Часто задаваемые вопросы и устранение неполадок

В чём разница между использованием API разработчика Gemini и API Vertex AI Gemini ?

В таблице ниже перечислены важные различия между двумя поставщиками « Gemini API » в целом, независимо от способа доступа к ним :

^1. У двух поставщиков API разные тарифы с оплатой по факту использования (подробнее см. в их документации).

^2. API для работы с файлами в Gemini Developer API не поддерживается SDK Firebase AI Logic .

В таблице ниже перечислены часто задаваемые вопросы о функциях двух поставщиков « Gemini API ». Эта таблица применима конкретно при использовании клиентских SDK Firebase AI Logic .

Могу ли я использовать одновременно API разработчика Gemini и API Vertex AI Gemini ?

Да, вы можете включить оба провайдера " Gemini API " в своем проекте Firebase и использовать оба API в самом приложении.

Чтобы переключаться между поставщиками API в вашем коде, просто убедитесь, что вы правильно указали бэкэнд-сервис в своем коде .

Какие API необходимы? И как их включить?

Для использования SDK Firebase AI Logic с API Vertex AI Gemini в вашем проекте должны быть включены следующие два API:

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

Вы можете включить эти API, используя один из следующих вариантов:

• Вариант 1 (рекомендуемый) : Включите API всего несколькими щелчками мыши в консоли Firebase :

  1. В консоли Firebase перейдите на страницу AI Services > Firebase AI Logic .

  2. Нажмите « Начать» .

  3. Выберите этот пункт, чтобы начать работу с API Vertex AI Gemini .

     Это запустит пошаговый рабочий процесс, который активирует оба API. Консоль также добавит API Firebase AI Logic в список разрешенных для вашего ключа API Firebase.

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

  1. Нажмите на каждую ссылку API в верхней части этого раздела часто задаваемых вопросов, а затем нажмите «Включить» на странице каждого API.

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

Как отключить API в проекте Firebase?

В Firebase AI Logic мы стараемся максимально упростить настройку вашего проекта Firebase для использования выбранного вами API-провайдера Gemini . Это включает в себя включение необходимых API в вашем проекте Firebase на определенных этапах, например, в пошаговом рабочем процессе в консоли Firebase .

Однако, если вы решите не использовать Firebase AI Logic или один из API-провайдеров Gemini , вы можете отключить соответствующие API в своем проекте Firebase.

Какие разрешения могут потребоваться для использования Firebase AI Logic ?

Какие модели поддерживаются при использовании Firebase AI Logic ?

См. список поддерживаемых моделей . Мы часто добавляем новые возможности в SDK, поэтому следите за обновлениями в этом разделе часто задаваемых вопросов (а также в примечаниях к выпускам, блогах и сообщениях в социальных сетях).

• Firebase AI Logic поддерживает следующие модели:

  • API разработчика Gemini

    • Большинство моделей тональных кремов Gemini и Imagen

    Обратите внимание, что API разработчика Gemini (независимо от способа доступа) поддерживает только определенные стабильные модели Imagen .

  • Vertex AI Gemini API

    • Большинство моделей тональных кремов Gemini и Imagen

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

  • Тщательно настроенные модели

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

  • Более старые модели Imagen или imagen-3.0-capability-001

Что делать, когда модели закрываются (снимаются с производства)?

При выпуске стабильной версии модели мы стремимся обеспечить ее доступность как минимум в течение одного года, после чего модель снимается с производства.

Где найти дату снятия модели с производства?

Вот несколько способов узнать дату прекращения производства той или иной модели:

• На момент выпуска : Мы указываем ожидаемую дату завершения работы каждой модели в нескольких местах в документации поставщика API Gemini , а также в документации Firebase (см. страницу поддерживаемых моделей ).

• По мере приближения даты отключения : Google рассылает электронные письма соответствующим участникам проекта, а мы публикуем напоминания в примечаниях к выпуску и других каналах о любых предстоящих отключениях (например, напоминания о датах отключения стабильных моделей Gemini 1.5 и 1.0).

Что делать, если используемая вами модель вот-вот выключится?

1. Найдите подходящую поддерживаемую в настоящее время модель и её название .

2. Перед датой завершения работы обновите название модели, используемой вашим приложением; в противном случае любые запросы к этой модели будут завершаться ошибкой 404.

   • Имя модели задается во время инициализации при создании экземпляра GenerativeModel , LiveModel или ImagenModel . Обязательно ознакомьтесь с важной рекомендацией ниже по использованию Firebase Remote Config .

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

     Обратите внимание, что для моделей Gemini 3.x параметры выборки (температура, top-K, top-P) устарели .

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

Стабильные модели Gemini 2.5 — даты прекращения поддержки 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 (aka "Nano Banana")

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

    • API для разработчиков Gemini (Google AI): 16 октября 2026 г.
    • API Vertex AI Gemini : 20 октября 2026 г.

  • Для модели генерации изображений (Nano Banana) дата отключения одинакова независимо от выбранного вами поставщика API Gemini : 2 октября 2026 года.

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

Замена : Перейдите на использование одной из новых моделей Gemini 3.x (например, gemini-3.6-flash или gemini-3.1-flash-image ).

Стабильные модели Imagen — даты прекращения производства и замены.

• Все модели Imagen будут выведены из эксплуатации уже 30 июня 2026 года.

Замена : Переведите ваши приложения на использование моделей изображений Gemini (модели "Nano Banana") .

Стабильные модели Gemini 2.0 — даты прекращения поддержки и замены.

• Вспышки Gemini 2.0 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 больше не будут доступны для использования в проектах, в которых ранее эти модели не применялись.

  • 31 марта 2026 г.: Производство этих моделей будет прекращено.

  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 версии Gemini 1.5 и 1.0 — даты прекращения поддержки 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.

• Выход моделей Gemini 1.0 Pro Vision : 21 апреля 2025 г. (ранее запланирован на 9 апреля 2025 г.)

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

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

Использует ли Firebase AI Logic мои данные для обучения моделей?

См. раздел «Управление данными и ответственный ИИ» .

Как установить ограничение на количество запросов для каждого пользователя?

По умолчанию Firebase AI Logic устанавливает лимит запросов на пользователя на уровне 100 запросов в минуту (RPM).

Чтобы изменить лимит запросов для каждого пользователя, необходимо настроить параметры квоты для API Firebase AI Logic .

Узнайте больше о квоте API Firebase AI Logic . На этой странице вы также можете узнать, как просмотреть и изменить свою квоту.

Как уменьшить задержку и высокий уровень использования токенов?

Если вы наблюдаете высокую задержку или большой объем используемых токенов, это, вероятно, связано с конфигурацией уровня мышления используемой вами модели.

Модели Gemini 3 и более поздние всегда используют внутренний «процесс мышления», который значительно улучшает их способность к рассуждению и многоэтапному планированию, что делает их весьма эффективными для решения сложных задач, таких как программирование, высшая математика и анализ данных.

Однако, в зависимости от задачи, более высокие уровни мышления не всегда необходимы, и вы можете настроить модель на использование более низкого уровня мышления. Более низкий уровень мышления поможет уменьшить задержку и расход токенов. Чтобы помочь вам определить, насколько модели может потребоваться уровень мышления, ознакомьтесь со сравнением сложности задач .

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

Требуется ли указание MIME-типа в моих мультимодальных запросах? (например, для изображений, PDF-файлов, видео и аудио)

Да, в каждом мультимодальном запросе необходимо всегда указывать следующее:

• mimeType файла. См. исключение ниже.

• Файл. Вы можете указать файл либо в виде встроенных данных, либо указав его URL-адрес.

Узнайте о поддерживаемых типах входных файлов, о том, как указать MIME-тип, и о двух вариантах предоставления файла в разделе «Поддерживаемые входные файлы и требования» .

Исключение из правила указания MIME-типа в запросе.

Исключением из правила указания MIME-типа являются встроенные поля ввода изображений для запросов от нативных приложений платформ Android и Apple.

SDK Firebase AI Logic для платформ Android и Apple предоставляют упрощенный и удобный для платформы способ обработки изображений в запросах — все изображения (независимо от их формата) преобразуются на стороне клиента в JPEG с качеством 80% перед отправкой на сервер. Это означает, что при предоставлении изображений в виде встроенных данных с помощью SDK для платформ Android и Apple вам не нужно указывать MIME-тип в запросе .

Этот упрощенный способ обработки показан в документации Firebase AI Logic в примерах отправки изображений в кодировке base64 в запросах.

Вот дополнительная информация об этой функции, специфичная для данной платформы:

• Для Android :

  • Вы можете воспользоваться упрощенным способом обработки типов изображений, встроенных в платформу ( Bitmap ), в многомодальных запросах, содержащих изображения в качестве встроенных данных (см. пример ).

  • Для более полного контроля над форматами и преобразованиями изображений вы можете предоставлять изображения в виде InlineDataPart и указывать конкретный MIME-тип. Например:

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

• Для платформ Apple :

  • Вы можете воспользоваться упрощенным способом обработки типов изображений, встроенных в платформу ( UIImage , NSImage , CIImage и CGImage ), в многомодальных запросах, содержащих изображения в качестве встроенных данных (см. пример ).

  • Для более полного контроля над форматами и преобразованиями изображений вы можете предоставлять изображения в виде InlineDataPart и указывать конкретный MIME-тип. Например:

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

Доступны ли следующие функции при использовании Firebase AI Logic : сопоставление с результатами поиска изображений Google, тонкая настройка модели, генерация эмбеддингов и семантический поиск?

Следующие функции поддерживаются различными моделями и поставщиками API, но они недоступны при использовании Firebase AI Logic :

• Использование поиска изображений Google для стабилизации изображения
• Тонкая настройка модели
• генерация эмбеддингов
• Семантический поиск

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

Почему название изменилось с " Vertex AI in Firebase " на " Firebase AI Logic "?

В 2024 году мы запустили набор клиентских SDK для Firebase, которые могли использовать API Vertex AI Gemini, а также прокси-шлюз Firebase для защиты этого API от злоупотреблений и обеспечения интеграции с другими продуктами Firebase. Мы назвали наш продукт "Vertex AI в Firebase", и это название точно отражало доступные на тот момент варианты его использования.

Однако с тех пор мы расширили возможности нашего продукта. Например, с мая 2025 года мы предлагаем поддержку API для разработчиков Gemini , включая возможность защиты API для разработчиков Gemini от злоупотреблений с помощью нашей интеграции с Firebase App Check .

В результате название «Vertex AI in Firebase» больше не отражает в полной мере расширенные возможности нашего продукта. Поэтому новое название — Firebase AI Logic — лучше отражает развивающийся набор функций и позволяет нам и дальше расширять наши предложения в будущем!

Ознакомьтесь с руководством по миграции, чтобы получить доступ ко всем новейшим функциям Firebase AI Logic (и, при желании, начать использовать API разработчика Gemini ).

Что делать с изменением названия модуля с FirebaseAI на FirebaseAILogic для приложений Swift на платформах Apple?

Начиная с Firebase SDK версии 12.5.0, для приложений на платформе Apple Firebase AI Logic теперь распространяется в виде модуля FirebaseAILogic . Мы сделали это изменение некритичным и обратно совместимым.

Почему мы внесли эти изменения?

Ранее мы распространяли этот сервис в рамках модуля FirebaseAI . Однако нам потребовалось переименовать его в FirebaseAILogic по следующим причинам:

• Избегайте конфликта имен между модулем и классом, который вызывает проблемы в бинарных дистрибутивах.

• Предоставьте нам возможность использовать макросы Swift для разработки будущих функций.

Что делать при обновлении до версии 12.5.0 и выше?

Изменение названия модуля на FirebaseAILogic не нарушит совместимость существующих версий и обеспечит обратную совместимость. Однако в будущем мы можем удалить старый модуль вместе с крупным релизом Firebase SDK, в котором будут внесены существенные изменения, нарушающие совместимость (сроки пока не определены) .

Изменение названия этого модуля не требует каких-либо обязательных изменений , но мы рекомендуем выполнить следующие действия:

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

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

Что такое API-ключ Gemini ?

API для разработчиков Gemini использует «ключ API Gemini » для авторизации вызывающей стороны. Поэтому, если вы используете API для разработчиков Gemini через SDK Firebase AI Logic , вам потребуется действительный ключ API Gemini в вашем проекте Firebase для выполнения вызовов к этому API.

«Ключ API Gemini » — это просто ключ API, в списке разрешенных API которого присутствует API разработчика Gemini .

При выполнении процедуры настройки Firebase AI Logic в консоли Firebase мы создаём ключ API Gemini , предназначенный только для Gemini Developer API , и настраиваем прокси-сервис Firebase AI Logic для использования этого ключа API. Этот сгенерированный Firebase ключ API Gemini называется Gemini Developer API key (автоматически создан Firebase) на странице учётных данных в консоли Google Cloud .

Узнайте больше об ограничениях API для ключей API .

При использовании SDK Firebase AI Logic ваш API-ключ Gemini не добавляется в код приложения. Узнайте больше о том, как обеспечить безопасность вашего API-ключа Gemini .

Нужно ли мне добавлять свой API-ключ Gemini в код моего мобильного или веб-приложения?

При использовании SDK Firebase AI Logic не добавляйте свой API-ключ Gemini в код вашего приложения.

Фактически, при разработке с использованием SDK Firebase AI Logic вы не взаимодействуете напрямую с ключом API Gemini . Вместо этого наш прокси-сервис Firebase AI Logic будет внутренне включать ключ API Gemini в каждый запрос к API разработчика Gemini — полностью на бэкэнде.

Как изменить ключ API Gemini , используемый для вызова API разработчика Gemini ?

При использовании SDK Firebase AI Logic вам вряд ли потребуется менять ключ API Gemini . Однако вот два случая, когда это может понадобиться:

• Если вы случайно допустили утечку ключа и хотите заменить его новым защищенным ключом.

• Если вы случайно удалили ключ, обратите внимание, что вы можете восстановить его в течение 30 дней с момента удаления.

Вот как изменить ключ API Gemini , используемый SDK Firebase AI Logic :

1. Если сгенерированный Firebase ключ API Gemini все еще существует, удалите его.

   Удалить этот ключ API можно на панели «API и сервисы» > «Учетные данные» в консоли Google Cloud . Он называется:
   Ключ API для разработчиков Gemini (автоматически создается Firebase) .

2. На той же странице консоли Google Cloud создайте новый ключ API. Мы рекомендуем назвать его, например, так:
   Ключ API Gemini Developer для Firebase .

3. К этому новому ключу API добавьте ограничения API и выберите только API генеративного языка .
   В консоли Google Cloud API разработчика Gemini иногда называют "Generative Language API".

   Не добавляйте никаких ограничений для приложений ; в противном случае прокси-сервис Firebase AI Logic не будет работать должным образом.

4. Выполните следующую команду, чтобы установить этот новый ключ в качестве ключа API Gemini , который должен использовать прокси-сервис Firebase AI Logic .

   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}\"}}"
   

   Узнайте больше о gcloud CLI .

Не добавляйте этот новый ключ API Gemini в код вашего приложения. Узнайте больше о том, как обеспечить безопасность вашего ключа API Gemini .

Могу ли я использовать свой "ключ API Firebase" в качестве ключа API Gemini ?

Нет — вам не следует использовать свой «ключ API Firebase» в качестве ключа API Gemini . Мы настоятельно рекомендуем не добавлять API разработчика Gemini в список разрешенных для вашего ключа API Firebase.

Ваш ключ API Firebase — это ключ API, указанный в файле конфигурации Firebase или объекте, который вы добавляете в код своего приложения для подключения к Firebase. Включение ключа API Firebase в код допустимо , если вы используете его только с API, связанными с Firebase (например, Firebase AI Logic ) . Узнайте важную информацию о ключах API Firebase .

В разделе «API и сервисы > Учетные данные» консоли Google Cloud ключи API Firebase выглядят следующим образом:

Поскольку для корректной работы API Firebase необходимо добавить ключ API Firebase в код вашего приложения, а авторизация API Gemini Developer осуществляется с помощью ключа API, мы настоятельно рекомендуем НЕ добавлять API Gemini Developer (в консоли Google Cloud он называется "Generative Language API") в список разрешенных API для вашего ключа API Firebase . В противном случае вы подвергаете API Gemini Developer потенциальному риску злоупотреблений.

Как обеспечить безопасность моего API-ключа Gemini ?

В этом разделе часто задаваемых вопросов описаны некоторые рекомендуемые лучшие практики для обеспечения безопасности вашего ключа API Gemini .

Если вы обращаетесь к API Gemini Developer напрямую из своего мобильного или веб-приложения:

• Используйте клиентские SDK Firebase AI Logic .
• Не добавляйте свой API-ключ Gemini в код вашего приложения.

Firebase AI Logic предоставляет прокси-сервис, который внутренне включает ваш ключ API Gemini в каждый запрос к API разработчиков Gemini — полностью на бэкэнде.

Кроме того, мы настоятельно рекомендуем следующее:

• Как только вы всерьез начнете разработку своего приложения, интегрируйте его с Firebase App Check , чтобы защитить ресурсы бэкэнда, а также API, используемые для доступа к генеративным моделям.

• Не используйте сгенерированный Firebase ключ API Gemini повторно за пределами Firebase AI Logic . Если вам нужен ключ API Gemini для другого варианта использования, создайте отдельный ключ.

• В целом, вам НЕ следует изменять ключ API Gemini , сгенерированный Firebase. Этот ключ называется ключом API разработчика Gemini (автоматически создается Firebase) в консоли Google Cloud .

  • Не добавляйте никаких дополнительных API в список разрешенных API для вашего ключа Gemini API, сгенерированного Firebase. В списке разрешенных API ваш ключ Gemini API должен содержать только Gemini Developer API (в консоли Google Cloud он называется "Generative Language API").

  • Не добавляйте никаких ограничений для приложений ; в противном случае прокси-сервис Firebase AI Logic не будет работать должным образом.

Мой API-ключ Gemini был скомпрометирован. Что мне нужно сделать?

Если ваш ключ API Gemini был скомпрометирован, следуйте инструкциям, чтобы изменить ключ API Gemini , используемый для вызова API разработчика Gemini .

Также ознакомьтесь с рекомендуемыми лучшими практиками для обеспечения безопасности вашего ключа API Gemini .