よくある質問とトラブルシューティング

Gemini Developer API と Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) 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（それぞれのドキュメントで詳細をご確認ください）。

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、2 つの「Gemini API」プロバイダでよく質問される機能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 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) 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。

「Vertex AI」から「Agent Platform」へのブランド変更にはどのような変更が必要ですか？

2026 年半ばに、Google Cloud は「Vertex AI」を「Gemini Enterprise Agent Platform」（または「Agent Platform」）にブランド変更しました。Firebase エコシステムでは、このサービスを「Agent Platform Gemini API」と呼びます。

Google Cloud の場合、このブランド変更には次のものが含まれていました。なお、他の変更もありましたが、Firebase AI Logic には適用されません。

• プロダクト名を「Vertex AI」から「Gemini Enterprise Agent Platform」（または「Agent Platform」）に変更。これには、Google Cloud コンソールとドキュメントの新しい URL が含まれます。

• API の表示名を「Vertex AI API」から「Agent Platform API」に変更します。サービス名は aiplatform.googleapis.com のままです。

• 「Vertex AI Studio」のブランド名を「Agent Studio」に変更しました。

• 基盤となる API の機能やサポートされているモデルに変更はありません。

Firebase AI Logic SDK の場合、このブランド変更に対応するため、「Gemini API」バックエンド サービスの初期化構文を更新し、この新しい構文を使用する際のモデルにアクセスするためのデフォルトの場所を更新しました。

• 「Gemini API」バックエンド サービスの新しい初期化構文:

  Swift

  vertexai を agentPlatform に変更します。
  Firebase SDK for Apple プラットフォーム v12.17.0 以降で利用できます。

  変更前

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

  変更後

  // ...
  
  // 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 を agentPlatform に変更します。
  Firebase AI Logic SDK for Android v17.15.0 以降（Firebase Android BoM v34.17.0 以降）で利用可能です。

  変更前

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

  変更後

  // ...
  
  // 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 を agentPlatform に変更します。
  Firebase AI Logic SDK for Android v17.15.0 以降（Firebase Android BoM v34.17.0 以降）で利用可能です。

  変更前

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

  変更後

  // ...
  
  // 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 を AgentPlatformBackend に変更します。
  Firebase JS SDK v12.17.0 以降で利用可能です。

  変更前

  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') });
  
  // ...
  

  変更後

  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 を agentPlatform に変更します。
  Firebase AI Logic プラグイン for Flutter v3.15.0 以降（Firebase Flutter BoM v4.18.0 以降）で利用できます。

  変更前

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

  変更後

  // ...
  
  // 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 を AgentPlatform に変更します。
  Firebase SDK for Unity v13.15.0 以降で利用できます。

  変更前

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

  変更後

  // ...
  
  // 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`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.AgentPlatform(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

• 新しい初期化構文を使用する場合のモデルへのアクセスに使用される新しいデフォルトの場所:

  新しい「Agent Platform」初期化構文を使用する場合、ロケーションはデフォルトで global になります。

  この変更は、ほとんどの Gemini モデルが global でサポートされており、Google Cloud がほとんどの Gemini モデルの新しいリリースの us-central1 ロケーションをサポートしなくなったためです。

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？

Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) 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。

• Agent Platform 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. Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) 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。Firebase は、Gemini API の使用を承認するために Google が管理するサービス アカウント（P4SA）をプロビジョニングし、Firebase API キーの許可リストに Firebase AI Logic API を追加します。

• 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 の使用に必要な権限

Firebase AI Logic を使用する場合、サポートされているモデルは何ですか？

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）。

• Firebase AI Logic は次のモデルをサポートしています。

  • Gemini Developer API

    • ほとんどの Gemini 基盤モデルと Imagen 基盤モデル

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

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • ほとんどの Gemini 基盤モデルと Imagen 基盤モデル

• Firebase AI Logic は、選択した Gemini API プロバイダに関係なく、次のモデルをサポートしていません。

  • ファイン チューニングされたモデル

  • エンベディング モデル、Veo モデル、Lyria モデル、ロボット工学モデル、コンピュータ使用モデル、Gemini Omni モデル、Gemini Flash Cyber モデル

  • 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、モデルの廃止の少なくとも 1 年前から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 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

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、初期化時に GenerativeModel、LiveModel、または ImagenModel インスタンスを作成するときに設定します。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。

     Gemini 3.x モデルでは、サンプリング パラメータ（温度、Top-K、Top-P）は非推奨になっています。

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。

Gemini 2.5 安定版モデル - シャットダウン日と後継モデル

• Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Flash‑Lite

  gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-image（別名「Nano Banana」）

  • 汎用モデルの場合、シャットダウンの日付は選択した Gemini API プロバイダによって異なります。

    • Gemini Developer API（Google AI）: 2026 年 10 月 16 日
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): 2026 年 10 月 20 日

  • 画像生成モデル（Nano Banana）のシャットダウン日は、選択した Gemini API プロバイダに関係なく、2026 年 10 月 2 日です。

  他の「Nano Banana」モデルと安定版の Gemini Live API 2.5 モデルは影響を受けません。

置き換え: 新しい Gemini 3.x モデル（gemini-3.6-flash や gemini-3.1-flash-image など）のいずれかを使用するように移行します。

Imagen 安定版モデル - シャットダウン日と後継モデル

• すべての Imagen モデルは、早ければ 2026 年 6 月 30 日に提供が終了します。

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 - シャットダウン日と後継モデル

• 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: 新しい Gemini 3.x モデル（gemini-3.1-flash-lite など）のいずれかを使用するように移行します。

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 （以前は 2025 年 4 月 9 日に予定されていました）

• Gemini 1.0 Pro モデル: 2025 年 4 月 21 日 （以前は 2025 年 4 月 9 日に予定されていました）

置き換え: 新しい Gemini 3.x モデル（gemini-3.1-flash-lite など）のいずれかを使用するように移行します。

Firebase AI Logic はユーザー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方法

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。モデルの思考能力の必要性を判断するには、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は、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です。

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 Gemini API キーは、Firebase AI Logic での使用のみを目的として Firebase によって作成されたため、削除しても安全です。ただし、この鍵を削除する前に、Gemini Developer API へのアクセス権を付与できる他のツール（GenAI サーバー SDK や Genkit など）で鍵を誤って使用していないことを確認する必要があります。使用状況を確認する手順は次のとおりです。
  1. Google Cloud コンソールで、Gemini Developer API のページに移動し、[管理] をクリックします。
  2. [指標] タブの [認証情報] プルダウンで、Gemini Developer API key (auto created by Firebase) という名前のキーを選択します。
  3. 表示されたグラフに 2026 年 7 月上旬以降（Firebase AI Logic がこれらの API キーの使用を停止した時期）の使用状況が表示されていない場合は、キーを安全に削除できます。
     ただし、グラフに使用状況が表示されている場合は、別のツールでキーを使用しているため、そのツールで使用されていることが明確になるように（Firebase AI Logic で使用されているのではないことが明確になるように）、キーの名前を変更する必要があります。
• (auto created by Firebase) というセグメントを含む名前の他の API キーを削除しないようにしてください。