שאלות נפוצות ופתרון בעיות

למה השם השתנה מ-Vertex AI in Firebase ל-Firebase AI Logic?

בשנת 2024 השקנו סדרה של Firebase client SDKs שיכולים להשתמש ב-Vertex AI Gemini API וגם בשער פרוקסי של Firebase כדי להגן על ה-API הזה מפני שימוש לרעה ולאפשר שילוב עם מוצרים אחרים של Firebase. קראנו למוצר שלנו Vertex AI ב-Firebase, ושם המוצר הזה תיאר בצורה מדויקת את תרחישי השימוש הזמינים במוצר באותו זמן.

אבל מאז הרחבנו את היכולות של המוצר שלנו. לדוגמה, החל ממאי 2025, אנחנו מציעים תמיכה ב-Gemini Developer API, כולל היכולת להגן על Gemini Developer API מפני ניצול לרעה באמצעות השילוב שלנו עם Firebase App Check.

לכן, השם Vertex AI ב-Firebase כבר לא מייצג בצורה מדויקת את ההיקף המורחב של המוצר שלנו. לכן, שם חדש – Firebase AI Logic – משקף בצורה טובה יותר את מערך התכונות המתפתח שלנו ומאפשר לנו להמשיך להרחיב את ההיצע שלנו בעתיד!

כדאי לעיין במדריך להעברה כדי לוודא שאתם מקבלים את כל התכונות העדכניות של Firebase AI Logic (ואם רוצים, להתחיל להשתמש ב-Gemini Developer API).

מה ההבדלים בין שימוש ב-Gemini Developer API לבין שימוש ב-Vertex AI Gemini API?

בטבלה הבאה מפורטים ההבדלים החשובים בין שני ספקי Gemini API באופן כללי, בלי קשר לאופן הגישה אליהם:

‫¹ לשני ספקי ה-API יש תמחור שונה של תשלום לפי שימוש (מידע נוסף זמין במסמכי התיעוד שלהם).

‫² ‫Files API של Gemini Developer API לא נתמך באמצעות ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic.

בטבלה הבאה מפורטת הזמינות של תכונות נפוצות אצל שני ספקי Gemini API. הטבלה הזו רלוונטית במיוחד כשמשתמשים בערכות ה-SDK של הלקוח Firebase AI Logic.

האם אפשר להשתמש גם ב-Gemini Developer API וגם ב-Vertex AI Gemini API?

כן, אפשר להפעיל את שני הספקים Gemini APIבפרויקט Firebase ולהשתמש בשני ממשקי ה-API באפליקציה עצמה.

כדי לעבור בין ספקי API בקוד, צריך לוודא שהגדרתם את שירות הקצה העורפי בצורה מתאימה בקוד.

אילו ממשקי API נדרשים? איך מפעילים אותם?

כדי להשתמש בערכות ה-SDK של Firebase AI Logic עם Vertex AI Gemini API, צריך להפעיל בפרויקט את שני ממשקי ה-API הבאים:

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

אפשר להפעיל את ממשקי ה-API האלה באחת מהדרכים הבאות:

• אפשרות 1 (מומלצת): מפעילים את ממשקי ה-API בכמה קליקים במסוף Firebase:

  1. במסוף Firebase, נכנסים לדף AI Services (שירותי AI) >‏ Firebase AI Logic.

  2. לוחצים על שנתחיל?.

  3. כדי להתחיל להשתמש ב-Vertex AI Gemini API, לוחצים על הסמל.

     ייפתח תהליך עבודה מודרך שיאפשר לכם להפעיל את שני ממשקי ה-API. בנוסף, במסוף יתווסף Firebase AI Logic ה-API לרשימת ההיתרים של מפתח ה-API של Firebase.

• אפשרות 2 (ידנית; לא מומלצת): מפעילים את ממשקי ה-API במסוף Google Cloud:

  1. לוחצים על כל קישור API בחלק העליון של הערך הזה בשאלות הנפוצות, ואז לוחצים על Enable בכל דף API.

  2. מוסיפים את Firebase AI Logic API לרשימת ההיתרים של מפתח Firebase API.

איך משביתים ממשקי API בפרויקט Firebase?

במקרה של Firebase AI Logic, אנחנו מנסים להקל ככל האפשר על הגדרת פרויקט Firebase לשימוש בספק Gemini API שבחרתם. זה כולל הפעלה של ממשקי ה-API הנדרשים בפרויקט Firebase במהלך תהליכים ספציפיים, כמו תהליך העבודה המודרך במסוף Firebase.

עם זאת, אם תחליטו לא להשתמש ב-Firebase AI Logic או באחד מספקי Gemini API, תוכלו להשבית את ממשקי ה-API המשויכים בפרויקט Firebase.

באילו מודלים אפשר להשתמש עם ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic?

רשימות של מודלים נתמכים אנחנו מוסיפים לעיתים קרובות יכולות חדשות לערכות ה-SDK, לכן כדאי לחזור לדף השאלות הנפוצות הזה כדי לקבל עדכונים (וגם לעיין בהערות לגבי הגרסה, בבלוגים ובפוסטים ברשתות החברתיות).

• Gemini Developer API

  • מודלים בסיסיים של Gemini ושל Imagen.

    שימו לב שאפליקציית Gemini Developer API (לא משנה איך ניגשים אליה) תומכת רק במודלים יציבים ספציפיים של Imagen.

• Vertex AI Gemini API

  • מודלים בסיסיים של Gemini ושל Imagen.

• Regardless of your chosen Gemini API provider

  • דומיין המפיץ Firebase AI Logic לא תומך במינויים שבהמשך.

    • מודלים שאינם מודלים בסיסיים Gemini (כמו מודלים של PaLM, מודלים מכוונים או מודלים שמבוססים על Gemma).

    • מודלים ישנים יותר של Imagen או imagen-3.0-capability-001.

מה עושים כשמודלים מושבתים (יוצאים משימוש)?

כשנשיק גרסה יציבה של מודל, נשתדל להבטיח שהיא תהיה זמינה למשך שנה אחת לפחות לפני שנוציא את המודל משימוש.

איפה אפשר למצוא את תאריך ההשבתה של מודל?

ריכזנו כאן כמה דרכים למצוא את תאריך ההשבתה של דגם:

• בזמן ההשקה: אנחנו מפרסמים את תאריך ההשבתה הצפוי של כל מודל בכמה מקומות במסמכי התיעוד של ספק Gemini API, וגם במסמכי התיעוד של Firebase (אפשר לעיין בדף המודלים הנתמכים).

• כשתאריך ההוצאה משימוש מתקרב: Google שולחת אימיילים לחברי הפרויקט הרלוונטיים, ומפרסמת תזכורות בהערות לגרסה ובערוצים אחרים לגבי הוצאות משימוש קרובות (לדוגמה, תזכורת לתאריכי ההוצאה משימוש של מודלים יציבים של Gemini 1.5 ו-1.0).

מה עושים אם הדגם שבו משתמשים עומד להיסגר?

1. מוצאים מודל נתמך מתאים ואת שם המודל שלו.

2. צריך לעדכן את שם המודל שבו האפליקציה משתמשת לפני תאריך ההשבתה. אחרת, כל הבקשות למודל הזה ייכשלו ויוחזר קוד שגיאה 404.

   • את שם המודל מגדירים במהלך האתחול כשיוצרים מופע של GenerativeModel, LiveModel או ImagenModel. חשוב לעיין בהמלצה הקריטית שלמטה לגבי השימוש ב-Firebase Remote Config.

   • כשמשתמשים ב-Firebase AI Logic, בדרך כלל לא צריך לשנות את הקוד שקורא למודל.

3. בודקים את האפליקציה כדי לוודא שהתגובות עדיין צפויות.

Imagen מודלים יציבים – תאריכי סגירה והחלפות

• כל המודלים של Imagen יושבתו ב-24 ביוני 2026.

החלפה: מעבירים את האפליקציות לשימוש במודלים של תמונות Gemini (מודלים מסוג Nano Banana).

Gemini 2.0 מודלים יציבים – תאריכי סגירה והחלפות

• ‫Gemini 2.0 Flash וגם Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  ‫gemini-2.0-flash-001 (וכתובת האימייל החלופית שלה שמתעדכנת אוטומטית gemini-2.0-flash)
  ‫gemini-2.0-flash-lite-001 (וכתובת האימייל החלופית שלה שמתעדכנת אוטומטיתgemini-2.0-flash-lite)

  • ‫6 בפברואר 2026: המודלים האלה לא יהיו יותר זמינים לשימוש בפרויקטים שלא נעשה בהם שימוש קודם במודל.

  • ‫31 במרץ 2026: המודלים האלה יושבתו.

  שימו לב: מודלים יציבים של Gemini Live API 2.0 לא מושפעים.

החלפה: מעבר לשימוש במודל Gemini 2.5 (כמו gemini-2.5-flash-lite) או ניסיון של אחד מהמודלים החדשים של Gemini 3 (כמו gemini-3.1-flash-lite-preview).

מודלים יציבים של Gemini 1.5 ו-1.0 – תאריכי סגירה והחלפות

• דגמי Gemini 1.5 Pro:

  • ‫gemini-1.5-pro-002 (וgemini-1.5-pro): 24 בספטמבר 2025
  • ‫gemini-1.5-pro-001: 24 במאי 2025

• דגמי Gemini 1.5 Flash:

  • ‫gemini-1.5-flash-002 (וgemini-1.5-flash): 24 בספטמבר 2025
  • ‫gemini-1.5-flash-001: 24 במאי 2025

• מודלים של Gemini 1.0 Pro Vision: 21 באפריל 2025 (התאריך שנקבע בעבר היה 9 באפריל 2025)

• מודלים של Gemini 1.0 Pro: 21 באפריל 2025 (התאריך שנקבע בעבר היה 9 באפריל 2025)

החלפה: מעבר לשימוש במודל Gemini 2.5 (כמו gemini-2.5-flash-lite) או ניסיון של אחד מהמודלים החדשים של Gemini 3 (כמו gemini-3.1-flash-lite-preview).

איך מגדירים הגבלת קצב של יצירת בקשות לכל משתמש?

כברירת מחדל, Firebase AI Logic מגדיר את מגבלת הבקשות לכל משתמש ל-100 בקשות לדקה (RPM).

אם רוצים לשנות את מגבלת הקצב לכל משתמש, צריך לשנות את הגדרות הקוֹטָה של Firebase AI Logic API.

מידע נוסף על מכסת ה-API של Firebase AI Logic בדף הזה יש גם הסברים על הצגה ועריכה של המכסה.

אילו הרשאות עשויות להידרש כדי להשתמש בערכות ה-SDK של Firebase AI Logic?

האם Firebase AI Logic משתמש בנתונים שלי כדי לאמן מודלים?

משילות מידע (data governance) ואתיקה של בינה מלאכותית

האם צריך לציין סוג MIME בבקשות מרובות מצבים? (למשל, לתמונות, קובצי PDF, סרטונים וקלט אודיו)

כן, בכל בקשה מולטימודלית צריך תמיד לציין את הפרטים הבאים:

• הקובץ mimeType. חריג מופיע בהמשך

• הקובץ. אפשר לספק את הקובץ כנתונים מוטבעים או לספק את הקובץ באמצעות כתובת ה-URL שלו.

בקטע דרישות וסוגי קבצים נתמכים מוסבר על סוגי קבצי הקלט הנתמכים, על האופן שבו מציינים את סוג ה-MIME ועל שתי האפשרויות להעברת הקובץ.

חריגה מהכללת סוג MIME בבקשה

חריג למתן סוג ה-MIME הוא קלט של תמונות מוטבעות לבקשות מאפליקציות פלטפורמה מקוריות של Android ו-Apple.

‫Firebase AI Logic SDKs לפלטפורמות Android ו-Apple מספקים דרך פשוטה וידידותית לפלטפורמה לטיפול בתמונות בבקשות – כל התמונות (לא משנה הפורמט שלהן) מומרות בצד הלקוח ל-JPEG באיכות של 80% לפני שהן נשלחות לשרת. כלומר, כשמספקים תמונות כנתונים מוטמעים באמצעות ערכות ה-SDK של פלטפורמות Android ו-Apple, לא צריך לציין את סוג ה-MIME בבקשה.

הטיפול הפשוט הזה מוצג במסמכי התיעוד של Firebase AI Logic בדוגמאות לשליחת תמונות בקידוד Base64 בבקשות.

הנה מידע נוסף על התכונה הזו שרלוונטי לפלטפורמות ספציפיות:

• ב-Android:

  • אתם יכולים לנצל את הדרך הפשוטה לטפל בסוגי תמונות מקוריים לפלטפורמה (Bitmap) בהנחיות מולטימודאליות שמכילות תמונות כנתונים בשורה (ראו דוגמה).

  • כדי לקבל שליטה רבה יותר על פורמטים של תמונות והמרות, אפשר לספק את התמונות כ-InlineDataPart ולציין את סוג ה-MIME הספציפי. לדוגמה:

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

• בפלטפורמות של אפל:

  • אתם יכולים לנצל את הדרך הפשוטה לטפל בסוגי תמונות שמותאמים לפלטפורמה (UIImage,‏ NSImage,‏ CIImage ו-CGImage) בהנחיות מרובות-אופנים שמכילות תמונות כנתונים מוטבעים (ראו דוגמה).

  • כדי לקבל שליטה רבה יותר על פורמטים של תמונות והמרות, אפשר לספק את התמונות כ-InlineDataPart ולציין את סוג ה-MIME הספציפי. לדוגמה:

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

האם התכונות האלה זמינות כשמשתמשים ב-Firebase AI Logic? שמירת מטמון של הקשר, כוונון עדין של מודל, יצירת הטמעות ואחזור סמנטי?

התכונות הבאות נתמכות על ידי מודלים שונים וספקי ה-API, אבל הן לא זמינות כשמשתמשים ב-Firebase AI Logic:

• שמירה במטמון של הקשר
• כוונון עדין של מודל
• יצירת הטמעות
• אחזור סמנטי

אם רוצים להוסיף את ההצעות האלה כהגשת בקשה להוספת תכונה או להצביע על הגשת בקשה להוספת תכונה קיימת, אפשר להיכנס אל Firebase UserVoice.

באפליקציות Swift בפלטפורמות של אפל – מה צריך לעשות לגבי שינוי שם המודול מ-FirebaseAI ל-FirebaseAILogic?

באפליקציות לפלטפורמת Apple, החל מ-Firebase SDK גרסה 12.5.0,‏ Firebase AI Logic מופץ עכשיו במודול FirebaseAILogic. השינוי הזה לא יגרום לבעיות והוא תואם לאחור.

מה הסיבה לשינוי הזה?

בעבר הפצנו את השירות הזה במסגרת המודול FirebaseAI. עם זאת, נאלצנו לשנות את השם ל-FirebaseAILogic מהסיבות הבאות:

• כדי למנוע התנגשות שמות בין מודול לבין מחלקה שגורמת לבעיות בהפצות בינאריות.

• לאפשר לנו להשתמש בפקודות מאקרו של Swift לפיתוח תכונות עתידיות.

מה עושים אם משדרגים לגרסה 12.5.0 ומעלה?

השינוי בשם המודול ל-FirebaseAILogic לא גורם לבעיות והוא תואם לאחור. עם זאת, בסופו של דבר, יכול להיות שנסיר את המודול הישן במקביל להשקת גרסה ראשית עתידית של Firebase SDK עם שינויים שעלולים לשבור תאימות לאחור (מסגרת הזמן עדיין לא נקבעה).

לא נדרשים שינויים בעקבות השינוי בשם המודול, אבל מומלץ לבצע את הפעולות הבאות:

1. כשבוחרים תלות ב-Swift PM, בוחרים באפשרות FirebaseAILogic (במקום באפשרות FirebaseAI).

2. משנים את הצהרות הייבוא ל-FirebaseAILogic (במקום FirebaseAI).

מהו מפתח API של Gemini?

‫Gemini Developer API משתמש ב'מפתח API של Gemini' כדי לאשר את ההרשאה של המתקשר. לכן, אם אתם משתמשים ב-Gemini Developer API דרך ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic, אתם צריכים מפתח API תקין של Gemini בפרויקט Firebase כדי לבצע קריאות ל-API הזה.

'מפתח API של Gemini' הוא פשוט מפתח API שמופיע בGemini Developer API ברשימת ההיתרים של ה-API.

כשמבצעים את Firebase AI Logic תהליך ההגדרה במסוף Firebase, אנחנו יוצרים מפתח API‏ Gemini שמוגבל רק ל-Gemini Developer API, ומגדירים את שירות ה-proxy‏ Firebase AI Logic לשימוש במפתח ה-API הזה. מפתח ה-API ‏Gemini שנוצר על ידי Firebase נקרא Gemini Developer API key (auto created by Firebase) בדף 'פרטי כניסה' במסוף Google Cloud.

מידע נוסף על הגבלות API למפתחות API

כשמשתמשים ב-SDK של Firebase AI Logic, לא מוסיפים את מפתח ה-API של Gemini לבסיס הקוד של האפליקציה. איך שומרים על האבטחה של מפתח ה-API של Gemini

האם צריך להוסיף את מפתח ה-API‏ Gemini לבסיס הקוד של האפליקציה לנייד או של אפליקציית האינטרנט?

כשמשתמשים בערכות ה-SDK של Firebase AI Logic, אין להוסיף את מפתח ה-API של Gemini לבסיס הקוד של האפליקציה.

למעשה, כשמפתחים באמצעות ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic, לא מתקשרים ישירות עם מפתח ה-API של Gemini. במקום זאת, שירות ה-proxy‏ Firebase AI Logic שלנו יכלול באופן פנימי את מפתח ה-API‏ Gemini בכל בקשה ל-Gemini Developer API – באופן מלא בקצה העורפי.

איך אפשר לשנות את Gemini מפתח ה-API שמשמש לקריאה ל-Gemini Developer API?

כשמשתמשים בערכות ה-SDK של Firebase AI Logic, לא סביר שתצטרכו לשנות את מפתח ה-API של Gemini. עם זאת, יש שני מקרים שבהם יכול להיות שתצטרכו:

• אם המפתח נחשף בטעות ואתם רוצים להחליף אותו במפתח מאובטח חדש.

• אם מחקתם בטעות את המפתח. שימו לב שאפשר לבטל את המחיקה של המפתח תוך 30 יום מהמחיקה.

כך משנים את מפתח ה-API‏ Gemini שמשמש את ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic:

1. אם מפתח ה-API שנוצר ב-Firebase‏ (Gemini) עדיין קיים, צריך למחוק אותו.

   אפשר למחוק את מפתח ה-API הזה בחלונית APIs & Services > Credentials במסוף Google Cloud. הוא נקרא:
   מפתח Gemini Developer API (נוצר אוטומטית על ידי Firebase).

2. באותו דף במסוף Google Cloud, יוצרים מפתח API חדש. מומלץ לתת לו שם כמו:
   מפתח Gemini Developer API ל-Firebase.

3. למפתח ה-API החדש, מוסיפים הגבלות על ממשקי API ובוחרים רק באפשרות Generative Language API.
   ‫Generative Language API הוא השם שבו Gemini Developer API נקרא לפעמים במסוף Google Cloud.

   אין להוסיף הגבלות על אפליקציות, אחרת שירות ה-proxy של Firebase AI Logic לא יפעל כמצופה.

4. מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את המפתח החדש הזה כמפתח API‏ Gemini ששירות ה-proxy‏ Firebase AI Logic צריך להשתמש בו.

   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}\"}}"
   

   מידע על gcloud CLI

חשוב לא להוסיף את מפתח ה-API החדש, Gemini, לבסיס הקוד של האפליקציה. איך שומרים על האבטחה של מפתח ה-API של Gemini

האם אפשר להשתמש ב'מפתח Firebase API' כמפתח Gemini API?

לא – אסור להשתמש ב'מפתח Firebase API' כמפתח Gemini API. מומלץ מאוד לא להוסיף את Gemini Developer API לרשימת ההיתרים של מפתח ה-API של Firebase.

מפתח ה-API של Firebase הוא מפתח ה-API שמופיע בקובץ ההגדרה או באובייקט של Firebase שמוסיפים לבסיס הקוד של האפליקציה כדי לקשר את האפליקציה ל-Firebase. אפשר לכלול את מפתח Firebase API בקוד אם משתמשים במפתח רק עם ממשקי API שקשורים ל-Firebase (כמו Firebase AI Logic). מידע חשוב על מפתחות Firebase API

במסוף Google Cloud, בחלונית APIs & Services > Credentials, כך נראים מפתחות Firebase API:

כדי שממשקי API שקשורים ל-Firebase יפעלו, צריך להוסיף את מפתח ה-API של Firebase לבסיס הקוד של האפליקציה. בנוסף, Gemini Developer API מאושר באמצעות מפתח API, ולכן אנחנו ממליצים מאוד שלא להוסיף את Gemini Developer API (שנקרא "Generative Language API" במסוף Google Cloud) לרשימת ההיתרים של מפתח ה-API של Firebase. אם תעשו את זה, תחשפו את Gemini Developer API לניצול לרעה פוטנציאלי.

איך שומרים על מפתח ה-API‏ Gemini מאובטח?

במאמר הזה מפורטות כמה שיטות מומלצות שיעזרו לכם לשמור על האבטחה של מפתח ה-API שלכם ב-Gemini.

אם מתקשרים אל Gemini Developer API ישירות מהאפליקציה לנייד או מהאפליקציה לאינטרנט:

• משתמשים בערכות ה-SDK של הלקוח Firebase AI Logic.
• אין להוסיף את מפתח ה-API של Gemini לבסיס הקוד של האפליקציה.

‫Firebase AI Logic מספק שירות proxy שכולל באופן פנימי את מפתח ה-API שלכם Gemini בכל בקשה אל Gemini Developer API – באופן מלא בקצה העורפי.

בנוסף, מומלץ מאוד:

• ברגע שמתחילים לפתח את האפליקציה ברצינות, כדאי לשלב את Firebase App Check כדי להגן על משאבי הקצה העורפי וגם על ממשקי ה-API שמשמשים לגישה למודלים גנרטיביים.

• אין לעשות שימוש חוזר במפתח ה-API‏ Gemini שנוצר על ידי Firebase מחוץ ל-Firebase AI Logic. אם אתם צריכים מפתח API לתרחיש שימוש אחר, אתם צריכים ליצור מפתח נפרד.Gemini

• באופן כללי, לא מומלץ לשנות את מפתח ה-API ‏Gemini שנוצר ב-Firebase. המפתח הזה נקרא Gemini Developer API key (auto created by Firebase) במסוף Google Cloud.

  • אל תוסיפו ממשקי API נוספים לרשימת ממשקי ה-API המותרים למפתח API של Gemini שנוצר ב-Firebase. ברשימת ההיתרים של ה-API, Gemini מפתח ה-API צריך לכלול רק את Gemini Developer API (שנקרא Generative Language API במסוף Google Cloud).

  • אין להוסיף הגבלות על אפליקציות, אחרת שירות ה-proxy של Firebase AI Logic לא יפעל כמצופה.

מפתח ה-API שלי Gemini נפרץ. מה עליי לעשות?

אם מפתח ה-API‏ Gemini שלכם נחשף, צריך לפעול לפי ההוראות לשינוי מפתח ה-API‏ Gemini שמשמש לקריאה ל-Gemini Developer API.

כדאי גם לעיין בשיטות המומלצות לשמירה על האבטחה של מפתח ה-API של Gemini.