Часто задаваемые вопросы и устранение неполадок

Различия между использованием Gemini Developer API и Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

В таблице ниже перечислены важные различия между двумя Gemini API поставщиками в целом, независимо от того, как вы получаете к ним доступ:

¹ У поставщиков API разные модели оплаты по мере использования (подробнее в их документации).

² Files API для Gemini Developer API не поддерживается в SDK Firebase AI Logic.

В таблице ниже указано, какие функции доступны для двух поставщиков услуг "Gemini API". Эта таблица относится только к клиентским SDK Firebase AI Logic.

Как использовать Gemini Developer API и Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

В проекте Firebase можно включить обоих поставщиков Gemini API и использовать оба API в приложении.

Чтобы переключаться между поставщиками API в коде, убедитесь, что вы правильно задали бэкенд-службу в коде.

Изменения, необходимые для ребрендинга Vertex AI в Agent Platform

В середине 2026 г. Google Cloud переименовал Vertex AI в Gemini Enterprise Agent Platform (или Agent Platform). В экосистеме Firebase этот сервис называется Agent Platform Gemini API.

В рамках ребрендинга Google Cloud были выполнены следующие изменения: Обратите внимание, что были и другие изменения, но они не относятся к Firebase AI Logic.

• Продукт переименован с Vertex AI на Gemini Enterprise Agent Platform (или Agent Platform). Также изменились URL консоли Google Cloud и документации.

• Отображаемое название API изменено с "Vertex AI API" на "Agent Platform API". Обратите внимание, что название сервиса осталось прежним: aiplatform.googleapis.com.

• Ребрендинг Vertex AI Studio в Agent Studio.

• Возможности базовых API и поддерживаемых моделей не изменились.

В пакетах SDK Firebase AI Logic мы учли ребрендинг, обновив синтаксис инициализации для бэкенд-службы "Gemini API" и местоположение по умолчанию для доступа к модели при использовании нового синтаксиса.

• Новый синтаксис инициализации для бэкенд-службы "Gemini API":

  Swift

  Изменить "vertexai" на "agentPlatform".
  Доступно в Firebase SDK для платформ Apple версии 12.17.0 и более поздних.

  ДО

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

  С

  // ...
  
  // 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

  Изменить "vertexAI" на "agentPlatform".
  Доступно начиная с Firebase AI Logic SDK для Android версии 17.15.0 и выше (Firebase Android BoM версии 34.17.0 и выше).

  ДО

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

  С

  // ...
  
  // 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

  Изменить "vertexAI" на "agentPlatform".
  Доступно начиная с Firebase AI Logic SDK для Android версии 17.15.0 и выше (Firebase Android BoM версии 34.17.0 и выше).

  ДО

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

  С

  // ...
  
  // 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

  Изменить "VertexAIBackend" на "AgentPlatformBackend".
  Доступно в Firebase JS SDK версии 12.17.0 и более поздних.

  ДО

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

  С

  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

  Изменить "vertexAI" на "agentPlatform".
  Доступно начиная с версии 3.15.0 плагина Firebase AI Logic для Flutter (Firebase Flutter BoM версии 4.18.0 и выше).

  ДО

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

  С

  // ...
  
  // 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

  Изменить "VertexAI" на "AgentPlatform".
  Доступно в Firebase SDK для Unity версии 13.15.0 и более поздних.

  ДО

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

  С

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

• Новое местоположение по умолчанию для доступа к модели при использовании нового синтаксиса инициализации:

  При использовании нового синтаксиса инициализации платформы агента местоположение по умолчанию будет global.

  Это изменение было сделано, поскольку почти все модели Gemini поддерживаются в global, а Google Cloud больше не поддерживает местоположение us-central1 для новых версий большинства моделей Gemini.

Для приложений на языке Swift: изменения, необходимые для перехода с версии FirebaseAI на версию FirebaseAILogic

Для приложений на платформе Apple, начиная с Firebase SDK версии 12.5.0, Firebase AI Logic распространяется в модуле FirebaseAILogic. Мы сделали это изменение некритическим и совместимым с предыдущими версиями.

Почему мы внесли это изменение?

Ранее этот сервис распространялся в составе модуля FirebaseAI. Однако нам пришлось переименовать его в FirebaseAILogic по следующим причинам:

• Избегайте конфликтов имен между модулем и классом, которые могут привести к проблемам в двоичных дистрибутивах.

• Разрешить нам использовать макросы Swift для разработки новых функций.

Что делать, если вы переходите на версию 12.5.0 или более позднюю?

Изменение названия модуля на FirebaseAILogic не нарушает работу и обеспечивает обратную совместимость в Firebase 12. Однако в Firebase 13 этот старый модуль будет удален. Перенесите зависимости и импортированные данные, прежде чем обновлять Firebase до версии 13.

В связи с изменением названия модуля не требуется вносить какие-либо изменения, но мы рекомендуем сделать следующее:

1. При выборе зависимостей Swift PM используйте FirebaseAILogic (вместо FirebaseAI).

2. Измените операторы импорта на FirebaseAILogic (вместо FirebaseAI).

Необходимые API и инструкции по их включению

Чтобы использовать Firebase AI Logic SDK с Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), в вашем проекте должны быть включены следующие два API:

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

Вы можете включить эти API одним из следующих способов:

• Вариант 1 (рекомендуется). Включите API в несколько кликов в консоли Firebase:

  1. В консоли Firebase перейдите на страницу Сервисы ИИ > Firebase AI Logic.

  2. Нажмите Начать.

  3. Нажмите, чтобы начать работу с Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).

     Откроется пошаговый рабочий процесс, который позволит включить оба API. Firebase также предоставит управляемый Google сервисный аккаунт (P4SA) для авторизации использования Gemini API и добавит API Firebase AI Logic в белый список для вашего ключа API Firebase.

• Вариант 2 (вручную; не рекомендуется): включите API в консоли Google Cloud:

  1. Нажмите на ссылку на каждый API в верхней части этой страницы часто задаваемых вопросов, а затем нажмите Включить на странице каждого API.

  2. Добавьте Firebase AI Logic API в белый список ключа API Firebase.

Как отключить API в проекте Firebase

Мы стараемся максимально упростить настройку проекта Firebase для использования выбранного вами поставщика Gemini API для Firebase AI Logic. Это включает в себя включение необходимых API в проекте Firebase во время определенных действий, например при использовании пошагового руководства в консоли Firebase.

Однако, если вы решите не использовать Firebase AI Logic или одного из поставщиков Gemini API, вы можете отключить связанные API в своем проекте Firebase.

Необходимые разрешения для использования Firebase AI Logic

Поддерживаемые модели при использовании Firebase AI Logic

Ознакомьтесь со списком поддерживаемых моделей. Мы часто добавляем в SDK новые возможности, поэтому следите за обновлениями в этом разделе часто задаваемых вопросов, а также в примечаниях к выпуску, блогах и сообщениях в социальных сетях.

• Firebase AI Logic поддерживает следующие модели:

  • Gemini Developer API

    • Большинство базовых моделей Gemini

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • Большинство базовых моделей Gemini

• Firebase AI Logic не поддерживает следующие модели (независимо от выбранного поставщика Gemini API):

  • Модели с тонкой настройкой

  • Встраиваемые модели, модели Veo, модели Lyria, модели роботов, модели использования компьютеров, модели Gemini Omni или модели Gemini Flash Cyber.

Модели, поддержка которых прекращена или которые отключены (устарели), – список и замена

Ознакомьтесь с разделом часто задаваемых вопросов о том, какие изменения необходимо внести, когда модели устаревают или отключаются.

Gemini 2.5 стабильных моделей – даты отключения и замены;

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

  gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-image (также известный как Nano Banana)

  • Для моделей общего назначения дата отключения зависит от выбранного вами поставщика Gemini API:

    • Gemini Developer API (Google AI): устаревший, но дата отключения пока не объявлена (только ранее активные проекты могут продолжать использовать их)
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): 20 октября 2026 г.

  • Для модели, генерирующей изображения (Nano Banana), дата отключения одинакова независимо от выбранного вами поставщика Gemini API: 2 октября 2026 г.

  Обратите внимание, что другие модели Nano Banana и стабильные модели Gemini Live API 2.5 не затронуты.

Новое решение. Перейдите на одну из новых моделей Gemini 3.x (например, gemini-3.8-flash или gemini-3.1-flash-image).

Imagen стабильных моделей – даты отключения и замены;

• Все модели Imagen будут отключены 17 августа 2026 г. или ранее (ранее мы сообщали, что это произойдет 30 июня 2026 г.).

Замена. Перенесите приложения на модели изображений Gemini (модели Nano Banana).

Gemini 2.0 стабильных моделей – даты отключения и замены;

• Gemini 2.0 Flash и Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001 (и его автоматически обновляемый псевдоним gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (и его автоматически обновляемый псевдоним gemini-2.0-flash-lite)

  • 6 февраля 2026 г. эти модели станут недоступны для использования в проектах, в которых они ранее не применялись.

  • 31 марта 2026 г. Эти модели будут отключены.

  Обратите внимание, что стабильные модели Gemini Live API 2.0 не затронуты.

Замена. Перейдите на одну из новых моделей Gemini 3.x (например, gemini-3.1-flash-lite).

Стабильные модели Gemini 1.5 и 1.0 – даты отключения и замены

• Модели Gemini 1.5 Pro:

  • gemini-1.5-pro-002 (и gemini-1.5-pro): 24 сентября 2025 г.
  • gemini-1.5-pro-001: 24 мая 2025 г.

• Модели Gemini 1.5 Flash:

  • gemini-1.5-flash-002 (и gemini-1.5-flash): 24 сентября 2025 г.
  • gemini-1.5-flash-001: 24 мая 2025 г.

• Модели Gemini 1.0 Pro Vision: 21 апреля 2025 г. (ранее было запланировано на 9 апреля 2025 г.)

• Модели Gemini 1.0 Pro: 21 апреля 2025 г. (ранее было запланировано на 9 апреля 2025 г.)

Замена. Перейдите на одну из новых моделей Gemini 3.x (например, gemini-3.1-flash-lite).

Изменения, необходимые при прекращении поддержки или отключении моделей

Когда Google выпускает стабильную версию модели, мы стараемся обеспечить ее доступность не менее 12 месяцев до отключения (вывода из эксплуатации) модели. Однако обратите внимание, что для Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) некоторые стабильные модели доступны только в течение короткого времени, то есть могут быть отключены (выведены из эксплуатации) уже через 45 дней после выпуска модели на замену.

Где найти дату отключения модели?

Вот несколько способов узнать дату отключения модели:

• На момент выпуска. Мы указываем ожидаемую дату отключения каждой модели в нескольких местах документации поставщика Gemini API и документации Firebase (см. страницу поддерживаемых моделей).

• По мере приближения даты отключения:

  • Google отправляет электронные письма нужным участникам проекта.
  • Мы публикуем напоминания о предстоящем отключении на разных каналах:
    • Примечания к выпуску (см. пример).
    • Баннеры на уровне страницы, страница с поддерживаемыми моделями и часто задаваемые вопросы о моделях, поддержка которых прекращена

Что делать, если модель, которую вы используете, скоро будет отключена

1. Найдите подходящую поддерживаемую модель и ее название.

   Рекомендуемые модели для замены также указаны в разделе часто задаваемых вопросов о моделях, поддержка которых прекращена.

2. Измените название модели, используемое вашим приложением, до даты отключения. В противном случае все запросы к этой модели будут завершаться с ошибкой 404.

   • Название модели задается при инициализации, когда вы создаете экземпляр GenerativeModel, LiveModel или ImagenModel. Обязательно ознакомьтесь с важными рекомендациями ниже о том, как использовать шаблоны запросов Firebase Remote Config или сервера.

   • При использовании Firebase AI Logic обычно не нужно изменять код, который вызывает модель.

     Обратите внимание, что в последних моделях Gemini 3.x не поддерживаются некоторые параметры (температура, top-K, top-P, штраф за частоту, штраф за присутствие и количество кандидатов).

3. Протестируйте приложение, чтобы убедиться, что ответы по-прежнему соответствуют ожиданиям.

Как задать ограничение на количество сообщений для одного пользователя

По умолчанию Firebase AI Logic устанавливает ограничение на количество запросов для одного пользователя в 100 запросов в минуту.

Чтобы изменить ограничение скорости для пользователя, необходимо скорректировать настройки квоты для API Firebase AI Logic.

Подробнее о квоте API Firebase AI Logic… На этой странице также можно узнать, как посмотреть и изменить квоту.

Как уменьшить задержку и расход токенов

Если вы столкнулись с высокой задержкой или большим расходом токенов, скорее всего, это связано с уровнем мышления, заданным для используемой модели.

Gemini 3 и более поздние модели всегда используют внутренний "процесс мышления", который значительно улучшает их способность к рассуждению и многоэтапному планированию, что делает их очень эффективными для выполнения сложных задач, таких как написание кода, решение сложных математических задач и анализ данных.

Однако для некоторых задач высокий уровень мышления не требуется, и вы можете настроить модель на более низкий уровень. Чем ниже уровень мышления, тем меньше задержка и расход токенов. Чтобы понять, насколько модели необходима возможность рассуждать, ознакомьтесь со сравнением сложности задач.

Обратите внимание, что для большинства моделей Gemini 3 и более поздних версий уровень мышления по умолчанию установлен на HIGH.

Требования к MIME-типу для мультимодальных запросов (например, для изображений, PDF-файлов, видео и аудио)

В каждом мультимодальном запросе необходимо указывать следующие данные:

• Файл mimeType. Исключения перечислены ниже.

• Файл. Вы можете предоставить файл в виде встроенных данных или указать его URL.

Подробнее о поддерживаемых типах входных файлов и требованиях к ним…

Исключение для включения MIME-типа в запрос

Исключение составляют встроенные изображения, которые используются в запросах от нативных приложений для Android и Apple, для которых не требуется указывать MIME-тип.

В Firebase AI Logic SDK для платформ Android и Apple реализован простой и удобный для платформы способ обработки изображений в запросах. Все изображения (независимо от формата) преобразуются на стороне клиента в формат JPEG с качеством 80% перед отправкой на сервер. Это означает, что если вы предоставляете изображения в виде встроенных данных с помощью SDK для платформ Android и Apple, вам не нужно указывать MIME-тип в запросе.

Упрощенная обработка показана в Firebase AI Logic документации в примерах отправки изображений, закодированных в формате Base64, в запросах.

Ниже приведена дополнительная информация об этой функции для разных платформ.

• На устройстве Android:

  • В мультимодальных запросах, содержащих изображения в виде встроенных данных, можно использовать упрощенный способ обработки встроенных типов изображений (Bitmap). Пример приведен здесь.

  • Чтобы иметь больше контроля над графическими форматами изображений и их преобразованием, вы можете предоставить изображения в виде InlineDataPart и указать определенный MIME-тип. Пример:

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

• Для платформ Apple:

  • Вы можете использовать упрощенный способ обработки встроенных изображений в мультимодальных запросах, содержащих изображения в виде встроенных данных (см. пример). Поддерживаются следующие типы изображений: UIImage, NSImage, CIImage и CGImage.

  • Чтобы иметь больше контроля над графическими форматами изображений и их преобразованием, вы можете предоставить изображения в виде InlineDataPart и указать определенный MIME-тип. Пример:

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

Продвинутые функции, пока недоступные при использовании Firebase AI Logic: обоснование с помощью Google Картинок, точная настройка модели, создание встраиваемых объектов и семантический поиск

Перечисленные ниже функции поддерживаются разными моделями и поставщиками API, но недоступны при использовании Firebase AI Logic:

• Обоснование с Google Картинками
• Как настроить модель
• Создание встраиваний
• Семантический поиск

Если вы хотите добавить их в качестве запросов на добавление функции или проголосовать за существующий запрос на добавление функции, посетите Firebase UserVoice.

Изменение названия с "Vertex AI in Firebase" на "Firebase AI Logic"

В 2024 году мы выпустили набор клиентских SDK Firebase, которые могут использовать Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), а также прокси-шлюз Firebase для защиты этого API от злоупотреблений и интеграции с другими продуктами Firebase. Мы назвали продукт "Vertex AI в Firebase", и это название точно описывало доступные варианты использования продукта на тот момент.

С тех пор мы расширили возможности нашего продукта. Например, с мая 2025 г. мы поддерживаем Gemini Developer API, в том числе защищаем Gemini Developer API от злоупотреблений с помощью интеграции с Firebase App Check.

В результате название "Vertex AI в Firebase" больше не отражает расширенную область применения нашего продукта. Поэтому мы решили изменить название на Firebase AI Logic, чтобы оно лучше отражало наши возможности и позволяло нам расширять их в будущем.

Ознакомьтесь с руководством по переходу, чтобы узнать, как использовать все новые функции Firebase AI Logic (и при желании начать работу с Gemini Developer API).

Использование данных для обучения моделей

Подробнее об управлении данными и ответственном использовании ИИ…

Обязательное App Check требование для всех версий приложения

App Check должно быть реализовано во всех версиях приложения, в которых используется Firebase AI Logic.

Важно, чтобы правило App Check применялось как можно раньше, особенно до того, как вы добавите приложение в общедоступную систему управления исходным кодом, поделитесь им или сделаете его общедоступным.

Если вы сразу добавите App Check в код приложения, все его версии смогут отправлять действительные токены App Check. Запрос, в котором нет действительного токена, считается неподтвержденным и будет заблокирован, если включено правило App Check.

Если вы уже выпустили версию приложения для конечных пользователей, в которой не реализован App Check, ознакомьтесь с часто задаваемыми вопросами о том, как реализовать и применить App Check для уже выпущенного приложения.

Как реализовать и обеспечить соблюдение правила App Check для уже выпущенного приложения

В версиях приложений, в которых не реализован App Check, запросы к Firebase AI Logic не содержат действительных токенов App Check и считаются непроверенными. Эти запросы будут заблокированы, когда правило App Check будет применено к Firebase AI Logic.

Приведенные ниже инструкции помогут вам перенести приложение, чтобы вы могли принудительно использовать App Check, не нарушая работу уже выпущенного приложения, в котором нет App Check.

1. Как можно скорее добавьте в приложение поставщика подтверждений для рабочей версии.

   • Платформы Apple: DeviceCheck или App Attest или reCAPTCHA Enterprise
   • Android: Play Integrity или reCAPTCHA Enterprise
   • Веб-сайт: reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter. Поддерживает все перечисленные выше поставщики, в том числе reCAPTCHA Enterprise.
   • Unity: поддерживает всех перечисленных выше поставщиков (поддержка reCAPTCHA Enterprise будет добавлена в ближайшее время).

2. Отслеживайте запросы из приложения, чтобы понять, когда можно будет включить App Check.

   Например, если почти все недавние запросы были отправлены проверенными клиентами, вам следует рассмотреть возможность принудительного использования App Check.

3. Применить App Check для Firebase AI Logic.

4. Для локальной разработки, когда применяется App Check, вы можете настроить App Check поставщика отладочной информации и при этом сохранить применение App Check для Firebase AI Logic.

Узнайте больше об обновлениях системы безопасности для устройств Gemini Developer API и Firebase AI Logic, которые будут выпущены в середине 2026 года.

Раньше для авторизации использования Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com) применялись стандартные Geminiключи API. Если вы включили Firebase AI Logic и выбрали Gemini Developer API, Firebase создала для вас Geminiключ API, который был ограничен Gemini Developer API.Gemini Developer API Этот ключ назывался Gemini Developer API key (auto created by Firebase).

С середины 2026 г. Gemini Developer API будет заменен более безопасным решением – ключами авторизации (которые по сути являются сервисными аккаунтами). Firebase AI Logic также обновлен. Вместо стандартного ключа API Gemini авторизация для Firebase AI Logic теперь выполняется с помощью сервисного аккаунта, управляемого Google (P4SA), который мы автоматически создаем для вас:
агента сервиса логики ИИ Firebase (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com).Gemini Developer API

Для существующих и новых проектов если вы получаете доступ к Gemini Developer API через Firebase AI Logic, вам не нужно предпринимать никаких действий, чтобы воспользоваться этими улучшениями безопасности с середины 2026 года.

Как перенести ключ API Gemini в ключ авторизации

Для существующих и новых проектов если вы получаете доступ к Gemini Developer API через Firebase AI Logic, вам не нужно предпринимать никаких действий, чтобы воспользоваться улучшениями безопасности, которые будут внедрены в середине 2026 г. (в том числе перейти на ключ авторизации).

От имени наших разработчиков Firebase AI Logic автоматически вносит все необходимые изменения в систему безопасности, чтобы обеспечить переход на использование ключей авторизации в Gemini Developer API.

С середины 2026 года Firebase AI Logic больше не будет предоставлять и использовать стандартные ключи API Gemini. Теперь Firebase AI Logic обрабатывает авторизацию для Gemini Developer API с помощью сервисного аккаунта, управляемого Google (P4SA), который мы автоматически создаем для вас в проекте Firebase:
Firebase AI Logic Service Agent (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

В связи с этим изменением вы можете проверить и удалить любой ключ API с названием Gemini Developer API key (auto created by Firebase). Вы можете удалить этот ключ в консоли Google Cloud. Прежде чем удалять ключ, ознакомьтесь со следующей информацией:

• Этот ключ API Gemini был создан Firebase исключительно для использования с Firebase AI Logic, поэтому его можно удалить. Однако перед удалением ключа убедитесь, что вы не использовали его по ошибке с другими инструментами, которые могут предоставить доступ к Gemini Developer API, например с серверными SDK генеративного ИИ или Genkit. Чтобы проверить использование, выполните следующие действия:
  1. В консоли Google Cloud перейдите на страницу Gemini Developer API и нажмите Управление.
  2. На вкладке Показатели в раскрывающемся списке Учетные данные выберите ключ с названием Gemini Developer API key (auto created by Firebase).
  3. Если на графиках нет данных об использовании с начала июля 2026 г. (когда Firebase AI Logic перестала использовать эти ключи API), ключ можно удалить.
     Однако, если на графиках показано использование ключа, значит вы используете его с другим инструментом. В этом случае вам следует переименовать ключ, чтобы было понятно, что он используется с этим инструментом (а не с Firebase AI Logic).
• Не удаляйте другие ключи API, в названии которых есть сегмент (auto created by Firebase).

Не добавляйте ключ API Gemini в код мобильного или веб-приложения.

При использовании SDK Firebase AI Logic вам не нужен ключ API Gemini для авторизации использования Gemini Developer API, и вам не следует добавлять ключ API Gemini в базу кода приложения.

Не используйте ключ API Firebase в качестве ключа API Gemini.

Никогда не используйте "ключ API Firebase" в качестве ключа API Gemini. Мы настоятельно рекомендуем не добавлять Gemini Developer API в белый список для ключа API Firebase.

Ключ API Firebase – это ключ API, указанный в файле конфигурации или объекте Firebase, который вы добавляете в базу кода приложения, чтобы подключить его к Firebase. Включать ключ API Firebase в код можно, если вы используете его только с API, связанными с Firebase (например, Firebase AI Logic). Узнайте важную информацию о ключах API Firebase.

На панели APIs & Services (API и сервисы) > Credentials (Учетные данные) консоли Google Cloud ключи API Firebase выглядят следующим образом:

Поскольку для работы API, связанных с Firebase, вам нужно добавить ключ API Firebase в базу кода приложения, а Gemini Developer API можно авторизовать с помощью ключа API, мы настоятельно рекомендуем НЕ добавлять Gemini Developer API (в консоли Google Cloud он называется "API генеративного языка") в белый список API для ключа API Firebase. Если вы это сделаете, то подвергнете Gemini Developer API риску злоупотребления.

Как защитить ключ API Gemini