.0+ সংস্করণে আপগ্রেড করলে কী করতে হবে?

মডিউলের নাম পরিবর্তন করে FirebaseAILogic রাখায় কোনো সমস্যা হবে না এবং এটি পূর্ববর্তী সংস্করণের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। তবে, ভবিষ্যতে Firebase SDK-এর কোনো বড় ধরনের পরিবর্তনমূলক রিলিজের সাথে আমরা পুরোনো মডিউলটি সরিয়ে ফেলতে পারি (এর সময়সীমা বর্তমানে অনির্ধারিত) ।

এই মডিউলের নাম পরিবর্তনের জন্য কোনো পরিবর্তনের প্রয়োজন নেই , তবে আমরা আপনাকে নিম্নলিখিত কাজগুলো করার পরামর্শ দিচ্ছি :

1. Swift PM ডিপেন্ডেন্সি বেছে নেওয়ার সময়, FirebaseAI এর পরিবর্তে FirebaseAILogic বেছে নিন।

2. ইম্পোর্ট স্টেটমেন্টগুলো FirebaseAI এর পরিবর্তে FirebaseAILogic এ পরিবর্তন করুন।

জেমিনি এপিআই কী কী?

জেমিনি ডেভেলপার এপিআই কলারকে অনুমোদন দেওয়ার জন্য একটি ' জেমিনি এপিআই কী' ব্যবহার করে। তাই, আপনি যদি ফায়ারবেস এআই লজিক এসডিকে-এর মাধ্যমে জেমিনি ডেভেলপার এপিআই ব্যবহার করেন, তাহলে সেই এপিআই-তে কল করার জন্য আপনার ফায়ারবেস প্রজেক্টে একটি বৈধ জেমিনি এপিআই কী থাকা প্রয়োজন।

" জেমিনি এপিআই কী" বলতে এমন একটি এপিআই কী বোঝায়, যার এপিআই অনুমোদিত তালিকায় জেমিনি ডেভেলপার এপিআই অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

আপনি যখন Firebase কনসোলে Firebase AI Logic সেটআপ ওয়ার্কফ্লো অনুসরণ করেন, তখন আমরা একটি Gemini API কী তৈরি করি যা শুধুমাত্র Gemini Developer API-এর জন্য সীমাবদ্ধ থাকে, এবং এই API কী ব্যবহার করার জন্য আমরা Firebase AI Logic প্রক্সি সার্ভিসটি সেটআপ করি। Google Cloud কনসোলের ক্রেডেনশিয়ালস পেজে, Firebase দ্বারা তৈরি এই Gemini API কী-টির নাম থাকে Gemini Developer API key (auto created by Firebase) ।

এপিআই কী-এর সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে আরও জানুন।

Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করার সময় আপনাকে আপনার অ্যাপের কোডবেসে আপনার Gemini API কী যোগ করতে হবে না । আপনার Gemini API কী সুরক্ষিত রাখার উপায় সম্পর্কে আরও জানুন।

আমার কি জেমিনি এপিআই কী-টি আমার মোবাইল অ্যাপের কোডবেসে নাকি ওয়েব অ্যাপে যোগ করা উচিত?

Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করার সময়, আপনার অ্যাপের কোডবেসে আপনার Gemini API কী যোগ করবেন না ।

প্রকৃতপক্ষে, Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করে ডেভেলপ করার সময়, আপনি সরাসরি আপনার Gemini API কী ব্যবহার করেন না। এর পরিবর্তে, আমাদের Firebase AI Logic প্রক্সি সার্ভিসটি Gemini Developer API- তে পাঠানো প্রতিটি রিকোয়েস্টে অভ্যন্তরীণভাবে Gemini API কী-টি অন্তর্ভুক্ত করে নেয় — যা সম্পূর্ণভাবে ব্যাকএন্ডে সম্পন্ন হয়।

Gemini Developer API কল করার জন্য ব্যবহৃত Gemini API key আমি কীভাবে পরিবর্তন করতে পারি?

Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করার সময়, আপনার Gemini API কী পরিবর্তন করার প্রয়োজন হওয়ার সম্ভাবনা কম। তবে, এখানে দুটি ক্ষেত্র উল্লেখ করা হলো যেখানে আপনার এটি পরিবর্তন করার প্রয়োজন হতে পারে:

• যদি আপনি ভুলবশত কী-টি ফাঁস করে ফেলেন এবং এটিকে একটি নতুন সুরক্ষিত কী দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে চান।

• যদি আপনি ভুলবশত কী-টি মুছে ফেলে থাকেন। মনে রাখবেন, মুছে ফেলার ৩০ দিনের মধ্যে আপনি কী-টি পুনরুদ্ধার করতে পারবেন।

Firebase AI Logic SDK-গুলোতে ব্যবহৃত Gemini API কী-টি যেভাবে পরিবর্তন করবেন, তা এখানে দেওয়া হলো:

1. আপনার Firebase থেকে তৈরি করা Gemini API কী-টি যদি এখনও থেকে থাকে, তাহলে সেটি মুছে ফেলুন।

   আপনি Google Cloud কনসোলের APIs & Services > Credentials প্যানেল থেকে এই API কী-টি মুছে ফেলতে পারেন। এটির নাম হলো:
   জেমিনি ডেভেলপার এপিআই কী (ফায়ারবেস দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি) ।

2. Google Cloud কনসোলের সেই একই পৃষ্ঠায়, একটি নতুন API কী তৈরি করুন। আমরা এটির নাম নিচের মতো কিছু রাখার পরামর্শ দিচ্ছি:
   ফায়ারবেসের জন্য জেমিনি ডেভেলপার এপিআই কী ।

3. এই নতুন API কী-তে API সীমাবদ্ধতা যোগ করুন এবং শুধুমাত্র জেনারেটিভ ল্যাঙ্গুয়েজ API নির্বাচন করুন।
   Google Cloud কনসোলে জেমিনি ডেভেলপার এপিআই- কে কখনও কখনও "জেনারেটিভ ল্যাঙ্গুয়েজ এপিআই" নামেও ডাকা হয়।

   কোনো অ্যাপ সীমাবদ্ধতা যোগ করবেন না ; অন্যথায় Firebase AI Logic প্রক্সি পরিষেবাটি প্রত্যাশিতভাবে কাজ করবে না।

4. এই নতুন কী-টিকে জেমিনি এপিআই কী হিসেবে সেট করতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান, যা ফায়ারবেস এআই লজিক প্রক্সি সার্ভিস ব্যবহার করবে।

   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}\"}}"
   

   gcloud CLI সম্পর্কে জানুন।

আপনার অ্যাপের কোডবেসে এই নতুন জেমিনি এপিআই কী যোগ না করার বিষয়টি নিশ্চিত করুন। আপনার জেমিনি এপিআই কী সুরক্ষিত রাখার উপায় সম্পর্কে আরও জানুন।

আমি কি আমার "ফায়ারবেস এপিআই কী" জেমিনি এপিআই কী হিসেবে ব্যবহার করতে পারি?

না — আপনার 'ফায়ারবেস এপিআই কী' জেমিনি এপিআই কী হিসেবে ব্যবহার করা উচিত নয় । আমরা দৃঢ়ভাবে সুপারিশ করছি যে আপনি আপনার ফায়ারবেস এপিআই কী-এর অনুমোদিত তালিকায় জেমিনি ডেভেলপার এপিআই যোগ করবেন না ।

আপনার Firebase API কী হলো সেই API কী, যা আপনার Firebase কনফিগারেশন ফাইল বা অবজেক্টে তালিকাভুক্ত থাকে এবং যা আপনি আপনার অ্যাপকে Firebase-এর সাথে সংযোগ করার জন্য অ্যাপের কোডবেসে যোগ করেন। আপনার কোডে Firebase API কী অন্তর্ভুক্ত করা ঠিক আছে , যখন আপনি কী-টি শুধুমাত্র Firebase-সম্পর্কিত API-গুলির (যেমন Firebase AI Logic ) সাথে ব্যবহার করেন । Firebase API কী সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য জানুন ।

Google Cloud কনসোলের APIs & Services > Credentials প্যানেলে , ফায়ারবেস এপিআই কীগুলো দেখতে এইরকম হয়:

যেহেতু Firebase-সম্পর্কিত API-গুলো কাজ করার জন্য আপনার অ্যাপের কোডবেসে আপনার Firebase API কী যোগ করতে হয়, এবং যেহেতু Gemini Developer API-টি API কী-এর মাধ্যমে অনুমোদিত হয়, তাই আমরা দৃঢ়ভাবে সুপারিশ করছি যে আপনি আপনার Firebase API কী-এর জন্য API allowlist-এ Gemini Developer API (যা Google Cloud কনসোলে "Generative Language API" নামে পরিচিত) যোগ করবেন না। যদি আপনি তা করেন, তাহলে আপনি Gemini Developer API-কে সম্ভাব্য অপব্যবহারের ঝুঁকিতে ফেলবেন।

আমি আমার জেমিনি এপিআই কী কীভাবে সুরক্ষিত রাখব?

এই FAQ-তে আপনার Gemini API কী সুরক্ষিত রাখার জন্য কিছু প্রস্তাবিত সর্বোত্তম অনুশীলন বর্ণনা করা হয়েছে।

আপনি যদি আপনার মোবাইল বা ওয়েব অ্যাপ থেকে সরাসরি জেমিনি ডেভেলপার এপিআই কল করেন:

• Firebase AI Logic ক্লায়েন্ট SDK-গুলো ব্যবহার করুন।
• আপনার অ্যাপের কোডবেসে আপনার জেমিনি এপিআই কী যোগ করবেন না ।

Firebase AI Logic একটি প্রক্সি পরিষেবা প্রদান করে, যা সম্পূর্ণরূপে ব্যাকএন্ডে জেমিনি ডেভেলপার এপিআই -এর প্রতিটি অনুরোধে আপনার জেমিনি এপিআই কী অভ্যন্তরীণভাবে অন্তর্ভুক্ত করে।

এছাড়াও, আমরা নিম্নলিখিত বিষয়গুলো জোরালোভাবে সুপারিশ করছি:

• যখনই আপনি গুরুত্ব সহকারে আপনার অ্যাপ তৈরি করা শুরু করবেন, তখনই আপনার ব্যাকএন্ড রিসোর্স এবং জেনারেটিভ মডেল অ্যাক্সেস করতে ব্যবহৃত এপিআইগুলোকে সুরক্ষিত রাখতে Firebase App Check সাথে ইন্টিগ্রেট করুন ।

• Firebase AI Logic- এর বাইরে Firebase দ্বারা তৈরি Gemini API কী পুনরায় ব্যবহার করবেন না । যদি আপনার অন্য কোনো ব্যবহারের জন্য Gemini API কী-এর প্রয়োজন হয়, তবে একটি আলাদা কী তৈরি করুন।

• সাধারণত, আপনার ফায়ারবেস দ্বারা তৈরি জেমিনি এপিআই কী পরিবর্তন করা উচিত নয়। Google Cloud কনসোলে এই কী-টি জেমিনি ডেভেলপার এপিআই কী (ফায়ারবেস দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি) নামে থাকে।

  • আপনার Firebase-দ্বারা তৈরি Gemini API কী-এর API allowlist-এ কোনো অতিরিক্ত API যোগ করবেন না । এর API allowlist-এ, আপনার Gemini API কী-তে শুধুমাত্র Gemini Developer API (যা Google Cloud কনসোলে "Generative Language API" নামে পরিচিত) থাকা উচিত।

  • কোনো অ্যাপ সীমাবদ্ধতা যোগ করবেন না ; অন্যথায় Firebase AI Logic প্রক্সি পরিষেবাটি প্রত্যাশিতভাবে কাজ করবে না।

আমার জেমিনি এপিআই কী-টি হ্যাক হয়েছে। এখন আমার কী করা উচিত?

যদি আপনার Gemini API কী-টি অরক্ষিত হয়ে পড়ে, তাহলে Gemini Developer API কল করার জন্য ব্যবহৃত Gemini API কী-টি পরিবর্তন করতে নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।

এছাড়াও, আপনার জেমিনি এপিআই কী সুরক্ষিত রাখতে প্রস্তাবিত সর্বোত্তম অনুশীলনগুলো পর্যালোচনা করুন।

• For Android :

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

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

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

• For Apple platforms :

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Why did we make this change?

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

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

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

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

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

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

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

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

What's a Gemini API key?

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

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

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

Learn more about API restrictions for API keys .

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

   PROJECT_ID="PROJECT_ID"
   GENERATIVE_LANGUAGE_API_KEY="DEVELOPER_CREATED_GEMINI_API_KEY"
   curl \
     -X PATCH \
     -H "x-goog-user-project: ${PROJECT_ID}" \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     "https://firebasevertexai.googleapis.com/v1beta/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/config" \
     -d "{\"generativeLanguageConfig\": {\"apiKey\": \"${GENERATIVE_LANGUAGE_API_KEY}\"}}"
   

   Learn about the gcloud CLI .

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

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

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

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

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

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

How do I keep my Gemini API key secure?

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

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

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

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

Additionally, we strongly recommend the following:

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

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

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

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

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

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

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

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