SSS ve sorun giderme

Gemini Developer API ile Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) arasındaki farklar

Aşağıdaki tabloda, nasıl eriştiğinizden bağımsız olarak genel anlamda iki "Gemini API" sağlayıcı arasındaki önemli farklar listelenmiştir:

¹ İki API sağlayıcının farklı "kullandıkça öde" fiyatlandırma seçenekleri vardır (ilgili dokümanlarda daha fazla bilgi edinebilirsiniz).

² Gemini Developer API için Files API, Firebase AI Logic SDK'ları üzerinden desteklenmez.

Aşağıdaki tabloda, iki "Gemini API" sağlayıcı için sık sorulan özelliklerin kullanılabilirliği listelenmiştir. Bu tablo, özellikle Firebase AI Logic istemci SDK'ları kullanılırken geçerlidir.

Hem Gemini Developer API hem de Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) nasıl kullanılır?

Firebase projenizde her iki Gemini API sağlayıcıyı da etkinleştirebilir ve uygulamanızda her iki API'yi de kullanabilirsiniz.

Kodunuzda API sağlayıcılar arasında geçiş yapmak için arka uç hizmetini kodunuzda uygun şekilde ayarladığınızdan emin olmanız yeterlidir.

"Vertex AI"ın "Agent Platform" olarak yeniden markalandırılması için gereken değişiklikler

2026'nın ortalarında Google Cloud, "Vertex AI"ı "Gemini Enterprise Agent Platform" (veya "Agent Platform") olarak yeniden markalandırdı. Firebase ekosisteminde bu hizmet, "Agent Platform Gemini API" olarak adlandırılır.

Google Cloud için bu yeniden markalama süreci aşağıdakileri içeriyordu. Başka değişiklikler de yapıldığını ancak bunların Firebase AI Logic için geçerli olmadığını unutmayın.

• Ürünün "Vertex AI" olan adının "Gemini Enterprise Agent Platform" ("Agent Platform") olarak yeniden markalanması. Bu değişiklik, Google Cloud konsolu ve dokümanları için yeni URL'leri içerir.

• API'nin görünen adı "Vertex AI API" yerine "Agent Platform API" olarak değiştiriliyor. Hizmet adının aynı kaldığını unutmayın: aiplatform.googleapis.com.

• "Vertex AI Studio"nun adını "Agent Studio" olarak değiştiriyoruz.

• Temel API'lerin veya desteklenen modellerin özelliklerinde değişiklik yapılmamıştır.

Firebase AI Logic SDK'ları için bu yeniden markalandırmayı, "Gemini API" arka uç hizmetinin başlatma söz dizimini güncelleyerek ve bu yeni söz dizimi kullanılırken modele erişmek için varsayılan konumu güncelleyerek destekledik.

• "Gemini API" arka uç hizmeti için yeni başlatma söz dizimi:

  Swift

  vertexAI kelimesini agentPlatform olarak değiştir.

  • agentPlatform söz dizimi, SDK'nın 12.17.0 ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir.
  • vertexAI söz dizimi, SDK'nın 13.0.0 sürümünde kaldırıldı.

  BEFORE

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

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .agentPlatform(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Kotlin

  vertexAI kelimesini agentPlatform olarak değiştir.

  • agentPlatform söz dizimi, SDK'nın 17.15.0 ve sonraki sürümlerinde, Firebase Android BoM ise 34.17.0 ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir.
  • vertexAI söz dizimi, SDK'nın 18.0.0 sürümünde ve BoM'nin 35.0.0 sürümünde kaldırıldı.

  ÖNCE

  // ...
  
  // 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

  vertexAI kelimesini agentPlatform olarak değiştir.

  • agentPlatform söz dizimi, SDK'nın 17.15.0 ve sonraki sürümlerinde, Firebase Android BoM ise 34.17.0 ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir.
  • vertexAI söz dizimi, SDK'nın 18.0.0 sürümünde ve BoM'nin 35.0.0 sürümünde kaldırıldı.

  ÖNCE

  // ...
  
  // 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

  VertexAIBackend kelimesini AgentPlatformBackend olarak değiştirin.

  • AgentPlatformBackend söz dizimi, Firebase JS SDK'sının 12.17.0 ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir.
  • VertexAIBackend söz dizimi, SDK'nın 13.0.0 sürümünde kaldırıldı.

  BEFORE

  import { getAI, getGenerativeModel, VertexAIBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAIBackend` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  AFTER

  import { getAI, getGenerativeModel, AgentPlatformBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `AgentPlatformBackend` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new AgentPlatformBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  Dart

  vertexAI kelimesini agentPlatform olarak değiştir.
  Flutter için Firebase AI Logic eklentisi 3.15.0 ve sonraki sürümlerde (Firebase Flutter BoM 4.18.0 ve sonraki sürümler) kullanılabilir.

  BEFORE

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

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  final ai = await FirebaseAI.agentPlatform(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  Unity

  VertexAI kelimesini AgentPlatform olarak değiştirin.
  Unity için Firebase SDK'sı 13.15.0 ve sonraki sürümlerde kullanılabilir.

  BEFORE

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

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly Vertex AI).
  // For the `AgentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.AgentPlatform(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

• Yeni başlatma söz dizimini kullanırken modele erişmek için yeni varsayılan konum:

  Yeni "Agent Platform" başlatma söz dizimi kullanılırken konum varsayılan olarak global olur.

  Bu değişiklik, neredeyse tüm Gemini modellerinin global konumunda desteklenmesi ve Google Cloud konumunun çoğu Gemini modelinin yeni sürümleri için us-central1 konumunu artık desteklememesi nedeniyle yapıldı.

Swift uygulamaları için: FirebaseAI sürümünden FirebaseAILogic sürümüne geçiş için gereken değişiklikler

Apple platformu uygulamaları için Firebase SDK'sı 12.5.0 sürümünden itibaren Firebase AI Logic, FirebaseAILogic modülü kapsamında dağıtılır. SDK 13.0.0 sürümünde FirebaseAI modülü kaldırıldı.

Bu değişikliği neden yaptık?

Bu hizmeti daha önce FirebaseAI modülü kapsamında sunuyorduk. Ancak aşağıdaki nedenlerden dolayı bu adı FirebaseAILogic olarak değiştirmemiz gerekti:

• İkili dağıtımlarda sorunlara neden olan modül ve sınıf arasındaki ad çakışmasını önleyin.

• Gelecekteki özellik geliştirmelerinde Swift makrolarını kullanmamıza olanak tanır.

12.5.0 veya sonraki bir sürüme ya da 13.0.0 veya sonraki bir sürüme yükseltme yapıyorsanız ne yapmalısınız?

Firebase 12'de (12.5.0 ve sonraki sürümlerden itibaren), modül adının FirebaseAILogic olarak değiştirilmesi kesintiye neden olmaz ve geriye dönük olarak uyumludur. Bu nedenle, Firebase 12'de bu değişikliklerin yapılması önerilir. Ancak Firebase SDK 13.0.0 sürümünde eski FirebaseAI modülü kaldırıldığından Firebase 13'e yükseltirken bu değişikliklerin yapılması gerekir.

1. Swift PM bağımlılıklarını seçerken FirebaseAILogic (FirebaseAI yerine) seçin.

2. İçe aktarma ifadelerini FirebaseAILogic (FirebaseAI yerine) olarak değiştirin.

Gerekli API'ler ve bunları etkinleştirme

Firebase AI Logic SDK'larını Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) ile kullanmak için projenizde aşağıdaki iki API'nin etkinleştirilmesi gerekir:

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

Bu API'leri aşağıdaki seçeneklerden birini kullanarak etkinleştirebilirsiniz:

• 1. seçenek (önerilir): Firebase konsolunda birkaç tıklamayla API'leri etkinleştirin:

  1. Firebase konsolunda Yapay Zeka Hizmetleri > Firebase AI Logic sayfasına gidin.

  2. Başlayın'ı tıklayın.

  3. Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) ile başlamak için seçin.

     Bu işlem, iki API'yi sizin için etkinleştiren rehberli bir iş akışı başlatır. Firebase ayrıca Gemini API kullanımını yetkilendirmek için Google tarafından yönetilen bir hizmet hesabı (P4SA) sağlar ve Firebase AI Logic API'yi Firebase API anahtarınız için izin verilenler listesine ekler.

• 2. seçenek (manuel; önerilmez): Google Cloud konsolunda API'leri etkinleştirin:

  1. Bu SSS girişinin üst kısmındaki her API bağlantısını ve ardından her API'nin sayfasında Etkinleştir'i tıklayın.

  2. Firebase AI Logic API'sini Firebase API anahtarınızın izin verilenler listesine ekleyin.

Firebase projesinde API'leri devre dışı bırakma

Firebase AI Logic için, seçtiğiniz Gemini API sağlayıcısını kullanmak üzere Firebase projenizin kurulumunu olabildiğince kolaylaştırmaya çalışıyoruz. Buna, Firebase konsolundaki rehberli iş akışı gibi belirli yolculuklar sırasında Firebase projenizde gerekli API'leri etkinleştirmek de dahildir.

Ancak Firebase AI Logic veya Gemini API sağlayıcılarından birini kullanmamaya karar verirseniz Firebase projenizde ilgili API'leri devre dışı bırakabilirsiniz.

Firebase AI Logic özelliğini kullanmak için gereken izinler

Firebase AI Logic kullanılırken desteklenen modeller

Desteklenen modellerin listesini inceleyin. SDK'lara sık sık yeni özellikler ekliyoruz. Güncellemeler için bu SSS'yi (ayrıca sürüm notlarını, blogları ve sosyal medya gönderilerini) kontrol edin.

• Firebase AI Logic aşağıdaki modelleri destekler:

  • Gemini Developer API

    • Gemini temel modellerinin çoğu

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • Çoğu Gemini temel model

• Firebase AI Logic, aşağıdaki modelleri desteklemez (seçtiğiniz Gemini API sağlayıcıdan bağımsız olarak):

  • İnce ayarlı modeller

  • Embedding modelleri, Veo modelleri, Lyria modelleri, robotik modelleri, bilgisayar kullanım modelleri, Gemini Omni modelleri veya Gemini Cyber modelleri

Desteği sonlandırılan veya kullanımdan kaldırılan (emekliye ayrılan) modeller: Liste ve alternatifler

Modellerin desteği sonlandırıldığında veya kapatıldığında (kullanımdan kaldırıldığında) yapılması gereken değişiklikler ile ilgili SSS'yi incelemeyi unutmayın.

Gemini 2.5 kararlı modeller - kapatma tarihleri ve alternatifler

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

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

  • Genel kullanıma yönelik modellerin kullanımdan kaldırılacağı tarih, seçtiğiniz Gemini API sağlayıcısına bağlıdır:

    • Gemini Developer API (Google AI): Desteği sonlandırıldı ancak henüz kapatılma tarihi duyurulmadı (yalnızca daha önce etkin olan projelerde kullanılmaya devam edilebilir)
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): 20 Ekim 2026

  • Resim üretme modeli (Nano Banana) için kapatma tarihi, seçtiğiniz Gemini API sağlayıcıdan bağımsız olarak aynıdır: 2 Ekim 2026

  Diğer "Nano Banana" modelleri ve kararlı Gemini Live API 2.5 modelleri bu durumdan etkilenmez.

Değiştirme: En yeni Gemini modellerden birini (ör. gemini-4-argon, gemini-3.8-flash veya gemini-3.1-flash-image) kullanmaya geçin.

Imagen kararlı modeller - kapatma tarihleri ve alternatifler

• Tüm Imagen modelleri 17 Ağustos 2026'da kullanımdan kaldırılacak (Bu tarih daha önce 30 Haziran 2026 olarak belirlenmişti).

Değiştirme: Uygulamalarınızı Gemini görüntü modellerini ("Nano Banana" modelleri) kullanacak şekilde taşıyın.

Gemini 2.0 kararlı modeller - kapatma tarihleri ve alternatifler

• Gemini 2.0 Flash ve Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001 (ve otomatik olarak güncellenen gemini-2.0-flash takma adı)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (ve otomatik olarak güncellenen gemini-2.0-flash-lite takma adı)

  • 6 Şubat 2026: Bu modeller, daha önce kullanılmadıkları projelerde artık kullanılamayacak.

  • 31 Mart 2026: Bu modeller kullanımdan kaldırılacak.

  Kararlı Gemini Live API 2.0 modellerinin etkilenmediğini unutmayın.

Değiştirme: Yeni Gemini 3.x modellerinden birini (ör. gemini-3.1-flash-lite) kullanmaya geçin.

Gemini 1.5 ve 1.0 kararlı modelleri - kapatılma tarihleri ve alternatifleri

• Gemini 1.5 Pro modelleri:

  • gemini-1.5-pro-002 (ve gemini-1.5-pro): 24 Eylül 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 Mayıs 2025

• Gemini 1.5 Flash modelleri:

  • gemini-1.5-flash-002 (ve gemini-1.5-flash): 24 Eylül 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 Mayıs 2025

• Gemini 1.0 Pro Vision modelleri: 21 Nisan 2025 (Daha önce 9 Nisan 2025 olarak planlanmıştı.)

• Gemini 1.0 Pro modelleri: 21 Nisan 2025 (daha önce 9 Nisan 2025 olarak planlanmıştı)

Değiştirme: Yeni Gemini 3.x modellerinden birini (ör. gemini-3.1-flash-lite) kullanmaya geçin.

Modellerin desteği sonlandırıldığında veya modeller kapatıldığında (kullanımdan kaldırıldığında) yapılması gereken değişiklikler

Google, kararlı bir model sürümü yayınladığında, modeli kapatmadan (kullanımdan kaldırmadan) önce en az 12 ay boyunca kullanılabilir olmasını sağlamaya çalışırız. Ancak Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) için bazı kararlı modellerin yalnızca kısa süreli kullanılabilirliğe sahip olduğunu ve bu nedenle, yerine geçecek bir model yayınlandıktan sonraki 45 gün içinde kullanımdan kaldırılacağını unutmayın.

Bir modelin kapatılma tarihini nerede bulabilirim?

Bir modelin kullanımdan kaldırılma tarihini öğrenmek için aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:

• Yayınlandığı sırada: Her modelin beklenen kapatma tarihini Gemini API sağlayıcı belgelerinin çeşitli yerlerinde ve Firebase belgelerinde listeleriz (desteklenen modeller sayfasına bakın).

• Kapatma tarihi yaklaşırken:

  • Google, ilgili proje üyelerine e-posta gönderir.
  • Yaklaşan kapatma işlemleriyle ilgili hatırlatıcıları çeşitli kanallarda yayınlarız:
    • Sürüm notları (örneğe bakın)
    • Sayfa düzeyindeki banner'lar, desteklenen modeller sayfası ve desteği sonlandırılan ve kapatılan modellerle ilgili SSS

Kullandığınız model kapatılmak üzereyse ne yapmalısınız?

1. Şu anda desteklenen uygun bir model ve bu modelin model adını bulun.

   Ayrıca, desteği sonlandırılan ve kapatılan modellerle ilgili SSS bölümünde önerilen alternatif modelleri de bulabilirsiniz.

2. Uygulamanızın kullandığı model adını kullanımdan kaldırılma tarihinden önce güncelleyin. Aksi takdirde, bu modele gönderilen tüm istekler 404 hatasıyla başarısız olur.

   • Model adını, GenerativeModel, LiveModel veya ImagenModel örneği oluşturduğunuzda başlatma sırasında ayarlarsınız. Firebase Remote Config veya sunucu istem şablonlarını kullanmayla ilgili aşağıdaki önemli öneriyi inceleyin.

   • Firebase AI Logic kullanırken, modeli çağıran kodun herhangi bir bölümünü değiştirmeniz genellikle gerekmez.

     En yeni Gemini 4.x ve Gemini 3.x modellerinde bazı parametrelerin desteklenmediğini (özellikle sıcaklık, top-K, top-P, sıklık cezası, varlık cezası ve aday sayısı) unutmayın.

3. Yanıtların beklendiği gibi olduğundan emin olmak için uygulamanızı test edin.

Kullanıcı başına sıklık sınırlaması ayarlama

Varsayılan olarak Firebase AI Logic, kullanıcı başına istek sınırını dakikada 100 istek (RPM) olarak ayarlar.

Kullanıcı başına sıklık sınırlamanızı ayarlamak istiyorsanız Firebase AI Logic API'sinin kota ayarlarını düzenlemeniz gerekir.

Firebase AI Logic API kotası hakkında daha fazla bilgi edinin. Bu sayfada, kotanızı nasıl görüntüleyip düzenleyeceğinizi de öğrenebilirsiniz.

Gecikmeyi ve yüksek jeton kullanımını azaltma

Yüksek gecikme veya yüksek jeton kullanımı yaşıyorsanız bunun nedeni büyük olasılıkla kullandığınız modelin düşünme düzeyi yapılandırmasıdır.

Gemini 3 ve sonraki modeller, akıl yürütme ve çok adımlı planlama becerilerini önemli ölçüde geliştiren dahili bir "düşünme süreci" kullanır. Bu sayede kodlama, ileri düzey matematik ve veri analizi gibi karmaşık görevlerde son derece etkili olurlar.

Ancak göreve bağlı olarak her zaman daha yüksek düşünme seviyeleri gerekmez ve modeli daha düşük bir düşünme seviyesi kullanacak şekilde yapılandırabilirsiniz. Daha düşük bir düşünme seviyesi, gecikmeyi ve jeton kullanımını azaltmaya yardımcı olur. Bir modelin düşünme yeteneğine ne kadar ihtiyacı olabileceğine karar vermenize yardımcı olması için görev zorluklarının karşılaştırmasını inceleyin.

Çoğu Gemini 3 ve sonraki modelde varsayılan düşünme seviyesinin HIGH olarak ayarlandığını unutmayın.

Çok formatlı istekler (ör. resimler, PDF'ler, video ve ses girişi) için MIME türü şartları

Her çok formatlı istekte her zaman aşağıdakileri sağlamanız gerekir:

• Dosya mimeType. Aşağıda bir istisna örneği verilmiştir.

• Dosya. Dosyayı satır içi veri olarak veya URL'sini kullanarak sağlayabilirsiniz.

Desteklenen giriş dosyası türleri, MIME türünün nasıl belirtileceği ve dosyanın sağlanmasıyla ilgili iki seçenek hakkında bilgi edinmek için Desteklenen giriş dosyaları ve koşullar başlıklı makaleyi inceleyin.

İsteğinize MIME türü eklemeyle ilgili istisna

Yerel Android ve Apple platformu uygulamalarından gelen istekler için satır içi resim girişleri, MIME türü sağlama kuralının istisnasıdır.

Android ve Apple platformları için Firebase AI Logic SDK'ları, isteklerdeki resimleri işlemek için basitleştirilmiş ve platform dostu bir yöntem sunar. Tüm resimler (biçimlerinden bağımsız olarak) sunucuya gönderilmeden önce istemci tarafında% 80 kaliteyle JPEG'e dönüştürülür. Bu, Android ve Apple platformları SDK'larını kullanarak satır içi veri olarak resim sağladığınızda istekte MIME türünü belirtmenize gerek olmadığı anlamına gelir.

Bu basitleştirilmiş işleme, Firebase AI Logic dokümanındaki isteklerde base64 kodlu resim gönderme örneklerinde gösterilmektedir.

Bu özellikle ilgili platforma özgü bazı ek bilgileri aşağıda bulabilirsiniz:

• Android için:

  • Resimleri satır içi veri olarak içeren çok formatlı istemlerde platforma özgü resim türlerini (Bitmap) işlemek için basitleştirilmiş yöntemden yararlanabilirsiniz (örneğe bakın).

  • Resim biçimleri ve dönüşümleri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmak için resimleri InlineDataPart olarak sağlayabilir ve belirli MIME türünü belirtebilirsiniz. Örneğin:

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

• Apple platformları için:

  • Resimleri satır içi veri olarak içeren çok formatlı istemlerde platforma özgü resim türlerini (UIImage, NSImage, CIImage ve CGImage) işlemek için basitleştirilmiş yöntemden yararlanabilirsiniz (örneğe bakın).

  • Resim biçimleri ve dönüşümleri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmak için resimleri InlineDataPart olarak sağlayabilir ve belirli MIME türünü belirtebilirsiniz. Örneğin:

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

Firebase AI Logic kullanılırken henüz kullanılamayan ileri seviye özellikler: Google Görsel Arama ile temellendirme, modelde ince ayar yapma, yerleştirme oluşturma ve semantik alma

Aşağıdaki özellikler çeşitli modeller ve API sağlayıcıları tarafından desteklenir ancak Firebase AI Logic kullanılırken kullanılamaz:

• Google Görsel Arama ile temellendirme
• Bir modelde ince ayar yapma
• Yerleştirilmiş öğe oluşturma
• Anlamsal alma

Bunları özellik isteği olarak eklemek veya mevcut bir özellik isteğine oy vermek isterseniz Firebase UserVoice'u ziyaret edin.

"Vertex AI in Firebase" olan adın "Firebase AI Logic" olarak değiştirilmesinin nedenini anlama

2024'te, Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) ve Firebase proxy ağ geçidini kullanarak API'yi kötüye kullanıma karşı koruyabilen ve diğer Firebase ürünleriyle entegrasyonu mümkün kılan bir dizi Firebase istemci SDK'sı kullanıma sunduk. Ürünümüzü "Firebase'de Vertex AI" olarak adlandırdık. Bu ürün adı, ürünümüzün o dönemdeki kullanım alanlarını doğru bir şekilde tanımlıyordu.

Ancak o zamandan bu yana ürünümüzün özelliklerini genişlettik. Örneğin, Mayıs 2025 itibarıyla Gemini Developer API için destek sunuyoruz. Bu destek kapsamında, Firebase App Check ile entegrasyonumuzu kullanarak Gemini Developer API kötüye kullanıma karşı korunabilir.

Bu nedenle, "Firebase'de Vertex AI" adı artık ürünümüzün genişletilmiş kapsamını doğru şekilde temsil etmiyor. Bu nedenle, yeni bir ad (Firebase AI Logic), gelişen özellik setimizi daha iyi yansıtıyor ve gelecekte tekliflerimizi genişletmeye devam etmemize olanak tanıyor.

Firebase AI Logic'ün en yeni özelliklerinden yararlanmak (ve isteğe bağlı olarak Gemini Developer API kullanmaya başlamak) için geçiş rehberini inceleyin.

Modelleri eğitmek için veri kullanımı

Veri yönetimi ve Sorumlu Yapay Zeka bölümüne bakın.

Uygulamanın tüm sürümleri için gerekli App Check yaptırımı

App Check, Firebase AI Logic kullanan uygulamanızın tüm sürümlerinde zorunlu olmalıdır.

App Check kuralının mümkün olduğunca erken uygulanması çok önemlidir. Özellikle uygulamanızı herkese açık bir kaynak kodu kontrol sistemine göndermeden, uygulamanızı paylaşmadan veya uygulamanızı herkese açık hale getirmeden önce bu kuralı uygulamanız gerekir.

App Check'ı uygulamanızın kod tabanına hemen uygularsanız tüm uygulama sürümleriniz geçerli App Check jetonları gönderebilir. Geçerli bir jeton göndermeyen istekler doğrulanmamış olarak kabul edilir ve App Check uygulandığında engellenir.

Uygulamanızın App Check uygulanmamış bir sürümünü son kullanıcılara yayınladıysanız yayınlanmış bir uygulama için App Check uygulama ve zorunlu kılma ile ilgili SSS'ye bakın.

Yayınlanmış bir uygulamada App Check nasıl uygulanır ve zorunlu kılınır?

App Check özelliğinin uygulanmadığı uygulama sürümlerinde, bu sürümlerden gelen Firebase AI Logic isteklerinde geçerli App Check jetonları bulunmaz ve bu istekler doğrulanmamış olarak kabul edilir. Bu istekler, App Check Firebase AI Logic için zorunlu kılındığında engellenir.

Aşağıdaki talimatlar, uygulamanızı taşımanıza yardımcı olur. Böylece, App Check içermeyen ve yayınlanmış bir uygulamada hizmet kesintisi yaşanmadan App Check zorunlu kılınabilir.

1. Uygulamanızda en kısa sürede bir üretim onay sağlayıcısı uygulayın.

   • Apple platformları: DeviceCheck veya App Attest veya reCAPTCHA Enterprise
   • Android: Play Integrity veya reCAPTCHA Enterprise
   • Web: reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter: Yukarıdaki tüm sağlayıcıları ve reCAPTCHA Enterprise dahil olmak üzere diğerlerini destekler.
   • Unity: Yukarıdaki tüm sağlayıcıları destekler (reCAPTCHA Enterprise için destek yakında kullanıma sunulacaktır)

2. App Check'ı ne zaman zorunlu kılmanın güvenli olduğuna karar vermenize yardımcı olması için uygulamanızdan gelen istekleri izleyin.

   Örneğin, son isteklerin neredeyse tamamı doğrulanmış müşterilerden geliyorsa App Check zorunlu kılmayı düşünebilirsiniz.

3. Firebase AI Logic için App Check zorunlu kılın.

4. App Check zorunlu kılındığında yerel geliştirme için App Check hata ayıklama sağlayıcısını ayarlayabilir ve Firebase AI Logic için App Check zorunlu kılma ayarını koruyabilirsiniz.

Gemini Developer API ve Firebase AI Logic için güvenlik yükseltmeleri (2026'nın ortaları) hakkında bilgi

Geçmişte Gemini Developer API, Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com) kullanımını yetkilendirmek için standart Gemini API anahtarlarını kullanıyordu. Firebase AI Logic hizmetini etkinleştirdiyseniz ve Gemini Developer API kullanmayı seçtiyseniz Firebase sizin için Gemini Developer API ile kısıtlanmış bir Gemini API anahtarı oluşturuyordu. Bu anahtarın adı Gemini Developer API key (auto created by Firebase) idi.

2026'nın ortalarından itibaren Gemini Developer API, "Yetkilendirme (kimlik doğrulama) anahtarları" (aslında hizmet hesaplarıdır) adı verilen daha güvenli bir alternatife yükseltilecek. Firebase AI Logic eşzamanlı olarak yükseltildi. Standart bir Gemini API anahtarı kullanmak yerine, Firebase AI Logic artık sizin için otomatik olarak sağladığımız Google tarafından yönetilen bir hizmet hesabını (P4SA) kullanarak Gemini Developer API için yetkilendirmeyi yönetiyor:
Firebase AI Logic Hizmet Aracısı (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

Hem mevcut hem de yeni projeler için Gemini Developer API'e Firebase AI Logic üzerinden erişiyorsanız 2026'nın ortalarından itibaren bu güvenlik yükseltmelerinden yararlanmak için herhangi bir işlem yapmanız gerekmez.

Gemini API anahtarını "yetkilendirme anahtarına" taşıma

Hem mevcut hem de yeni projelerde, Gemini Developer API hizmetine Firebase AI Logic üzerinden erişiyorsanız 2026'nın ortalarından itibaren güvenlik yükseltmelerinden yararlanmak için herhangi bir işlem yapmanız gerekmez ("Yetkilendirme (kimlik doğrulama) anahtarı"na geçiş dahil).

Firebase AI Logic, geliştiricilerimiz adına, Gemini Developer API için "Yetkilendirme (auth) anahtarları" gerektiren geçişi karşılamak üzere gerekli tüm güvenlik değişikliklerini otomatik olarak yapıyor.

2026'nın ortalarından itibaren Firebase AI Logic artık standart Gemini API anahtarları sağlamayacak veya kullanmayacak. Bunun yerine, Firebase AI Logic artık Gemini Developer API için yetkilendirme işlemlerini, Firebase projenizde sizin için otomatik olarak sağladığımız Google tarafından yönetilen bir hizmet hesabı (P4SA) kullanarak gerçekleştiriyor:
Firebase AI Logic Service Agent (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

Bu değişiklik nedeniyle, Gemini Developer API key (auto created by Firebase) adlı API anahtarlarını inceleyip silebilirsiniz. Bu anahtarı Google Cloud konsolunda silebilirsiniz. Anahtarı silmeden önce aşağıdakileri inceleyin:

• Bu Gemini API anahtarı, Firebase tarafından yalnızca Firebase AI Logic ile kullanılmak üzere oluşturulduğundan silinmesi güvenlidir. Ancak bu anahtarı silmeden önce, Gemini Developer API'ya erişim sağlayabilen diğer araçlarla (ör. üretken yapay zeka sunucusu SDK'ları veya Genkit) anahtarı yanlışlıkla kullanmadığınızdan emin olmak için kontrol etmeniz gerekir. Kullanımı nasıl kontrol edeceğiniz aşağıda açıklanmıştır:
  1. Google Cloud konsolunda Gemini Developer API sayfasına gidin ve Yönet'i tıklayın.
  2. Metrikler sekmesindeki Kimlik bilgileri açılır listesinde Gemini Developer API key (auto created by Firebase) adlı anahtarı seçin.
  3. Gösterilen grafiklerde Temmuz 2026'nın başından (Firebase AI Logic bu API anahtarlarını kullanmayı bıraktığında) itibaren kullanım gösterilmiyorsa anahtar güvenli bir şekilde silinebilir.
     Ancak grafiklerde kullanım gösteriliyorsa anahtarı başka bir araçla kullanıyorsunuz demektir ve anahtarın bu araçla kullanıldığı (Firebase AI Logic ile değil) açıkça anlaşılabilmesi için anahtarı yeniden adlandırmanız gerekir.
• (auto created by Firebase) segmentini içeren bir ada sahip başka bir API anahtarını silmediğinizden emin olun.