প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন ও সমস্যার সমাধান করা

Gemini Developer API এবং Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) ব্যবহার করার মধ্যে পার্থক্য

নিচের সারণীতে দুটি "Gemini API" পরিষেবা প্রদানকারীর মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্যগুলি তালিকাভুক্ত করা হয়েছে সাধারণত আপনি সেগুলি কীভাবে অ্যাক্সেস করেন তা নির্বিশেষে:

^১ দুটি API প্রদানকারীর আলাদা আলাদা 'যখন ব্যবহার করবেন তখন পেমেন্ট করুন' সংক্রান্ত দাম আছে (তাদের সংশ্লিষ্ট ডকুমেন্টেশনে আরও জানুন)।

^২ Gemini Developer API-এর জন্য Files API Firebase AI Logic SDKs-এর মাধ্যমে কাজ করে না।

নিচের সারণীতে দুটি "Gemini API" পরিষেবা প্রদানকারীর জন্য সাধারণত জিজ্ঞাসিত ফিচারের উপলভ্যতা তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। এই টেবিল বিশেষভাবে তখনই প্রযোজ্য হয় যখন Firebase AI Logic ক্লায়েন্ট SDK ব্যবহার করা হয়।

Gemini Developer API ও Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), দুটিই কীভাবে ব্যবহার করতে হয়

আপনার Firebase প্রোজেক্টে Gemini API প্রদানকারীকে চালু রাখতে পারবেন এবং আপনার অ্যাপেই দুটি API ব্যবহার করতে পারবেন।

আপনার কোডে API প্রদানকারীর মধ্যে অদল-বদল করতে, শুধু নিশ্চিত করুন যে আপনি আপনার কোডে ব্যাকএন্ড পরিষেবা সঠিকভাবে সেট করেছেন।

"Vertex AI"-এর নাম পরিবর্তন করে "Agent Platform" করার জন্য প্রয়োজনীয় পরিবর্তন

২০২৬ সালের মাঝামাঝি সময়ে, Google Cloud "Vertex AI"-এর নাম পরিবর্তন করে "Gemini Enterprise Agent Platform" (বা "Agent Platform") করেছে। Firebase ইকোসিস্টেমে, আমরা এই পরিষেবাকে "Agent Platform Gemini API" হিসেবে উল্লেখ করি।

Google Cloud-এর জন্য, এই রি-ব্র্যান্ডিংয়ে নিম্নলিখিত বিষয়গুলি অন্তর্ভুক্ত ছিল। মনে রাখবেন, অন্যান্য পরিবর্তনও করা হয়েছে, তবে সেগুলি Firebase AI Logic-এর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য নয়।

• "Vertex AI" থেকে "Gemini Enterprise Agent Platform" (বা "Agent Platform")-এ প্রোডাক্টের রিব্র্যান্ডিং করা, যার মধ্যে Google Cloud কনসোল এবং ডকুমেন্টেশনের জন্য নতুন URL অন্তর্ভুক্ত।

• API-এর ডিসপ্লে নাম "Vertex AI API" থেকে পরিবর্তন করে "Agent Platform API" করা হচ্ছে। মনে রাখবেন যে পরিষেবার নাম একই আছে: aiplatform.googleapis.com.

• "Vertex AI Studio"-এর নাম পরিবর্তন করে "Agent Studio" করা হচ্ছে।

• অন্তর্নিহিত API বা কাজ করে এমন মডেলের ক্ষমতায় কোনও পরিবর্তন করা হয়নি।

Firebase AI Logic SDK-এর জন্য, আমরা এই রিব্র্যান্ডিংকে মানিয়ে নিয়েছি "Gemini API" ব্যাকএন্ড পরিষেবার জন্য ইনিশিয়ালাইজেশন সিনট্যাক্স আপডেট করে এবং এই নতুন সিনট্যাক্স ব্যবহার করার সময় মডেল অ্যাক্সেস করার জন্য ডিফল্ট লোকেশন আপডেট করে।

• "Gemini API" ব্যাকএন্ড পরিষেবার জন্য নতুন ইনিশিয়ালাইজেশন সিনট্যাক্স:

  Swift

  vertexAI থেকে agentPlatform-এ পরিবর্তন করুন।

  • agentPlatform সিনট্যাক্স SDK-এর v12.17.0+ ভার্সন থেকে উপলভ্য।
  • SDK-এর v13.0.0 ভার্সনে vertexAI সিনট্যাক্স সরিয়ে দেওয়া হয়েছে।

  আগে

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

  পরে

  // ...
  
  // 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 থেকে agentPlatform-এ পরিবর্তন করুন।

  • agentPlatform সিনট্যাক্স SDK-এর v17.15.0+ ভার্সন এবং Firebase Android BoM-এর v34.17.0+ ভার্সন থেকে উপলভ্য।
  • vertexAI সিনট্যাক্স SDK-এর v18.0.0 এবং BoM-এর v35.0.0 থেকে সরিয়ে দেওয়া হয়েছে।

  আগে

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

  পরে

  // ...
  
  // 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 থেকে agentPlatform-এ পরিবর্তন করুন।

  • agentPlatform সিনট্যাক্স SDK-এর v17.15.0+ ভার্সন এবং Firebase Android BoM-এর v34.17.0+ ভার্সন থেকে উপলভ্য।
  • vertexAI সিনট্যাক্স SDK-এর v18.0.0 এবং BoM-এর v35.0.0 থেকে সরিয়ে দেওয়া হয়েছে।

  আগে

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

  পরে

  // ...
  
  // 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 থেকে AgentPlatformBackend-এ পরিবর্তন করুন।

  • Firebase JS SDK-এর v12.17.0+ ভার্সন থেকে AgentPlatformBackend সিনট্যাক্স উপলভ্য।
  • SDK-এর v13.0.0 ভার্সনে VertexAIBackend সিনট্যাক্স সরিয়ে দেওয়া হয়েছে।

  আগে

  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') });
  
  // ...
  

  পরে

  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 থেকে agentPlatform-এ পরিবর্তন করুন।
  Flutter v3.15.0+ (Firebase Flutter BoM v4.18.0+) ভার্সনের জন্য Firebase AI Logic প্লাগ-ইন থেকে উপলভ্য।

  আগে

  // ...
  
  // 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');
  
  // ...
  

  পরে

  // ...
  
  // 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 থেকে AgentPlatform-এ পরিবর্তন করুন।
  Firebase SDK for Unity v13.15.0+ থেকে শুরু করে উপলভ্য।

  আগে

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

  পরে

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

• নতুন ইনিশিয়ালাইজেশন সিনট্যাক্স ব্যবহার করার সময় মডেল অ্যাক্সেস করার জন্য নতুন ডিফল্ট লোকেশন:

  নতুন "এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম" ইনিশিয়ালাইজেশন সিনট্যাক্স ব্যবহার করার সময়, লোকেশন ডিফল্ট হিসেবে global-এ সেট করা হয়।

  এই পরিবর্তন করা হয়েছে কারণ প্রায় সব Gemini মডেল global-এ কাজ করে এবং Google Cloud-এ বেশিরভাগ Gemini মডেলের নতুন রিলিজের জন্য us-central1 লোকেশন আর কাজ করে না।

Swift অ্যাপের জন্য - FirebaseAI থেকে FirebaseAILogic-এ মাইগ্রেট করার জন্য প্রয়োজনীয় পরিবর্তন

Apple প্ল্যাটফর্ম অ্যাপের জন্য, Firebase SDK v12.5.0 থেকে শুরু করে, Firebase AI Logic FirebaseAILogic মডিউলের অধীনে ডিস্ট্রিবিউট করা হয়। SDK v13.0.0-এ, FirebaseAI মডিউল সরিয়ে দেওয়া হয়েছে।

আমরা কেন এই পরিবর্তন করেছি?

আমরা আগে FirebaseAI মডিউলের অধীনে এই পরিষেবা বিতরণ করেছি। তবে, নিম্নলিখিত কারণে আমাদের এটির নাম পরিবর্তন করে FirebaseAILogic করতে হয়েছে:

• মডিউল ও ক্লাসের মধ্যে নামের সংঘর্ষ এড়িয়ে চলুন, যা বাইনারি ডিস্ট্রিবিউশনে সমস্যা সৃষ্টি করে।

• ভবিষ্যতে ফিচার ডেভেলপমেন্টের জন্য Swift ম্যাক্রো ব্যবহার করার অনুমতি দিন।

আপনি v12.5.0+ বা v13.0.0+ ভার্সনে আপগ্রেড করলে কী করতে হবে?

Firebase 12-এ (v12.5.0+ থেকে শুরু করে), মডিউল নামের পরিবর্তন করে FirebaseAILogic দেওয়া হলে তা ব্রেকিং হয় না এবং ব্যাকওয়ার্ড-কম্প্যাটিবল হয়, তাই Firebase 12-এ এইসব পরিবর্তন সাজেস্ট করা হয়। তবে, Firebase SDK v13.0.0-এ, পুরনো FirebaseAI মডিউল সরিয়ে দেওয়া হয়েছে, তাই Firebase 13-এ আপগ্রেড করার সময় এইসব পরিবর্তন করতে হবে।

1. Swift PM ডিপেন্ডেন্সি বেছে নেওয়ার সময়, FirebaseAILogic (FirebaseAI-এর পরিবর্তে) বেছে নিন।

2. ইমপোর্ট স্টেটমেন্ট পরিবর্তন করে FirebaseAILogic (FirebaseAI-এর পরিবর্তে) করুন।

প্রয়োজনীয় API ও সেগুলি কীভাবে চালু করতে হয়

Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)-এর সাথে Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করতে, আপনার প্রোজেক্টে নিম্নলিখিত দুটি API চালু থাকতে হবে:

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

আপনি নিম্নলিখিত বিকল্পগুলির মধ্যে যেকোনও একটি ব্যবহার করে এইসব API চালু করতে পারবেন:

• বিকল্প ১ (প্রস্তাবিত): Firebase কনসোলে কয়েকটি ক্লিক করে API চালু করুন:

  1. Firebase কনসোলে, AI পরিষেবা > Firebase AI Logic পৃষ্ঠায় যান।

  2. শুরু করুন বিকল্পে ক্লিক করুন।

  3. Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)-এর সাথে শুরু করতে বেছে নিন।

     এটি একটি নির্দেশিত ওয়ার্কফ্লো লঞ্চ করে যা আপনার জন্য দুটি API চালু করে। Firebase, Gemini API-এর ব্যবহার অনুমোদন করার জন্য Google-ম্যানেজ করা পরিষেবা অ্যাকাউন্ট (P4SA) প্রদান করবে এবং আপনার Firebase API কী-এর জন্য Firebase AI Logic API-কে অনুমোদিত তালিকায় যোগ করবে।

• বিকল্প ২ (ম্যানুয়াল; সাজেস্ট করা হয় না): Google Cloud কনসোলে API চালু করুন:

  1. এই প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নের এন্ট্রির উপরে প্রতিটি API লিঙ্কে ক্লিক করুন এবং তারপরে প্রতিটি API-এর পৃষ্ঠায় চালু করুন বিকল্পে ক্লিক করুন।

  2. আপনার Firebase API key-এর শ্বেতলিস্টিতে Firebase AI Logic API যোগ করুন।

Firebase প্রোজেক্টে কীভাবে API বন্ধ করবেন

Firebase AI Logic-এর জন্য, আপনার বেছে নেওয়া Gemini API প্রোভাইডার ব্যবহার করতে, আমরা আপনার Firebase প্রোজেক্টের সেট-আপ যতটা সম্ভব সহজ করার চেষ্টা করি। এর মধ্যে নির্দিষ্ট জার্নির সময় আপনার Firebase প্রোজেক্টে প্রয়োজনীয় API চালু করা অন্তর্ভুক্ত, যেমন Firebase কনসোলে গাইডেড ওয়ার্কফ্লো।

তবে, আপনি যদি Firebase AI Logic বা Gemini API প্রদানকারীদের মধ্যে কোনও একটি ব্যবহার না করার সিদ্ধান্ত নেন, তাহলে আপনার Firebase প্রোজেক্টে সংশ্লিষ্ট API বন্ধ করতে পারেন।

Firebase AI Logic ব্যবহার করার জন্য প্রয়োজনীয় অনুমতি

Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময় যেসব মডেলে কাজ করে

কাজ করে এমন মডেলের তালিকা দেখুন। আমরা প্রায়শই SDK-তে নতুন নতুন কার্যকারিতা যোগ করি, তাই আপডেটের জন্য এই FAQ (সেইসাথে রিলিজ নোট, ব্লগ ও সোশ্যাল পোস্ট) চেক করুন।

• Firebase AI Logic নিম্নলিখিত মডেলগুলিতে কাজ করে:

  • Gemini Developer API

    • Gemini-এর বেশিরভাগ ফাউন্ডেশন মডেল

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • বেশিরভাগ Gemini ফাউন্ডেশন মডেল

• Firebase AI Logic-এ নিম্নলিখিত মডেলগুলি কাজ করে না (আপনার বেছে নেওয়া Gemini API পরিষেবা প্রদানকারী যাই হোক না কেন):

  • ফাইন-টিউন করা মডেল

  • Embedding মডেল, Veo মডেল, Lyria মডেল, রোবোটিক্স মডেল, কম্পিউটার ব্যবহার সংক্রান্ত মডেল, Gemini Omni মডেল অথবা Gemini Cyber মডেল

বন্ধ করে দেওয়া (অবসরপ্রাপ্ত) মডেল - তালিকা ও বিকল্প

মডেল বন্ধ হয়ে গেলে বা বন্ধ করে দেওয়া হলে (অবসরপ্রাপ্ত) প্রয়োজনীয় পরিবর্তন সম্পর্কে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন পর্যালোচনা করতে ভুলবেন না।

Gemini 2.5 স্টেবল মডেল - বন্ধ হওয়ার তারিখ ও বিকল্প

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

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

  • সাধারণ ব্যবহারের মডেলের ক্ষেত্রে, বন্ধ করার তারিখ আপনার বেছে নেওয়া Gemini API পরিষেবা প্রদানকারীর উপর নির্ভর করে:

    • Gemini Developer API (Google AI): বন্ধ করা হয়েছে, তবে বন্ধ করার তারিখ এখনও ঘোষণা করা হয়নি (শুধুমাত্র আগে থেকে অ্যাক্টিভ প্রোজেক্টগুলি সেগুলি ব্যবহার করা চালিয়ে যেতে পারে)
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): ২০ অক্টোবর, ২০২৬

  • ইমেজ-জেনারেটিং মডেলের (Nano Banana) ক্ষেত্রে, আপনার বেছে নেওয়া Gemini API পরিষেবা প্রদানকারী যাই হোক না কেন, বন্ধ করার তারিখ একই: ২ অক্টোবর, ২০২৬

  মনে রাখবেন, অন্যান্য "Nano Banana" মডেল এবং যেকোনও স্থিতিশীল Gemini Live API 2.5 মডেল প্রভাবিত হয় না।

পরিবর্ত: লেটেস্ট Gemini মডেলগুলির (যেমন gemini-4-argon, gemini-3.8-flash বা gemini-3.1-flash-image) কোনও একটি ব্যবহার করার জন্য মাইগ্রেট করুন।

Imagen স্টেবল মডেল - বন্ধ হওয়ার তারিখ ও বিকল্প

• সব Imagen মডেল ১৭ আগস্ট, ২০২৬-এর মধ্যে বন্ধ হয়ে যাবে (মনে রাখবেন যে বন্ধ করার তারিখ ৩০ জুন, ২০২৬ থেকে বাড়িয়ে এই তারিখ করা হয়েছে)।

পরিবর্ত: Gemini ইমেজ মডেল ("Nano Banana" মডেল) ব্যবহার করার জন্য আপনার অ্যাপ মাইগ্রেট করুন।

Gemini 2.0 স্টেবল মডেল - বন্ধ হওয়ার তারিখ ও বিকল্প

• Gemini 2.0 Flash ও Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001 (এবং এর অটোমেটিক আপডেট হওয়া উপনাম gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (এবং এর অটোমেটিক আপডেট হওয়া উপনামgemini-2.0-flash-lite)

  • ৬ ফেব্রুয়ারি, ২০২৬: যেসব প্রোজেক্টে আগে কখনও এই মডেল ব্যবহার করা হয়নি, সেগুলিতে এই মডেল আর ব্যবহার করা যাবে না।

  • ৩১ মার্চ, ২০২৬: এইসব মডেল বন্ধ হয়ে যাবে।

  মনে রাখবেন, স্টেবল Gemini Live API 2.0 মডেল প্রভাবিত হয় না।

পরিবর্তন: নতুন Gemini 3.x মডেলের (যেমন gemini-3.1-flash-lite) মধ্যে কোনও একটি ব্যবহার করার জন্য মাইগ্রেট করুন।

Gemini 1.5 এবং 1.0 স্টেবল মডেল - বন্ধ হওয়ার তারিখ ও রিপ্লেসমেন্ট

• Gemini 1.5 Proটি মডেল:

  • gemini-1.5-pro-002 (এবং gemini-1.5-pro): ২৪ সেপ্টেম্বর, ২০২৫
  • gemini-1.5-pro-001: ২৪ মে, ২০২৫

• Gemini 1.5 Flashটি মডেল:

  • gemini-1.5-flash-002 (এবং gemini-1.5-flash): ২৪ সেপ্টেম্বর, ২০২৫
  • gemini-1.5-flash-001: ২৪ মে, ২০২৫

• Gemini 1.0 Pro Vision মডেল: ২১ এপ্রিল, ২০২৫ (আগে ০৯ এপ্রিল, ২০২৫-এ শিডিউল করা হয়েছিল)

• Gemini 1.0 Pro মডেল: ২১ এপ্রিল, ২০২৫ (আগে ০৯ এপ্রিল, ২০২৫-এ শিডিউল করা হয়েছিল)

পরিবর্তন: নতুন Gemini 3.x মডেলের (যেমন gemini-3.1-flash-lite) মধ্যে কোনও একটি ব্যবহার করার জন্য মাইগ্রেট করুন।

মডেল বন্ধ বা বাতিল (রিটায়ার) করা হলে প্রয়োজনীয় পরিবর্তন

Google যখন কোনও স্টেবল মডেল ভার্সন রিলিজ করে, তখন আমরা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি যে সেটি মডেল বন্ধ (রিটায়ার) করার আগে কমপক্ষে ১২ মাসের জন্য উপলভ্য থাকে। তবে, মনে রাখবেন যে Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)-এর জন্য, কিছু স্টেবল মডেলের শুধুমাত্র স্বল্প-মেয়াদী উপলভ্যতা আছে, যার অর্থ হল, রিপ্লেসমেন্ট মডেল রিলিজ হওয়ার ৪৫ দিনের মধ্যেই সেগুলি বন্ধ (রিটায়ার) করে দেওয়া হতে পারে।

মডেল বন্ধ করার তারিখ কোথায় খুঁজে পাব?

কোনও মডেল বন্ধ হয়ে যাওয়ার তারিখ খুঁজে পাওয়ার কয়েকটি উপায় এখানে দেওয়া হল:

• রিলিজের সময়: আমরা প্রতিটি মডেলের সম্ভাব্য বন্ধ হওয়ার তারিখ Gemini APIপ্রোভাইডার ডকুমেন্টেশনের পাশাপাশি Firebase ডকুমেন্টেশনের (দেখুন কাজ করে এমন মডেলের পৃষ্ঠা) বিভিন্ন জায়গায় উল্লেখ করি।

• বন্ধ হওয়ার তারিখ যত এগিয়ে আসবে:

  • Google উপযুক্ত প্রোজেক্ট মেম্বারদের ইমেল পাঠায়।
  • আমরা বিভিন্ন চ্যানেলে আসন্ন বন্ধ হওয়া সম্পর্কে রিমাইন্ডার পোস্ট করি:
    • রিলিজ নোট (দেখুন উদাহরণ)
    • পৃষ্ঠা-লেভেল ব্যানার, সাপোর্ট করা মডেলের পৃষ্ঠা, এবং বন্ধ করে দেওয়া মডেল সংক্রান্ত প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

আপনি যে মডেল ব্যবহার করছেন সেটি বন্ধ হতে চললে কী করবেন?

1. উপযুক্ত বর্তমানে কাজ করে এমন মডেল এবং সেটির মডেলের নাম খুঁজুন।

   এছাড়াও, আমরা পুরনো হয়ে যাওয়া ও বন্ধ হয়ে যাওয়া মডেল সংক্রান্ত প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন লিঙ্কে সাজেস্ট করা বিকল্প মডেলের তথ্য প্রদান করি।

2. বন্ধ করার তারিখের আগে আপনার অ্যাপের ব্যবহার করা মডেলের নাম আপডেট করুন; অন্যথায়, সেই মডেলে করা যেকোনও অনুরোধ 404 এরর সহ ব্যর্থ হবে।

   • আপনি ইনিশিয়ালাইজেশনের সময় মডেলের নাম সেট করেন, যখন আপনি GenerativeModel, LiveModel বা ImagenModel ইনস্ট্যান্স তৈরি করেন। Firebase Remote Config বা সার্ভার প্রম্পট টেমপ্লেট ব্যবহার করার ব্যাপারে নিচে দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ সাজেশন পর্যালোচনা করতে ভুলবেন না।

   • Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময়, সাধারণত আপনাকে এমন কোনও কোড পরিবর্তন করতে হয় না যা আসলে মডেলকে কল করে।

     মনে রাখবেন যে লেটেস্ট Gemini 4.x এবং Gemini 3.x মডেলের জন্য, বেশ কিছু প্যারামিটার কাজ করে না (বিশেষ করে তাপমাত্রা, টপ-K, টপ-P, ফ্রিকোয়েন্সি পেনাল্টি, উপস্থিতি পেনাল্টি এবং ক্যান্ডিডেট কাউন্ট)।

3. আপনার অ্যাপ পরীক্ষা করে দেখুন যে উত্তর এখনও প্রত্যাশা অনুযায়ী আছে কিনা।

ব্যবহারকারী প্রতি রেট সীমা কীভাবে সেট করবেন

ডিফল্ট হিসেবে, Firebase AI Logic প্রতি ব্যবহারকারীর জন্য অনুরোধের সীমা ১০০টি অনুরোধ প্রতি মিনিট (RPM) হিসেবে সেট করে।

আপনি যদি ব্যবহারকারী পিছু রেট লিমিট অ্যাডজাস্ট করতে চান, তাহলে আপনাকে Firebase AI Logic API-এর জন্য কোটা সেটিংস অ্যাডজাস্ট করতে হবে।

Firebase AI Logic API কোটা সম্পর্কে আরও জানুন। সেই পৃষ্ঠায়, আপনি কীভাবে আপনার কোটা দেখতে এবং এডিট করতে পারবেন তাও জানতে পারবেন।

লেটেন্সি ও টোকেনের অত্যধিক ব্যবহার কীভাবে কমানো যায়

আপনি যদি বেশি লেটেন্সি বা বেশি টোকেন ব্যবহার করেন, তাহলে সম্ভবত আপনি যে মডেলটি ব্যবহার করছেন তার চিন্তাভাবনার লেভেল কনফিগারেশন এর কারণে এটি হচ্ছে।

Gemini 3 ও এর পরের যেকোনও মডেল সবসময় ইন্টার্নাল "থিঙ্কিং প্রসেস" ব্যবহার করে যা তাদের রিজনিং ও মাল্টি-স্টেপ প্ল্যানিং ক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে, এর ফলে কোডিং, অ্যাডভান্সড গণিত ও ডেটা বিশ্লেষণের মতো জটিল টাস্কের ক্ষেত্রে সেগুলি অত্যন্ত কার্যকর হয়ে ওঠে।

তবে, টাস্কের উপর নির্ভর করে, উচ্চতর থিঙ্কিং লেভেলের সবসময় প্রয়োজন হয় না, এবং আপনি মডেলকে নিম্নতর থিঙ্কিং লেভেল ব্যবহার করার জন্য কনফিগার করতে পারেন। থিংকিং লেভেল কম হলে তা লেটেন্সি ও টোকেন ব্যবহার কমাতে সাহায্য করবে। কোনও মডেলের কতটা থিঙ্কিং ক্ষমতার প্রয়োজন হতে পারে তা নির্ধারণ করতে, টাস্কের জটিলতার তুলনা পর্যালোচনা করুন।

মনে রাখবেন যে বেশিরভাগ Gemini 3 এবং পরবর্তী মডেলের জন্য, ডিফল্ট থিঙ্কিং লেভেল HIGH-এ সেট করা থাকে।

মাল্টিমোডাল অনুরোধের জন্য MIME টাইপ সংক্রান্ত প্রয়োজনীয়তা (যেমন ছবি, পিডিএফ, ভিডিও ও অডিও ইনপুটের জন্য)

প্রতিটি মাল্টিমোডাল অনুরোধে, আপনাকে অবশ্যই নিম্নলিখিত তথ্য প্রদান করতে হবে:

• ফাইলের mimeType. নিচে একটি ব্যতিক্রম দেখুন।

• ফাইল। আপনি ইনলাইন ডেটা হিসেবে ফাইলটি প্রদান করতে পারেন অথবা URL ব্যবহার করে ফাইলটি প্রদান করতে পারেন।

ইনপুট ফাইলের কোন কোন ধরন কাজ করে, MIME-এর প্রকার কীভাবে নির্দিষ্ট করতে হয় এবং ফাইল দেওয়ার দুটি বিকল্প সম্পর্কে ইনপুট ফাইলের ধরন ও প্রয়োজনীয়তা লিঙ্ক থেকে জানুন।

আপনার অনুরোধে MIME-এর ধরন অন্তর্ভুক্ত করার ক্ষেত্রে ব্যতিক্রম

MIME-এর ধরন প্রদান করার ক্ষেত্রে ব্যতিক্রম হল নেটিভ Android এবং Apple প্ল্যাটফর্ম অ্যাপ থেকে অনুরোধের জন্য ইনলাইন ছবি ইনপুট।

Android এবং Apple প্ল্যাটফর্মের জন্য Firebase AI Logic SDK, অনুরোধে ছবি ম্যানেজ করার জন্য একটি সরলীকৃত এবং প্ল্যাটফর্ম-বান্ধব উপায় প্রদান করে — সমস্ত ছবি (তাদের ফর্ম্যাট যাই হোক না কেন) সার্ভারে পাঠানোর আগে ক্লায়েন্ট-সাইডে ৮০% কোয়ালিটিতে JPEG-তে কনভার্ট করা হয়। এর অর্থ হল, Android এবং Apple প্ল্যাটফর্ম SDK ব্যবহার করে আপনি যখন ইনলাইন ডেটা হিসেবে ছবি প্রদান করেন, তখন আপনাকে অনুরোধে MIME-এর প্রকার উল্লেখ করতে হবে না।

এই সরলীকৃত হ্যান্ডলিং Firebase AI Logic ডকুমেন্টেশনে অনুরোধে base64-এনকোড করা ছবি পাঠানোর উদাহরণে দেখানো হয়েছে।

এই ফিচারের ব্যাপারে প্ল্যাটফর্ম-নির্দিষ্ট কিছু অতিরিক্ত তথ্য এখানে দেওয়া হল:

• Android-এর জন্য:

  • আপনি মাল্টিমোডাল প্রম্পটে প্ল্যাটফর্ম-নেটিভ ইমেজ টাইপ (Bitmap) ম্যানেজ করার সহজ উপায়ের সুবিধা নিতে পারেন, যেখানে ইনলাইন ডেটা হিসেবে ছবি থাকে (উদাহরণ দেখুন)।

  • ছবির ফর্ম্যাট ও কনভার্সনের উপর আরও বেশি কন্ট্রোল পেতে, আপনি InlineDataPart হিসেবে ছবি দিতে পারেন এবং নির্দিষ্ট MIME-এর প্রকার প্রদান করতে পারেন। যেমন:

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

• Apple প্ল্যাটফর্মের জন্য:

  • আপনি মাল্টিমোডাল প্রম্পটে প্ল্যাটফর্ম-নেটিভ ইমেজ টাইপ (UIImage, NSImage, CIImage এবং CGImage) ম্যানেজ করার সহজ পদ্ধতির সুবিধা নিতে পারেন যেখানে ইনলাইন ডেটা হিসেবে ছবি থাকে (উদাহরণ দেখুন)।

  • ছবির ফর্ম্যাট ও কনভার্সনের উপর আরও বেশি কন্ট্রোল পেতে, আপনি InlineDataPart হিসেবে ছবি দিতে পারেন এবং নির্দিষ্ট MIME টাইপ প্রদান করতে পারেন। যেমন:

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

Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময় উন্নত ফিচার এখনও উপলভ্য নয়: Google Image Search-এর মাধ্যমে গ্রাউন্ডিং, মডেল ফাইন টিউনিং, এম্বেডিং জেনারেশন ও সেম্যান্টিক রিট্রিভাল

নিম্নলিখিত ফিচারগুলি বিভিন্ন মডেল এবং API প্রদানকারীদের দ্বারা সমর্থিত, কিন্তু Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময় সেগুলি উপলভ্য নয়:

• Google Image Search-এর মাধ্যমে গ্রাউন্ডিং
• মডেল ফাইন-টিউন করা
• এম্বেডিং জেনারেশন
• সিম্যান্টিক রিট্রিভাল

আপনি যদি এগুলিকে ফিচার অনুরোধ হিসেবে যোগ করতে চান বা আগে থেকে থাকা ফিচার অনুরোধে ভোট দিতে চান, তাহলে Firebase UserVoice দেখুন।

"Vertex AI in Firebase" থেকে "Firebase AI Logic"-এ নাম পরিবর্তন সম্পর্কে বোঝা

২০২৪ সালে, আমরা Firebase ক্লায়েন্ট SDK-এর একটি সেট লঞ্চ করেছি যা Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) ব্যবহার করতে পারে, সেইসাথে Firebase প্রক্সি গেটওয়ে ব্যবহার করে API-কে অপব্যবহার থেকে রক্ষা করা এবং অন্যান্য Firebase প্রোডাক্টের সাথে ইন্টিগ্রেশন চালু করা যায়। আমরা আমাদের প্রোডাক্টকে "Vertex AI in Firebase" বলে উল্লেখ করেছি এবং এই প্রোডাক্টের নাম সেই সময় আমাদের প্রোডাক্টের উপলভ্য ব্যবহারের কেস সঠিকভাবে বর্ণনা করেছে।

তবে, তারপর থেকে আমরা আমাদের প্রোডাক্টের ক্ষমতা আরও বাড়িয়েছি। যেমন, মে ২০২৫ পর্যন্ত, আমরা এখন Gemini Developer API-এর জন্য সহায়তা প্রদান করি, যার মধ্যে Firebase App Check-এর সাথে আমাদের ইন্টিগ্রেশন ব্যবহার করে Gemini Developer API-কে অপব্যবহার থেকে রক্ষা করার ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত।

এর ফলে, "Vertex AI in Firebase" নামটি আর আমাদের প্রোডাক্টের বর্ধিত পরিধিকে সঠিকভাবে উপস্থাপন করে না। তাই, একটি নতুন নাম — Firebase AI Logic — আমাদের ক্রমবর্ধমান ফিচার সেটকে আরও ভালোভাবে প্রতিফলিত করে এবং ভবিষ্যতে আমাদের অফারগুলি প্রসারিত করা চালিয়ে যেতে দেয়!

Firebase AI Logic থেকে সব লেটেস্ট ফিচার পাচ্ছেন কিনা তা নিশ্চিত করতে মাইগ্রেশন গাইড চেক করুন (এবং বিকল্প হিসেবে Gemini Developer API ব্যবহার করা শুরু করুন)।

মডেল ট্রেনিংয়ের জন্য ডেটা ব্যবহার

ডেটা গভর্নেন্স ও দায়িত্বশীল AI দেখুন।

কোনও অ্যাপের সব ভার্সনের জন্য App Check এনফোর্সমেন্ট প্রয়োজন

Firebase AI Logic ব্যবহার করে এমন আপনার অ্যাপের সব ভার্সনের জন্য App Check এনফোর্স করতে হবে।

App Check যত তাড়াতাড়ি সম্ভব এনফোর্স করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ — বিশেষ করে আপনার অ্যাপ সর্বজনীনভাবে উপলভ্য সোর্স কোড কন্ট্রোল সিস্টেমে কমিট করার, আপনার অ্যাপ শেয়ার করার বা আপনার অ্যাপ সর্বজনীনভাবে উপলভ্য করার আগে।

আপনি যদি এখনই আপনার অ্যাপের কোডবেসে App Check প্রয়োগ করেন, তাহলে আপনার সব অ্যাপ ভার্সন সঠিক App Check টোকেন পাঠাতে পারবে। যে অনুরোধে কোনও বৈধ টোকেন পাঠানো হয় না, সেটি যাচাই না করা অনুরোধ হিসেবে বিবেচিত হয় এবং App Check প্রয়োগ করা হলে সেটি ব্লক করা হয়।

আপনি যদি ইতিমধ্যেই আপনার অ্যাপের এমন একটি ভার্সন ব্যবহারকারীদের জন্য রিলিজ করে থাকেন যাতে App Check প্রয়োগ করা নেই, তাহলে ইতিমধ্যেই রিলিজ করা অ্যাপের জন্য কীভাবে App Check প্রয়োগ ও এনফোর্স করবেন সেই সম্পর্কে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন দেখুন।

আগে থেকেই রিলিজ করা কোনও অ্যাপের জন্য কীভাবে App Check প্রয়োগ ও এনফোর্স করতে হয়

অ্যাপের যেসব ভার্সনে App Check প্রয়োগ করা হয়নি, সেইসব ভার্সন থেকে Firebase AI Logic-এ করা অনুরোধে সঠিক App Check টোকেন থাকে না এবং সেগুলি যাচাই করা হয়নি বলে বিবেচনা করা হয়। App Check Firebase AI Logic-এর জন্য প্রয়োগ করা হলে এইসব অনুরোধ ব্লক করা হবে।

নিম্নলিখিত নির্দেশাবলী আপনাকে অ্যাপ মাইগ্রেট করতে সাহায্য করে যাতে আপনি এমনভাবে App Check এনফোর্স করতে পারেন যা আগে থেকে রিলিজ করা অ্যাপের জন্য পরিষেবা বিঘ্নিত হওয়া এড়ায় যেটিতে App Check নেই।

1. যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনার অ্যাপে প্রোডাকশন অ্যাটেস্টেশন প্রদানকারী প্রয়োগ করুন।

   • Apple প্ল্যাটফর্ম: DeviceCheck অথবা App Attest অথবা reCAPTCHA Enterprise
   • Android: Play Integrity বা reCAPTCHA Enterprise
   • ওয়েব: reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter: reCAPTCHA Enterprise সহ উপরে উল্লেখ করা সব পরিষেবা প্রদানকারী কাজ করে
   • Unity: এগুলি কাজ করে উপরে উল্লেখ করা সব পরিষেবা প্রদানকারী (reCAPTCHA Enterprise-এর জন্য সহায়তা শীঘ্রই আসছে)

2. App Check এনফোর্স করা কখন নিরাপদ হবে সেই বিষয়ে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করার জন্য আপনার অ্যাপ থেকে আসা অনুরোধ মনিটর করুন।

   যেমন, সাম্প্রতিক অনুরোধের প্রায় সবগুলিই যদি যাচাই করা ক্লায়েন্টের থেকে আসে, তাহলে আপনাকে App Check প্রয়োগ করার কথা বিবেচনা করতে হবে।

3. Firebase AI Logic-এর জন্য App Check এনফোর্স করুন।

4. App Check এনফোর্স করা হলে লোকাল ডেভেলপমেন্টের জন্য, আপনি App Check ডিবাগ প্রোভাইডার সেট-আপ করতে এবং Firebase AI Logic-এর জন্য App Check এনফোর্স করা রাখতে পারবেন।

Gemini Developer API ও Firebase AI Logic-এর জন্য নিরাপত্তা আপগ্রেড (২০২৬-এর মাঝামাঝি) সম্পর্কে বোঝা

আগে, Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com) ব্যবহারের অনুমতি দেওয়ার জন্য Gemini Developer API স্ট্যান্ডার্ড Gemini API কী-এর উপর নির্ভর করত। আপনি Firebase AI Logic চালু করে Gemini Developer API ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিলে, Firebase আপনার জন্য একটি Gemini API কী তৈরি করত যা Gemini Developer API-এর মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল। এই কী-এর নাম ছিল Gemini Developer API key (auto created by Firebase).

২০২৬ সালের মাঝামাঝি থেকে, Gemini Developer API-কে আরও সুরক্ষিত বিকল্পে আপগ্রেড করা হচ্ছে, যাকে "Authorization (auth) কী" বলা হয় (যা আসলে পরিষেবা অ্যাকাউন্ট)। Firebase AI Logic-এর সাথে আপগ্রেড করা হয়েছে। স্ট্যান্ডার্ড Gemini API কী ব্যবহার করার পরিবর্তে, Firebase AI Logic এখন Google-পরিচালিত পরিষেবা অ্যাকাউন্ট (P4SA) ব্যবহার করে Gemini Developer API-এর জন্য অনুমোদন ম্যানেজ করে যা আমরা আপনার জন্য অটোমেটিক প্রদান করি:
Firebase AI Logic Service Agent (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

বর্তমান ও নতুন, উভয় প্রোজেক্টের জন্য, আপনি যদি Firebase AI Logic-এর মাধ্যমে Gemini Developer API অ্যাক্সেস করেন, তাহলে ২০২৬-এর মাঝামাঝি থেকে এই নিরাপত্তা আপগ্রেডের সুবিধা নিতে আপনাকে কোনও অ্যাকশন নিতে হবে না।

কীভাবে Gemini API কী "Authorization (auth) কী"-তে মাইগ্রেট করবেন

নতুন ও পুরনো, দুই ধরনের প্রোজেক্টের ক্ষেত্রেই, আপনি যদি Firebase AI Logic-এর মাধ্যমে Gemini Developer API অ্যাক্সেস করেন, তাহলে ২০২৬ সালের মাঝামাঝি সময় থেকে নিরাপত্তা সংক্রান্ত আপগ্রেডের সুবিধা পেতে আপনাকে কোনও অ্যাকশন নিতে হবে না ("Authorization (auth) key"-তে মাইগ্রেট করা সহ)।

আমাদের ডেভেলপারদের হয়ে, Firebase AI Logic অটোমেটিক সব প্রয়োজনীয় নিরাপত্তা সংক্রান্ত পরিবর্তন ম্যানেজ করছে যাতে Gemini Developer API-এর ট্রানজিশন "অনুমোদন (auth) কী" প্রয়োজনীয়তার সাথে মানানসই হয়।

২০২৬-এর মাঝামাঝি থেকে, Firebase AI Logic আর স্ট্যান্ডার্ড Gemini API key প্রভিশন বা ব্যবহার করে না। পরিবর্তে, Firebase AI Logic এখন Gemini Developer API-এর জন্য অনুমোদন ম্যানেজ করে Google-ম্যানেজড পরিষেবা অ্যাকাউন্ট (P4SA) ব্যবহার করে যা আমরা আপনার Firebase প্রোজেক্টে অটোমেটিক প্রোভিশন করি:
Firebase AI Logic পরিষেবা এজেন্ট (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

এই পরিবর্তনের ফলে, আপনি Gemini Developer API key (auto created by Firebase) নামের যেকোনও API key পর্যালোচনা করতে ও মুছে দিতে পারবেন। আপনি Google Cloud কনসোল থেকে এই 'কী' মুছে দিতে পারবেন। 'কী' মুছে দেওয়ার আগে নিম্নলিখিত বিষয়গুলি পর্যালোচনা করুন:

• এই Gemini API key Firebase তৈরি করেছে শুধুমাত্র Firebase AI Logic-এর সাথে ব্যবহার করার জন্য তাই এটি মুছে দিলেও কোনও সমস্যা হবে না। তবে, এই 'কী' মুছে ফেলার আগে, আপনাকে এখনও চেক করে নিশ্চিত করতে হবে যে আপনি ভুলবশত অন্য টুলের সাথে 'কী' ব্যবহার করেননি যা Gemini Developer API-এ অ্যাক্সেস দিতে পারে, যেমন GenAI সার্ভার SDK বা Genkit। কীভাবে ব্যবহার চেক করবেন তা এখানে দেওয়া হল:
  1. Google Cloud কনসোলে, Gemini Developer API-এর পৃষ্ঠায় যান, তারপর ম্যানেজ করুন বিকল্পে ক্লিক করুন।
  2. মেট্রিক ট্যাবের ক্রেডেনশিয়াল ড্রপডাউন থেকে Gemini Developer API key (auto created by Firebase) নামের কী বেছে নিন।
  3. ডিসপ্লে করা গ্রাফে যদি ২০২৬ সালের জুলাই মাসের শুরু থেকে কোনও ব্যবহার না দেখানো হয় (যেটি Firebase AI Logic এই API কী ব্যবহার করা বন্ধ করে দেওয়ার সময় ছিল), তাহলে কীটি নিরাপদে মুছে দেওয়া যেতে পারে।
     তবে, গ্রাফে ব্যবহার দেখানো হলে, আপনি অন্য টুলের সাথে 'কী' ব্যবহার করছেন এবং আপনাকে 'কী'-এর নাম পরিবর্তন করতে হবে যাতে এটি স্পষ্ট হয় যে এটি সেই টুলের সাথে ব্যবহার করা হচ্ছে (এবং Firebase AI Logic-এর সাথে নয়)।
• দেখে নিন যে আপনি এমন কোনও API কী মুছে ফেলছেন না যার নামের মধ্যে সেগমেন্ট (auto created by Firebase) আছে।

মোবাইল বা ওয়েব অ্যাপের কোডবেসে Gemini API key যোগ করবেন না

Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করার সময়, Gemini Developer API-এর ব্যবহার অনুমোদিত করার জন্য আপনার Gemini API key-এর প্রয়োজন নেই, এবং আপনার অ্যাপের কোডবেসে Gemini API key যোগ করা উচিত নয়।

Gemini API key হিসেবে "Firebase API key" ব্যবহার করবেন না

আপনার "Firebase API key" কখনও Gemini API key হিসেবে ব্যবহার করবেন না। আমরা বিশেষভাবে সাজেস্ট করি যে আপনি Firebase API কী-এর জন্য অনুমতি তালিকায় Gemini Developer API যোগ করবেন না।

Firebase API কী হল সেই API কী যা আপনার Firebase কনফিগারেশন ফাইল বা অবজেক্টে তালিকাভুক্ত করা আছে যা আপনি Firebase-এর সাথে আপনার অ্যাপকে কানেক্ট করার জন্য আপনার অ্যাপের কোডবেসে যোগ করেন। Firebase-সম্পর্কিত API-এর সাথে কী ব্যবহার করলে আপনার কোডে Firebase API কী অন্তর্ভুক্ত করা যায় (যেমন Firebase AI Logic)। Firebase API কী সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য জানুন।

Google Cloud কনসোলের API ও পরিষেবা > ক্রেডেনশিয়াল প্যানেলে Firebase API কী দেখতে এইরকম হয়:

Firebase-সম্পর্কিত API যাতে কাজ করে তার জন্য আপনার অ্যাপের কোডবেসে Firebase API কী যোগ করতে হয় এবং API কী-এর মাধ্যমে Gemini Developer API অনুমোদিত করা যেতে পারে বলে, আমরা আপনাকে Google Cloud কনসোলে "Generative Language API" নামে পরিচিত Gemini Developer API-কে আপনার Firebase API কী-এর জন্য API অনুমতি তালিকায় যোগ না করার জন্য বিশেষভাবে সাজেস্ট করছি। আপনি যদি করেন, তাহলে আপনি Gemini Developer API-কে সম্ভাব্য অপব্যবহারের জন্য উন্মুক্ত করছেন।

Gemini API কী কীভাবে সুরক্ষিত রাখবেন