FAQ এবং সমস্যা সমাধান

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।

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?

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

• ভার্টেক্স এআই এপিআই ( aiplatform.googleapis.com )
• ফায়ারবেস এআই লজিক এপিআই ( firebasevertexai.googleapis.com )

আপনি নিম্নলিখিত বিকল্পগুলির যেকোনো একটি ব্যবহার করে এই API গুলি সক্রিয় করতে পারেন:

• বিকল্প ১ (প্রস্তাবিত) : Firebase কনসোলে কয়েকটি ক্লিকের মাধ্যমে এপিআইগুলো সক্রিয় করুন:

  1. Firebase কনসোলে, Firebase AI Logic পৃষ্ঠায় যান।

  2. শুরু করতে ক্লিক করুন।

  3. Vertex AI Gemini API দিয়ে কাজ শুরু করতে নির্বাচন করুন।

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

• বিকল্প ২ (ম্যানুয়াল; সুপারিশ করা হয় না) : Google Cloud কনসোলে API গুলো সক্রিয় করুন:

  1. এই FAQ এন্ট্রির শীর্ষে থাকা প্রতিটি API লিঙ্কে ক্লিক করুন এবং তারপরে প্রতিটি API-এর পৃষ্ঠায় 'Enable'- এ ক্লিক করুন।

  2. আপনার Firebase API কী-এর allowlist-এ Firebase AI Logic API যোগ করুন।

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 যোগ 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 ২৪শে জুন ইমাজেন-এর সকল মডেল বন্ধ হয়ে যাবে।

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

বিকল্প : একটি জেমিনি ২.৫ মডেল (যেমন gemini-2.5-flash-lite ) ব্যবহার শুরু করুন অথবা নতুন জেমিনি ৩ মডেলগুলোর (যেমন gemini-3.1-flash-lite-preview ) মধ্যে একটি ব্যবহার করে দেখুন।

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 নির্ধারিত ছিল)

বিকল্প : একটি জেমিনি ২.৫ মডেল (যেমন gemini-2.5-flash-lite ) ব্যবহার শুরু করুন অথবা নতুন জেমিনি ৩ মডেলগুলোর (যেমন gemini-3.1-flash-lite-preview ) মধ্যে একটি ব্যবহার করে 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।

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।

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 ও রূপান্তরের উপর আরও বেশি নিয়ন্ত্রণের জন্য, আপনি ইমেজগুলোকে একটি InlineDataPart হিসেবে 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 ও রূপান্তরের উপর আরও বেশি নিয়ন্ত্রণের জন্য, আপনি ইমেজগুলোকে একটি InlineDataPart হিসেবে প্রদান করতে পারেন এবং নির্দিষ্ট MIME টাইপ সরবরাহ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ:

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

Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময় এই বৈশিষ্ট্যগুলো কি পাওয়া যায়? যেমন—কন্টেক্সট ক্যাশিং, মডেলের ফাইন টিউনিং, এমবেডিং জেনারেশন এবং সিমান্টিক রিট্রিভাল?

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

• প্রসঙ্গ ক্যাশিং
• 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।

অ্যাপল প্ল্যাটফর্মে 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 পৃথক 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।

আমি এই 404 ত্রুটিটি কীভাবে ঠিক করব? Firebase AI Logic genai config not found

আপনি যদি Gemini Developer API ব্যবহার করার চেষ্টা করেন এবং Firebase AI Logic genai config not found লেখা একটি 404 এরর পান, তাহলে এর মানে সাধারণত এই যে, আপনার Firebase প্রোজেক্টে Firebase AI Logic ক্লায়েন্ট SDK-গুলোর সাথে ব্যবহারের জন্য কোনো বৈধ Gemini API কী নেই।

এই ত্রুটির সবচেয়ে সম্ভাব্য কারণগুলো হলো:

• আপনি এখনও জেমিনি ডেভেলপার এপিআই- এর জন্য আপনার ফায়ারবেস প্রজেক্টটি সেট আপ করেননি।

  কী করতে হবে:
  Firebase কনসোলে, Firebase AI Logic পেজে যান। Get started-এ ক্লিক করুন, এবং তারপর Gemini Developer API নির্বাচন করুন। API-টি এনাবল করুন, এবং কনসোল আপনার প্রোজেক্টকে Gemini Developer API-এর জন্য সেট আপ করে দেবে। ওয়ার্কফ্লোটি সম্পন্ন করার পর, আপনার রিকোয়েস্টটি আবার চেষ্টা করুন।

• আপনি যদি খুব সম্প্রতি Firebase কনসোলে Firebase AI Logic সেটআপ প্রক্রিয়াটি সম্পন্ন করে থাকেন, তাহলে আপনার Gemini API key-টি হয়তো এখনও সব অঞ্চলের প্রয়োজনীয় ব্যাকএন্ড পরিষেবাগুলোর জন্য উপলব্ধ নাও হতে পারে।

  কী করতে হবে:
  কয়েক মিনিট অপেক্ষা করুন এবং তারপর আপনার অনুরোধটি আবার চেষ্টা করুন।

• আপনার ফায়ারবেস প্রজেক্ট থেকে আপনার জেমিনি এপিআই কী মুছে গিয়ে থাকতে পারে।

  কী করতে হবে:
  Firebase AI Logic দ্বারা ব্যবহৃত Gemini API কী কীভাবে পরিবর্তন করতে হয় তা জানুন।

আমি এই 400 ত্রুটিটি কীভাবে ঠিক করব? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

আপনি যদি Cloud Storage for Firebase ইউআরএল ব্যবহার করে একটি মাল্টিমোডাল রিকোয়েস্ট পাঠানোর চেষ্টা করেন, তাহলে আপনি নিম্নলিখিত 400 এররটির সম্মুখীন হতে পারেন:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

এই ত্রুটিটি এমন একটি প্রজেক্টের কারণে ঘটে, যেখানে Vertex AI API সক্রিয় করার সময় প্রয়োজনীয় সার্ভিস এজেন্টগুলো সঠিকভাবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রোভিশন করা হয়নি। এটি কিছু প্রজেক্টের একটি পরিচিত সমস্যা, এবং আমরা এর একটি বৈশ্বিক সমাধান নিয়ে কাজ করছি।

আপনার প্রজেক্টটি ঠিক করতে এবং এই সার্ভিস এজেন্টগুলোকে সঠিকভাবে প্রোভিশন করার জন্য এখানে একটি সমাধান দেওয়া হলো, যাতে আপনি আপনার মাল্টিমোডাল রিকোয়েস্টগুলোতে Cloud Storage for Firebase ইউআরএল অন্তর্ভুক্ত করা শুরু করতে পারেন। আপনাকে অবশ্যই প্রজেক্টটির একজন ওনার (Owner) হতে হবে এবং আপনার প্রজেক্টের জন্য এই কাজগুলো শুধুমাত্র একবারই সম্পন্ন করতে হবে।

1. gcloud CLI ব্যবহার করে প্রবেশ ও প্রমাণীকরণ করুন।
   এটি করার সবচেয়ে সহজ উপায় হলো Cloud Shell থেকে। Google Cloud ডকুমেন্টেশনে (Google Cloud documentation) আরও বিস্তারিত জানুন।

2. অনুরোধ করা হলে, আপনার Firebase প্রোজেক্টে gcloud CLI চালানোর জন্য টার্মিনালে প্রদর্শিত নির্দেশনাগুলো অনুসরণ করুন।

   আপনার ফায়ারবেস প্রজেক্ট আইডি প্রয়োজন হবে, যা আপনি Firebase কনসোলের ' settings সেটিংস'- এর শীর্ষে খুঁজে পাবেন।

3. নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালিয়ে আপনার প্রোজেক্টে প্রয়োজনীয় সার্ভিস এজেন্টগুলো প্রোভিশন করুন:

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json"  https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/endpoints -d ''
   

4. সার্ভিস এজেন্টগুলো প্রস্তুত হয়েছে কিনা তা নিশ্চিত করতে কয়েক মিনিট অপেক্ষা করুন, এবং তারপর Cloud Storage for Firebase ইউআরএল (Cloud Storage for Firebase URL) সহ আপনার মাল্টিমোডাল অনুরোধটি পুনরায় পাঠানোর চেষ্টা করুন।

কয়েক মিনিট অপেক্ষা করার পরেও যদি আপনি এই ত্রুটিটি পান, তাহলে Firebase Support-এর সাথে যোগাযোগ করুন।

আমি এই 400 ত্রুটিটি কীভাবে ঠিক করব? API key not valid. Please pass a valid API key.

যদি আপনি API key not valid. Please pass a valid API key. লেখা একটি 400 এরর পান, তাহলে এর মানে সাধারণত এই যে, আপনার Firebase কনফিগারেশন ফাইল/অবজেক্টে থাকা API কী-টি হয় বিদ্যমান নেই অথবা আপনার অ্যাপ এবং/অথবা Firebase প্রজেক্টের সাথে ব্যবহারের জন্য সেটআপ করা নেই।

আপনার Firebase কনফিগারেশন ফাইল/অবজেক্টে তালিকাভুক্ত API কী-টি আপনার অ্যাপের API কী-এর সাথে মেলে কিনা তা যাচাই করুন। আপনি Google Cloud কনসোলের APIs & Services > Credentials প্যানেলে আপনার সমস্ত API কী দেখতে পারেন।

যদি দেখেন যে এগুলি মিলছে না, তাহলে একটি নতুন Firebase কনফিগারেশন ফাইল/অবজেক্ট সংগ্রহ করুন এবং আপনার অ্যাপে থাকা ফাইলটি প্রতিস্থাপন করুন । নতুন কনফিগারেশন ফাইল/অবজেক্টটিতে আপনার অ্যাপ এবং Firebase প্রজেক্টের জন্য একটি বৈধ API কী থাকা উচিত।

আমি এই 403 ত্রুটিটি কীভাবে ঠিক করব? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

যদি আপনি একটি 403 এরর পান যেখানে লেখা থাকে Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. , তাহলে এর মানে সাধারণত এই যে, আপনার অ্যাপের Firebase কনফিগারেশনে থাকা API কী-তে এমন কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে যা এটিকে প্রয়োজনীয় API কল করতে বাধা দেয়।

এটি ঠিক করতে, আপনাকে Google Cloud কনসোলে আপনার API কী-এর বিধিনিষেধ আপডেট করে প্রয়োজনীয় API অন্তর্ভুক্ত করতে হবে। Firebase AI Logic- এর জন্য, আপনাকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে Firebase AI Logic API ( firebasevertexai.googleapis.com ) সেই নির্বাচিত API-গুলোর তালিকায় অন্তর্ভুক্ত আছে, যেগুলোকে API কী ব্যবহার করে কল করা যায়।

এই ধাপগুলো অনুসরণ করুন:

1. Google Cloud কনসোলে, APIs & Services > Credentials প্যানেলটি খুলুন।

2. আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি যে API কী ব্যবহার করার জন্য কনফিগার করা হয়েছে, সেটি নির্বাচন করুন (উদাহরণস্বরূপ, একটি iOS অ্যাপের জন্য "iOS কী")।

3. এপিআই কী সম্পাদনা (Edit API key) পৃষ্ঠায়, এপিআই সীমাবদ্ধতা (API restrictions ) বিভাগটি খুঁজুন।

4. নিশ্চিত করুন যে ‘Restrict key’ অপশনটি সিলেক্ট করা আছে। যদি তা না থাকে, তাহলে আপনার কী-টি আনরেস্ট্রিক্টেড, এবং সম্ভবত এটি ত্রুটির কারণ নয়।

5. API কী ব্যবহার করে কল করা যায় এমন নির্বাচিত API-এর তালিকায় যুক্ত করতে, 'Selected APIs' ড্রপ-ডাউন মেনুতে Firebase AI Logic API-টি অনুসন্ধান করে নির্বাচন করুন।

6. সংরক্ষণ করুন- এ ক্লিক করুন।

   পরিবর্তনগুলো কার্যকর হতে পাঁচ মিনিট পর্যন্ত সময় লাগতে পারে।

আমি এই 403 ত্রুটিটি কীভাবে ঠিক করব? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

যদি আপনি PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. লেখা একটি 403 এরর পান, তাহলে এর মানে সাধারণত এই যে, আপনার Firebase কনফিগারেশন ফাইল/অবজেক্টে থাকা API কী-টি অন্য কোনো Firebase প্রজেক্টের।

আপনার Firebase কনফিগারেশন ফাইল/অবজেক্টে তালিকাভুক্ত API কী-টি আপনার অ্যাপের API কী-এর সাথে মেলে কিনা তা যাচাই করুন। আপনি Google Cloud কনসোলের APIs & Services > Credentials প্যানেলে আপনার সমস্ত API কী দেখতে পারেন।

যদি দেখেন যে এগুলি মিলছে না, তাহলে একটি নতুন Firebase কনফিগারেশন ফাইল/অবজেক্ট সংগ্রহ করুন এবং আপনার অ্যাপে থাকা ফাইলটি প্রতিস্থাপন করুন । নতুন কনফিগারেশন ফাইল/অবজেক্টটিতে আপনার অ্যাপ এবং Firebase প্রজেক্টের জন্য একটি বৈধ API কী থাকা উচিত।

আমি কীভাবে 404 ত্রুটিটি ঠিক করব, যেখানে বলা হয় একটি মডেল was not found or your project does not have access to it ?

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

There are a couple different reasons why you could get an error like this.

• Invalid model name

  • Cause : The model name you've provided isn't a valid model name.

  • Fix : Check your model name and model version against the list of all supported and available models . Be sure to check the segments and their order in the model name. For example:

    • The Gemini 3.1 Pro preview model name is gemini-3.1-pro-preview .
    • The Gemini 3 Flash preview model name is gemini-3-flash-preview .
    • The "Nano Banana Pro" preview model name is gemini-3-pro-image-preview .
    • The "Nano Banana 2" preview model name is gemini-3.1-flash-image-preview .
    • The "Nano Banana" model name is gemini-2.5-flash-image .

• Invalid location (only applicable if using the Vertex AI Gemini API provider and a preview or experimental model)

  • Cause : You're using a preview or experimental version of a model (for example, gemini-3.1-pro-preview and gemini-3.1-flash-image-preview ), and you didn't specify the global location.

    If you use the Vertex AI Gemini API , all preview and experimental Gemini models (except Gemini Live models) are only available in the global location. However, since Firebase AI Logic defaults to the us-central1 location, you need to explicitly specify the global location when initializing the Vertex AI Gemini API backend service in your code when using these preview and experimental Gemini models.

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

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

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

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

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

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

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

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

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