FAQ dan pemecahan masalah

Apa perbedaan antara penggunaan Gemini Developer API dan Vertex AI Gemini API?

Tabel berikut mencantumkan perbedaan penting antara kedua penyedia "Gemini API" secara umum, terlepas dari cara Anda mengaksesnya:

¹ Kedua penyedia API memiliki harga bayar sesuai penggunaan yang berbeda (pelajari lebih lanjut dalam dokumentasi masing-masing).

² Files API untuk Gemini Developer API tidak didukung melalui SDK Firebase AI Logic.

Tabel berikut mencantumkan ketersediaan fitur yang umum ditanyakan untuk dua penyedia "Gemini API". Tabel ini berlaku khusus saat menggunakan SDK klien Firebase AI Logic.

Dapatkah saya menggunakan Gemini Developer API dan Vertex AI Gemini API?

Ya, Anda dapat mengaktifkan kedua penyedia "Gemini API" di project Firebase Anda, dan Anda dapat menggunakan kedua API tersebut di aplikasi Anda.

Untuk beralih antar-penyedia API dalam kode Anda, cukup pastikan Anda telah menyetel layanan backend dengan tepat dalam kode Anda.

Apa saja API yang diperlukan? Bagaimana cara mengaktifkannya?

Untuk menggunakan SDK Firebase AI Logic dengan Gemini Developer API, project Anda harus mengaktifkan dua API berikut:

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

Anda harus mengaktifkan kedua API ini menggunakan konsol Firebase:

1. Di konsol Firebase, buka AI Services > AI Logic.

2. Klik Get started.

3. Pilih untuk mulai menggunakan Gemini Developer API.

   Tindakan ini akan meluncurkan alur kerja terpandu yang mengaktifkan kedua API tersebut untuk Anda. Konsol juga akan membuat kunci API Gemini, serta menambahkan API Firebase AI Logic ke daftar yang diizinkan untuk kunci API Firebase Anda.

Bagaimana cara menonaktifkan API di project Firebase?

Untuk Firebase AI Logic, kami berupaya membuat penyiapan project Firebase Anda agar dapat menggunakan penyedia Gemini API pilihan Anda semudah mungkin. Hal ini mencakup pengaktifan API yang diperlukan di project Firebase Anda selama perjalanan tertentu, seperti alur kerja terpandu di konsol Firebase.

Namun, jika Anda memutuskan untuk tidak menggunakan Firebase AI Logic atau salah satu penyedia Gemini API, Anda dapat menonaktifkan API terkait di project Firebase Anda.

Izin apa yang mungkin diperlukan untuk menggunakan Firebase AI Logic?

Apa saja model yang didukung saat menggunakan Firebase AI Logic?

Lihat daftar model yang didukung. Kami sering menambahkan kemampuan baru ke SDK, jadi periksa kembali FAQ ini untuk melihat update (serta di catatan rilis, blog, dan postingan media sosial).

• Firebase AI Logic mendukung model berikut:

  • Gemini Developer API

    • Sebagian besar model dasar Gemini dan Imagen

    Perhatikan bahwa Gemini Developer API (terlepas dari cara aksesnya) hanya mendukung model Imagen stabil tertentu.

  • Vertex AI Gemini API

    • Sebagian besar model dasar Gemini dan Imagen

• Firebase AI Logic tidak mendukung model berikut (terlepas dari penyedia Gemini API yang Anda pilih):

  • Model yang disesuaikan

  • Model embedding, model Veo, model Lyria, model robotik, model penggunaan komputer, model Omni, atau model Flash CyberGeminiGemini

  • Model Imagen lama atau imagen-3.0-capability-001

Yang harus dilakukan saat model dihentikan (pensiun)?

Saat merilis versi model yang stabil, kami berupaya memastikan bahwa versi tersebut tersedia setidaknya selama satu tahun sebelum menghentikan model tersebut.

Di mana saya dapat menemukan tanggal penonaktifan permanen model?

Berikut beberapa cara untuk menemukan tanggal penghentian model:

• Pada saat rilis: Kami mencantumkan tanggal penonaktifan yang diharapkan untuk setiap model di beberapa tempat dalam dokumentasi penyedia Gemini API serta dalam dokumentasi Firebase (lihat halaman model yang didukung).

• Saat tanggal penonaktifan semakin dekat: Google mengirimkan email kepada anggota project yang sesuai, dan kami memposting pengingat di catatan rilis dan saluran lainnya tentang penonaktifan yang akan datang (misalnya, pengingat tanggal penonaktifan untuk model stabil Gemini 1.5 dan 1.0).

Apa yang harus dilakukan jika model yang Anda gunakan akan dinonaktifkan?

1. Temukan model yang saat ini didukung yang sesuai dan nama modelnya.

2. Perbarui nama model yang digunakan oleh aplikasi Anda sebelum tanggal penonaktifan; jika tidak, semua permintaan ke model tersebut akan gagal dengan error 404.

   • Anda menetapkan nama model selama inisialisasi saat Anda membuat instance GenerativeModel, LiveModel, atau ImagenModel. Pastikan untuk meninjau rekomendasi penting di bawah tentang penggunaan Firebase Remote Config.

   • Saat menggunakan Firebase AI Logic, Anda biasanya tidak perlu mengubah kode yang sebenarnya memanggil model.

3. Uji aplikasi Anda untuk memastikan bahwa respons masih sesuai dengan yang diharapkan.

Imagen model stabil - tanggal penonaktifan & penggantian

• Semua model Imagen akan dinonaktifkan paling cepat 30 Juni 2026.

Penggantian: Migrasikan aplikasi Anda untuk menggunakan model Gambar Gemini (model "Nano Banana").

Gemini 2.0 model stabil - tanggal penonaktifan & penggantian

• Gemini 2.0 Flash dan Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001 (dan aliasnya yang diupdate otomatis gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (dan aliasnya yang diupdate otomatisgemini-2.0-flash-lite)

  • 6 Februari 2026: Model ini tidak akan lagi tersedia untuk digunakan dalam proyek yang belum pernah menggunakan model tersebut.

  • 31 Maret 2026: Model ini akan dinonaktifkan.

  Perhatikan bahwa model Gemini Live API 2.0 yang stabil tidak terpengaruh.

Penggantian: Bermigrasi untuk menggunakan salah satu model Gemini 3.x baru (seperti gemini-3.1-flash-lite).

Model stabil Gemini 1.5 dan 1.0 - tanggal penonaktifan & penggantian

• Model Gemini 1.5 Pro:

  • gemini-1.5-pro-002 (dan gemini-1.5-pro): 24 September 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 Mei 2025

• Model Gemini 1.5 Flash:

  • gemini-1.5-flash-002 (dan gemini-1.5-flash): 24 September 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 Mei 2025

• Gemini 1.0 Pro Vision model: 21 April 2025 (sebelumnya dijadwalkan pada 9 April 2025)

• Gemini 1.0 Pro model: 21 April 2025 (sebelumnya dijadwalkan pada 9 April 2025)

Penggantian: Bermigrasi untuk menggunakan salah satu model Gemini 3.x baru (seperti gemini-3.1-flash-lite).

Apakah Firebase AI Logic menggunakan data saya untuk melatih model?

Lihat Tata kelola data & Responsible AI.

Bagaimana cara menyetel batas kapasitas per pengguna?

Secara default, Firebase AI Logic menetapkan batas permintaan per pengguna pada 100 permintaan per menit (RPM).

Jika ingin menyesuaikan batas kapasitas per pengguna, Anda perlu menyesuaikan setelan kuota untuk Firebase AI Logic API.

Pelajari lebih lanjut kuota API Firebase AI Logic. Di halaman tersebut, Anda juga dapat mempelajari cara melihat dan mengedit kuota Anda.

Bagaimana cara mengurangi latensi dan penggunaan token yang tinggi?

Jika Anda mengalami latensi tinggi atau penggunaan token yang tinggi, kemungkinan hal ini disebabkan oleh konfigurasi tingkat pemikiran untuk model yang Anda gunakan.

Model Gemini 3 dan yang lebih baru selalu menggunakan "proses berpikir" internal yang secara signifikan meningkatkan kemampuan penalaran dan perencanaan multi-langkahnya, sehingga sangat efektif untuk tugas-tugas kompleks seperti coding, matematika tingkat lanjut, dan analisis data.

Namun, bergantung pada tugasnya, tingkat penalaran yang lebih tinggi tidak selalu diperlukan, dan Anda dapat mengonfigurasi model untuk menggunakan tingkat penalaran yang lebih rendah. Tingkat pemikiran yang lebih rendah akan membantu mengurangi latensi dan penggunaan token. Untuk membantu Anda memutuskan seberapa besar kemampuan berpikir yang dibutuhkan model, tinjau perbandingan kesulitan tugas.

Perhatikan bahwa untuk sebagian besar model Gemini 3 dan yang lebih baru, tingkat penalaran default ditetapkan ke HIGH.

Apakah jenis MIME diperlukan dalam permintaan multimodal saya? (seperti untuk input gambar, PDF, video, dan audio)

Ya, dalam setiap permintaan multimodal, Anda harus selalu memberikan hal berikut:

• mimeType file. Lihat pengecualian di bawah.

• File. Anda dapat memberikan file sebagai data inline atau memberikan file menggunakan URL-nya.

Pelajari jenis file input yang didukung, cara menentukan jenis MIME, dan dua opsi untuk menyediakan file di File input yang didukung dan persyaratan.

Pengecualian untuk menyertakan jenis MIME dalam permintaan Anda

Pengecualian untuk memberikan jenis MIME adalah input gambar inline untuk permintaan dari aplikasi platform Android dan Apple native.

SDK Firebase AI Logic untuk platform Android dan Apple menyediakan cara yang disederhanakan dan kompatibel dengan platform untuk menangani gambar dalam permintaan — semua gambar (apa pun formatnya) dikonversi di sisi klien ke JPEG dengan kualitas 80% sebelum dikirim ke server. Artinya, saat Anda memberikan gambar sebagai data inline menggunakan SDK platform Android dan Apple, Anda tidak perlu menentukan jenis MIME dalam permintaan.

Penanganan yang disederhanakan ini ditampilkan dalam dokumentasi Firebase AI Logic di contoh untuk mengirim gambar berenkode base64 dalam permintaan.

Berikut beberapa informasi tambahan khusus platform tentang fitur ini:

• Untuk Android:

  • Anda dapat memanfaatkan cara yang disederhanakan untuk menangani jenis gambar platform-native (Bitmap) dalam perintah multimodal yang berisi gambar sebagai data inline (lihat contoh).

  • Untuk kontrol yang lebih besar atas format dan konversi gambar, Anda dapat memberikan gambar sebagai InlineDataPart dan memberikan jenis MIME tertentu. Contoh:

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

• Untuk platform Apple:

  • Anda dapat memanfaatkan cara yang lebih sederhana untuk menangani jenis gambar bawaan platform (UIImage, NSImage, CIImage, dan CGImage) dalam perintah multimodal yang berisi gambar sebagai data inline (lihat contoh).

  • Untuk kontrol yang lebih besar atas format dan konversi gambar, Anda dapat memberikan gambar sebagai InlineDataPart dan memberikan jenis MIME tertentu. Contoh:

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

Apakah fitur ini tersedia saat menggunakan Firebase AI Logic: Perujukan dengan Google Penelusuran Gambar, penyesuaian model, pembuatan embedding, dan pengambilan semantik?

Fitur berikut didukung oleh berbagai model dan penyedia API, tetapi tidak tersedia saat menggunakan Firebase AI Logic:

• Melakukan grounding dengan Penelusuran Gambar Google
• Menyesuaikan model
• Pembuatan embedding
• Pengambilan semantik

Jika Anda ingin menambahkan permintaan fitur ini atau memberikan suara pada permintaan fitur yang ada, buka Firebase UserVoice.

Mengapa nama berubah dari "Vertex AI in Firebase" menjadi "Firebase AI Logic"?

Pada tahun 2024, kami meluncurkan serangkaian Firebase Client SDK yang dapat menggunakan Vertex AI Gemini API serta gateway proxy Firebase untuk melindungi API tersebut dari penyalahgunaan dan mengaktifkan integrasi dengan produk Firebase lainnya. Kami menyebut produk kami "Vertex AI in Firebase", dan nama produk ini secara akurat mendeskripsikan kasus penggunaan produk kami yang tersedia pada saat itu.

Namun, sejak saat itu, kami telah memperluas kemampuan produk kami. Misalnya, mulai Mei 2025, kami kini menawarkan dukungan untuk Gemini Developer API, termasuk kemampuan untuk melindungi Gemini Developer API dari penyalahgunaan menggunakan integrasi kami dengan Firebase App Check.

Akibatnya, nama "Vertex AI in Firebase" tidak lagi secara akurat merepresentasikan cakupan produk kami yang diperluas. Oleh karena itu, nama baru — Firebase AI Logic — lebih mencerminkan set fitur kami yang terus berkembang dan memungkinkan kami untuk terus memperluas penawaran kami di masa mendatang.

Lihat panduan migrasi untuk memastikan Anda mendapatkan semua fitur terbaru dari Firebase AI Logic (dan opsionalnya mulai menggunakan Gemini Developer API).

Untuk aplikasi Swift di platform Apple - Apa yang harus dilakukan terkait perubahan nama modul dari FirebaseAI menjadi FirebaseAILogic?

Untuk aplikasi platform Apple, mulai Firebase SDK v12.5.0, Firebase AI Logic kini didistribusikan di modul FirebaseAILogic. Kami telah membuat perubahan ini tidak merusak dan kompatibel dengan versi sebelumnya.

Mengapa kami melakukan perubahan ini?

Sebelumnya, kami mendistribusikan layanan ini di bawah modul FirebaseAI. Namun, kami perlu mengganti namanya menjadi FirebaseAILogic karena alasan berikut:

• Hindari tabrakan nama antara modul dan class yang menyebabkan masalah dalam distribusi biner.

• Memungkinkan kami menggunakan makro Swift untuk pengembangan fitur mendatang.

Apa yang harus dilakukan jika Anda melakukan upgrade ke v12.5.0+?

Perubahan nama modul menjadi FirebaseAILogic tidak merusak dan kompatibel dengan versi sebelumnya. Namun, pada akhirnya, kami dapat menghapus modul lama bersama dengan rilis perubahan besar Firebase SDK di masa mendatang (jangka waktu saat ini belum ditentukan).

Tidak ada perubahan yang diperlukan untuk perubahan nama modul ini, tetapi sebaiknya Anda melakukan hal berikut:

1. Saat memilih dependensi Swift PM, pilih FirebaseAILogic (bukan FirebaseAI).

2. Ubah pernyataan impor menjadi FirebaseAILogic (bukan FirebaseAI).

Apa yang dimaksud dengan kunci API Gemini?

Gemini Developer API menggunakan "kunci API Gemini" untuk mengotorisasi pemanggil. Jadi, jika Anda menggunakan Gemini Developer API melalui SDK Firebase AI Logic, Anda memerlukan kunci API Gemini yang valid di project Firebase untuk melakukan panggilan ke API tersebut.

"Kunci API Gemini" hanya berarti kunci API yang memiliki Gemini Developer API dalam daftar yang diizinkan API-nya.

Saat Anda menyelesaikan alur kerja penyiapan Firebase AI Logic di konsol Firebase, kami akan membuat kunci API Gemini yang dibatasi hanya untuk Gemini Developer API, dan kami akan menyiapkan layanan proxy Firebase AI Logic untuk menggunakan kunci API ini. Kunci API Gemini yang dibuat Firebase ini diberi nama Gemini Developer API key (auto created by Firebase) di halaman kredensial konsol Google Cloud.

Pelajari lebih lanjut pembatasan API untuk kunci API.

Anda tidak menambahkan kunci API Gemini ke codebase aplikasi saat menggunakan SDK Firebase AI Logic. Pelajari lebih lanjut cara menjaga keamanan kunci API Gemini Anda.

Haruskah saya menambahkan kunci API Gemini ke codebase aplikasi seluler atau web saya?

Saat menggunakan SDK Firebase AI Logic, jangan tambahkan kunci API Gemini ke codebase aplikasi Anda.

Faktanya, saat mengembangkan dengan SDK Firebase AI Logic, Anda tidak berinteraksi langsung dengan kunci API Gemini. Sebagai gantinya, layanan proxy Firebase AI Logic akan menyertakan kunci API Gemini secara internal di setiap permintaan ke Gemini Developer API — sepenuhnya di backend.

Bagaimana cara mengubah kunci API Gemini yang digunakan untuk memanggil Gemini Developer API?

Saat menggunakan SDK Firebase AI Logic, Anda kemungkinan tidak perlu mengubah kunci API Gemini. Namun, berikut dua kasus yang mungkin mengharuskan Anda melakukannya:

• Jika Anda tidak sengaja membocorkan kunci dan ingin menggantinya dengan kunci baru yang aman.

• Jika Anda tidak sengaja menghapus kunci. Perhatikan bahwa Anda dapat membatalkan penghapusan kunci dalam waktu 30 hari setelah penghapusan.

Berikut cara mengubah kunci API Gemini yang digunakan oleh SDK Firebase AI Logic:

1. Jika kunci API Gemini yang dibuat Firebase masih ada, hapus.

   Anda dapat menghapus kunci API ini di panel APIs & Services > Credentials di Google Cloud console. Kunci tersebut diberi nama:
   Kunci Gemini Developer API (dibuat otomatis oleh Firebase).

2. Di halaman yang sama di konsol Google Cloud, buat kunci API baru. Sebaiknya beri nama seperti:
   Kunci Gemini Developer API untuk Firebase.

3. Untuk kunci API baru ini, tambahkan pembatasan API dan pilih Generative Language API saja.
   "Generative Language API" adalah nama lain dari Gemini Developer API di konsol Google Cloud.

   Jangan menambahkan pembatasan aplikasi; jika tidak, layanan proxy Firebase AI Logic tidak akan berfungsi seperti yang diharapkan.

4. Jalankan perintah berikut untuk menetapkan kunci baru ini sebagai kunci API Gemini yang harus digunakan oleh layanan proxy 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}\"}}"
   

   Pelajari gcloud CLI.

Pastikan untuk tidak menambahkan kunci API Gemini baru ini ke codebase aplikasi Anda. Pelajari lebih lanjut cara menjaga keamanan kunci API Gemini Anda.

Dapatkah saya menggunakan "kunci API Firebase" sebagai kunci API Gemini saya?

Tidak — Anda tidak boleh menggunakan "kunci API Firebase" sebagai kunci API Gemini Anda. Sebaiknya jangan tambahkan Gemini Developer API ke daftar yang diizinkan untuk kunci API Firebase Anda.

Kunci API Firebase Anda adalah kunci API yang tercantum dalam file atau objek konfigurasi Firebase yang Anda tambahkan ke codebase aplikasi untuk menghubungkan aplikasi Anda ke Firebase. Anda boleh menyertakan kunci API Firebase dalam kode jika hanya menggunakan kunci tersebut dengan API terkait Firebase (seperti Firebase AI Logic). Pelajari informasi penting tentang kunci API Firebase.

Di panel APIs & Services > Credentials di Google Cloud console, berikut tampilan kunci API Firebase:

Karena Anda perlu menambahkan kunci API Firebase ke codebase aplikasi agar API terkait Firebase berfungsi, dan karena Gemini Developer API diizinkan melalui kunci API, sebaiknya JANGAN menambahkan Gemini Developer API (disebut "Generative Language API" di konsol Google Cloud) ke daftar yang diizinkan API untuk kunci API Firebase Anda. Jika Anda melakukannya, Anda akan mengekspos Gemini Developer API ke potensi penyalahgunaan.

Bagaimana cara menjaga keamanan kunci API Gemini saya?

FAQ ini menjelaskan beberapa praktik terbaik yang direkomendasikan untuk menjaga keamanan kunci API Gemini Anda.

Jika Anda memanggil Gemini Developer API langsung dari aplikasi seluler atau web:

• Gunakan SDK klien Firebase AI Logic.
• Jangan menambahkan kunci API Gemini ke codebase aplikasi Anda.

Firebase AI Logic menyediakan layanan proxy yang secara internal menyertakan kunci API Gemini Anda dalam setiap permintaan ke Gemini Developer API — sepenuhnya di backend.

Selain itu, sebaiknya lakukan tindakan berikut:

• Segera setelah Anda mulai mengembangkan aplikasi secara serius, lakukan integrasi dengan Firebase App Check untuk membantu melindungi resource backend Anda serta API yang digunakan untuk mengakses model generatif.

• Jangan menggunakan kembali kunci API Gemini yang dibuat Firebase di luar Firebase AI Logic. Jika Anda memerlukan kunci API Gemini untuk kasus penggunaan lain, buat kunci terpisah.

• Secara umum, Anda TIDAK boleh mengubah kunci API Gemini yang dibuat Firebase. Kunci ini diberi nama Gemini Developer API key (auto created by Firebase) di konsol Google Cloud.

  • Jangan menambahkan API lain ke daftar yang diizinkan API untuk kunci API Gemini yang dibuat Firebase. Dalam daftar yang diizinkan API, kunci API Gemini Anda hanya boleh memiliki Gemini Developer API (disebut "Generative Language API" di konsol Google Cloud).

  • Jangan menambahkan pembatasan aplikasi; jika tidak, layanan proxy Firebase AI Logic tidak akan berfungsi seperti yang diharapkan.

Kunci API Gemini saya disusupi. Apa yang harus saya lakukan?

Jika kunci API Gemini Anda telah disusupi, ikuti petunjuk untuk mengubah kunci API Gemini yang digunakan untuk memanggil Gemini Developer API.

Selain itu, tinjau praktik terbaik yang direkomendasikan untuk menjaga keamanan kunci API Gemini Anda.