常見問題與疑難排解

使用 Gemini Developer API 和 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) 有何不同？

下表列出這兩個「Gemini API」供應商的一般重要差異，無論您如何存取：

¹ 這兩家 API 供應商的隨用隨付定價不同 (詳情請參閱各自的說明文件)。

² Gemini Developer API 的 Files API 不支援透過 Firebase AI Logic SDK 使用。

下表列出兩家「Gemini API」供應商提供的常見功能。下表僅適用於使用 Firebase AI Logic 用戶端 SDK 的情況。

我可以同時使用 Gemini Developer API 和 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) 嗎？

可以。您可以在 Firebase 專案中同時啟用「Gemini API」供應商，並在應用程式中使用這兩個 API。

如要在程式碼中切換 API 供應商，請務必在程式碼中適當設定後端服務。

「Vertex AI」重新命名為「Agent Platform」後，需要進行哪些變更？

2026 年中，Google Cloud「Vertex AI」已更名為「Gemini Enterprise Agent Platform」(或「Agent Platform」)。在 Firebase 生態系統中，這項服務稱為「Agent Platform Gemini API」。

以 Google Cloud 為例，這次的品牌重塑包括：請注意，還有其他變更，但這些變更不適用於 Firebase AI Logic。

• 將產品從「Vertex AI」重新命名為「Gemini Enterprise Agent Platform」(或「Agent Platform」)，包括 Google Cloud 控制台和說明文件的新網址。

• 將 API 的顯示名稱從「Vertex AI API」變更為「Agent Platform API」。請注意，服務名稱維持不變： aiplatform.googleapis.com。

• 將「Vertex AI Studio」重新命名為「Agent Studio」。

• 基礎 API 或支援的模型功能不會有任何變更。

對於 Firebase AI Logic SDK，我們更新了「Gemini API」後端服務的初始化語法，並更新了使用這個新語法時存取模型的預設位置，以配合這次品牌重塑。

• 「Gemini API」後端服務的新初始化語法：

  Swift

  將 vertexai 變更為 agentPlatform。
  適用於 Firebase Apple 平台 SDK 12.17.0 以上版本。

  BEFORE

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

  AFTER

  // ...
  
  // 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

  將 vertexAI 變更為 agentPlatform。
  適用於 Firebase AI Logic SDK for Android 17.15.0 以上版本 (Firebase Android BoM 34.17.0 以上版本)。

  BEFORE

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

  AFTER

  // ...
  
  // 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

  將 vertexAI 變更為 agentPlatform。
  適用於 Firebase AI Logic SDK for Android 17.15.0 以上版本 (Firebase Android BoM 34.17.0 以上版本)。

  BEFORE

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

  AFTER

  // ...
  
  // 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

  將 VertexAIBackend 變更為 AgentPlatformBackend。
  Firebase JS SDK 12.17.0 以上版本適用。

  BEFORE

  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') });
  
  // ...
  

  AFTER

  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

  將 vertexAI 變更為 agentPlatform。
  適用於 Firebase AI Logic 外掛程式 (適用於 Flutter) v3.15.0 以上版本 (Firebase Flutter BoM v4.18.0 以上版本)。

  BEFORE

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

  AFTER

  // ...
  
  // 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

  將 VertexAI 變更為 AgentPlatform。
  適用於 Firebase SDK for Unity 13.15.0 以上版本。

  BEFORE

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

  AFTER

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

• 使用新的初始化語法時，存取模型的預設位置：

  使用新的「Agent Platform」初始化語法時，位置預設為 global。

  這項變更的原因是 global 幾乎支援所有 Gemini 模型，且 Google Cloud 不再支援大多數 Gemini 模型的新版本 us-central1 位置。

需要哪些 API？如何啟用這些功能？

如要搭配使用 Firebase AI Logic SDK 與 Gemini Developer API，專案必須啟用下列兩項 API：

• Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com)
• Firebase AI Logic API (firebasevertexai.googleapis.com)

您應使用 Firebase 控制台啟用這兩項 API：

1. 在 Firebase 控制台中，依序前往「AI Services」(AI 服務) >「AI Logic」(AI 邏輯)。

2. 按一下「開始使用」。

3. 選取即可開始使用 Gemini Developer API。

   系統會啟動導覽式工作流程，為您啟用這兩項 API。Firebase 也會佈建 Google 代管的服務帳戶 (P4SA)，授權使用 Gemini API，並將 Firebase AI Logic API 新增至 Firebase API 金鑰的許可清單。

如何在 Firebase 專案中停用 API？

對於 Firebase AI Logic，我們會盡量簡化設定 Firebase 專案的程序，讓您能輕鬆使用所選的 Gemini API 供應商。包括在特定流程中 (例如 Firebase 控制台的導覽工作流程)，啟用 Firebase 專案的必要 API。

不過，如果您決定不使用 Firebase AI Logic 或其中一個 Gemini API 供應商，可以在 Firebase 專案中停用相關聯的 API。

使用 Firebase AI Logic 可能需要哪些權限？

使用 Firebase AI Logic 時支援哪些模型？

請參閱支援的型號清單。我們會經常在 SDK 中新增功能，因此請隨時查看這份常見問題，瞭解最新消息 (以及版本說明、網誌和社群貼文)。

• Firebase AI Logic 支援下列模型：

  • Gemini Developer API

    • 大多數 Gemini 和 Imagen 基礎模型

    請注意，Gemini Developer API (無論存取方式為何) 僅支援特定穩定版 Imagen 模型。

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • 大多數 Gemini 和 Imagen 基礎模型

• Firebase AI Logic「不支援下列模型 (無論您選擇的 Gemini API 供應商為何)：

  • 經過微調的模型

  • 嵌入式模型、Veo 模型、Lyria 模型、機器人模型、電腦使用模型、Gemini Omni 模型或 Gemini Flash Cyber 模型

  • 舊款 Imagen 機型或 imagen-3.0-capability-001

模型停止服務 (淘汰) 時該怎麼辦？

Google 發布穩定版模型時，會盡量確保該模型至少在 12 個月後才會停止支援 (淘汰)。但請注意，部分 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) 穩定版模型僅提供短期使用，也就是說，替代模型發布後最快 45 天，這些模型就可能停用 (淘汰)。

如何查看模型停用日期？

以下提供幾種查詢機型停機日期的方法：

• 發布時：我們會在Gemini API供應商說明文件和 Firebase 說明文件 (請參閱支援的模型頁面) 的多個位置，列出各模型的預計停用日期。

• 停用日期將近：Google 會傳送電子郵件給適當的專案成員，並在版本說明和其他管道中發布提醒，說明即將停用的項目 (例如 Gemini 1.5 和 1.0 穩定版模型停用日期提醒)。

如果使用的模型即將停用，該怎麼辦？

1. 找出合適的目前支援模型及其模型名稱。

2. 請在停用日期前更新應用程式使用的模型名稱，否則對該模型提出的任何要求都會失敗，並顯示 404 錯誤。

   • 您可以在初始化期間建立 GenerativeModel、LiveModel 或 ImagenModel 執行個體 時設定模型名稱。請務必詳閱下方的重大建議，瞭解如何使用 Firebase Remote Config 或伺服器提示範本。

   • 使用 Firebase AI Logic 時，您通常不需要修改任何實際呼叫模型的程式碼。

     請注意，Gemini 3.x 模型已淘汰取樣參數 (溫度參數、前 K 個、可能性總和為 P)。

3. 測試應用程式，確保回應仍符合預期。

Gemini 2.5 穩定模型 - 關機日期和替代方案

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

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

  • 一般用途模型關閉日期取決於您選擇的Gemini API供應商：

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

  • 無論您選擇哪家Gemini API供應商，圖像生成模型 (Nano Banana) 的停用日期都是 2026 年 10 月 2 日

  請注意，其他「Nano Banana」模型和任何穩定版 Gemini Live API 2.5 模型都不會受到影響。

替代方案：改用新的 Gemini 3.x 模型 (例如 gemini-3.6-flash 或 gemini-3.1-flash-image)。

Imagen 穩定模型 - 關機日期和替代方案

• 所有 Imagen 模型最快將於 2026 年 8 月 17 日停止運作 (請注意，停用日期已從先前的 2026 年 6 月 30 日延後)。

替代方案： 將應用程式遷移至 Gemini 圖像模型 (「Nano Banana」模型)。

Gemini 2.0 穩定模型 - 關機日期和替代方案

• Gemini 2.0 Flash 和 Gemini 2.0 Flash‑Lite：

  gemini-2.0-flash-001 (及其自動更新的別名 gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (及其自動更新的別名gemini-2.0-flash-lite)

  • 2026 年 2 月 6 日：如果專案先前未使用這些模型，將無法再使用這些模型。

  • 2026 年 3 月 31 日：這些模型將停止運作。

  請注意，穩定版 Gemini Live API2.0 模型不受影響。

替代方案：改用新的 Gemini 3.x 模型 (例如 gemini-3.1-flash-lite)。

Gemini 1.5 和 1.0 穩定模型 - 停止服務日期和替代模型

• Gemini 1.5 Pro 個模型：

  • gemini-1.5-pro-002 (和 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 個模型：

  • gemini-1.5-flash-002 (和 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 型號：2025 年 4 月 21 日(原定於 2025 年 4 月 9 日)

• Gemini 1.0 Pro 型號：2025 年 4 月 21 日(原定於 2025 年 4 月 9 日)

替代方案：遷移至其中一個新 Gemini 3.x 模型 (例如 gemini-3.1-flash-lite)。

Firebase AI Logic會使用我的資料訓練模型嗎？

請參閱「資料治理與負責任的 AI 技術」。

如何設定每位使用者的頻率限制？

根據預設，Firebase AI Logic 會將每位使用者的要求限制設為每分鐘 100 個要求 (RPM)。

如要調整每位使用者的速率限制，請調整 Firebase AI Logic API 的配額設定。

進一步瞭解 Firebase AI Logic API 配額。您也可以在該頁面瞭解如何查看及編輯配額。

如何減少延遲和高權杖用量？

如果延遲時間或權杖用量偏高，可能是因為您使用的模型思考層級設定過高。

Gemini 3 和後續版本一律會使用內部「思考程序」，大幅提升推論和多步驟規劃能力，因此非常適合執行複雜任務，例如程式設計、高等數學和資料分析。

不過，視工作而定，您不一定需要較高的思考程度，可以將模型設定為使用較低的思考程度。降低思考層級有助於縮短延遲時間和減少權杖用量。如要判斷模型需要多少思考能力，請參閱任務難度比較。

請注意，對於大多數 Gemini 3 以上的機型，預設思考程度會設為 HIGH。

多模態要求是否需要 MIME 類型？(例如圖片、PDF、影片和音訊輸入)

是，在每個多模態要求中，您一律必須提供下列項目：

• 檔案的 mimeType。請參閱下方的例外狀況。

• 檔案。您可以內嵌資料的形式提供檔案，也可以使用檔案的網址提供檔案。

請參閱「支援的輸入檔案和規定」，瞭解支援的輸入檔案類型、如何指定 MIME 類型，以及提供檔案的兩種方式。

要求中可不包含 MIME 類型的情況

如果要求來自 Android 和 Apple 平台應用程式，則內嵌圖片輸入內容可免除提供 MIME 類型。

Android 和 Apple 平台的 Firebase AI Logic SDK 提供簡化且平台友善的方式來處理要求中的圖片，所有圖片 (無論格式為何) 都會在傳送至伺服器前，於用戶端轉換為品質 80% 的 JPEG。也就是說，使用 Android 和 Apple 平台 SDK 以內嵌資料形式提供圖片時，您不必在要求中指定 MIME 類型。

如要瞭解簡化的處理方式，請參閱Firebase AI Logic說明文件，查看在要求中傳送 Base64 編碼圖片的範例。

以下是這項功能在各平台上的額外資訊：

• Android 裝置：

  • 在含有圖片做為內嵌資料的多模態提示中，您可以利用簡化的方式處理平台原生圖片類型 (Bitmap) (請參閱範例)。

  • 如要進一步控管圖片格式和轉換作業，可以將圖片提供為 InlineDataPart，並提供特定 MIME 類型。例如：

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

• 適用於 Apple 平台：

  • 在含有內嵌資料圖片的多模態提示中，您可以利用簡化的方式處理平台原生圖片類型 (UIImage、NSImage、CIImage 和 CGImage)，詳情請參閱範例。

  • 如要進一步控管圖片格式和轉換作業，可以將圖片提供為 InlineDataPart，並提供特定 MIME 類型。例如：

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

使用 Firebase AI Logic 時，是否可使用下列功能：以 Google 圖片搜尋建立基準、微調模型、生成嵌入資料，以及語意檢索？

下列功能由各種模型和 API 供應商支援，但使用 Firebase AI Logic 時無法使用：

• 以 Google 圖片搜尋建立基準
• 微調模型
• 生成嵌入
• 語意擷取

如要將這些項目新增為功能要求，或對現有的功能要求投下贊成票，請前往 Firebase UserVoice。

為什麼名稱從「Vertex AI in Firebase」變更為「Firebase AI Logic」？

我們在 2024 年推出了一系列 Firebase 用戶端 SDK，可使用 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)，以及 Firebase Proxy 閘道，防止 API 遭到濫用，並與其他 Firebase 產品整合。我們將產品命名為「Firebase 中的 Vertex AI」，這個名稱當時準確描述了產品的可用用途。

不過，我們已擴充產品功能，舉例來說，自 2025 年 5 月起，我們開始支援 Gemini Developer API，包括透過與 Firebase App Check 整合，保護 Gemini Developer API 免於濫用。

因此，「Firebase 中的 Vertex AI」已無法準確代表產品的擴大範圍。因此，我們決定採用新名稱「Firebase AI Logic」，以便更貼切地反映不斷演進的功能，並在未來持續擴展服務！

請參閱遷移指南，確保您能使用 Firebase AI Logic 的所有最新功能 (並視需要開始使用 Gemini Developer API)。

在 Apple 平台上使用 Swift 應用程式時，模組名稱從 FirebaseAI 變更為 FirebaseAILogic，該怎麼辦？

如果是 Apple 平台應用程式，自 Firebase SDK 12.5.0 版起，Firebase AI Logic 現在會透過 FirebaseAILogic 模組發布。我們已進行這項變更，確保不會造成中斷，且具備回溯相容性。

異動原因

我們先前是透過 FirebaseAI 模組發布這項服務。但基於下列原因，我們必須將其重新命名為 FirebaseAILogic：

• 避免模組和類別之間發生名稱衝突，導致二進位發布作業發生問題。

• 讓我們能使用 Swift 巨集開發日後的功能。

如果升級至 12.5.0 以上版本，該怎麼辦？

模組名稱變更為 FirebaseAILogic 後，不會造成破壞性影響，且可回溯相容。不過，我們最終可能會在日後發布 Firebase SDK 重大變更時，一併移除舊模組(目前尚未確定時間)。

您不需要因應這項模組名稱變更採取任何行動，但我們建議您採取下列行動：

1. 選擇 Swift PM 依附元件時，請選擇 FirebaseAILogic (而非 FirebaseAI)。

2. 將匯入陳述式變更為 FirebaseAILogic (而非 FirebaseAI)。

我是否需要為應用程式的所有公開版本App Check強制執行？

是，如果應用程式的公開版本使用 Firebase AI Logic，就必須強制執行 App Check。

請務必盡早強制執行 App Check，特別是在將應用程式提交至公開原始碼控管系統、分享應用程式或公開應用程式之前。

如果您立即在應用程式的程式碼集導入 App Check，所有應用程式版本都能傳送有效的 App Check 權杖。如果要求未傳送有效權杖，系統會視為未驗證，並在強制執行 App Check 時封鎖要求。

如果您已向使用者發布未實作 App Check 的應用程式版本，請參閱常見問題，瞭解如何為已發布的應用程式實作及強制執行 App Check。

如何為已發布的應用程式導入及強制執行 App Check？

如果應用程式版本未實作 App Check，這些版本對 Firebase AI Logic 的要求就不會具備有效的 App Check 權杖，因此會視為未經驗證。為 AI Logic 強制執行 App Check 時，系統會封鎖這些要求。

如果已發布的應用程式沒有 App Check，為避免服務中斷，請在強制執行 App Check 前，採取下列行動。

1. 請盡快在應用程式中導入認證供應商。

   • Apple 平台： DeviceCheck 或 App Attest

   • Android： Play Integrity

   • 網站： reCAPTCHA Enterprise

   • Flutter：支援上述所有預設供應商

   • Unity：支援上述所有預設供應商

2. 監控應用程式的要求，有助於判斷何時可安全強制執行 App Check。

   舉例來說，如果近期幾乎所有要求都來自已驗證的用戶端，則應考慮強制執行 App Check。

3. 為 Firebase AI Logic 強制執行 App Check。

4. 在本機開發環境中強制執行 App Check 時，請設定 App Check 偵錯提供者，略過認證程序，同時維持 App Check 的強制執行狀態。請參閱您平台的設定操作說明： iOS+ | Android | 網頁 | Flutter | Unity。

Gemini Developer API 和 Firebase AI Logic 在 2026 年中進行了哪些安全升級？

過去，Gemini Developer API 是依賴標準 Gemini API 金鑰授權使用 Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com)。如果您啟用 Firebase AI Logic 並選擇使用 Gemini Developer API，Firebase 會為您建立僅限 Gemini Developer API 的 Gemini API 金鑰。這個金鑰的名稱為「Gemini Developer API key (auto created by Firebase)」。

2026 年中起，Gemini Developer API 將升級為更安全的替代方案，也就是「授權 (auth) 金鑰」(本質上是服務帳戶)。Firebase AI Logic已同步升級。Firebase AI Logic 現在會使用 Google 代管的服務帳戶 (P4SA) 處理 Gemini Developer API 的授權，我們將自動為您佈建該帳戶，因此您不必使用標準的 Gemini API 金鑰：
Firebase AI Logic 服務代理 (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

無論是現有還是新專案，只要透過 Firebase AI Logic 存取 Gemini Developer API，您無須採取任何行動，即可在 2026 年中開始享有這些安全性升級。

我是否需要將 Gemini API 金鑰遷移至「授權 (auth) 金鑰」？

無論是現有或新專案，如果您透過 Firebase AI Logic 存取 Gemini Developer API，則不需採取任何行動，即可在 2026 年中開始享有安全性升級服務 (包括遷移至「授權 (auth) 金鑰」)。

Firebase AI Logic 會代表開發人員自動處理所有必要的安全性變更，以因應 Gemini Developer API 轉換為要求「授權 (auth) 金鑰」的過渡期。

2026 年中起，Firebase AI Logic將不再提供或使用標準 GeminiAPI 金鑰。現在 Firebase AI Logic 會改用 Google 管理的服務帳戶 (P4SA) 處理 Gemini Developer API 的授權，我們會在您的 Firebase 專案中自動佈建該服務帳戶：
Firebase AI Logic 服務代理 (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

因此，您可以查看並刪除名為「Gemini Developer API key (auto created by Firebase)」的 API 金鑰。您可以在 Google Cloud 控制台中刪除這個金鑰。刪除金鑰前，請先詳閱下列說明：

• 這組 Gemini API 金鑰是由 Firebase 建立，僅供搭配 Firebase AI Logic 使用，因此可以放心刪除。不過，刪除金鑰前，請務必檢查是否曾誤用金鑰搭配其他工具存取 Gemini Developer API，例如 GenAI 伺服器 SDK 或 Genkit。如要查看用量，請按照下列步驟操作：
  1. 前往 Google Cloud 控制台的「Gemini Developer API」頁面，然後按一下「管理」。
  2. 在「指標」分頁的「憑證」下拉式選單中，選取名為 Gemini Developer API key (auto created by Firebase) 的金鑰。
  3. 如果顯示的圖表指出自 2026 年 7 月初 (Firebase AI Logic 停止使用這些 API 金鑰的時間) 以來，API 金鑰的使用量為零，則可放心刪除金鑰。
     不過，如果圖表顯示用量，表示您正在使用其他工具搭配金鑰，因此請重新命名金鑰， 清楚標示金鑰是搭配該工具使用 (而非 Firebase AI Logic)。
• 請務必不要刪除任何名稱包含 (auto created by Firebase) 片段的其他 API 金鑰。

我應該在行動或網頁應用程式的程式碼集加入 GeminiAPI 金鑰嗎？

使用 Firebase AI Logic SDK 時，您不需要 Gemini API 金鑰授權使用 Gemini Developer API，且不應在應用程式的程式碼集 中加入 Gemini API 金鑰。

我可以使用「Firebase API 金鑰」做為 Gemini API 金鑰嗎？

否，您不應將「Firebase API 金鑰」做為 Gemini API 金鑰使用。強烈建議您不要將 Gemini Developer API 新增至 Firebase API 金鑰的許可清單。

Firebase API 金鑰是您新增至應用程式程式碼集，用來將應用程式連線至 Firebase 的 Firebase 設定檔案或物件中列出的 API 金鑰。如果您只將金鑰用於 Firebase 相關 API(例如 Firebase AI Logic)，則可將 Firebase API 金鑰納入程式碼。 瞭解 Firebase API 金鑰的重要資訊。

在 Google Cloud 控制台的「APIs & Services」(API 和服務) >「Credentials」(憑證) 面板中，Firebase API 金鑰如下所示：

由於您必須將 Firebase API 金鑰加入應用程式的程式碼集，Firebase 相關 API 才能運作，且 Gemini Developer API 可透過 API 金鑰授權，因此強烈建議您不要將 Gemini Developer API (在 Google Cloud 控制台中稱為「Generative Language API」) 加入 Firebase API 金鑰的 API 允許清單。如果這麼做，Gemini Developer API可能會遭到濫用。

如何確保 Gemini API 金鑰安全無虞？