คำถามที่พบบ่อยและการแก้ปัญหา

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

ตารางต่อไปนี้แสดงความแตกต่างที่สำคัญระหว่างผู้ให้บริการ "Gemini API" ทั้ง 2 รายโดยทั่วไป ไม่ว่าคุณจะเข้าถึงด้วยวิธีใดก็ตาม

¹ ผู้ให้บริการ API ทั้ง 2 รายมีราคาแบบจ่ายเมื่อใช้ที่แตกต่างกัน (ดูข้อมูลเพิ่มเติมในเอกสารประกอบของผู้ให้บริการแต่ละราย)

² Firebase AI Logic SDK ไม่รองรับFiles API สำหรับ Gemini Developer API

ตารางต่อไปนี้แสดงความพร้อมใช้งานของฟีเจอร์ที่มักมีการสอบถามถึงสำหรับผู้ให้บริการ "Gemini API" 2 ราย ตารางนี้ใช้เมื่อใช้ SDK ของไคลเอ็นต์ Firebase AI Logic โดยเฉพาะ

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

คุณสามารถเปิดใช้ผู้ให้บริการ Gemini API ทั้ง 2 รายในโปรเจ็กต์ Firebase และใช้ API ทั้ง 2 รายการในแอปได้

หากต้องการสลับระหว่างผู้ให้บริการ API ในโค้ด เพียงตรวจสอบว่าคุณได้ตั้งค่าบริการแบ็กเอนด์อย่างเหมาะสมในโค้ด

การเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นสำหรับการเปลี่ยนแบรนด์ "Vertex AI" เป็น "Agent Platform"

ในช่วงกลางปี 2026 Google Cloud ได้รีแบรนด์ "Vertex AI" เป็น "Gemini Enterprise Agent Platform" (หรือ "Agent Platform") ในระบบนิเวศของ Firebase เราเรียกบริการนี้ว่า "Agent Platform Gemini API"

สำหรับ Google Cloud การรีแบรนด์นี้รวมถึงสิ่งต่อไปนี้ โปรดทราบว่ามีการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ แต่ไม่มีผลกับ Firebase AI Logic

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

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

• การรีแบรนด์ "Vertex AI Studio" เป็น "Agent Studio"

• ไม่มีการเปลี่ยนแปลงความสามารถของ API พื้นฐานหรือโมเดลที่รองรับ

สำหรับ SDK Firebase AI Logic เราได้รองรับการรีแบรนด์นี้โดยการอัปเดตไวยากรณ์การเริ่มต้นสำหรับบริการแบ็กเอนด์ "Gemini API" และอัปเดตตำแหน่งเริ่มต้นสำหรับการเข้าถึงโมเดลเมื่อใช้ไวยากรณ์ใหม่นี้

• ไวยากรณ์การเริ่มต้นใหม่สำหรับบริการแบ็กเอนด์ "Gemini API":

  Swift

  เปลี่ยน vertexAI เป็น agentPlatform

  • ไวยากรณ์ agentPlatform พร้อมใช้งานตั้งแต่ SDK เวอร์ชัน 12.17.0 ขึ้นไป
  • เรานำไวยากรณ์ vertexAI ออกใน SDK เวอร์ชัน 13.0.0

  ก่อน

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน vertexAI เป็น agentPlatform

  • ไวยากรณ์ agentPlatform พร้อมใช้งานตั้งแต่ SDK เวอร์ชัน 17.15.0 ขึ้นไปและ Firebase Android BoM เวอร์ชัน 34.17.0 ขึ้นไป
  • ระบบนำไวยากรณ์ vertexAI ออกใน SDK เวอร์ชัน 18.0.0 และ BoM เวอร์ชัน 35.0.0

  ก่อน

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน vertexAI เป็น agentPlatform

  • ไวยากรณ์ agentPlatform พร้อมใช้งานตั้งแต่ SDK เวอร์ชัน 17.15.0 ขึ้นไปและ Firebase Android BoM เวอร์ชัน 34.17.0 ขึ้นไป
  • ระบบนำไวยากรณ์ vertexAI ออกใน SDK เวอร์ชัน 18.0.0 และ BoM เวอร์ชัน 35.0.0

  ก่อน

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน VertexAIBackend เป็น AgentPlatformBackend

  • AgentPlatformBackendไวยากรณ์พร้อมใช้งานตั้งแต่ Firebase JS SDK เวอร์ชัน 12.17.0 ขึ้นไป
  • เรานำไวยากรณ์ VertexAIBackend ออกใน SDK เวอร์ชัน 13.0.0

  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-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

  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-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

  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-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"));
  
  // ...
  

• ตำแหน่งเริ่มต้นใหม่สำหรับการเข้าถึงโมเดลเมื่อใช้ไวยากรณ์การเริ่มต้นใหม่

  เมื่อใช้ไวยากรณ์การเริ่มต้น "แพลตฟอร์มตัวแทน" ใหม่ ตำแหน่ง จะตั้งค่าเริ่มต้นเป็น global

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

สำหรับแอป Swift - ต้องทำการเปลี่ยนแปลงเพื่อย้ายข้อมูลจาก FirebaseAI ไปยัง FirebaseAILogic

สําหรับแอปแพลตฟอร์ม Apple ตั้งแต่ Firebase SDK v12.5.0 เป็นต้นไป Firebase AI Logic จะจัดจำหน่ายภายใต้โมดูล FirebaseAILogic ใน SDK เวอร์ชัน 13.0.0 ระบบได้นำโมดูล FirebaseAI ออกแล้ว

เหตุผลที่เราทำการเปลี่ยนแปลงนี้

ก่อนหน้านี้เราได้เผยแพร่บริการนี้ภายใต้โมดูล FirebaseAI อย่างไรก็ตาม เราจำเป็นต้องเปลี่ยนชื่อเป็น FirebaseAILogic เนื่องจากสาเหตุต่อไปนี้

• หลีกเลี่ยงการตั้งชื่อโมดูลและคลาสซ้ำกันซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาในการเผยแพร่ไบนารี

• ช่วยให้เราใช้มาโคร Swift ในการพัฒนาฟีเจอร์ในอนาคตได้

สิ่งที่ต้องทำหากคุณอัปเกรดเป็น v12.5.0 ขึ้นไปหรือ v13.0.0 ขึ้นไป

ใน Firebase 12 (ตั้งแต่ v12.5.0 ขึ้นไป) การเปลี่ยนชื่อโมดูลเป็น FirebaseAILogic จะไม่ทำให้เกิดข้อผิดพลาดและเข้ากันได้แบบย้อนหลัง ดังนั้นเราจึงแนะนำให้ทำการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ใน Firebase 12 อย่างไรก็ตาม ใน Firebase SDK เวอร์ชัน 13.0.0 ระบบได้นำโมดูล FirebaseAI เก่าออกแล้ว ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จึงจำเป็นเมื่อ อัปเกรดเป็น Firebase 13

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 โดยทำดังนี้

  1. ในFirebaseคอนโซล ให้ไปที่บริการ AI > Firebase AI Logic หน้า

  2. คลิกเริ่มต้นใช้งาน

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

     ซึ่งจะเปิดตัวเวิร์กโฟลว์แบบมีคำแนะนำที่ช่วยให้คุณเปิดใช้ API ทั้ง 2 รายการได้ Firebase จะจัดสรรบัญชีบริการที่จัดการโดย Google (P4SA) เพื่อให้สิทธิ์การใช้ Gemini API รวมถึงเพิ่ม API Firebase AI Logic ลงในรายการที่อนุญาตสำหรับคีย์ Firebase API ของคุณด้วย

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

  1. คลิกลิงก์ API แต่ละรายการที่ด้านบนของรายการคำถามที่พบบ่อยนี้ แล้วคลิกเปิดใช้ในหน้าของ 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 ที่จำเป็นในโปรเจ็กต์ Firebase ระหว่างเส้นทางที่เฉพาะเจาะจง เช่น เวิร์กโฟลว์ที่มีคำแนะนำในคอนโซล 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 อยู่เป็นประจำ ดังนั้นโปรดกลับมาดูคำถามที่พบบ่อยนี้เพื่อดูข้อมูลอัปเดต (รวมถึงในบันทึกประจำรุ่น บล็อก และโพสต์บนโซเชียลเน็ตเวิร์ก)

• Firebase AI Logic รองรับโมเดลต่อไปนี้

  • Gemini Developer API

    • โมเดลพื้นฐาน Gemini ส่วนใหญ่

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • โมเดลพื้นฐาน Gemini ส่วนใหญ่

• Firebase AI Logic ไม่รองรับโมเดลต่อไปนี้ (ไม่ว่าคุณจะเลือกผู้ให้บริการ Gemini API รายใดก็ตาม)

  • โมเดลที่ปรับแต่ง

  • โมเดลการฝัง, โมเดล Veo, โมเดล Lyria, โมเดลหุ่นยนต์, โมเดลการใช้คอมพิวเตอร์, โมเดล Gemini Omni หรือ โมเดล Gemini Cyber

โมเดลที่เลิกใช้งานหรือปิดตัวลง (เลิกใช้) - รายการและรายการทดแทน

โปรดอ่านคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นเมื่อโมเดลเลิกใช้งานหรือปิดตัวลง (เลิกใช้)

โมเดล Gemini 2.5 เวอร์ชันเสถียร - วันที่ปิดให้บริการและโมเดลทดแทน

• 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 (Google AI): เลิกใช้งานแล้ว แต่ยังไม่มีการประกาศวันที่ปิด (เฉพาะโปรเจ็กต์ที่ใช้งานอยู่ก่อนหน้านี้เท่านั้นที่ยังคงใช้ได้)
    • 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 ล่าสุด (เช่น gemini-4-argon, gemini-3.8-flash หรือ gemini-3.1-flash-image)

Imagenโมเดลที่เสถียร - วันที่ปิดตัวและโมเดลทดแทน

• Imagen ทุกรุ่นจะหยุดให้บริการตั้งแต่วันที่ 17 สิงหาคม 2026 (โปรดทราบว่าวันที่หยุดให้บริการนี้ขยายเวลาจากวันที่ 30 มิถุนายน 2026)

การทดแทน: ย้ายแอปของคุณไปใช้Geminiโมเดลรูปภาพ (โมเดล "Nano Banana")

โมเดล Gemini 2.0 เวอร์ชันเสถียร - วันที่ปิดให้บริการและโมเดลทดแทน

• 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: โมเดลเหล่านี้จะไม่มีให้ใช้งานในโปรเจ็กต์ที่ไม่ได้ใช้โมเดลมาก่อน

  • 31 มีนาคม 2026: โมเดลเหล่านี้จะปิดตัวลง

  โปรดทราบว่าโมเดล Gemini Live API 2.0 ที่เสถียรจะไม่ได้รับผลกระทบ

การแทนที่: ย้ายไปใช้โมเดล Gemini 3.x ใหม่ (เช่น gemini-3.1-flash-lite)

โมเดล Gemini 1.5 และ 1.0 เวอร์ชันเสถียร - วันที่ปิดให้บริการและโมเดลทดแทน

• 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

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

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

การแทนที่: ย้ายไปใช้โมเดล Gemini 3.x ใหม่ (เช่น gemini-3.1-flash-lite)

การเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นเมื่อโมเดลเลิกใช้งานหรือปิดตัวลง (เลิกใช้)

เมื่อ Google เปิดตัวโมเดลเวอร์ชันเสถียร เราจะพยายามทำให้โมเดลนั้นพร้อมใช้งานอย่างน้อย 12 เดือนก่อนที่จะปิดตัว (หยุดให้บริการ) โมเดล อย่างไรก็ตาม โปรดทราบว่าสำหรับ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) โมเดลที่เสถียรบางโมเดลจะมีความพร้อมใช้งานในระยะสั้นเท่านั้น ซึ่งหมายความว่าโมเดลดังกล่าวอาจปิดตัวลง (เลิกใช้งาน) เร็วที่สุด 45 วันหลังจากเปิดตัวโมเดลทดแทน

คุณจะดูวันที่ปิดตัวของโมเดลได้ที่ไหน

วิธีดูวันที่ปิดให้บริการของโมเดลมีดังนี้

• เมื่อเปิดตัว: เราจะระบุวันที่คาดว่าจะปิดตัวของแต่ละโมเดลไว้ในเอกสารประกอบของผู้ให้บริการ Gemini API หลายแห่ง รวมถึงในเอกสารประกอบของ Firebase (ดูหน้าโมเดลที่รองรับ)

• เมื่อใกล้ถึงวันที่ปิดให้บริการ

  • Google จะส่งอีเมลไปยังสมาชิกโปรเจ็กต์ที่เหมาะสม
  • เราจะโพสต์การช่วยเตือนเกี่ยวกับการปิดระบบที่กำลังจะเกิดขึ้นในช่องทางต่างๆ ดังนี้
    • บันทึกประจำรุ่น (ดูตัวอย่าง)
    • แบนเนอร์ระดับหน้าเว็บ, หน้ารูปแบบที่รองรับ และ คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับรูปแบบที่เลิกใช้งานและปิดตัวลง

สิ่งที่ต้องทำหากโมเดลที่คุณใช้อยู่กำลังจะปิดตัวลง

1. ค้นหาโมเดลที่รองรับในปัจจุบันที่เหมาะสมและชื่อโมเดล

   นอกจากนี้ เรายังมีโมเดลทดแทนที่แนะนำในคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับโมเดลที่เลิกใช้งานและปิดตัวลงด้วย

2. อัปเดตชื่อโมเดลที่แอปใช้ก่อนวันที่ปิดตัว มิฉะนั้น คำขอใดๆ ที่ส่งไปยังโมเดลนั้นจะล้มเหลวและแสดงข้อผิดพลาด 404

   • คุณตั้งชื่อโมเดลระหว่างการเริ่มต้นเมื่อสร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel, LiveModel หรือ ImagenModel โปรดอ่านคำแนะนำที่สำคัญด้านล่างเกี่ยวกับการใช้เทมเพลตพรอมต์ของ Firebase Remote Config หรือเซิร์ฟเวอร์

   • เมื่อใช้ Firebase AI Logic คุณมักจะไม่จำเป็นต้องแก้ไขโค้ดที่เรียกใช้โมเดลจริงๆ

     โปรดทราบว่าสำหรับโมเดล Gemini 4.x และ Gemini 3.x รุ่นล่าสุด ระบบไม่รองรับพารามิเตอร์บางรายการ (โดยเฉพาะอุณหภูมิ, top-K, top-P, ค่าปรับความถี่, ค่าปรับการแสดงผล และจำนวนตัวเลือก)

3. ทดสอบแอปเพื่อให้แน่ใจว่าการตอบกลับยังคงเป็นไปตามที่คาดไว้

วิธีกำหนดขีดจำกัดของอัตราต่อผู้ใช้

โดยค่าเริ่มต้น Firebase AI Logic จะกำหนดขีดจำกัดคำขอต่อผู้ใช้ที่ 100 คำขอต่อนาที (RPM)

หากต้องการปรับขีดจำกัดอัตราคำขอต่อผู้ใช้ คุณต้องปรับการตั้งค่าโควต้าสำหรับ Firebase AI Logic API

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโควต้า API ของ Firebase AI Logic ในหน้านั้น คุณยังดูวิธีดูและแก้ไขโควต้าได้ด้วย

วิธีลดเวลาในการตอบสนองและการใช้งานโทเค็นสูง

หากคุณพบเวลาในการตอบสนองสูงหรือการใช้งานโทเค็นสูง อาจเป็นเพราะการกำหนดค่าระดับการคิดสำหรับโมเดลที่คุณใช้

Gemini 3 และรุ่นต่อๆ ไปจะใช้ "กระบวนการคิด" ภายในเสมอ ซึ่งช่วยปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลและการวางแผนแบบหลายขั้นตอนได้อย่างมาก ทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ขั้นสูง และการวิเคราะห์ข้อมูล

อย่างไรก็ตาม การคิดระดับสูงอาจไม่จำเป็นเสมอไป ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับงาน และคุณสามารถกำหนดค่าโมเดลให้ใช้ระดับการคิดที่ต่ำลงได้ ระดับการคิดที่ต่ำลงจะช่วยลดเวลาในการตอบสนองและการใช้โทเค็น หากต้องการช่วยคุณตัดสินใจ ว่าโมเดลอาจต้องใช้ความสามารถในการคิดมากเพียงใด โปรดดูการเปรียบเทียบความยากของงาน

โปรดทราบว่าสำหรับโมเดล Gemini 3 และใหม่กว่าส่วนใหญ่ ระดับการคิดเริ่มต้นจะตั้งค่าเป็น HIGH

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

ในคำขอแบบหลายโมดัลแต่ละรายการ คุณต้องระบุข้อมูลต่อไปนี้เสมอ

• ไฟล์มีขนาด mimeType ดูข้อยกเว้นด้านล่าง

• ไฟล์ คุณระบุไฟล์เป็นข้อมูลแบบอินไลน์หรือระบุไฟล์โดยใช้ URL ก็ได้

ดูข้อมูลเกี่ยวกับประเภทไฟล์อินพุตที่รองรับ วิธีระบุประเภท MIME และตัวเลือก 2 รายการสำหรับการระบุไฟล์ในไฟล์อินพุตที่รองรับและข้อกำหนด

ข้อยกเว้นในการรวมประเภท MIME ในคำขอ

ข้อยกเว้นในการระบุประเภท MIME คืออินพุตรูปภาพในบรรทัดสำหรับ คำขอจากแอปแพลตฟอร์ม Android และ Apple แบบเนทีฟ

SDK ของ Firebase AI Logic สำหรับแพลตฟอร์ม Android และ Apple มีวิธีที่ง่ายและเหมาะกับแพลตฟอร์มในการจัดการรูปภาพในคำขอ โดยรูปภาพทั้งหมด (ไม่ว่าจะมีรูปแบบใด) จะได้รับการแปลงฝั่งไคลเอ็นต์เป็น JPEG ที่มีคุณภาพ 80% ก่อนที่จะส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งหมายความว่าเมื่อคุณระบุรูปภาพเป็นข้อมูลในบรรทัดโดยใช้ SDK ของแพลตฟอร์ม Android และ Apple คุณไม่จำเป็นต้องระบุประเภท MIME ในคำขอ

การจัดการที่ง่ายขึ้นนี้แสดงอยู่ในFirebase AI Logicเอกสารประกอบใน ตัวอย่างสำหรับการส่งรูปภาพที่เข้ารหัส Base64 ในคำขอ

ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับฟีเจอร์นี้ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละแพลตฟอร์มมีดังนี้

• สำหรับ Android

  • คุณสามารถใช้ประโยชน์จากวิธีที่ง่ายขึ้นในการจัดการประเภทรูปภาพที่มาพร้อมกับแพลตฟอร์ม (Bitmap) ในการเขียนพรอมต์แบบหลายรูปแบบที่มีรูปภาพเป็นข้อมูลในบรรทัด (ดูตัวอย่าง)

  • หากต้องการควบคุมรูปแบบรูปภาพและ Conversion มากขึ้น คุณสามารถระบุรูปภาพเป็น InlineDataPart และระบุประเภท MIME ที่เฉพาะเจาะจงได้ เช่น

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

• สำหรับแพลตฟอร์ม Apple

  • คุณสามารถใช้ประโยชน์จากวิธีที่ง่ายขึ้นในการจัดการประเภทรูปภาพที่มาพร้อมกับแพลตฟอร์ม (UIImage, NSImage, CIImage และ CGImage) ในพรอมต์แบบหลายรูปแบบที่มีรูปภาพเป็นข้อมูลในบรรทัด (ดูตัวอย่าง)

  • หากต้องการควบคุมรูปแบบรูปภาพและการแปลงให้มากขึ้น คุณอาจระบุรูปภาพเป็น InlineDataPart และระบุประเภท MIME ที่เฉพาะเจาะจง เช่น

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

ฟีเจอร์ขั้นสูงที่ยังไม่พร้อมใช้งานเมื่อใช้ Firebase AI Logic: การเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลด้วย Google รูปภาพ, การปรับแต่งโมเดล, การสร้างการฝัง และการดึงข้อมูลเชิงความหมาย

ฟีเจอร์ต่อไปนี้ได้รับการรองรับจากโมเดลและผู้ให้บริการ API ต่างๆ แต่จะใช้ไม่ได้เมื่อใช้ Firebase AI Logic

• การเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลกับ Google รูปภาพ
• การปรับแต่งโมเดล
• การสร้างการฝัง
• การดึงข้อมูลเชิงความหมาย

หากต้องการเพิ่มรายการเหล่านี้เป็นคำขอฟีเจอร์หรือโหวตคำขอฟีเจอร์ที่มีอยู่ โปรดไปที่ Firebase UserVoice

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

เมื่อปี 2024 เราได้เปิดตัวชุด Firebase Client SDK ที่สามารถใช้ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) รวมถึงเกตเวย์พร็อกซี Firebase เพื่อปกป้อง API ดังกล่าวจากการละเมิดและเปิดใช้การผสานรวมกับผลิตภัณฑ์ Firebase อื่นๆ เราตั้งชื่อผลิตภัณฑ์ว่า "Vertex AI ใน Firebase" และชื่อผลิตภัณฑ์นี้อธิบายกรณีการใช้งานที่มีให้ของผลิตภัณฑ์ได้อย่างถูกต้องในขณะนั้น

อย่างไรก็ตาม นับตั้งแต่นั้นมา เราได้ขยายขีดความสามารถของผลิตภัณฑ์ เช่น ตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2025 เป็นต้นมา เราได้เริ่มรองรับ Gemini Developer API รวมถึงความสามารถในการปกป้อง Gemini Developer API จากการละเมิด โดยใช้การผสานรวมกับ Firebase App Check

ด้วยเหตุนี้ ชื่อ "Vertex AI ใน Firebase" จึงไม่แสดงถึงขอบเขตที่ขยายออกไปของผลิตภัณฑ์ของเราอย่างถูกต้องอีกต่อไป ดังนั้น ชื่อใหม่ Firebase AI Logic จึงสะท้อนถึงชุดฟีเจอร์ที่พัฒนาขึ้นของเราได้ดีกว่า และช่วยให้เราขยายข้อเสนอต่อไปได้ในอนาคต

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

การใช้ข้อมูลเพื่อฝึกโมเดล

ดูการกำกับดูแลข้อมูลและ AI ที่มีความรับผิดชอบ

ต้องมีการบังคับใช้ App Check สำหรับแอปทุกเวอร์ชัน

ต้องบังคับใช้ App Check กับแอปทุกเวอร์ชันที่ใช้ Firebase AI Logic

คุณจำเป็นต้องบังคับใช้ App Check โดยเร็วที่สุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งก่อนที่จะคอมมิตแอปไปยังระบบควบคุมซอร์สโค้ดที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ แชร์แอป หรือทำให้แอปเผยแพร่ต่อสาธารณะ

หากติดตั้งใช้งาน App Check ในฐานของโค้ดของแอปทันที แอปทุกเวอร์ชันจะส่งโทเค็น App Check ที่ถูกต้องได้ คำขอที่ไม่ได้ส่งโทเค็นที่ถูกต้องจะถือว่ายังไม่ได้รับการยืนยันและจะถูกบล็อกเมื่อมีการบังคับใช้ App Check

หากคุณได้เผยแพร่แอปเวอร์ชันที่ไม่ได้ใช้ App Check แก่ผู้ใช้ปลายทางแล้ว โปรดดูคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับวิธีใช้และบังคับใช้ App Check สำหรับแอปที่เผยแพร่แล้ว

วิธีติดตั้งใช้งานและบังคับใช้ App Check สำหรับแอปที่เผยแพร่แล้ว

สำหรับแอปเวอร์ชันที่ไม่ได้ใช้ App Check คำขอไปยัง Firebase AI Logic จากเวอร์ชันเหล่านั้นจะไม่มีโทเค็น App Check ที่ถูกต้อง และถือว่าไม่ได้รับการยืนยัน ระบบจะบล็อกคำขอเหล่านี้เมื่อมีการบังคับใช้ App Check สำหรับ Firebase AI Logic

วิธีการต่อไปนี้จะช่วยคุณย้ายข้อมูลแอปเพื่อให้คุณสามารถบังคับใช้ App Check ในลักษณะที่หลีกเลี่ยงการหยุดชะงักของบริการสำหรับแอปที่เผยแพร่แล้วซึ่งไม่มี App Check

1. ใช้ผู้ให้บริการเอกสารรับรองเวอร์ชันที่ใช้งานจริงในแอปโดยเร็วที่สุด

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

2. ตรวจสอบคำขอจากแอปเพื่อช่วยคุณตัดสินใจว่าเมื่อใดที่ปลอดภัยที่จะบังคับใช้ App Check

   เช่น หากคำขอที่ส่งล่าสุดเกือบทั้งหมดมาจากไคลเอ็นต์ที่ยืนยันแล้ว คุณควรพิจารณาบังคับใช้App Check

3. บังคับใช้ App Check สำหรับ Firebase AI Logic

4. สำหรับการพัฒนาในเครื่องเมื่อมีการบังคับใช้ App Check คุณสามารถตั้งค่าApp Check ผู้ให้บริการแก้ไขข้อบกพร่อง และยังคงบังคับใช้ App Check สำหรับ Firebase AI Logic ได้

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

ที่ผ่านมา Gemini Developer API อาศัยคีย์ API Gemini มาตรฐานในการให้สิทธิ์ใช้ Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com) หากคุณเปิดใช้ Firebase AI Logic และเลือกใช้ Gemini Developer API Firebase จะสร้างคีย์ API Gemini ให้คุณซึ่งจำกัดไว้เฉพาะ Gemini Developer API คีย์นี้มีชื่อว่า Gemini Developer API key (auto created by Firebase)

ตั้งแต่ช่วงกลางปี 2026 เป็นต้นไป Gemini Developer API จะได้รับการอัปเกรดเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นที่เรียกว่า"คีย์การให้สิทธิ์ (auth)" (ซึ่งเป็นบัญชีบริการโดยพื้นฐาน) Firebase AI Logic ได้อัปเกรดไปพร้อมๆ กัน แทนที่จะใช้คีย์ API Gemini มาตรฐาน Firebase AI Logic จะจัดการการให้สิทธิ์สำหรับ Gemini Developer API โดยใช้บัญชีบริการที่จัดการโดย Google (P4SA) ซึ่ง เราจัดสรรให้คุณโดยอัตโนมัติ:
Firebase AI Logic Service Agent (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

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

วิธีย้ายข้อมูลคีย์ API ของ Gemini ไปยัง "คีย์การให้สิทธิ์ (คีย์การตรวจสอบสิทธิ์)"

สำหรับทั้งโปรเจ็กต์ที่มีอยู่และโปรเจ็กต์ใหม่ หากคุณเข้าถึง Gemini Developer APIผ่าน 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 จะไม่จัดสรรหรือใช้Geminiคีย์ API มาตรฐานอีกต่อไป แต่ตอนนี้ Firebase AI Logic จะจัดการ การให้สิทธิ์สำหรับ Gemini Developer API โดยใช้ บัญชีบริการที่ Google จัดการ (P4SA) ซึ่งเราจะจัดสรรให้คุณโดยอัตโนมัติใน โปรเจ็กต์ Firebase ของคุณ
ตัวแทนบริการตรรกะ AI ของ Firebase (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงนี้ คุณสามารถตรวจสอบและลบคีย์ API ที่ชื่อ Gemini Developer API key (auto created by Firebase) ได้ คุณลบคีย์นี้ได้ในGoogle Cloudคอนโซล โปรดตรวจสอบสิ่งต่อไปนี้ก่อนลบคีย์

• Firebase สร้างคีย์ API Gemini นี้ขึ้นมาเพื่อ ใช้กับ Firebase AI Logic เท่านั้น ดังนั้นจึงลบได้อย่างปลอดภัย อย่างไรก็ตาม ก่อนที่จะลบคีย์นี้ คุณควรตรวจสอบว่าคุณไม่ได้ใช้คีย์กับเครื่องมืออื่นๆ ที่ให้สิทธิ์เข้าถึง Gemini Developer API โดยไม่ตั้งใจ เช่น SDK ของเซิร์ฟเวอร์ GenAI หรือ Genkit วิธีตรวจสอบการใช้งานมีดังนี้
  1. ในคอนโซล Google Cloud ให้ไปที่หน้า Gemini Developer API แล้วคลิกจัดการ
  2. ในแท็บเมตริก ในเมนูแบบเลื่อนลงข้อมูลเข้าสู่ระบบ ให้เลือกคีย์ชื่อ Gemini Developer API key (auto created by Firebase)
  3. หากกราฟที่แสดงไม่มีการใช้งานตั้งแต่ต้นเดือนกรกฎาคม 2026 (ซึ่งเป็นช่วงที่ Firebase AI Logic หยุดใช้คีย์ API เหล่านี้) แสดงว่าคีย์ดังกล่าวปลอดภัยที่จะลบ
     อย่างไรก็ตาม หากกราฟแสดงการใช้งาน แสดงว่าคุณใช้คีย์กับ เครื่องมืออื่น และคุณควรเปลี่ยนชื่อคีย์ เพื่อให้เห็นชัดเจนว่าคีย์นั้นใช้กับเครื่องมือดังกล่าว (และไม่ได้ใช้กับ Firebase AI Logic)
• โปรดอย่าลบคีย์ API อื่นๆ ที่มีชื่อซึ่งมีกลุ่ม (auto created by Firebase)

อย่าเพิ่มคีย์ API ของ Gemini ลงในโค้ดเบสของแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่หรือเว็บแอป

เมื่อใช้ SDK ของ Firebase AI Logic คุณไม่จำเป็นต้องใช้คีย์ API ของ Gemini เพื่อให้สิทธิ์การใช้ Gemini Developer API และคุณไม่ควรเพิ่มคีย์ API ของ Gemini ลงในฐานของโค้ดของแอป

อย่าใช้ "คีย์ API ของ Firebase" เป็นคีย์ API ของ Gemini

อย่าใช้ "คีย์ API ของ Firebase" เป็นคีย์ API ของ Gemini เราขอแนะนำเป็นอย่างยิ่งว่าไม่ควรเพิ่ม Gemini Developer API ลงในรายการที่อนุญาตสำหรับคีย์ API ของ Firebase

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

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

เนื่องจากคุณต้องเพิ่มคีย์ Firebase API ลงในฐานของโค้ดของแอปเพื่อให้ API ที่เกี่ยวข้องกับ Firebase ทำงานได้ และเนื่องจาก Gemini Developer API สามารถได้รับสิทธิ์ผ่านคีย์ API เราขอแนะนำอย่างยิ่งว่าอย่าเพิ่ม Gemini Developer API (เรียกว่า "Generative Language API" ในคอนโซล Google Cloud) ลงในรายการที่อนุญาตของ API สำหรับคีย์ Firebase API หากคุณทำเช่นนั้น คุณจะเปิดเผย Gemini Developer API ต่อการละเมิดที่อาจเกิดขึ้น

วิธีรักษาคีย์ API ของ Gemini ให้ปลอดภัย