คำถามที่พบบ่อยและการแก้ปัญหา

ความแตกต่างระหว่างการใช้ Gemini Developer API และ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

ตารางต่อไปนี้แสดงความแตกต่างที่สำคัญระหว่างผู้ให้บริการ "Gemini API" ทั้ง 2 รายโดยทั่วไป ไม่ว่าคุณจะเข้าถึงด้วยวิธีใดก็ตาม

¹ ผู้ให้บริการ API ทั้ง 2 รายมีราคาแบบจ่ายเมื่อใช้ที่แตกต่างกัน (ดูข้อมูลเพิ่มเติมในเอกสารประกอบของแต่ละราย)

² Firebase AI Logic SDK ไม่รองรับ Files API สำหรับ Gemini Developer API

ตารางต่อไปนี้แสดงความพร้อมใช้งานของฟีเจอร์ที่มักมีการสอบถามถึงสำหรับผู้ให้บริการ "Gemini API" ทั้ง 2 ราย ตารางนี้ใช้เฉพาะเมื่อใช้ SDK ของไคลเอ็นต์ Firebase AI Logic

วิธีใช้ทั้ง Gemini Developer API และ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

คุณสามารถเปิดใช้ผู้ให้บริการ Gemini API ทั้ง 2 รายในโปรเจ็กต์ Firebase และใช้ API ทั้ง 2 รายการในแอปได้

หากต้องการสลับระหว่างผู้ให้บริการ API ในโค้ด เพียงตรวจสอบว่าคุณได้ตั้งค่าบริการแบ็กเอนด์อย่างเหมาะสมในโค้ดแล้ว

API ที่จำเป็นและวิธีเปิดใช้

หากต้องการใช้ SDK ของ Firebase AI Logic กับ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) โปรเจ็กต์ของคุณต้องเปิดใช้ API 2 รายการต่อไปนี้

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

คุณเปิดใช้ API เหล่านี้ได้โดยใช้ตัวเลือกใดตัวเลือกหนึ่งต่อไปนี้

• ตัวเลือกที่ 1 (แนะนำ): เปิดใช้ API ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้งในคอนโซล Firebase โดยทำดังนี้

  1. ในคอนโซล Firebase ให้ไปที่หน้าบริการ AI > Firebase AI Logic

  2. คลิกเริ่มต้นใช้งาน

  3. เลือกเพื่อเริ่มต้นใช้งาน Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

     ซึ่งจะเปิดเวิร์กโฟลว์พร้อมคำแนะนำที่เปิดใช้ API ทั้ง 2 รายการให้คุณ Firebase จะจัดสรรบัญชีบริการที่จัดการโดย Google (P4SA) เพื่อให้สิทธิ์การใช้ Gemini API รวมถึงเพิ่ม API Firebase AI Logic ลงในรายการที่อนุญาตสำหรับคีย์ API ของ Firebase ด้วย

• ตัวเลือกที่ 2 (ด้วยตนเอง ไม่แนะนำ): เปิดใช้ API ในคอนโซล Google Cloud โดยทำดังนี้

  1. คลิกลิงก์ API แต่ละรายการที่ด้านบนของรายการคำถามที่พบบ่อยนี้ แล้วคลิกเปิดใช้ในหน้าของ API แต่ละรายการ

  2. เพิ่ม Firebase AI Logic API ลงในรายการที่อนุญาตของคีย์ Firebase API

วิธีปิดใช้ API ในโปรเจ็กต์ Firebase

สำหรับ Firebase AI Logic เราพยายามทำให้การตั้งค่าโปรเจ็กต์ Firebase เพื่อใช้ผู้ให้บริการ Gemini API ที่คุณเลือกเป็นเรื่องง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ซึ่งรวมถึงการเปิดใช้ API ที่จำเป็นในโปรเจ็กต์ Firebase ระหว่างเส้นทางที่เฉพาะเจาะจง เช่น เวิร์กโฟลว์ที่มีคำแนะนำในคอนโซล Firebase

อย่างไรก็ตาม หากคุณตัดสินใจที่จะไม่ใช้ Firebase AI Logic หรือผู้ให้บริการ Gemini API รายใดรายหนึ่ง คุณสามารถปิดใช้ API ที่เกี่ยวข้องในโปรเจ็กต์ Firebase ได้

สิทธิ์ที่จำเป็นในการใช้ Firebase AI Logic

โมเดลที่รองรับเมื่อใช้ Firebase AI Logic

ดูรายการโมเดลที่รองรับ เราเพิ่มความสามารถใหม่ๆ ลงใน SDK อยู่เป็นประจำ ดังนั้นโปรดกลับมาดูการอัปเดตในคำถามที่พบบ่อยนี้ (รวมถึงในบันทึกประจำรุ่น บล็อก และโพสต์บนโซเชียลเน็ตเวิร์ก)

• Firebase AI Logic รองรับโมเดลต่อไปนี้

  • Gemini Developer API

    • โมเดลพื้นฐาน Gemini ส่วนใหญ่

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • โมเดลพื้นฐาน Gemini ส่วนใหญ่

• Firebase AI Logic ไม่รองรับรุ่นต่อไปนี้ (ไม่ว่าคุณจะเลือกผู้ให้บริการ Gemini API รายใดก็ตาม)

  • โมเดลที่ปรับแต่งแล้ว

  • โมเดลการฝัง, โมเดล Veo, โมเดล Lyria, โมเดลหุ่นยนต์, โมเดลการใช้คอมพิวเตอร์, โมเดล Gemini Omni หรือ โมเดล Gemini Cyber

วิธีตั้งค่าการจำกัดอัตราคำขอต่อผู้ใช้

โดยค่าเริ่มต้น Firebase AI Logic จะกำหนดขีดจำกัดคำขอต่อผู้ใช้ไว้ที่ 100 คำขอต่อนาที (RPM)

หากต้องการปรับขีดจำกัดอัตราต่อผู้ใช้ คุณต้องปรับการตั้งค่าโควต้าสำหรับ Firebase AI Logic API

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโควต้า API ของ Firebase AI Logic ในหน้านั้น คุณยังดูวิธีดูและแก้ไขโควต้าได้ด้วย

วิธีลดเวลาในการตอบสนองและการใช้งานโทเค็นสูง

หากคุณพบเวลาในการตอบสนองสูงหรือการใช้งานโทเค็นสูง อาจเป็นเพราะการกำหนดค่าระดับการคิดสำหรับโมเดลที่คุณใช้อยู่

โมเดล Gemini 3 และใหม่กว่าจะใช้ "กระบวนการคิด" ภายในเสมอ ซึ่งช่วยปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลและการวางแผนแบบหลายขั้นตอนได้อย่างมาก ทำให้มีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ขั้นสูง และการวิเคราะห์ข้อมูล

อย่างไรก็ตาม คุณไม่จำเป็นต้องใช้การคิดระดับสูงเสมอไป ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับงาน และคุณสามารถกำหนดค่าโมเดลให้ใช้ระดับการคิดที่ต่ำลงได้ ระดับการคิดที่ต่ำลงจะช่วยลดเวลาในการตอบสนองและการใช้โทเค็น หากต้องการตัดสินใจว่าโมเดลอาจต้องใช้ความสามารถในการคิดมากน้อยเพียงใด โปรดดูการเปรียบเทียบความยากของงาน

โปรดทราบว่าสำหรับโมเดล Gemini 3 และใหม่กว่าส่วนใหญ่ ระดับการคิดเริ่มต้นจะตั้งค่าเป็นHIGH

ข้อกำหนดประเภท MIME สำหรับคำขอแบบหลายรูปแบบ (เช่น สำหรับรูปภาพ, PDF, อินพุตวิดีโอและเสียง)

ในคำขอแบบหลายโมดัลแต่ละรายการ คุณต้องระบุข้อมูลต่อไปนี้เสมอ

• ไฟล์มีขนาด mimeType ดูข้อยกเว้นด้านล่าง

• ไฟล์ คุณจะระบุไฟล์เป็นข้อมูลในบรรทัดหรือระบุไฟล์โดยใช้ URL ก็ได้

ดูข้อมูลเกี่ยวกับประเภทไฟล์อินพุตที่รองรับ วิธีระบุประเภท MIME และ 2 ตัวเลือกสำหรับการระบุไฟล์ในไฟล์อินพุตที่รองรับและข้อกำหนด

ข้อยกเว้นในการรวมประเภท MIME ในคำขอ

ข้อยกเว้นในการระบุประเภท MIME คืออินพุตรูปภาพในบรรทัดสำหรับคำขอจากแอปแพลตฟอร์ม Android และ Apple แบบเนทีฟ

SDK ของ Firebase AI Logic สำหรับแพลตฟอร์ม Android และ Apple มีวิธีที่ง่ายและเหมาะกับแพลตฟอร์มในการจัดการรูปภาพในคำขอ โดยรูปภาพทั้งหมด (ไม่ว่าจะมีรูปแบบใด) จะได้รับการแปลงฝั่งไคลเอ็นต์เป็น JPEG ที่มีคุณภาพ 80% ก่อนที่จะส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งหมายความว่าเมื่อคุณระบุรูปภาพเป็นข้อมูลในบรรทัดโดยใช้ SDK ของแพลตฟอร์ม Android และ Apple คุณไม่จำเป็นต้องระบุประเภท MIME ในคำขอ

การจัดการที่ง่ายขึ้นนี้แสดงอยู่ในเอกสารประกอบของ Firebase AI Logic ในตัวอย่างการส่งรูปภาพที่เข้ารหัส Base64 ในคำขอ

ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับฟีเจอร์นี้ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละแพลตฟอร์มมีดังนี้

• สำหรับ Android

  • คุณสามารถใช้ประโยชน์จากวิธีที่ง่ายขึ้นในการจัดการประเภทรูปภาพที่มาพร้อมกับแพลตฟอร์ม (Bitmap) ในการเขียนพรอมต์แบบหลายรูปแบบที่มีรูปภาพเป็นข้อมูลในบรรทัด (ดูตัวอย่าง)

  • หากต้องการควบคุมรูปแบบรูปภาพและ Conversion มากขึ้น คุณสามารถระบุรูปภาพเป็น InlineDataPart และระบุประเภท MIME ที่เฉพาะเจาะจงได้ เช่น

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

• สำหรับแพลตฟอร์ม Apple ให้ทำดังนี้

  • คุณสามารถใช้ประโยชน์จากวิธีที่ง่ายขึ้นในการจัดการประเภทรูปภาพที่มาพร้อมกับแพลตฟอร์ม (UIImage, NSImage, CIImage และ CGImage) ในพรอมต์แบบหลายรูปแบบที่มีรูปภาพเป็นข้อมูลในบรรทัด (ดูตัวอย่าง)

  • หากต้องการควบคุมรูปแบบรูปภาพและ Conversion มากขึ้น คุณสามารถระบุรูปภาพเป็น InlineDataPart และระบุประเภท MIME ที่เฉพาะเจาะจงได้ เช่น

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

ฟีเจอร์ขั้นสูงที่ยังไม่พร้อมใช้งานเมื่อใช้ Firebase AI Logic: การเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลด้วย Google รูปภาพ, การปรับแต่งโมเดล, การสร้างการฝัง และการดึงข้อมูลเชิงความหมาย

โมเดลต่างๆ และผู้ให้บริการ API รองรับฟีเจอร์ต่อไปนี้ แต่ฟีเจอร์เหล่านี้จะใช้งานไม่ได้เมื่อใช้ Firebase AI Logic

• การเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลกับ Google รูปภาพ
• การปรับแต่งโมเดล
• การสร้างการฝัง
• การดึงข้อมูลเชิงความหมาย

หากต้องการเพิ่มรายการเหล่านี้เป็นคำขอฟีเจอร์หรือโหวตคำขอฟีเจอร์ที่มีอยู่ โปรดไปที่ Firebase UserVoice

การใช้ข้อมูลเพื่อฝึกโมเดล

ดูการกำกับดูแลข้อมูลและ AI ที่มีความรับผิดชอบ

โมเดลที่เลิกใช้งานหรือปิดตัวลง (เลิกใช้) - รายการและรายการทดแทน

เมื่อ Google เปิดตัวเวอร์ชันโมเดลที่เสถียร เราพยายามที่จะทำให้โมเดลพร้อมใช้งานเป็นเวลาอย่างน้อย 12 เดือนก่อนที่จะปิด (เลิกใช้งาน) โมเดล

อย่างไรก็ตาม โปรดคำนึงถึงสิ่งต่อไปนี้

• สำหรับ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) โมเดลที่เสถียรบางโมเดลมีเพียงความพร้อมใช้งานในระยะสั้น ซึ่งหมายความว่าโมเดลเหล่านี้อาจปิดตัวลง (เลิกใช้งาน) เร็วที่สุด 45 วันหลังจากเปิดตัวโมเดลทดแทน

• สำหรับ Gemini Developer API บางครั้งแทนที่จะปิดโมเดล บริการจะกำหนดเส้นทางคำขอไปยังโมเดลที่ใหม่กว่าโดยอัตโนมัติ ระบบจะเรียกเก็บเงินสำหรับคำขอไปยังโมเดลใหม่ในอัตราของโมเดลใหม่

• หลายสัปดาห์ก่อนวันที่ปิดตัว โปรเจ็กต์ที่ไม่เคยใช้โมเดลมาก่อนจะถูกบล็อกไม่ให้เริ่มใช้โมเดลดังกล่าว

• เมื่อมีการเปิดตัวเวอร์ชันเสถียรสำหรับโมเดลหนึ่งๆ โมเดลเวอร์ชันทดลองและเวอร์ชันตัวอย่างทั้งหมดของโมเดลนั้นมักจะปิดตัวลง (เลิกใช้งาน) ภายในไม่กี่วันหรือสัปดาห์ (คำถามที่พบบ่อยนี้ไม่ได้แสดงรายการโมเดลเวอร์ชันตัวอย่างและเวอร์ชันทดลองก่อนหน้านี้ทั้งหมด)

โมเดลการใช้งานทั่วไป

^{1 สำหรับ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) นี่คือ "โมเดลความพร้อมใช้งานระยะสั้น" ดูรูปแบบการกำหนดเวอร์ชันและการตั้งชื่อโมเดล}

^{โมเดลสำหรับการใช้งานทั่วไปต่อไปนี้จะปิดตัวลงด้วย gemini-1.0-pro, gemini-1.0-pro-001, gemini-1.0-pro-002, gemini-1.0-pro-vision, gemini-1.0-pro-vision-001 gemini-1.5-flash-001, gemini-1.5-flash, gemini-1.5-flash-002, gemini-1.5-pro-001, gemini-1.5-pro, gemini-1.5-pro-002}

โมเดลการสร้างรูปภาพ (Nano Banana และ Imagen)

เสียง - Live API โมเดล

การเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นเมื่อโมเดลเลิกใช้งานหรือปิดตัวลง (เลิกใช้)

จะดูวันที่ปิดโมเดลได้ที่ไหน

วิธีดูวันที่ปิดให้บริการของโมเดลมีดังนี้

• Google จะส่งอีเมลไปยังสมาชิกโปรเจ็กต์ที่เหมาะสม

• เราจะโพสต์ประกาศและการช่วยเตือนเกี่ยวกับการปิดระบบที่กำลังจะเกิดขึ้นในช่องทางต่างๆ ดังนี้

  • บันทึกประจำรุ่น (ดูตัวอย่าง)
  • แบนเนอร์ระดับหน้าเว็บในเอกสาร หน้ารุ่นที่รองรับ และ คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับรุ่นที่เลิกใช้งานและปิดตัวลง

สิ่งที่ควรทำหากโมเดลที่คุณใช้อยู่กำลังจะปิดตัวลง

คุณต้องทำการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ก่อนวันที่ปิดให้บริการ ไม่เช่นนั้นคำขอใดๆ ที่ส่งไปยังโมเดลที่ปิดให้บริการจะดำเนินการไม่สำเร็จพร้อมข้อผิดพลาด 404

1. ค้นหาโมเดลที่รองรับในปัจจุบันที่เหมาะสมและชื่อโมเดล

   นอกจากนี้ เรายังมีโมเดลทดแทนที่แนะนำในคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับโมเดลที่เลิกใช้งานและปิดตัวลงด้วย

2. อัปเดตชื่อโมเดลที่แอปใช้

   คุณตั้งชื่อโมเดลระหว่างการเริ่มต้นเมื่อสร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel, LiveModel หรือ ImagenModel โปรดอ่านคำแนะนำที่สำคัญด้านล่างเกี่ยวกับการใช้เทมเพลตพรอมต์ Firebase Remote Config หรือเซิร์ฟเวอร์

3. ตรวจสอบว่าคุณต้องอัปเดตโค้ดหรือไม่

   โดยปกติแล้วคุณไม่จำเป็นต้องแก้ไขโค้ดที่เรียกใช้โมเดลจริงๆ โดยมีข้อยกเว้นดังนี้

   • พารามิเตอร์การสุ่มตัวอย่างที่ไม่รองรับ: โมเดล Gemini 4.x และ Gemini 3.x ล่าสุดไม่รองรับพารามิเตอร์หลายรายการ (โดยเฉพาะอุณหภูมิ, top-K, top-P, การปรับความถี่, การปรับการปรากฏ และจำนวนผู้สมัคร)

   • ระดับการคิดเทียบกับงบประมาณการคิด: ตั้งแต่โมเดล Gemini 3.x เป็นต้นไป คุณควรใช้ thinkingLevel แทน thinkingBudget (แต่ระบบจะยังคงรองรับ thinkingBudget เพื่อให้เข้ากันได้แบบย้อนหลัง) อย่างไรก็ตาม ตั้งแต่รุ่น Gemini 4.x เป็นต้นไป thinkingBudget จะไม่รองรับ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการคิด

   • ทดสอบด้วยค่าระดับการคิด: เมื่ออัปเกรดเป็นรุ่นใหม่ (เช่น 2.5 เป็น 3.8) และต้องการให้มีประสิทธิภาพและลักษณะการทำงานเหมือนเดิม (เช่น เวลาในการตอบสนอง) เราขอแนะนำให้ทดสอบด้วยการตั้งค่าระดับการคิดเป็นค่าที่ต่ำลง ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการคิด

4. ทดสอบแอปเพื่อให้แน่ใจว่าการตอบกลับยังคงเป็นไปตามที่คาดไว้

การเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นสำหรับการรีแบรนด์ "Vertex AI" เป็น "Agent Platform"

ในช่วงกลางปี 2026 Google Cloud ได้รีแบรนด์ "Vertex AI" เป็น "Gemini Enterprise Agent Platform" (หรือ "Agent Platform") ในระบบนิเวศของ Firebase เราเรียกบริการนี้ว่า "Agent Platform Gemini API"

สำหรับ Google Cloud การรีแบรนด์นี้รวมถึงสิ่งต่อไปนี้ โปรดทราบว่ามีการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ แต่ไม่มีผลกับ Firebase AI Logic

• การรีแบรนด์ผลิตภัณฑ์จาก "Vertex AI" เป็น "แพลตฟอร์ม Agent ของ Gemini Enterprise" (หรือ "แพลตฟอร์ม Agent") ซึ่งรวมถึง URL ใหม่สำหรับคอนโซล Google Cloud และเอกสารประกอบ

• การเปลี่ยนชื่อที่แสดงของ API จาก "Vertex AI API" เป็น "Agent Platform API" โปรดทราบว่าชื่อบริการยังคงเหมือนเดิม ซึ่งก็คือ aiplatform.googleapis.com

• การรีแบรนด์ "Vertex AI Studio" เป็น "Agent Studio"

• ไม่มีการเปลี่ยนแปลงความสามารถของ API พื้นฐานหรือโมเดลที่รองรับ

สำหรับ SDK Firebase AI Logic เราได้ปรับให้สอดคล้องกับการรีแบรนด์นี้โดยการอัปเดตไวยากรณ์การเริ่มต้นสำหรับบริการแบ็กเอนด์ "Gemini API" และอัปเดตตำแหน่งเริ่มต้นสำหรับการเข้าถึงโมเดลเมื่อใช้ไวยากรณ์ใหม่นี้

• ไวยากรณ์การเริ่มต้นใหม่สำหรับบริการแบ็กเอนด์ "Gemini API":

  Swift

  เปลี่ยน vertexAI เป็น agentPlatform

  • ไวยากรณ์ agentPlatform พร้อมใช้งานตั้งแต่ SDK เวอร์ชัน 12.17.0 ขึ้นไป
  • เราได้นำไวยากรณ์ vertexAI ออกใน SDK เวอร์ชัน 13.0.0

  ก่อน

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexAI(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  หลัง

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน vertexAI เป็น agentPlatform

  • ไวยากรณ์ agentPlatform พร้อมใช้งานตั้งแต่ SDK เวอร์ชัน 17.15.0 ขึ้นไปและ Firebase Android BoM เวอร์ชัน 34.17.0 ขึ้นไป
  • ระบบนำไวยากรณ์ vertexAI ออกใน SDK เวอร์ชัน 18.0.0 และ BoM เวอร์ชัน 35.0.0

  ก่อน

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  หลัง

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน vertexAI เป็น agentPlatform

  • ไวยากรณ์ agentPlatform พร้อมใช้งานตั้งแต่ SDK เวอร์ชัน 17.15.0 ขึ้นไปและ Firebase Android BoM เวอร์ชัน 34.17.0 ขึ้นไป
  • ระบบนำไวยากรณ์ vertexAI ออกใน SDK เวอร์ชัน 18.0.0 และ BoM เวอร์ชัน 35.0.0

  ก่อน

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI("LOCATION"));
  
  // ...
  

  หลัง

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน VertexAIBackend เป็น AgentPlatformBackend

  • ไวยากรณ์ AgentPlatformBackend พร้อมใช้งานตั้งแต่ Firebase JS SDK เวอร์ชัน 12.17.0 ขึ้นไป
  • เราได้นำไวยากรณ์ VertexAIBackend ออกใน SDK เวอร์ชัน 13.0.0

  ก่อน

  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-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  หลัง

  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

  เปลี่ยน vertexAI เป็น agentPlatform

  • ไวยากรณ์ agentPlatform พร้อมใช้งานตั้งแต่ปลั๊กอินเวอร์ชัน 3.15.0 ขึ้นไปและ Firebase Flutter BoM เวอร์ชัน 4.18.0 ขึ้นไป
  • ระบบนำไวยากรณ์ vertexAI ออกในปลั๊กอินเวอร์ชัน 5.0.0 และ Firebase Flutter BoM เวอร์ชัน 5.0.0 ขึ้นไป

  ก่อน

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  final ai = await FirebaseAI.vertexAI(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  หลัง

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน VertexAI เป็น AgentPlatform

  • ไวยากรณ์ AgentPlatform พร้อมใช้งานตั้งแต่ Firebase SDK สำหรับ Unity เวอร์ชัน 13.15.0 ขึ้นไป
  • ระบบนำไวยากรณ์ VertexAI ออกใน SDK เวอร์ชัน 14.0.0

  ก่อน

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.VertexAI(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

  หลัง

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

• ตำแหน่งเริ่มต้นใหม่สำหรับการเข้าถึงโมเดลเมื่อใช้ไวยากรณ์การเริ่มต้นใหม่:

  เมื่อใช้ไวยากรณ์การเริ่มต้น "Agent Platform" ใหม่ ตำแหน่งจะใช้ค่าเริ่มต้นเป็น global

  การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นเนื่องจาก global รองรับโมเดล Gemini เกือบทั้งหมด และ Google Cloud ไม่รองรับตำแหน่ง us-central1 สำหรับโมเดล Gemini รุ่นใหม่ๆ อีกต่อไป

สำหรับแอป Swift - ต้องทำการเปลี่ยนแปลงเพื่อย้ายข้อมูลจาก FirebaseAI ไปยัง FirebaseAILogic

สำหรับแอปแพลตฟอร์ม Apple ตั้งแต่ Firebase SDK v12.5.0 เป็นต้นไป Firebase AI Logic จะเผยแพร่ภายใต้โมดูล FirebaseAILogic ใน SDK เวอร์ชัน 13.0.0 ระบบได้นำโมดูล FirebaseAI ออกแล้ว

เหตุผลที่เราทำการเปลี่ยนแปลงนี้

ก่อนหน้านี้เราได้จัดจำหน่ายบริการนี้ภายใต้โมดูล FirebaseAI อย่างไรก็ตาม เราจำเป็นต้องเปลี่ยนชื่อเป็น FirebaseAILogic เนื่องจากสาเหตุต่อไปนี้

• หลีกเลี่ยงการชนกันของชื่อระหว่างโมดูลและคลาสที่ทำให้เกิดปัญหาในการแจกจ่ายไบนารี

• ช่วยให้เราใช้มาโคร Swift เพื่อพัฒนาฟีเจอร์ในอนาคตได้

สิ่งที่ต้องทำหากคุณอัปเกรดเป็น v12.5.0 ขึ้นไปหรือ v13.0.0 ขึ้นไป

ใน Firebase 12 (ตั้งแต่ v12.5.0 ขึ้นไป) การเปลี่ยนชื่อโมดูลเป็น FirebaseAILogic จะไม่ทำให้เกิดข้อขัดข้องและเข้ากันได้แบบย้อนหลัง ดังนั้นเราจึงแนะนำให้ทำการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ใน Firebase 12 อย่างไรก็ตาม ใน Firebase SDK v13.0.0 ระบบได้นำโมดูล FirebaseAI เดิมออกแล้ว ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จึงจำเป็นเมื่ออัปเกรดเป็น Firebase 13

1. เมื่อเลือกทรัพยากร Dependency ของ Swift PM ให้เลือก FirebaseAILogic (แทน FirebaseAI)

2. เปลี่ยนคำสั่งนำเข้าเป็น FirebaseAILogic (แทน FirebaseAI)

ทำความเข้าใจการเปลี่ยนชื่อจาก "Vertex AI in Firebase" เป็น "Firebase AI Logic"

เมื่อปี 2024 เราได้เปิดตัวชุด SDK ของไคลเอ็นต์ Firebase ที่สามารถใช้ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) รวมถึงเกตเวย์พร็อกซี Firebase เพื่อปกป้อง API ดังกล่าวจากการละเมิดและเปิดใช้การผสานรวมกับผลิตภัณฑ์ Firebase อื่นๆ เราเรียกผลิตภัณฑ์ของเราว่า "Vertex AI ใน Firebase" และชื่อผลิตภัณฑ์นี้อธิบายกรณีการใช้งานที่พร้อมใช้งานของผลิตภัณฑ์ได้อย่างถูกต้องในขณะนั้น

อย่างไรก็ตาม นับตั้งแต่นั้นมา เราได้ขยายขีดความสามารถของผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างเช่น ตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2025 เป็นต้นมา เราได้ให้การสนับสนุน Gemini Developer API ซึ่งรวมถึงความสามารถในการปกป้อง Gemini Developer API จากการละเมิด โดยใช้การผสานรวมกับ Firebase App Check

ด้วยเหตุนี้ ชื่อ "Vertex AI ใน Firebase" จึงไม่สามารถแสดงถึงขอบเขตที่ขยายออกไปของผลิตภัณฑ์ได้อย่างถูกต้องอีกต่อไป ดังนั้น ชื่อใหม่ Firebase AI Logic จึงสะท้อนถึงชุดฟีเจอร์ที่พัฒนาขึ้นของเราได้ดีกว่า และช่วยให้เราขยายข้อเสนอต่อไปได้ในอนาคต

ดูคำแนะนำในการย้ายข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าคุณจะได้รับฟีเจอร์ล่าสุดทั้งหมดจาก Firebase AI Logic (และเริ่มใช้ Gemini Developer API หากต้องการ)

ต้องมีการบังคับใช้ App Check สำหรับแอปทุกเวอร์ชัน

ต้องบังคับใช้ App Check กับแอปทุกเวอร์ชันที่ใช้ Firebase AI Logic

คุณจำเป็นต้องบังคับใช้ App Check โดยเร็วที่สุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งก่อนที่จะคอมมิตแอปไปยังระบบควบคุมซอร์สโค้ดที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ แชร์แอป หรือทำให้แอปเผยแพร่ต่อสาธารณะ

หากคุณใช้ App Check ในฐานของโค้ดของแอปทันที แอปทุกเวอร์ชันจะส่งโทเค็น App Check ที่ถูกต้องได้ คำขอที่ไม่ได้ส่งโทเค็นที่ถูกต้องจะถือว่ายังไม่ได้รับการยืนยันและจะถูกบล็อกเมื่อมีการบังคับใช้ App Check

หากคุณได้เผยแพร่แอปเวอร์ชันที่ไม่ได้ใช้ App Check แก่ผู้ใช้ปลายทางแล้ว โปรดดูคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับวิธีใช้และบังคับใช้ App Check สำหรับแอปที่เผยแพร่แล้ว

เลื่อนการบังคับใช้ App Check โดยอัตโนมัติสำหรับ Firebase AI Logic

ตั้งแต่วันที่ 2 พฤศจิกายน 2026 เป็นต้นไป Firebase จะบังคับใช้ Firebase App Check สำหรับ Firebase AI Logic ในโปรเจ็กต์ Firebase โดยอัตโนมัติ (หากยังไม่ได้บังคับใช้)

เมื่อบังคับใช้ App Check ระบบจะบล็อกคำขอไปยัง Firebase AI Logic ที่ไม่มีโทเค็น App Check ที่ถูกต้อง ซึ่งรวมถึงเวอร์ชันแอปที่เผยแพร่แล้วที่ไม่ได้ใช้ผู้ให้บริการเอกสารรับรองเวอร์ชันที่ใช้งานจริง

หากคุณได้เผยแพร่แอปเวอร์ชันที่ไม่ได้ใช้ App Check คุณสามารถเลื่อนการบังคับใช้ App Check โดยอัตโนมัติสำหรับ Firebase AI Logic ออกไปชั่วคราวได้ อย่างไรก็ตาม ก่อนวันที่ 21 มกราคม 2027 คุณจำเป็นต้องใช้และบังคับใช้ App Check สำหรับแอปที่เผยแพร่แล้ว

วิธีเลื่อนการบังคับใช้ App Check โดยอัตโนมัติสำหรับ Firebase AI Logic มีดังนี้

1. ในคอนโซล Firebase ให้ไปที่ความปลอดภัย > App Check > แท็บ API

2. ค้นหาแถวสำหรับ Firebase AI Logic

3. ที่ท้ายแถว ให้ค้นหาเครื่องมือเลือกวันที่บังคับใช้: พร้อมไอคอนeditแก้ไข

4. เลือกวันที่ที่ต้องการให้บังคับใช้ App Check โดยอัตโนมัติสำหรับ Firebase AI Logic

   วันที่สุดท้ายที่เป็นไปได้คือวันที่ 21 มกราคม 2027 หลังจากวันที่ดังกล่าว คุณจะไม่สามารถเลื่อนการบังคับใช้ App Check โดยอัตโนมัติสำหรับ Firebase AI Logic ได้

5. คลิกบันทึก

วิธีติดตั้งใช้งานและบังคับใช้ App Check สำหรับแอปที่เผยแพร่แล้ว

สำหรับแอปเวอร์ชันที่ไม่ได้ติดตั้งใช้งาน App Check คำขอไปยัง Firebase AI Logic จากเวอร์ชันเหล่านั้นจะไม่มีโทเค็น App Check ที่ถูกต้อง และถือว่าไม่ได้รับการยืนยัน ระบบจะบล็อกคำขอเหล่านี้เมื่อมีการบังคับใช้ App Check สำหรับ Firebase AI Logic

วิธีการต่อไปนี้จะช่วยคุณย้ายข้อมูลแอปเพื่อให้คุณสามารถบังคับใช้ App Check ในลักษณะที่หลีกเลี่ยงการหยุดชะงักของบริการสำหรับแอปที่เผยแพร่แล้วซึ่งไม่มี App Check

1. เลื่อนการบังคับใช้ App Check โดยอัตโนมัติสำหรับ Firebase AI Logic:

   1. ในคอนโซล Firebase ให้ไปที่ความปลอดภัย > App Check > แท็บ API

   2. ค้นหาแถวสำหรับ Firebase AI Logic

   3. ที่ท้ายแถว ให้ค้นหาเครื่องมือเลือกวันที่บังคับใช้: พร้อมไอคอนeditแก้ไข

   4. เลือกวันที่ที่ต้องการให้บังคับใช้ App Check โดยอัตโนมัติสำหรับ Firebase AI Logic

      วันที่สุดท้ายที่เป็นไปได้คือวันที่ 21 มกราคม 2027 หลังจากวันที่ดังกล่าว คุณจะไม่สามารถเลื่อนการบังคับใช้ App Check โดยอัตโนมัติสำหรับ Firebase AI Logic ได้

   5. คลิกบันทึก

2. ใช้ผู้ให้บริการเอกสารรับรองเวอร์ชันที่ใช้งานจริงในแอปโดยเร็วที่สุด

   • แพลตฟอร์ม Apple: DeviceCheck หรือ App Attest หรือ reCAPTCHA Enterprise
   • Android: Play Integrity หรือ reCAPTCHA Enterprise
   • เว็บ: reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter: รองรับผู้ให้บริการทั้งหมดข้างต้น รวมถึง reCAPTCHA Enterprise
   • Unity: รองรับผู้ให้บริการทั้งหมดข้างต้น (จะรองรับ reCAPTCHA Enterprise เร็วๆ นี้)

3. ตรวจสอบคำขอจากแอปเพื่อช่วยคุณตัดสินใจว่าเมื่อใดที่ปลอดภัยที่จะบังคับใช้ App Check

   ตัวอย่างเช่น หากคำขอล่าสุดเกือบทั้งหมดมาจากไคลเอ็นต์ที่ได้รับการยืนยัน คุณควรพิจารณาบังคับใช้ App Check

4. บังคับใช้ App Check สำหรับ Firebase AI Logic

5. สำหรับการพัฒนาในเครื่องเมื่อบังคับใช้ App Check คุณสามารถตั้งค่าผู้ให้บริการแก้ไขข้อบกพร่อง App Check และยังคงบังคับใช้ App Check สำหรับ Firebase AI Logic ได้

ทำความเข้าใจการอัปเกรดความปลอดภัย (กลางปี 2026) สำหรับ Gemini Developer API และ Firebase AI Logic

ที่ผ่านมา Gemini Developer API อาศัยคีย์ API มาตรฐานของ Gemini เพื่อให้สิทธิ์การใช้ Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com) หากคุณเปิดใช้ Firebase AI Logic และเลือกใช้ Gemini Developer API Firebase จะสร้างคีย์ API ของ Gemini ให้คุณซึ่งจำกัดไว้เฉพาะ Gemini Developer API คีย์นี้มีชื่อว่า Gemini Developer API key (auto created by Firebase)

ตั้งแต่ช่วงกลางปี 2026 เป็นต้นไป Gemini Developer API จะอัปเกรดเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นซึ่งเรียกว่า "คีย์การให้สิทธิ์ (Auth)" (ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วคือบัญชีบริการ) Firebase AI Logic ได้อัปเกรดไปพร้อมๆ กัน ตอนนี้ Firebase AI Logic จะจัดการการให้สิทธิ์สำหรับ Gemini Developer API โดยใช้บัญชีบริการที่จัดการโดย Google (P4SA) ซึ่งเราจัดสรรให้คุณโดยอัตโนมัติ แทนการใช้คีย์ API Gemini มาตรฐาน
Firebase AI Logic Service Agent (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

สำหรับทั้งโปรเจ็กต์ที่มีอยู่และโปรเจ็กต์ใหม่ หากคุณเข้าถึง Gemini Developer API ผ่าน Firebase AI Logic คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการใดๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากการอัปเกรดความปลอดภัยเหล่านี้ตั้งแต่กลางปี 2026

วิธีย้ายข้อมูลคีย์ API ของ Gemini ไปยัง "คีย์การให้สิทธิ์ (คีย์การตรวจสอบสิทธิ์)"

สำหรับทั้งโปรเจ็กต์ที่มีอยู่และโปรเจ็กต์ใหม่ หากคุณเข้าถึง Gemini Developer API ผ่าน Firebase AI Logic คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการใดๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากการอัปเกรดความปลอดภัยตั้งแต่กลางปี 2026 (รวมถึงการย้ายข้อมูลไปยัง "คีย์การให้สิทธิ์ (auth)")

ในนามของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ของเรา Firebase AI Logic จะจัดการการเปลี่ยนแปลงด้านความปลอดภัยที่จำเป็นทั้งหมดโดยอัตโนมัติเพื่อรองรับการเปลี่ยนผ่านของ Gemini Developer API ให้ต้องใช้ "คีย์การให้สิทธิ์ (auth)"

ตั้งแต่ช่วงกลางปี 2026 เป็นต้นไป Firebase AI Logic จะไม่จัดสรรหรือใช้คีย์ API มาตรฐานของ Gemini อีกต่อไป แต่ตอนนี้ Firebase AI Logic จะจัดการการให้สิทธิ์สำหรับ Gemini Developer API โดยใช้บัญชีบริการที่ Google จัดการ (P4SA) ซึ่งเราจัดสรรให้คุณโดยอัตโนมัติในโปรเจ็กต์ Firebase ดังนี้
Firebase AI Logic Service Agent (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงนี้ คุณสามารถตรวจสอบและลบคีย์ API ที่ชื่อ Gemini Developer API key (auto created by Firebase) ได้ คุณลบคีย์นี้ได้ในคอนโซล Google Cloud โปรดตรวจสอบสิ่งต่อไปนี้ก่อนลบคีย์

• Firebase สร้างคีย์ API Gemini นี้ขึ้นมาเพื่อใช้กับ Gemini เท่านั้น ดังนั้นจึงลบได้อย่างปลอดภัยFirebase AI Logic อย่างไรก็ตาม ก่อนที่จะลบคีย์นี้ คุณควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าไม่ได้ใช้คีย์นี้กับเครื่องมืออื่นๆ ที่ให้สิทธิ์เข้าถึง Gemini Developer API โดยไม่ได้ตั้งใจ เช่น GenAI Server SDK หรือ Genkit วิธีตรวจสอบการใช้งานมีดังนี้
  1. ในคอนโซล Google Cloud ให้ไปที่หน้าสำหรับ Gemini Developer API แล้วคลิกจัดการ
  2. ในแท็บเมตริก ให้เลือกคีย์ชื่อ Gemini Developer API key (auto created by Firebase) ในเมนูแบบเลื่อนลงข้อมูลเข้าสู่ระบบ
  3. หากกราฟที่แสดงไม่แสดงการใช้งานตั้งแต่ต้นเดือนกรกฎาคม 2026 (ซึ่งเป็นช่วงที่ Firebase AI Logic หยุดใช้คีย์ API เหล่านี้) แสดงว่าคีย์ดังกล่าวปลอดภัยที่จะลบ
     อย่างไรก็ตาม หากกราฟแสดงการใช้งาน แสดงว่าคุณกำลังใช้คีย์กับเครื่องมืออื่น และคุณควรเปลี่ยนชื่อคีย์เพื่อให้ชัดเจนว่ามีการใช้คีย์กับเครื่องมือนั้น (และไม่ใช่กับ Firebase AI Logic)
• ตรวจสอบว่าคุณไม่ได้ลบคีย์ API อื่นๆ ที่มีชื่อซึ่งมีกลุ่ม (auto created by Firebase)

อย่าเพิ่มคีย์ API ของ Gemini ลงในฐานของโค้ดของแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่หรือเว็บแอป

เมื่อใช้ SDK ของ Firebase AI Logic คุณไม่จำเป็นต้องใช้คีย์ API ของ Gemini เพื่อให้สิทธิ์การใช้ Gemini Developer API และคุณไม่ควรเพิ่มคีย์ API ของ Gemini ลงในฐานของโค้ดของแอป

อย่าใช้ "คีย์ Firebase API" เป็นคีย์ Gemini API

อย่าใช้ "คีย์ API ของ Firebase" เป็นคีย์ API ของ Gemini เราขอแนะนำเป็นอย่างยิ่งว่าไม่ควรเพิ่ม Gemini Developer API ลงในรายการที่อนุญาตสำหรับคีย์ API ของ Firebase

คีย์ Firebase API คือคีย์ API ที่แสดงในไฟล์หรือออบเจ็กต์การกำหนดค่า Firebase ที่คุณเพิ่มลงในฐานของโค้ดของแอปเพื่อเชื่อมต่อแอปกับ Firebase คุณสามารถใส่คีย์ Firebase API ไว้ในโค้ดได้เมื่อใช้คีย์กับ API ที่เกี่ยวข้องกับ Firebase เท่านั้น (เช่น Firebase AI Logic) ดูข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับคีย์ Firebase API

ในแผง API และบริการ > ข้อมูลเข้าสู่ระบบ ของคอนโซล Google Cloud คีย์ Firebase API จะมีลักษณะดังนี้

เนื่องจากคุณต้องเพิ่มคีย์ Firebase API ลงในฐานของโค้ดของแอปเพื่อให้ API ที่เกี่ยวข้องกับ Firebase ทำงานได้ และเนื่องจาก Gemini Developer API สามารถได้รับสิทธิ์ผ่านคีย์ API เราขอแนะนำอย่างยิ่งว่าอย่าเพิ่ม Gemini Developer API (เรียกว่า "Generative Language API" ในคอนโซล Google Cloud) ลงในรายการที่อนุญาตของ API สำหรับคีย์ Firebase API หากทำเช่นนั้น คุณจะทำให้ Gemini Developer API มีความเสี่ยงต่อการละเมิดที่อาจเกิดขึ้น

วิธีรักษาคีย์ API ของ Gemini ให้ปลอดภัย