よくある質問とトラブルシューティング

Gemini Developer API と Vertex AI Gemini API の使用の違いは何ですか？

次の表に、2 つの「Gemini API」プロバイダの重要な違いをまとめます。アクセス方法に関係なく、一般的な違いです。

¹ 2 つの API プロバイダでは、従量課金制の料金が異なります（詳しくは、それぞれのドキュメントをご覧ください）。

² Gemini Developer API の Files API は、Firebase AI Logic SDK ではサポートされていません。

次の表に、よくある質問の機能の 2 つの「Gemini API」プロバイダでの利用可能性を示します。この表は、Firebase AI Logic クライアント SDK を使用する場合に特に適用されます。

Gemini Developer API と Vertex AI Gemini API の両方を使用できますか？

はい。Firebase プロジェクトで「Gemini API」プロバイダを両方とも有効にできます。また、アプリ自体で両方の API を使用することもできます。

コードで API プロバイダを切り替えるには、コードでバックエンド サービスを適切に設定してください。

必要な API は何ですか？また、有効にするにはどうすればよいですか？

Vertex AI Gemini API で Firebase AI Logic SDK を使用するには、プロジェクトで次の 2 つの API を有効にする必要があります。

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

これらの API は、次のいずれかの方法で有効にできます。

• オプション 1（推奨）: Firebase コンソールで数回クリックして API を有効にします。

  1. Firebase コンソールで、[AI サービス] > Firebase AI Logic ページに移動します。

  2. [開始] をクリックします。

  3. Vertex AI Gemini API を開始するには、選択します。

     これにより、2 つの API を有効にするガイド付きワークフローが起動します。コンソールでは、Firebase API キーの許可リストに Firebase AI Logic API も追加されます。

• オプション 2（手動、非推奨）: Google Cloud コンソールで API を有効にします。

  1. この FAQ エントリの上部にある各 API リンクをクリックし、各 API のページで [有効にする] をクリックします。

  2. Firebase API キーの許可リストに Firebase AI Logic API を追加します。

Firebase プロジェクトで API を無効にするにはどうすればよいですか？

Firebase AI Logic では、選択した Gemini API プロバイダを使用するように Firebase プロジェクトをできるだけ簡単に設定できるようにしています。これには、Firebase コンソールのガイド付きワークフローなどの特定のジャーニーで、Firebase プロジェクトの必要な API を有効にすることが含まれます。

ただし、Firebase AI Logic または Gemini API プロバイダのいずれかを使用しない場合は、Firebase プロジェクトで関連する API を無効にできます。

Firebase AI Logic SDK で使用できるモデルはどれですか？

サポートされているモデルのリストをご覧ください。SDK には新しい機能が頻繁に追加されるため、この FAQ で更新情報を確認してください（リリースノート、ブログ、ソーシャル投稿でも確認できます）。

• Gemini Developer API

  • Gemini と Imagen の両方の基盤モデル。

    Gemini Developer API（アクセス方法に関係なく）は、特定の安定版 Imagen モデルのみをサポートします。

• Vertex AI Gemini API

  • Gemini と Imagen の両方の基盤モデル。

• 選択した Gemini API プロバイダに関係なく

  • Firebase AI Logic は次の機能をサポートしていません。

    • 基盤以外の Gemini モデル（PaLM モデル、チューニング済みモデル、Gemma ベースのモデルなど）。

    • 古い Imagen モデルまたは imagen-3.0-capability-001。

モデルがシャットダウン（廃止）された場合の対処方法

安定版モデル バージョンをリリースする際は、モデルの廃止前に少なくとも 1 年間は利用できるように努めています。

モデルのシャットダウン日を確認する方法

モデルのシャットダウン日を確認する方法は次のとおりです。

• リリース時: 各モデルの予定されているシャットダウン日を、Gemini API プロバイダのドキュメントと Firebase のドキュメントの複数の場所に記載しています（サポートされているモデルのページを参照）。

• シャットダウン日が近づくと: Google は適切なプロジェクト メンバーにメールを送信し、リリースノートやその他のチャネルで、今後のシャットダウンに関するリマインダーを投稿します（たとえば、Gemini 1.5 と 1.0 の安定版モデルのシャットダウン日のリマインダーなど）。

使用しているモデルがシャットダウンされる場合の対応

1. 適切な現在サポートされているモデルとそのモデル名を見つけます。

2. アプリで使用されているモデル名をシャットダウン日までに更新してください。更新しない場合、そのモデルに対するリクエストは 404 エラーで失敗します。

   • モデル名は、GenerativeModel、LiveModel、または ImagenModel インスタンスを作成するときに初期化中に設定します。Firebase Remote Config の使用に関する以下の重要な推奨事項を必ずご確認ください。

   • Firebase AI Logic を使用する場合、通常はモデルを実際に呼び出すコードを変更する必要はありません。

3. アプリをテストして、レスポンスが想定どおりであることを確認します。

Imagen 安定版モデル - サービス終了日と後継モデル

• すべての Imagen モデルは 2026 年 6 月 24 日にシャットダウンされます。

置き換え: Gemini 画像モデル（「Nano Banana」モデル）を使用するようにアプリを移行します。

Gemini 2.0 安定版モデル - サービス終了日と後継モデル

• Gemini 2.0 Flash と Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001（自動更新エイリアス gemini-2.0-flash）
  gemini-2.0-flash-lite-001（自動更新エイリアス gemini-2.0-flash-lite）

  • 2026 年 2 月 6 日: これらのモデルは、モデルの利用がかつてないプロジェクトではご利用いただけなくなります。

  • 2026 年 3 月 31 日: これらのモデルはシャットダウンされます。

  安定版の Gemini Live API 2.0 モデルは影響を受けません。

置き換え: Gemini 2.5 モデル（gemini-2.5-flash-lite など）を使用するように移行するか、新しい Gemini 3 モデル（gemini-3.1-flash-lite-preview など）を試してください。

Gemini 1.5 と 1.0 の安定版モデル - シャットダウン日と代替モデル

• Gemini 1.5 Pro モデル:

  • gemini-1.5-pro-002（および gemini-1.5-pro）: 2025 年 9 月 24 日
  • gemini-1.5-pro-001: 2025 年 5 月 24 日

• Gemini 1.5 Flash モデル:

  • gemini-1.5-flash-002（および gemini-1.5-flash）: 2025 年 9 月 24 日
  • gemini-1.5-flash-001: 2025 年 5 月 24 日

• Gemini 1.0 Pro Vision モデル: 2025 年 4 月 21 日 （以前の予定は 2025 年 4 月 9 日）

• Gemini 1.0 Pro モデル: 2025 年 4 月 21 日 （以前の予定は 2025 年 4 月 9 日）

置き換え: Gemini 2.5 モデル（gemini-2.5-flash-lite など）を使用するように移行するか、新しい Gemini 3 モデル（gemini-3.1-flash-lite-preview など）を試してください。

Firebase AI Logic SDK を使用するために必要な権限を教えてください。

Firebase AI Logic は私のデータをモデルのトレーニングに使用しますか？

データ ガバナンスと責任ある AI をご覧ください。

ユーザーごとのレート制限を設定するにはどうすればよいですか？

デフォルトでは、Firebase AI Logic はユーザーごとのリクエスト上限を 1 分あたり 100 件のリクエスト（RPM）に設定します。

ユーザーごとのレート制限を調整する場合は、Firebase AI Logic API の割り当て設定を調整する必要があります。

Firebase AI Logic API 割り当ての詳細について学習する。このページでは、割り当ての表示と編集の方法についても説明しています。

レイテンシとトークン使用量を減らすにはどうすればよいですか？

レイテンシが高い場合やトークン使用量が多い場合は、使用しているモデルの思考レベルの構成が原因である可能性があります。

Gemini 3 以降のモデルは、推論と複数ステップの計画能力を大幅に向上させる内部の「思考プロセス」を常に使用します。これにより、コーディング、高度な数学、データ分析などの複雑なタスクに非常に効果的です。

ただし、タスクによっては、より高度な思考レベルが必ずしも必要ではなく、より低い思考レベルを使用するようにモデルを構成できます。思考レベルを下げると、レイテンシとトークン使用量を削減できます。モデルにどの程度の思考能力が必要かを判断するには、タスクの難易度の比較をご覧ください。

ほとんどの Gemini 3 以降のモデルでは、デフォルトの思考レベルが HIGH に設定されています。

マルチモーダル リクエストで MIME タイプは必須ですか？（画像、PDF、動画、音声の入力など）

はい。各マルチモーダル リクエストでは、常に次の情報を指定する必要があります。

• ファイルの mimeType。下記の例外を参照してください。

• ファイル。ファイルはインライン データとして指定することも、URL を使用して指定することもできます。

サポートされている入力ファイル形式、MIME タイプの指定方法、サポートされている入力ファイルと要件でファイルを提供する 2 つのオプションについて説明します。

リクエストに MIME タイプを含めることの例外

MIME タイプを指定する例外として、ネイティブの Android および Apple プラットフォーム アプリからのリクエストのインライン画像入力があります。

Android プラットフォームと Apple プラットフォーム用の Firebase AI Logic SDK は、リクエスト内の画像を処理する簡素化されたプラットフォーム フレンドリーな方法を提供します。すべての画像（形式を問わず）は、サーバーに送信される前にクライアントサイドで 80% の品質の JPEG に変換されます。つまり、Android と Apple プラットフォームの SDK を使用して画像をインライン データとして提供する場合、リクエストで MIME タイプを指定する必要はありません。

この簡略化された処理は、リクエストで base64 エンコードされた画像を送信する例の Firebase AI Logic ドキュメントに示されています。

この機能に関するプラットフォーム固有の追加情報は次のとおりです。

• Android の場合:

  • 画像を含むマルチモーダル プロンプトで、プラットフォーム ネイティブの画像タイプ（Bitmap）をインライン データとして処理する簡略化された方法を利用できます（例を参照）。

  • 画像形式と変換をより細かく制御するには、画像を InlineDataPart として指定し、特定の MIME タイプを指定します。例:

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

• Apple プラットフォームの場合:

  • 画像がインライン データとして含まれるマルチモーダル プロンプトで、プラットフォーム ネイティブの画像タイプ（UIImage、NSImage、CIImage、CGImage）を処理する簡素化された方法を利用できます（例を参照）。

  • 画像形式と変換をより細かく制御するには、画像を InlineDataPart として指定し、特定の MIME タイプを指定します。例:

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

Firebase AI Logic: Google 画像検索によるグラウンディング、Google マップによるグラウンディング、モデルのファインチューニング、エンベディングの生成、セマンティック取得を使用する場合、これらの機能は利用できますか？

次の機能は、さまざまなモデルと API プロバイダでサポートされていますが、Firebase AI Logic を使用する場合は利用できません。

• Google 画像検索によるグラウンディング
• Google マップによるグラウンディング
• モデルのファインチューニング
• エンベディングの生成
• セマンティック検索

これらを機能リクエストとして追加したり、既存の機能リクエストに投票したりする場合は、Firebase UserVoice にアクセスしてください。

名前が「Vertex AI in Firebase」から「Firebase AI Logic」に変更されたのはなぜですか？

2024 年に、Vertex AI Gemini API と Firebase プロキシ ゲートウェイを使用して、API を不正使用から保護し、他の Firebase プロダクトとの統合を可能にする Firebase クライアント SDK のセットをリリースしました。このプロダクトは「Vertex AI in Firebase」と名付けられ、そのプロダクト名はその時点でのプロダクトのユースケースを正確に表していました。

その後、Google はプロダクトの機能を拡張しました。たとえば、2025 年 5 月より、Gemini Developer API のサポートが提供されるようになりました。これには、Firebase App Check との統合を使用して Gemini Developer API を不正使用から保護する機能が含まれます。

その結果、「Vertex AI in Firebase」という名前は、プロダクトの拡大された範囲を正確に表さなくなりました。そのため、新しい名前である Firebase AI Logic は、進化する機能セットをより適切に反映しており、今後もサービスを拡大していくことができます。

移行ガイドを確認して、Firebase AI Logic の最新機能をすべて利用できるようにしてください（必要に応じて Gemini Developer API の使用を開始することもできます）。

Apple プラットフォームの Swift アプリ - モジュール名の FirebaseAI から FirebaseAILogic への変更について

Apple プラットフォーム アプリの場合、Firebase SDK v12.5.0 以降では、Firebase AI Logic は FirebaseAILogic モジュールで配布されるようになりました。この変更は、互換性を損なわない下位互換性のある変更です。

今回の変更の理由

このサービスは、以前は FirebaseAI モジュールで配布されていました。ただし、次の理由により、FirebaseAILogic に名前を変更する必要がありました。

• バイナリ ディストリビューションで問題を引き起こすモジュールとクラス間の名前の競合を回避します。

• 今後の機能開発で Swift マクロを使用できるようにします。

v12.5.0 以降にアップグレードする場合の対応

モジュール名を FirebaseAILogic に変更しても、互換性は損なわれません。ただし、最終的には、今後の Firebase SDK のメジャーな破壊的変更のリリースに伴い、古いモジュールを削除する可能性があります（現時点では時期は未定）。

このモジュール名の変更に必要な変更はありませんが、次の対応をおすすめします。

1. Swift PM の依存関係を選択するときは、FirebaseAI ではなく FirebaseAILogic を選択します。

2. インポート ステートメントを FirebaseAILogic（FirebaseAI ではなく）に変更します。

Gemini API キーとは

Gemini Developer API は、「Gemini API キー」を使用して呼び出し元を承認します。そのため、Firebase AI Logic SDK を介して Gemini Developer API を使用している場合は、その API を呼び出すために、Firebase プロジェクトに有効な Gemini API キーが必要です。

「Gemini API キー」とは、API 許可リストに Gemini Developer API が含まれている API キーのことです。

Firebase コンソールで Firebase AI Logic 設定ワークフローを実行すると、Gemini Developer API のみに制限された Gemini API キーが作成され、この API キーを使用するように Firebase AI Logic プロキシ サービスが設定されます。Firebase によって生成されたこの Gemini API キーは、Google Cloud コンソールの認証情報ページで「Gemini Developer API key (auto created by Firebase)」という名前になっています。

API キーの API 制限について学習する。

Firebase AI Logic SDK を使用する場合、アプリのコードベースに Gemini API キーを追加しません。Gemini API キーの安全性を保つ方法について学習する。

モバイルアプリまたはウェブアプリのコードベースに Gemini API キーを追加する必要がありますか？

Firebase AI Logic SDK を使用する場合は、アプリのコードベースに Gemini API キーを追加しないでください。

実際、Firebase AI Logic SDK を使用して開発する場合、Gemini API キーを直接操作することはありません。代わりに、Firebase AI Logic プロキシ サービスは、Gemini Developer API への各リクエストに Gemini API キーを内部的に含めます（完全にバックエンドで）。

Gemini Developer API の呼び出しに使用される Gemini API キーを変更するにはどうすればよいですか？

Firebase AI Logic SDK を使用している場合、Gemini API キーを変更する必要が生じることはほとんどありません。ただし、次のような場合は、手動で設定する必要があります。

• キーを誤って漏洩したため、新しい安全なキーに置き換える場合。

• キーを誤って削除した場合。なお、削除から 30 日以内であれば、キーの削除を取り消すことができます。

Firebase AI Logic SDK で使用される Gemini API キーを変更する方法は次のとおりです。

1. Firebase で生成された Gemini API キーがまだ存在する場合は、削除します。

   この API キーは、Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルで削除できます。名前は
   Gemini Developer API key (auto created by Firebase) です。

2. Google Cloud コンソールの同じページで、新しい API キーを作成します。名前は「Gemini Developer API key for Firebase」のようにすることをおすすめします。
   

3. この新しい API キーに API の制限を追加し、[Generative Language API] のみを選択します。
   Google Cloud コンソールでは、Gemini Developer API が「Generative Language API」と呼ばれることがあります。

   アプリの制限を追加しないでください。追加すると、Firebase AI Logic プロキシ サービスが想定どおりに動作しません。

4. 次のコマンドを実行して、この新しいキーを Firebase AI Logic プロキシ サービスが使用する Gemini API キーとして設定します。

   PROJECT_ID="PROJECT_ID"
   GENERATIVE_LANGUAGE_API_KEY="DEVELOPER_CREATED_GEMINI_API_KEY"
   curl \
     -X PATCH \
     -H "x-goog-user-project: ${PROJECT_ID}" \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     "https://firebasevertexai.googleapis.com/v1beta/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/config" \
     -d "{\"generativeLanguageConfig\": {\"apiKey\": \"${GENERATIVE_LANGUAGE_API_KEY}\"}}"
   

   gcloud CLI について学習する。

この新しい Gemini API キーをアプリのコードベースに追加しないようにしてください。Gemini API キーの安全性を保つ方法について学習する。

「Firebase API キー」を Gemini API キーとして使用できますか？

いいえ。Firebase API キーを Gemini API キーとして使用しないでください。Firebase API キーの許可リストに Gemini Developer API を追加しないことを強くおすすめします。

Firebase API キーは、アプリを Firebase に接続するためにアプリのコードベースに追加する Firebase 構成ファイルまたはオブジェクトに記載されている API キーです。Firebase API キーを Firebase 関連の API（Firebase AI Logic など）でのみ使用する場合は、コードに Firebase API キーを含めても問題ありません。 Firebase API キーに関する重要な情報をご確認ください。

Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルで、Firebase API キーは次のように表示されます。

Firebase 関連の API を動作させるには、Firebase API キーをアプリのコードベースに追加する必要があります。また、Gemini Developer API は API キーで承認されるため、Firebase API キーの API 許可リストに Gemini Developer API（Google Cloud コンソールでは「Generative Language API」と呼ばれます）を追加しないことを強くおすすめします。そうすると、Gemini Developer API が不正使用される可能性があります。

Gemini API キーのセキュリティを維持するにはどうすればよいですか？

この FAQ では、Gemini API キーの安全性を保つためのおすすめのベスト プラクティスについて説明します。

モバイルアプリまたはウェブアプリから Gemini Developer API を直接呼び出す場合:

• Firebase AI Logic クライアント SDK を使用します。
• アプリのコードベースに Gemini API キーを追加しないでください。

Firebase AI Logic は、Gemini Developer API への各リクエストに Gemini API キーを内部的に含めるプロキシ サービスを提供します。これは完全にバックエンドで行われます。

また、次のことを強くおすすめします。

• アプリの開発を本格的に開始したら、Firebase App Check と統合して、バックエンド リソースと生成モデルへのアクセスに使用される API を保護してください。

• Firebase で生成された Gemini API キーを Firebase AI Logic の外部で再利用しないでください。別のユースケースで Gemini API キーが必要な場合は、別のキーを作成します。

• 一般的に、Firebase で生成された Gemini API キーは変更すべきではありません。このキーは、Google Cloud コンソールで [Gemini Developer API key (auto created by Firebase)] という名前になります。

  • Firebase で生成された Gemini API キーの API 許可リストに、追加の API を追加しないでください。API 許可リストでは、Gemini API キーに Gemini Developer API（Google Cloud コンソールでは「Generative Language API」）のみが含まれている必要があります。

  • アプリの制限を追加しないでください。追加すると、Firebase AI Logic プロキシ サービスが想定どおりに動作しません。

Gemini API キーが不正使用されました。必要なご対応

Gemini API キーが不正使用された場合は、Gemini Developer API の呼び出しに使用される Gemini API キーを変更する手順に沿って変更します。

また、Gemini API キーの安全性を保つためのおすすめのベスト プラクティスも確認してください。