常見問題與疑難排解

使用 Gemini Developer API 和 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) 的差異

下表列出這兩個「Gemini API」供應商之間的重要差異 (無論您如何存取)：

¹ 這兩家 API 供應商的即付即用定價不同 (詳情請參閱各自的說明文件)。

² Firebase AI Logic SDK 不支援 Gemini Developer API 的 Files API。

下表列出兩個「Gemini API」供應商常見功能的可用性。這個表格僅適用於使用 Firebase AI Logic 用戶端 SDK 時。

如何同時使用 Gemini Developer API 和 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

您可以在 Firebase 專案中同時啟用兩個 Gemini API 供應商，並在應用程式中使用這兩個 API。

如要在程式碼中切換 API 供應商，請務必在程式碼中適當設定後端服務。

「Vertex AI」更名為「Agent Platform」後，需要進行的變更

Google Cloud 於 2026 年中將「Vertex AI」更名為「Gemini Enterprise Agent Platform」(或「Agent Platform」)。在 Firebase 生態系統中，這項服務稱為「Agent Platform Gemini API」。

Google Cloud 的品牌重塑包括下列項目。請注意，還有其他變更，但不適用於 Firebase AI Logic。

• 產品名稱從「Vertex AI」變更為「Gemini Enterprise Agent Platform」(或「Agent Platform」)，包括 Google Cloud 控制台和說明文件的新網址。

• API 的顯示名稱從「Vertex AI API」變更為「Agent Platform API」。請注意，服務名稱保持不變：aiplatform.googleapis.com。

• 「Vertex AI Studio」更名為「Agent Studio」。

• 基礎 API 或支援模型的功能不會有任何異動。

對於 Firebase AI Logic SDK，我們已更新「Gemini API」後端服務的初始化語法，並更新使用這個新語法時存取模型的預設位置，以配合這次的品牌重塑。

• 「Gemini API」後端服務的新初始化語法：

  Swift

  將 vertexAI 變更為 agentPlatform。

  • agentPlatform 語法適用於 SDK 12.17.0 以上版本。
  • vertexAI 語法已在 SDK 13.0.0 版中移除。

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexAI(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // 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

  將 vertexAI 變更為 agentPlatform。

  • agentPlatform 語法適用於 SDK 17.15.0 以上版本和 Firebase Android BoM 34.17.0 以上版本。
  • SDK 18.0.0 版和 BoM 35.0.0 版已移除 vertexAI 語法。

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // 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

  將 vertexAI 變更為 agentPlatform。

  • agentPlatform 語法適用於 SDK 17.15.0 以上版本和 Firebase Android BoM 34.17.0 以上版本。
  • SDK 18.0.0 版和 BoM 35.0.0 版已移除 vertexAI 語法。

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI("LOCATION"));
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // 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

  將 VertexAIBackend 變更為 AgentPlatformBackend。

  • Firebase JS SDK 12.17.0 以上版本支援 AgentPlatformBackend 語法。
  • SDK 13.0.0 版已移除 VertexAIBackend 語法。

  BEFORE

  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-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  AFTER

  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

  將 vertexAI 變更為 agentPlatform。
  適用於 Firebase AI Logic 外掛程式 Flutter 3.15.0 以上版本 (Firebase Flutter BoM 4.18.0 以上版本)。

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  final ai = await FirebaseAI.vertexAI(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // 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

  將 VertexAI 變更為 AgentPlatform。
  適用於 Firebase SDK for Unity 13.15.0 以上版本。

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.VertexAI(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

  AFTER

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

• 使用新的初始化語法時，存取模型的預設位置：

  使用新的「Agent Platform」初始化語法時，位置預設為 global。

  這項異動是因為 global 支援幾乎所有 Gemini 模型，且 Google Cloud 不再支援 us-central1 位置，無法提供大多數 Gemini 模型的新版本。

適用於 Swift 應用程式 - 從「FirebaseAI」遷移至「FirebaseAILogic」時必須進行變更

如果是 Apple 平台應用程式，從 Firebase SDK 12.5.0 版開始，Firebase AI Logic 會透過 FirebaseAILogic 模組發布。SDK 13.0.0 版已移除 FirebaseAI 模組。

異動原因

我們之前透過 FirebaseAI 模組發布這項服務。不過，基於下列原因，我們必須將其重新命名為 FirebaseAILogic：

• 避免模組和類別名稱衝突，導致二進位檔發行版本發生問題。

• 讓我們能使用 Swift 巨集開發未來功能。

如果升級至 12.5.0 以上版本或 13.0.0 以上版本，該怎麼做？

在 Firebase 12 (自 v12.5.0+ 起) 中，模組名稱變更為 FirebaseAILogic 不會造成破壞，且可回溯相容，因此在 Firebase 12 中建議進行這些變更。不過，Firebase SDK 13.0.0 版已移除舊的 FirebaseAI 模組，因此升級至 Firebase 13 時，必須進行這些變更。

1. 選擇 Swift PM 依附元件時，請選擇 FirebaseAILogic (而非 FirebaseAI)。

2. 將匯入陳述式變更為 FirebaseAILogic (而非 FirebaseAI)。

必要 API 和啟用方式

如要搭配 Gemini Developer API 使用 Firebase AI Logic SDK，專案必須啟用下列兩個 API：

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

您應使用 Firebase 控制台啟用這兩項 API：

1. 在 Firebase 控制台中，依序前往「AI Services」(AI 服務) > 「AI Logic」。

2. 按一下「開始使用」。

3. 選取即可開始使用 Gemini Developer API。

   系統會啟動引導式工作流程，為您啟用這兩個 API。Firebase 也會佈建 Google 代管的服務帳戶 (P4SA)，授權使用 Gemini API，並將 Firebase AI Logic API 新增至 Firebase API 金鑰的許可清單。

如何在 Firebase 專案中停用 API

對於 Firebase AI Logic，我們會盡量簡化 Firebase 專案的設定程序，讓您輕鬆使用所選的 Gemini API 供應商。包括在特定流程中，於 Firebase 專案啟用必要 API，例如 Firebase 控制台中的引導式工作流程。

不過，如果您決定不使用 Firebase AI Logic 或其中一個 Gemini API 供應商，可以在 Firebase 專案中停用相關聯的 API。

使用 Firebase AI Logic 的必要權限

使用 Firebase AI Logic 時支援的機型

請參閱支援的模型清單。我們會經常為 SDK 新增功能，因此請隨時返回查看這份常見問題的更新內容 (以及版本資訊、網誌和社群貼文)。

• Firebase AI Logic 支援下列模型：

  • Gemini Developer API

    • 大多數 Gemini 基礎模型

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • 大多數 Gemini 基礎模型

• Firebase AI Logic不支援下列模型 (無論您選擇哪家 Gemini API 供應商)：

  • 經過微調的模型

  • 嵌入模型、 Veo 模型、 Lyria 模型、 機器人模型、 電腦使用模型、 Gemini Omni 模型或 Gemini Cyber 模型

已淘汰或停用 (退場) 的機型 - 清單和替代方案

請務必詳閱常見問題，瞭解模型淘汰或停用 (停用) 時需要進行哪些變更。

Gemini 2.5 穩定版模型：停用日期和替代方案

• Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash和Gemini 2.5 Flash‑Lite

  gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-image (又稱「Nano Banana」)

  • 一般用途模型關閉日期取決於您選擇的Gemini API供應商：

    • Gemini Developer API (Google AI)：已淘汰，但尚未公布停用日期 (只有先前啟用的專案可以繼續使用)
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)：2026 年 10 月 20 日

  • 無論選擇哪家 Gemini API 供應商，圖像生成模型 (Nano Banana) 的停用日期都相同：2026 年 10 月 2 日

  請注意，其他「Nano Banana」模型和任何穩定的 Gemini Live API 2.5 模型都不受影響。

替代方案：改用最新 Gemini 模型 (例如 gemini-4-argon、gemini-3.8-flash 或 gemini-3.1-flash-image)。

Imagen 穩定模型 - 停止服務日期和替代方案

• 所有 Imagen 模型最快將於 2026 年 8 月 17 日停止運作 (請注意，停用日期已從原先的 2026 年 6 月 30 日延後)。

替代方案： 請遷移應用程式，改用 Gemini 圖像模型 (「Nano Banana」模型)。

Gemini 2.0 穩定版模型：停用日期和替代方案

• Gemini 2.0 Flash 和 Gemini 2.0 Flash‑Lite：

  gemini-2.0-flash-001 (及其自動更新的別名 gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (及其自動更新的別名 gemini-2.0-flash-lite)

  • 2026 年 2 月 6 日：如果專案先前未使用過這些模型，將無法再使用。

  • 2026 年 3 月 31 日：這些模型將停止運作。

  請注意，穩定版 Gemini Live API 2.0 模型不受影響。

替代方案：改用新的 Gemini 3.x 模型 (例如 gemini-3.1-flash-lite)。

Gemini 1.5 和 1.0 穩定版模型：停用日期和替代方案

• Gemini 1.5 Pro 模型：

  • gemini-1.5-pro-002 (和 gemini-1.5-pro)：2025 年 9 月 24 日
  • gemini-1.5-pro-001：2025 年 5 月 24 日

• Gemini 1.5 Flash 個模型：

  • gemini-1.5-flash-002 (和 gemini-1.5-flash)：2025 年 9 月 24 日
  • gemini-1.5-flash-001：2025 年 5 月 24 日

• Gemini 1.0 Pro Vision 型號：2025 年 4 月 21 日(原定於 2025 年 4 月 9 日)

• Gemini 1.0 Pro 型號：2025 年 4 月 21 日(原定於 2025 年 4 月 9 日)

替代方案：改用新的 Gemini 3.x 模型 (例如 gemini-3.1-flash-lite)。

模型淘汰或停用 (停用) 時須進行的變更

Google 發布穩定模型版本後，會盡力確保該版本至少可用 12 個月，才會停用 (淘汰) 模型。但請注意，對於 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)，部分穩定版模型只有短期可用性，也就是說，替代模型發布後最快 45 天，這些模型就可能關閉 (淘汰)。

如何查看模型終止日期？

您可以透過下列方式，查看模型的停用日期：

• 發布時：我們會在 Gemini API 供應商說明文件和 Firebase 說明文件的多個位置，列出各模型的預計停用日期 (請參閱支援的模型頁面)。

• 停用日期將近：

  • Google 會傳送電子郵件給適當的專案成員。
  • 我們會在各種管道發布即將關閉的提醒：
    • 版本資訊 (請參閱範例)
    • 頁面層級橫幅、支援的機型頁面，以及已淘汰和停用機型常見問題

如果使用的模型即將停用，該怎麼辦？

1. 找出合適的目前支援模型及其模型名稱。

   我們也在已淘汰和停用型號常見問題中提供建議的替代型號。

2. 請在停用日期前更新應用程式使用的模型名稱，否則對該模型提出的要求都會失敗，並傳回 404 錯誤。

   • 您可以在初始化時設定模型名稱，建立 GenerativeModel、LiveModel 或 ImagenModel 執行個體。請務必詳閱下方關於使用 Firebase Remote Config 或伺服器提示詞範本的重要建議。

   • 使用 Firebase AI Logic 時，您通常不需要修改任何實際呼叫模型的程式碼。

     請注意，最新 Gemini 4.x 和 Gemini 3.x 模型不支援多項參數，具體來說包括溫度、Top-K、Top-P、頻率懲罰、存在懲罰和候選項目計數。

3. 測試應用程式，確保回應仍符合預期。

如何設定每位使用者的頻率限制

根據預設，Firebase AI Logic 會將每位使用者的要求限制設為每分鐘 100 個要求 (RPM)。

如要調整每位使用者的頻率限制，請調整 Firebase AI Logic API 的配額設定。

進一步瞭解 Firebase AI Logic API 配額。您也可以在該頁面瞭解如何查看及編輯配額。

如何降低延遲和高詞元用量

如果延遲時間過長或權杖用量過高，可能是因為所用模型的思考等級設定。

Gemini 3 和後續模型一律會使用內部「思考程序」，大幅提升推論和多步驟規劃能力，因此非常適合用於程式設計、進階數學和資料分析等複雜工作。

不過，視工作而定，不一定需要較高的思考程度，您可以將模型設為使用較低的思考程度。降低思考層級有助於減少延遲和權杖用量。如要判斷模型需要多少思考能力，請參閱工作難度比較。

請注意，對於大多數 Gemini 3 以上的機型，預設思考程度會設為 HIGH。

多模態要求 (例如圖片、PDF、影片和音訊輸入) 的 MIME 類型規定

在每個多模態要求中，您一律必須提供下列項目：

• 檔案的 mimeType。請參閱下方的例外狀況。

• 檔案。您可以直接提供檔案做為內嵌資料，也可以使用檔案的網址提供檔案。

如要瞭解支援的輸入檔案類型、如何指定 MIME 類型，以及提供檔案的兩種選項，請參閱「支援的輸入檔案和需求條件」。

例外狀況：要求中不含 MIME 類型

如果要求來自 Android 和 Apple 平台應用程式，則內嵌圖片輸入內容可免除提供 MIME 類型。

Android 和 Apple 平台的 Firebase AI Logic SDK 提供簡化且適合平台的圖片處理方式，所有圖片 (不論格式) 都會在用戶端轉換為 JPEG 格式，並以 80% 的品質傳送至伺服器。也就是說，使用 Android 和 Apple 平台 SDK「以內嵌資料形式提供圖片」時，您不必在要求中指定 MIME 類型。

如要查看這種簡化處理方式，請參閱 Firebase AI Logic 說明文件，瞭解如何在要求中傳送 Base64 編碼圖片。

以下是這項功能在各平台上的其他資訊：

• Android 裝置：

  • 在包含圖片做為內嵌資料的多模態提示中，您可以利用簡化的方式處理平台原生圖片類型 (Bitmap) (請參閱範例)。

  • 如要進一步控制圖片格式和轉換，可以將圖片提供為 InlineDataPart，並提供特定 MIME 類型。例如：

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

• Apple 平台：

  • 在含有內嵌資料圖片的多模態提示中，您可以利用簡化的方式處理平台原生圖片類型 (UIImage、NSImage、CIImage 和 CGImage) (請參閱範例)。

  • 如要進一步控制圖片格式和轉換，可以將圖片提供為 InlineDataPart，並提供特定 MIME 類型。例如：

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

使用 Firebase AI Logic 時，尚無法使用下列進階功能：以 Google 圖片搜尋建立基準、微調模型、生成嵌入和語意檢索

下列功能由各種模型和 API 供應商支援，但使用 Firebase AI Logic 時無法使用：

• 以 Google 圖片搜尋強化事實基礎
• 微調模型
• 生成嵌入
• 語意檢索

如要新增功能要求，或對現有功能要求投票，請前往 Firebase UserVoice。

瞭解名稱從「Vertex AI in Firebase」變更為「Firebase AI Logic」

我們在 2024 年推出了一組 Firebase 用戶端 SDK，可使用 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)，以及 Firebase Proxy 閘道，防止 API 遭到濫用，並與其他 Firebase 產品整合。我們將產品命名為「Vertex AI in Firebase」，這個產品名稱準確描述了當時產品可用的用途。

不過，我們隨後擴充了產品功能，舉例來說，自 2025 年 5 月起，我們開始支援 Gemini Developer API，包括透過與 Firebase App Check 整合，保護 Gemini Developer API 免受濫用。

因此，「Vertex AI in Firebase」這個名稱已無法準確代表產品的擴充範圍。因此，新名稱「Firebase AI Logic」更能反映我們不斷演進的特徵集，並讓我們在未來能繼續擴展我們的產品！

請參閱遷移指南，確保您能使用 Firebase AI Logic 的所有最新功能 (並視需要開始使用 Gemini Developer API)。

用於訓練模型的資料

請參閱「資料治理與負責任的 AI 技術」。

所有應用程式版本都必須強制執行 App Check

凡是使用 Firebase AI Logic 的應用程式版本，都必須強制執行 App Check。

請務必盡早強制執行 App Check，尤其是在將應用程式提交至公開的原始碼控制系統、分享應用程式或公開發布應用程式之前。

如果您立即在應用程式的程式碼集導入 App Check，所有應用程式版本都能傳送有效的 App Check 權杖。如果要求未傳送有效權杖，系統會視為未經驗證，並在強制執行 App Check 時封鎖。

如果您已向使用者發布未導入 App Check 的應用程式版本，請參閱常見問題，瞭解如何為已發布的應用程式導入並強制執行 App Check。

如何為已發布的應用程式導入及強制執行 App Check

如果應用程式版本未導入 App Check，則從這些版本傳送至 Firebase AI Logic 的要求不會有有效的 App Check 權杖，並會視為未經驗證。如果對 Firebase AI Logic 強制執行 App Check，這些要求都會遭到封鎖。

請按照下列操作說明遷移應用程式，以便強制執行 App Check，避免已發布但沒有 App Check 的應用程式服務中斷。

1. 盡快在應用程式中導入正式版認證供應商。

   • Apple 平台：DeviceCheck、App Attest 或 reCAPTCHA Enterprise
   • Android：Play Integrity 或 reCAPTCHA Enterprise
   • 網頁： reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter：支援上述所有供應商，包括 reCAPTCHA Enterprise
   • Unity：支援上述所有供應商 (即將支援 reCAPTCHA Enterprise)

2. 監控應用程式的要求，有助於判斷何時可安全地強制執行 App Check。

   舉例來說，如果近期要求幾乎都來自已驗證的用戶端，建議您強制執行 App Check。

3. 為 Firebase AI Logic App Check強制執行。

4. 如要進行本機開發，且 App Check 已強制執行，您可以設定 App Check 偵錯服務，並繼續對 Firebase AI Logic 強制執行 App Check。

瞭解 Gemini Developer API 和 Firebase AI Logic 的安全性升級 (2026 年中)

過去，Gemini Developer API 仰賴標準 Gemini API 金鑰來授權使用 Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com)。如果您啟用 Firebase AI Logic 並選擇使用 Gemini Developer API，Firebase 會為您建立 Gemini API 金鑰，並限制只能用於 Gemini Developer API。這個金鑰名為 Gemini Developer API key (auto created by Firebase)。

2026 年中起，Gemini Developer API將升級為更安全的替代方案，稱為「授權 (驗證) 金鑰」(本質上是服務帳戶)。Firebase AI Logic已同步升級。Firebase AI Logic 現在會使用 Google 代管的服務帳戶 (P4SA) 處理 Gemini Developer API 的授權，我們將自動為您佈建該帳戶，不必使用標準的 Gemini API 金鑰：
Firebase AI Logic 服務代理 (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

不論是現有或新專案，如果您透過 Firebase AI Logic 存取 Gemini Developer API，則不需採取任何行動，即可在 2026 年年中起享有這些安全性升級。

如何將 Gemini API 金鑰遷移至「授權 (auth) 金鑰」

無論是現有或新專案，只要透過 Firebase AI Logic 存取 Gemini Developer API，您就不必採取任何行動，即可在 2026 年中開始享有安全升級服務 (包括遷移至「授權 (auth) 金鑰」)。

Firebase AI Logic 會代表開發人員自動處理所有必要的安全性變更，以因應 Gemini Developer API 轉換為需要「授權 (驗證) 金鑰」的情況。

2026 年中起，Firebase AI Logic將不再提供或使用標準 GeminiAPI 金鑰。現在，Firebase AI Logic 會使用 Google 代管的服務帳戶 (P4SA)，為 Gemini Developer API 處理授權。我們會在您的 Firebase 專案中自動佈建這個帳戶：
Firebase AI Logic 服務代理 (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

因應這項異動，您可以查看及刪除任何名為 Gemini Developer API key (auto created by Firebase) 的 API 金鑰。您可以在Google Cloud控制台中刪除這項金鑰。刪除金鑰之前，請先詳閱下列事項：

• 這組 Gemini API 金鑰是由 Firebase 建立，僅供 Firebase AI Logic 使用，因此可以放心刪除。不過，刪除金鑰前，請務必檢查是否誤用金鑰存取 Gemini Developer API，例如使用 GenAI 伺服器 SDK 或 Genkit。查看用量的方法如下：
  1. 前往 Google Cloud 控制台的「Gemini Developer API」頁面，然後按一下「管理」。
  2. 在「指標」分頁的「憑證」下拉式選單中，選取名為 Gemini Developer API key (auto created by Firebase) 的金鑰。
  3. 如果圖表顯示自 2026 年 7 月初 (Firebase AI Logic 停止使用這些 API 金鑰的時間) 起就沒有用量，則可放心刪除金鑰。
     不過，如果圖表顯示用量，表示您正在將金鑰與其他工具搭配使用，因此應重新命名金鑰，明確指出金鑰是與該工具搭配使用 (而「不是」與 Firebase AI Logic 搭配使用)。
• 請務必不要刪除任何名稱包含 (auto created by Firebase) 片段的其他 API 金鑰。

請勿將 Gemini API 金鑰加入行動或網頁應用程式的程式碼集

使用 Firebase AI Logic SDK 時，您不需要 Gemini API 金鑰來授權使用 Gemini Developer API，且不應將 Gemini API 金鑰新增至應用程式的程式碼集。

請「不要」使用「Firebase API 金鑰」做為 Gemini API 金鑰

請勿將「Firebase API 金鑰」做為 Gemini API 金鑰。強烈建議您不要將 Gemini Developer API 新增至 Firebase API 金鑰的許可清單。

Firebase API 金鑰是 Firebase 設定檔或物件中列出的 API 金鑰，您會將這些檔案/物件新增至應用程式的程式碼集，以便將應用程式連結至 Firebase。如果您只將金鑰用於 Firebase 相關 API (例如 Firebase AI Logic)，則可在程式碼中加入 Firebase API 金鑰。 瞭解 Firebase API 金鑰的重要資訊。

在 Google Cloud 控制台的「APIs & Services」(API 和服務) >「Credentials」(憑證) 面板中，Firebase API 金鑰會顯示如下：

您必須將 Firebase API 金鑰新增至應用程式的程式碼集，Firebase 相關 API 才能運作，而且 Gemini Developer API 可透過 API 金鑰授權，因此強烈建議您不要將 Gemini Developer API (在 Google Cloud 控制台稱為「Generative Language API」) 新增至 Firebase API 金鑰的 API 許可清單。如果這麼做，您可能會讓 Gemini Developer API 遭到濫用。

如何保護 Gemini API 金鑰