คำถามที่พบบ่อยและการแก้ปัญหา

ความแตกต่างระหว่างการใช้ Gemini Developer API กับ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

ตารางต่อไปนี้แสดงความแตกต่างที่สำคัญระหว่างผู้ให้บริการ "Gemini API" ทั้ง 2 รายโดยทั่วไปไม่ว่าคุณจะเข้าถึงผู้ให้บริการดังกล่าวด้วยวิธีใดก็ตาม

¹ ผู้ให้บริการ API ทั้ง 2 รายมีราคาแบบจ่ายตามการใช้งานที่แตกต่างกัน (ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ในเอกสารประกอบของแต่ละราย)

² ระบบไม่รองรับ Files API สำหรับ Gemini Developer API ผ่าน SDK ของ Firebase AI Logic

ตารางต่อไปนี้แสดงความพร้อมใช้งานของฟีเจอร์ที่มักมีการสอบถามสำหรับผู้ให้บริการ "Gemini API" ทั้ง 2 ราย ตารางนี้ใช้เฉพาะเมื่อ ใช้ Firebase AI Logic SDK ของไคลเอ็นต์

วิธีใช้ทั้ง Gemini Developer API และ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

คุณเปิดใช้ทั้ง Gemini API ผู้ให้บริการในโปรเจ็กต์ Firebase และใช้ทั้ง 2 API ในแอปได้

หากต้องการสลับผู้ให้บริการ API ในโค้ด เพียงตรวจสอบว่าคุณได้ตั้งค่าบริการแบ็กเอนด์อย่างเหมาะสมในโค้ดแล้ว

การเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นสำหรับการเปลี่ยนแบรนด์ "Vertex AI" เป็น "Agent Platform"

ในช่วงกลางปี 2026 เราได้Google Cloudเปลี่ยนชื่อ "Vertex AI" เป็น "แพลตฟอร์ม Agent ของ Gemini Enterprise" (หรือ "แพลตฟอร์ม Agent") ในระบบนิเวศของ Firebase เราเรียกบริการนี้ว่า "Agent Platform Gemini API"

สําหรับ Google Cloud การรีแบรนด์นี้รวมถึงสิ่งต่อไปนี้ โปรดทราบว่ามีการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ ด้วย แต่ไม่มีผลกับ Firebase AI Logic

• เปลี่ยนชื่อผลิตภัณฑ์จาก "Vertex AI" เป็น "แพลตฟอร์ม Agent ของ Gemini Enterprise" (หรือ "แพลตฟอร์ม Agent") ซึ่งรวมถึง URL ใหม่สำหรับGoogle Cloud คอนโซล และเอกสารประกอบ

• เปลี่ยนชื่อที่แสดงของ API จาก "Vertex AI API" เป็น "Agent Platform API" โปรดทราบว่าชื่อบริการยังคงเหมือนเดิม aiplatform.googleapis.com

• เปลี่ยนชื่อ "Vertex AI Studio" เป็น "Agent Studio"

• ไม่มีการเปลี่ยนแปลงความสามารถของ API พื้นฐานหรือโมเดลที่รองรับ

สำหรับ SDK ของ Firebase AI Logic เราได้รองรับการรีแบรนด์นี้โดยการอัปเดตไวยากรณ์การเริ่มต้นสำหรับบริการแบ็กเอนด์ "Gemini API" และการอัปเดตตำแหน่งเริ่มต้นสำหรับการเข้าถึงโมเดลเมื่อใช้ไวยากรณ์ใหม่นี้

• ไวยากรณ์การเริ่มต้นใหม่สำหรับบริการแบ็กเอนด์ "Gemini API"

  Swift

  เปลี่ยน vertexai เป็น agentPlatform
  พร้อมใช้งานตั้งแต่ Firebase SDK สำหรับแพลตฟอร์ม Apple เวอร์ชัน 12.17.0 ขึ้นไป

  ก่อน

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

  หลังจาก

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน vertexAI เป็น agentPlatform
  พร้อมใช้งานตั้งแต่ Firebase AI Logic SDK สำหรับ Android v17.15.0 ขึ้นไป (Firebase Android BoM v34.17.0 ขึ้นไป)

  ก่อน

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

  หลังจาก

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน vertexAI เป็น agentPlatform
  พร้อมใช้งานตั้งแต่ Firebase AI Logic SDK สำหรับ Android v17.15.0 ขึ้นไป (Firebase Android BoM v34.17.0 ขึ้นไป)

  ก่อน

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

  หลังจาก

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน VertexAIBackend เป็น AgentPlatformBackend
  พร้อมใช้งานตั้งแต่ Firebase JS SDK v12.17.0 ขึ้นไป

  ก่อน

  import { getAI, getGenerativeModel, VertexAIBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAIBackend` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  หลังจาก

  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

  เปลี่ยน vertexAI เป็น agentPlatform
  พร้อมใช้งานตั้งแต่ปลั๊กอิน Firebase AI Logic สำหรับ Flutter v3.15.0 ขึ้นไป (Firebase Flutter BoM v4.18.0 ขึ้นไป)

  ก่อน

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

  หลังจาก

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน VertexAI เป็น AgentPlatform
  พร้อมใช้งานตั้งแต่ Firebase SDK สำหรับ Unity เวอร์ชัน 13.15.0 ขึ้นไป

  ก่อน

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

  หลังจาก

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

• ตำแหน่งเริ่มต้นใหม่สำหรับการเข้าถึงโมเดลเมื่อใช้ไวยากรณ์การเริ่มต้นใหม่

  เมื่อใช้ไวยากรณ์การเริ่มต้น "แพลตฟอร์มตัวแทน" ใหม่ ตำแหน่ง จะตั้งค่าเริ่มต้นเป็น global

  การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นเนื่องจาก global รองรับโมเดล Gemini เกือบทั้งหมด และ Google Cloud ไม่รองรับตำแหน่ง us-central1 สำหรับการเปิดตัวโมเดล Gemini ส่วนใหญ่แล้ว

สำหรับแอป Swift - การเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นในการย้ายข้อมูลจาก FirebaseAI ไปยัง FirebaseAILogic

สำหรับแอปแพลตฟอร์ม Apple ตั้งแต่ Firebase SDK v12.5.0 เป็นต้นไป Firebase AI Logic จะเผยแพร่ภายใต้โมดูล FirebaseAILogic เราได้ทำการเปลี่ยนแปลงนี้โดยไม่ทำให้เกิดการหยุดทำงานและยังคงใช้งานร่วมกับเวอร์ชันก่อนหน้าได้

เหตุผลที่เราทำการเปลี่ยนแปลงนี้

ก่อนหน้านี้เราได้เผยแพร่บริการนี้ภายใต้โมดูล FirebaseAI อย่างไรก็ตาม เรา จำเป็นต้องเปลี่ยนชื่อเป็น FirebaseAILogic ด้วยเหตุผลต่อไปนี้

• หลีกเลี่ยงการตั้งชื่อโมดูลและคลาสซ้ำกันซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาในการเผยแพร่ไบนารี

• ช่วยให้เราใช้มาโคร Swift ในการพัฒนาฟีเจอร์ในอนาคตได้

สิ่งที่ควรทำหากคุณอัปเกรดเป็น v12.5.0 ขึ้นไป

การเปลี่ยนชื่อโมดูลเป็น FirebaseAILogic จะไม่ทำให้เกิดการหยุดทำงานและ เข้ากันได้แบบย้อนหลังใน Firebase 12 อย่างไรก็ตาม ใน Firebase 13 เราจะนำโมดูลเก่านี้ออก เปลี่ยนการอ้างอิงและการนำเข้าก่อนอัปเดตเป็น Firebase 13

คุณไม่จำเป็นต้องทำการเปลี่ยนแปลงใดๆสำหรับการเปลี่ยนชื่อโมดูลนี้ แต่เราขอแนะนำให้คุณทำดังนี้

1. เมื่อเลือกการขึ้นต่อกันของ Swift PM ให้เลือก FirebaseAILogic (แทน FirebaseAI)

2. เปลี่ยนคำสั่งนำเข้าเป็น FirebaseAILogic (แทน FirebaseAI)

API ที่จำเป็นและวิธีเปิดใช้

หากต้องการใช้ Firebase AI Logic SDK กับ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) โปรเจ็กต์ของคุณต้องเปิดใช้ API 2 รายการต่อไปนี้

• Agent Platform API (aiplatform.googleapis.com)
• Firebase AI Logic API (firebasevertexai.googleapis.com)

คุณเปิดใช้ API เหล่านี้ได้โดยใช้ตัวเลือกใดตัวเลือกหนึ่งต่อไปนี้

• ตัวเลือกที่ 1 (แนะนำ): เปิดใช้ API ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้งในคอนโซล Firebase

  1. ในFirebaseคอนโซล ให้ไปที่หน้าบริการ AI > Firebase AI Logic

  2. คลิกเริ่มต้นใช้งาน

  3. เลือกเพื่อเริ่มต้นใช้งาน Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

     ซึ่งจะเปิดตัวเวิร์กโฟลว์แบบมีคำแนะนำที่เปิดใช้ API ทั้ง 2 รายการให้คุณ นอกจากนี้ Firebase ยังจะจัดสรรบัญชีบริการที่ Google จัดการ (P4SA) เพื่อให้สิทธิ์การใช้ Gemini API รวมถึงเพิ่ม Firebase AI Logic API ลงในรายการที่อนุญาตสำหรับคีย์ API ของ Firebase

• ตัวเลือกที่ 2 (ด้วยตนเอง ไม่แนะนำ): เปิดใช้ API ใน Google Cloud คอนโซล

  1. คลิกลิงก์ API แต่ละรายการที่ด้านบนของรายการคำถามที่พบบ่อยนี้ แล้วคลิก เปิดใช้ในหน้าของ API แต่ละรายการ

  2. เพิ่ม Firebase AI Logic API ลงในรายการที่อนุญาตของคีย์ API ของ Firebase

วิธีปิดใช้ API ในโปรเจ็กต์ Firebase

สำหรับ Firebase AI Logic เราพยายามทำให้การตั้งค่าโปรเจ็กต์ Firebase เพื่อใช้ ผู้ให้บริการ Gemini API ที่คุณเลือกง่ายที่สุด ซึ่งรวมถึงการเปิดใช้ API ที่จำเป็น ในโปรเจ็กต์ Firebase ระหว่างเส้นทางที่เฉพาะเจาะจง เช่น เวิร์กโฟลว์แบบมีคำแนะนำในคอนโซล Firebase

อย่างไรก็ตาม หากตัดสินใจที่จะไม่ใช้ Firebase AI Logic หรือผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง Gemini API คุณสามารถปิดใช้ API ที่เชื่อมโยงในโปรเจ็กต์ Firebase ได้

สิทธิ์ที่จำเป็นในการใช้ Firebase AI Logic

รุ่นที่รองรับเมื่อใช้ Firebase AI Logic

ดูรายการโมเดลที่รองรับ เราเพิ่มความสามารถใหม่ๆ ลงใน SDK อยู่เสมอ ดังนั้นโปรดกลับมาดูการอัปเดตในคำถามที่พบบ่อยนี้ (รวมถึงในบันทึกประจำรุ่น บล็อก และโพสต์ในโซเชียล)

• Firebase AI Logic รองรับโมเดลต่อไปนี้

  • Gemini Developer API

    • โมเดลพื้นฐานGeminiส่วนใหญ่

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • โมเดลพื้นฐานGeminiส่วนใหญ่

• Firebase AI Logic ไม่รองรับรุ่นต่อไปนี้ (ไม่ว่าคุณจะเลือกผู้ให้บริการ Gemini API รายใดก็ตาม)

  • โมเดลที่ปรับแต่งแล้ว

  • โมเดลการฝัง โมเดล Veo โมเดล Lyria โมเดลหุ่นยนต์ โมเดลการใช้งานคอมพิวเตอร์ Gemini โมเดล Omni หรือ Gemini โมเดล Flash Cyber

โมเดลที่เลิกใช้งานแล้วหรือปิดตัวลง (เลิกจำหน่าย) - รายการและรุ่นทดแทน

โปรดอ่านคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นเมื่อเลิกใช้งานหรือปิด (หยุดให้บริการ) โมเดล

Gemini 2.5โมเดลที่เสถียร - วันที่ปิดตัวและการเปลี่ยนแทน

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

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

  • สำหรับโมเดลใช้งานทั่วไป วันที่ปิดตัวจะขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการ Gemini APIที่คุณเลือก ดังนี้

    • Gemini Developer API (AI ของ Google): 16 ตุลาคม 2026
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): 20 ตุลาคม 2026

  • สำหรับโมเดลการสร้างรูปภาพ (Nano Banana) วันที่ปิดตัวจะเหมือนกันไม่ว่าคุณจะเลือกGemini APIผู้ให้บริการรายใดก็ตาม นั่นคือวันที่ 2 ตุลาคม 2026

  โปรดทราบว่าโมเดล "Nano Banana" อื่นๆ และโมเดล Gemini Live API 2.5 ที่เสถียรจะไม่ได้รับผลกระทบ

การแทนที่: ย้ายข้อมูลไปใช้โมเดล Gemini 3.x ใหม่รุ่นใดรุ่นหนึ่ง (เช่น gemini-3.8-flash หรือ gemini-3.1-flash-image)

Imagenโมเดลที่เสถียร - วันที่ปิดตัวและการเปลี่ยนแทน

• Imagen ทุกรุ่นจะปิดตัวลงตั้งแต่วันที่ 17 สิงหาคม 2026 (โปรดทราบว่าวันที่ปิดตัวนี้ขยายเวลาจากวันที่ 30 มิถุนายน 2026)

การแทนที่ ย้ายข้อมูลแอปให้ใช้Geminiโมเดลรูปภาพ (โมเดล "Nano Banana")

Gemini 2.0โมเดลที่เสถียร - วันที่ปิดตัวและโมเดลทดแทน

• Gemini 2.0 Flash และ Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001 (และนามแฝงที่อัปเดตอัตโนมัติ gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (และนามแฝงที่อัปเดตอัตโนมัติgemini-2.0-flash-lite)

  • 6 กุมภาพันธ์ 2026: โมเดลเหล่านี้จะไม่มีให้ใช้งานในโปรเจ็กต์ที่ไม่ได้ใช้โมเดลมาก่อนอีกต่อไป

  • 31 มีนาคม 2026: โมเดลเหล่านี้จะปิดตัวลง

  โปรดทราบว่าโมเดล Gemini Live API 2.0 ที่เสถียรจะไม่ได้รับผลกระทบ

การแทนที่: ย้ายข้อมูลไปใช้โมเดล Gemini 3.x ใหม่รุ่นใดรุ่นหนึ่ง (เช่น gemini-3.1-flash-lite)

โมเดล Gemini 1.5 และ 1.0 ที่เสถียร - วันที่ปิดตัวและโมเดลทดแทน

• Gemini 1.5 Pro โมเดล

  • gemini-1.5-pro-002 (และ gemini-1.5-pro): 24 กันยายน 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 พฤษภาคม 2025

• Gemini 1.5 Flash โมเดล

  • gemini-1.5-flash-002 (และ gemini-1.5-flash): 24 กันยายน 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 พฤษภาคม 2025

• Gemini 1.0 Pro Vision โมเดล: 21 เมษายน 2025 (ก่อนหน้านี้กำหนดไว้เป็นวันที่ 9 เมษายน 2025)

• Gemini 1.0 Pro โมเดล: 21 เมษายน 2025 (ก่อนหน้านี้กำหนดไว้เป็นวันที่ 9 เมษายน 2025)

การแทนที่: ย้ายข้อมูลไปใช้โมเดล Gemini 3.x ใหม่รุ่นใดรุ่นหนึ่ง (เช่น gemini-3.1-flash-lite)

การเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นเมื่อเลิกใช้งานหรือปิด (หยุดให้บริการ) โมเดล

เมื่อ Google เปิดตัวโมเดลเวอร์ชันเสถียร เราจะพยายามทำให้โมเดลดังกล่าวพร้อมใช้งานอย่างน้อย 12 เดือนก่อนที่จะปิดตัว (เลิกใช้งาน) โมเดล อย่างไรก็ตาม โปรดทราบว่าสำหรับ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) โมเดลเสถียรบางรุ่น มีความพร้อมใช้งานระยะสั้นเท่านั้น ซึ่งหมายความว่าโมเดลดังกล่าวอาจถูกปิด (เลิกใช้งาน) เร็วสุดภายใน 45 วันหลังจาก มีการเปิดตัวโมเดลทดแทน

คุณจะดูวันที่ปิดตัวของโมเดลได้ที่ไหน

คุณดูวันที่ปิดตัวของโมเดลได้หลายวิธี ดังนี้

• ในวันที่เปิดตัว: เราจะระบุวันที่คาดว่าจะปิดตัวของแต่ละโมเดล ในหลายที่ในGemini APIเอกสารประกอบของผู้ให้บริการ รวมถึงในเอกสารประกอบของ Firebase (ดูหน้าโมเดลที่รองรับ)

• เมื่อใกล้ถึงวันที่ปิดตัว

  • Google จะส่งอีเมลไปยังสมาชิกโปรเจ็กต์ที่เหมาะสม
  • เราจะโพสต์การแจ้งเตือนเกี่ยวกับการปิดตัวที่กำลังจะเกิดขึ้นในช่องทางต่างๆ ดังนี้
    • บันทึกประจำรุ่น (ดูตัวอย่าง)
    • แบนเนอร์ระดับหน้า หน้าโมเดลที่รองรับ และ คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับโมเดลที่เลิกใช้งานและปิดตัวลง

สิ่งที่ควรทำหากโมเดลที่คุณใช้กำลังจะถูกปิดตัวลง

1. ค้นหารุ่นที่รองรับในปัจจุบันที่เหมาะสมและชื่อรุ่น

   นอกจากนี้ เรายังมีรุ่นทดแทนที่แนะนำในคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับรุ่นที่เลิกใช้งานและรุ่นที่ปิดตัวลง

2. อัปเดตชื่อโมเดลที่แอปใช้ก่อนวันที่ปิดตัว มิฉะนั้น คำขอใดๆ ที่ส่งไปยังโมเดลนั้นจะล้มเหลวและแสดงข้อผิดพลาด 404

   • คุณตั้งชื่อโมเดลระหว่างการเริ่มต้นเมื่อสร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel, LiveModel หรือ ImagenModel โปรดอ่านคำแนะนำที่สำคัญด้านล่างเกี่ยวกับการใช้เทมเพลตพรอมต์ Firebase Remote Config หรือเทมเพลตพรอมต์ของเซิร์ฟเวอร์

   • เมื่อใช้ Firebase AI Logic คุณมักไม่จำเป็นต้องแก้ไขโค้ดใดๆ ที่เรียกใช้โมเดลจริง

     โปรดทราบว่าGemini 3.xโมเดลล่าสุด ไม่รองรับพารามิเตอร์หลายรายการ (โดยเฉพาะอุณหภูมิ, top-K, top-P, ค่าปรับความถี่, ค่าปรับการปรากฏ และจำนวนตัวเลือก)

3. ทดสอบแอปเพื่อให้แน่ใจว่าการตอบกลับยังคงเป็นไปตามที่คาดไว้

วิธีกำหนดขีดจำกัดของอัตราต่อผู้ใช้

โดยค่าเริ่มต้น Firebase AI Logic จะกำหนดขีดจำกัดคำขอต่อผู้ใช้ที่ 100 คำขอต่อนาที (RPM)

หากต้องการปรับขีดจำกัดอัตราต่อผู้ใช้ คุณต้องปรับการตั้งค่าโควต้าสำหรับ Firebase AI Logic API

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับFirebase AI Logic โควต้า API ในหน้านั้น คุณยังดูวิธีดูและแก้ไขโควต้าได้ด้วย

วิธีลดเวลาในการตอบสนองและการใช้โทเค็นสูง

หากพบว่าเวลาในการตอบสนองสูงหรือมีการใช้โทเค็นสูง อาจเป็นเพราะการกำหนดค่าระดับการคิด สำหรับโมเดลที่คุณใช้

Gemini 3 และรุ่นที่ใหม่กว่าจะใช้ "กระบวนการคิด" ภายใน ซึ่งช่วยปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลและการวางแผนแบบหลายขั้นตอนได้อย่างมาก ทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ขั้นสูง และการวิเคราะห์ข้อมูล

อย่างไรก็ตาม คุณไม่จำเป็นต้องใช้ระดับการคิดที่สูงเสมอไป ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับงาน และคุณสามารถกำหนดค่าโมเดลให้ใช้ระดับการคิดที่ต่ำกว่าได้ ระดับความคิดที่ต่ำลงจะช่วยลดเวลาในการตอบสนองและการใช้โทเค็น หากต้องการช่วยคุณตัดสินใจ ว่าโมเดลอาจต้องใช้ความสามารถในการคิดมากเพียงใด โปรดดูการเปรียบเทียบความยากของงาน

โปรดทราบว่าสำหรับโมเดล Gemini 3 ขึ้นไปส่วนใหญ่ ระดับการคิดเริ่มต้น จะตั้งค่าเป็น HIGH

ข้อกำหนดประเภท MIME สำหรับคำขอแบบหลายรูปแบบ (เช่น สำหรับอินพุตรูปภาพ, PDF, วิดีโอ และเสียง)

ในคำขอแบบมัลติโมดัลแต่ละรายการ คุณต้องระบุข้อมูลต่อไปนี้เสมอ

• mimeType ของไฟล์ ดูข้อยกเว้นด้านล่าง

• ไฟล์ คุณระบุไฟล์เป็นข้อมูลแบบอินไลน์หรือระบุไฟล์โดยใช้ URL ก็ได้

ดูข้อมูลเกี่ยวกับประเภทไฟล์อินพุตที่รองรับ วิธีระบุประเภท MIME และตัวเลือก 2 รายการสำหรับการระบุไฟล์ในไฟล์อินพุตที่รองรับและข้อกำหนด

ข้อยกเว้นในการรวมประเภท MIME ในคำขอ

ข้อยกเว้นในการระบุประเภท MIME คืออินพุตรูปภาพในบรรทัดสำหรับ คำขอจากแอปแพลตฟอร์ม Android และ Apple แบบเนทีฟ

Firebase AI Logic SDK สำหรับแพลตฟอร์ม Android และ Apple มีวิธีที่ง่ายและเป็นมิตรกับแพลตฟอร์มในการจัดการรูปภาพในคำขอ โดยระบบจะแปลงรูปภาพทั้งหมด (ไม่ว่าจะมีรูปแบบใดก็ตาม) เป็น JPEG ที่คุณภาพ 80% ฝั่งไคลเอ็นต์ก่อนที่จะส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งหมายความว่าเมื่อคุณระบุ รูปภาพเป็นข้อมูลแบบอินไลน์โดยใช้ SDK ของแพลตฟอร์ม Android และ Apple คุณก็ไม่ จำเป็นต้องระบุประเภท MIME ในคำขอ

การจัดการที่ง่ายขึ้นนี้แสดงอยู่ในFirebase AI Logicเอกสารประกอบใน ตัวอย่างสำหรับการส่งรูปภาพที่เข้ารหัส Base64 ในคำขอ

ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับฟีเจอร์นี้สำหรับแต่ละแพลตฟอร์มมีดังนี้

• สำหรับ Android

  • คุณสามารถใช้ประโยชน์จากวิธีที่ง่ายขึ้นในการจัดการรูปภาพประเภทดั้งเดิมของแพลตฟอร์ม (Bitmap) ในพรอมต์มัลติโมดัลที่มีรูปภาพเป็นข้อมูลแบบอินไลน์ (ดูตัวอย่าง)

  • หากต้องการควบคุมรูปแบบและการแปลงรูปภาพให้มากขึ้น คุณอาจระบุรูปภาพเป็น InlineDataPart และระบุประเภท MIME ที่เฉพาะเจาะจง เช่น

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

• สำหรับแพลตฟอร์ม Apple

  • คุณสามารถใช้ประโยชน์จากวิธีที่ง่ายขึ้นในการจัดการประเภทรูปภาพดั้งเดิมของแพลตฟอร์ม (UIImage, NSImage, CIImage และ CGImage) ในพรอมต์มัลติโมดัล ที่มีรูปภาพเป็นข้อมูลแบบอินไลน์ (ดูตัวอย่าง)

  • หากต้องการควบคุมรูปแบบและการแปลงรูปภาพให้มากขึ้น คุณอาจระบุรูปภาพเป็น InlineDataPart และระบุประเภท MIME ที่เฉพาะเจาะจง เช่น

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

ฟีเจอร์ขั้นสูงที่ยังไม่พร้อมใช้งานเมื่อใช้ Firebase AI Logic: การอ้างอิงจาก Google Image Search, การปรับแต่งโมเดล, การสร้างการฝัง และการดึงข้อมูลเชิงความหมาย

ฟีเจอร์ต่อไปนี้ได้รับการรองรับจากโมเดลและผู้ให้บริการ API ต่างๆ แต่จะใช้ไม่ได้เมื่อใช้ Firebase AI Logic

• การเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลกับ Google Image Search
• การปรับแต่งโมเดล
• การสร้างการฝัง
• การดึงข้อมูลเชิงความหมาย

หากต้องการเพิ่มฟีเจอร์เหล่านี้เป็นคำขอฟีเจอร์หรือโหวตคำขอฟีเจอร์ที่มีอยู่ โปรดไปที่ Firebase UserVoice

ทำความเข้าใจการเปลี่ยนชื่อจาก "Vertex AI in Firebase" เป็น "Firebase AI Logic"

เมื่อปี 2024 เราได้เปิดตัวชุด SDK ไคลเอ็นต์ Firebase ที่ใช้ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) รวมถึงเกตเวย์พร็อกซี Firebase เพื่อปกป้อง API ดังกล่าวจากการละเมิด และเพื่อเปิดใช้การผสานรวมกับผลิตภัณฑ์อื่นๆ ของ Firebase เราตั้งชื่อผลิตภัณฑ์ว่า "Vertex AI ใน Firebase" และชื่อผลิตภัณฑ์นี้อธิบายกรณีการใช้งานที่มีให้ของผลิตภัณฑ์ได้อย่างถูกต้องในขณะนั้น

อย่างไรก็ตาม ตั้งแต่นั้นมาเราได้ขยายความสามารถของผลิตภัณฑ์ เช่น ตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2025 เป็นต้นมา เราได้รองรับ Gemini Developer API รวมถึงความสามารถในการปกป้อง Gemini Developer API จากการละเมิด โดยใช้การผสานรวมกับ Firebase App Check

ด้วยเหตุนี้ ชื่อ "Vertex AI ใน Firebase" จึงไม่แสดงถึงขอบเขตที่ขยายออกไปของผลิตภัณฑ์ของเราได้อย่างถูกต้องอีกต่อไป ดังนั้น ชื่อใหม่ — Firebase AI Logic — จึงสะท้อนถึงชุดฟีเจอร์ที่พัฒนาขึ้นได้ดียิ่งขึ้น และช่วยให้เราขยายข้อเสนอต่อไปได้ในอนาคต

ดูคู่มือการย้ายข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่าคุณจะได้รับฟีเจอร์ล่าสุดทั้งหมดจาก Firebase AI Logic (และ เริ่มใช้ Gemini Developer API ได้หากต้องการ)

ปริมาณการใช้อินเทอร์เน็ตสำหรับการฝึกโมเดล

ดูการกำกับดูแลข้อมูลและ AI ที่มีความรับผิดชอบ

App Check ต้องมีการบังคับใช้สำหรับแอปทุกเวอร์ชัน

App Check ต้องบังคับใช้กับแอปทุกเวอร์ชันที่ใช้ Firebase AI Logic

App Check เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องบังคับใช้โดยเร็วที่สุด โดยเฉพาะ ก่อนที่คุณจะส่งแอปไปยังระบบควบคุมซอร์สโค้ดที่พร้อมใช้งานแบบสาธารณะ แชร์แอป หรือทำให้แอปพร้อมใช้งานแบบสาธารณะ

หากติดตั้งใช้งาน App Check ในฐานของโค้ดของแอปทันที แอปทุกเวอร์ชันจะส่งโทเค็น App Check ที่ถูกต้องได้ คำขอที่ไม่ได้ส่งโทเค็นที่ถูกต้องจะถือว่ายังไม่ได้ยืนยันและจะถูกบล็อกเมื่อมีการบังคับใช้ App Check

หากคุณได้เผยแพร่แอปเวอร์ชันที่ไม่มี การติดตั้งใช้งาน App Check ให้แก่ผู้ใช้ปลายทางแล้ว โปรดดูคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับวิธีติดตั้งใช้งานและบังคับใช้ App Check สำหรับแอปที่เผยแพร่แล้ว

วิธีใช้และบังคับใช้ App Check สำหรับแอปที่เผยแพร่แล้ว

สำหรับแอปเวอร์ชันที่ไม่ได้App Checkไว้ คำขอที่ส่งไปยัง Firebase AI Logicจากเวอร์ชันเหล่านั้นจะไม่มีโทเค็น App Check ที่ถูกต้อง และถือว่าไม่ได้รับการยืนยัน ระบบจะบล็อกคำขอเหล่านี้เมื่อมีการบังคับใช้ App Check สำหรับ Firebase AI Logic

วิธีการต่อไปนี้จะช่วยคุณย้ายข้อมูลแอปเพื่อให้บังคับใช้ App Check ได้โดยไม่ทำให้บริการหยุดชะงักสำหรับแอปที่เผยแพร่แล้ว ซึ่งไม่มี App Check

1. ใช้ผู้ให้บริการการรับรองเวอร์ชันที่ใช้งานจริงในแอปโดยเร็วที่สุด

   • แพลตฟอร์ม Apple: DeviceCheck หรือ App Attest หรือ reCAPTCHA Enterprise
   • Android Play Integrity หรือ reCAPTCHA Enterprise
   • เว็บ: reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter: รองรับ ผู้ให้บริการทั้งหมดข้างต้น รวมถึง reCAPTCHA Enterprise
   • Unity: รองรับ ผู้ให้บริการทั้งหมดข้างต้น (รองรับ reCAPTCHA Enterprise เร็วๆ นี้)

2. ตรวจสอบคำขอจากแอปเพื่อช่วยคุณตัดสินใจว่าเมื่อใดที่ควรบังคับใช้ App Check

   เช่น หากคำขอล่าสุดเกือบทั้งหมดมาจากไคลเอ็นต์ที่ยืนยันแล้ว คุณควรพิจารณาบังคับใช้ App Check

3. บังคับใช้ App Check สำหรับ Firebase AI Logic

4. สำหรับการพัฒนาในเครื่องเมื่อมีการบังคับใช้ App Check คุณจะทำสิ่งต่อไปนี้ได้ ตั้งค่าผู้ให้บริการแก้ไขข้อบกพร่องของ App Check และยังคงบังคับใช้ App Check สำหรับ Firebase AI Logic ได้

ทำความเข้าใจการอัปเกรดความปลอดภัย (กลางปี 2026) สำหรับ Gemini Developer API และ Firebase AI Logic

ในอดีต Gemini Developer API อาศัยคีย์ API มาตรฐาน Geminiเพื่อให้สิทธิ์การใช้ Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com) หากคุณเปิดใช้ Firebase AI Logic และเลือกใช้ Gemini Developer API Firebase จะสร้างคีย์ API Gemini ให้คุณซึ่งจำกัดไว้สำหรับ Gemini Developer API คีย์นี้มีชื่อว่า Gemini Developer API key (auto created by Firebase)

ตั้งแต่ช่วงกลางปี 2026 เป็นต้นไป Gemini Developer API จะอัปเกรดเป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น ที่เรียกว่า "คีย์การให้สิทธิ์ (auth)" (ซึ่งก็คือบัญชีบริการ) Firebase AI Logic ได้รับการอัปเกรดพร้อมกัน แทนที่จะใช้Geminiคีย์ API มาตรฐาน Firebase AI Logic จะจัดการการให้สิทธิ์สำหรับ Gemini Developer API โดยใช้บัญชีบริการที่จัดการโดย Google (P4SA) ซึ่ง เราจะจัดสรรให้คุณโดยอัตโนมัติ
ตัวแทนบริการตรรกะ AI ของ Firebase (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

สำหรับทั้งโปรเจ็กต์ที่มีอยู่และโปรเจ็กต์ใหม่ หากคุณเข้าถึง Gemini Developer API ผ่าน Firebase AI Logic คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการใดๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากการอัปเกรดความปลอดภัยเหล่านี้ตั้งแต่ช่วงกลางปี 2026 เป็นต้นไป

วิธีย้ายข้อมูลคีย์ Gemini API ไปยัง "คีย์การให้สิทธิ์ (auth)"

สำหรับทั้งโปรเจ็กต์ที่มีอยู่และโปรเจ็กต์ใหม่ หากคุณเข้าถึง Gemini Developer API ผ่าน Firebase AI Logic คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการใดๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากการอัปเกรดความปลอดภัยตั้งแต่ช่วงกลางปี 2026 (รวมถึง การย้ายข้อมูลไปยัง "คีย์การให้สิทธิ์ (auth)")

ในนามของนักพัฒนาแอป Firebase AI Logic จะจัดการการเปลี่ยนแปลงด้านความปลอดภัยที่จำเป็นทั้งหมดโดยอัตโนมัติ เพื่อรองรับการเปลี่ยนผ่านของ Gemini Developer API ที่กำหนดให้ใช้ "คีย์การให้สิทธิ์ (auth)"

ตั้งแต่ช่วงกลางปี 2026 เป็นต้นไป Firebase AI Logic จะไม่จัดสรรหรือใช้ คีย์ API Gemini มาตรฐานอีกต่อไป แต่ตอนนี้ Firebase AI Logic จะจัดการ การให้สิทธิ์สำหรับ Gemini Developer API โดยใช้ บัญชีบริการที่ Google จัดการ (P4SA) ซึ่งเราจะจัดสรรให้คุณโดยอัตโนมัติใน โปรเจ็กต์ Firebase
ตัวแทนบริการ Firebase AI Logic (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้คุณสามารถตรวจสอบและลบคีย์ API ที่มีชื่อว่า Gemini Developer API key (auto created by Firebase) ได้ คุณลบคีย์นี้ได้ใน Google Cloud คอนโซล โปรดตรวจสอบข้อมูลต่อไปนี้ ก่อนลบคีย์

• Gemini คีย์ API นี้สร้างขึ้นโดย Firebase เพื่อวัตถุประสงค์เดียว ในการใช้กับ Firebase AI Logic ดังนั้นจึงลบได้อย่างปลอดภัย อย่างไรก็ตาม ก่อนที่จะลบคีย์นี้ คุณควรตรวจสอบให้แน่ใจว่า คุณไม่ได้ใช้คีย์กับเครื่องมืออื่นๆ ที่ให้สิทธิ์เข้าถึง Gemini Developer API โดยไม่ตั้งใจ เช่น SDK ของเซิร์ฟเวอร์ GenAI หรือ Genkit วิธีตรวจสอบการใช้งานมีดังนี้
  1. ในGoogle Cloudคอนโซล ให้ไปที่หน้าสำหรับ Gemini Developer API แล้วคลิก จัดการ
  2. ในแท็บเมตริก ในเมนูแบบเลื่อนลงข้อมูลเข้าสู่ระบบ ให้เลือกคีย์ชื่อ Gemini Developer API key (auto created by Firebase)
  3. หากกราฟที่แสดงไม่มีการใช้งานตั้งแต่ต้นเดือนกรกฎาคม 2026 (ซึ่งเป็นช่วงที่ Firebase AI Logic หยุดใช้คีย์ API เหล่านี้) คุณก็ลบคีย์ได้อย่างปลอดภัย
     อย่างไรก็ตาม หากกราฟแสดงการใช้งาน แสดงว่าคุณใช้คีย์กับ เครื่องมืออื่น และคุณควรเปลี่ยนชื่อคีย์ เพื่อให้ชัดเจนว่ามีการใช้คีย์กับเครื่องมือดังกล่าว (และไม่ได้ใช้กับ Firebase AI Logic)
• โปรดอย่าลบคีย์ API อื่นๆ ที่มีชื่อซึ่งมีกลุ่ม(auto created by Firebase)

อย่าเพิ่มคีย์ API ของ Gemini ลงในโค้ดเบสของแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่หรือเว็บแอป

เมื่อใช้ Firebase AI Logic SDK คุณไม่จำเป็นต้องมีคีย์ API Gemini เพื่อให้สิทธิ์การใช้ Gemini Developer API และคุณไม่ควรเพิ่มคีย์ API Gemini ลงในฐานของโค้ดของแอป

อย่าใช้ "คีย์ API ของ Firebase" เป็นคีย์ API ของ Gemini

ห้ามใช้ "คีย์ API ของ Firebase" เป็นGeminiคีย์ API เราขอแนะนำเป็นอย่างยิ่งว่าอย่าเพิ่ม Gemini Developer API ลงใน รายการที่อนุญาตสำหรับคีย์ Firebase API

คีย์ API ของ Firebase คือคีย์ API ที่แสดงอยู่ใน ไฟล์การกำหนดค่าหรือออบเจ็กต์ Firebase ที่คุณเพิ่มลงในฐานของโค้ดของแอปเพื่อ เชื่อมต่อแอปกับ Firebase คุณใส่คีย์ API ของ Firebase ในโค้ดได้เมื่อใช้คีย์กับ API ที่เกี่ยวข้องกับ Firebase เท่านั้น (เช่น Firebase AI Logic) ดูข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับคีย์ API ของ Firebase

ในแผง API และบริการ > ข้อมูลเข้าสู่ระบบ ของคอนโซล Google Cloud คีย์ API ของ Firebase จะมีลักษณะดังนี้

เนื่องจากคุณต้องเพิ่มคีย์ API ของ Firebase ลงในฐานของโค้ดของแอปเพื่อให้ API ที่เกี่ยวข้องกับ Firebase ทำงานได้ และเนื่องจาก Gemini Developer API สามารถให้สิทธิ์ผ่านคีย์ API ได้ เราขอแนะนำอย่างยิ่งว่าคุณไม่ควรเพิ่ม Gemini Developer API (เรียกว่า "Generative Language API" ในคอนโซล Google Cloud) ลงในรายการที่อนุญาตของ API สำหรับคีย์ API ของ Firebase หากคุณทำเช่นนั้น คุณจะเปิดเผย Gemini Developer API ต่อการละเมิดที่อาจเกิดขึ้น

วิธีรักษาGeminiคีย์ API ให้ปลอดภัย