Domande frequenti e risoluzione dei problemi

Perché il nome è cambiato da "Vertex AI in Firebase" a "Firebase AI Logic"?

Nel 2024 abbiamo lanciato una serie di SDK client Firebase che potevano utilizzare l'Vertex AI Gemini API, nonché un gateway proxy Firebase per proteggere questa API da abusi e per consentire le integrazioni con altri prodotti Firebase. Abbiamo chiamato il nostro prodotto "Vertex AI in Firebase" e questo nome del prodotto descriveva con precisione i casi d'uso disponibili del nostro prodotto in quel momento.

Da allora, però, abbiamo ampliato le funzionalità del nostro prodotto. Ad esempio, a partire da maggio 2025, offriamo il supporto per Gemini Developer API, inclusa la possibilità di proteggere Gemini Developer API da abusi utilizzando la nostra integrazione con Firebase App Check.

Di conseguenza, il nome "Vertex AI in Firebase" non rappresenta più con precisione l'ambito ampliato del nostro prodotto. Pertanto, un nuovo nome, Firebase AI Logic, riflette meglio il nostro insieme di funzionalità in evoluzione e ci consente di continuare a espandere le nostre offerte in futuro.

Consulta la guida alla migrazione per assicurarti di ottenere tutte le funzionalità più recenti di Firebase AI Logic (e facoltativamente iniziare a utilizzare Gemini Developer API).

Quali sono le differenze tra l'utilizzo di Gemini Developer API e Vertex AI Gemini API?

La seguente tabella elenca le differenze importanti tra i due fornitori di "Gemini API" in generale, indipendentemente da come vi accedi:

¹ I due fornitori di API hanno prezzi con pagamento a consumo diversi (scopri di più nella rispettiva documentazione).

² L'API Files per Gemini Developer API non è supportata tramite gli SDK Firebase AI Logic.

La tabella seguente elenca la disponibilità delle funzionalità più richieste per i due fornitori di "Gemini API". Questa tabella si applica nello specifico quando utilizzi gli SDK client Firebase AI Logic.

Posso utilizzare sia Gemini Developer API sia Vertex AI Gemini API?

Sì, puoi attivare entrambi i provider "Gemini API" nel tuo progetto Firebase e utilizzare entrambe le API nella tua app.

Per passare da un fornitore di API all'altro nel codice, assicurati di aver impostato correttamente il servizio di backend nel codice.

Quali sono le API richieste? E come faccio ad attivarli?

Per utilizzare gli SDK Firebase AI Logic con l'Gemini Developer API, nel tuo progetto devono essere abilitate le seguenti due API:

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

Devi abilitare queste due API utilizzando la console Firebase:

1. Nella console Firebase, vai a Servizi AI > AI Logic.

2. Fai clic su Inizia.

3. Seleziona per iniziare a utilizzare Gemini Developer API.

   Viene avviato un flusso di lavoro guidato che abilita le due API. La console genererà anche una chiave API Gemini e aggiungerà l'API Firebase AI Logic alla lista consentita per la tua chiave API di Firebase.

Come faccio a disattivare le API nel mio progetto Firebase?

Per Firebase AI Logic, cerchiamo di semplificare il più possibile la configurazione del progetto Firebase in modo che utilizzi il provider Gemini API che hai scelto. Ciò include l'attivazione delle API richieste nel progetto Firebase durante percorsi specifici, come il flusso di lavoro guidato nella console Firebase.

Tuttavia, se decidi di non utilizzare Firebase AI Logic o uno dei fornitori Gemini API, puoi disattivare le API associate nel tuo progetto Firebase.

Quali modelli possono essere utilizzati con gli SDK Firebase AI Logic?

Consulta gli elenchi dei modelli supportati. Aggiungiamo spesso nuove funzionalità agli SDK, quindi controlla regolarmente queste domande frequenti per aggiornamenti (nonché nelle note di rilascio, nei blog e nei post sui social).

• Gemini Developer API

  • Entrambi i modelli di base Gemini e Imagen.

    Tieni presente che Gemini Developer API (indipendentemente da come vi si accede) supporta solo modelli Imagen stabili specifici.

• Vertex AI Gemini API

  • Entrambi i modelli di base Gemini e Imagen.

• Indipendentemente dal fornitore di Gemini API che hai scelto

  • Firebase AI Logic non supporta quanto segue:

    • Modelli non di base Gemini (come i modelli PaLM, i modelli ottimizzati o i modelli basati su Gemma).

    • Modelli Imagen precedenti o imagen-3.0-capability-001.

Cosa fare quando i modelli vengono ritirati?

Quando rilasciamo una versione stabile del modello, ci impegniamo a garantire che sia disponibile per almeno un anno prima del ritiro del modello.

Dove trovare la data di chiusura di un modello?

Ecco alcuni modi per trovare la data di chiusura di un modello:

• Al momento del rilascio: elenchiamo la data di chiusura prevista di ogni modello in diversi punti della documentazione del fornitore Gemini API e nella documentazione di Firebase (consulta la pagina dei modelli supportati).

• Man mano che la data di chiusura si avvicina: Google invia email ai membri del progetto appropriati e pubblica promemoria nelle note di rilascio e in altri canali in merito a eventuali chiusure imminenti (ad esempio, promemoria delle date di chiusura per i modelli Gemini 1.5 e 1.0 stabili).

Cosa fare se il modello che stai utilizzando sta per essere arrestato?

1. Trova un modello attualmente supportato adatto e il relativo nome del modello.

2. Aggiorna il nome del modello utilizzato dalla tua app prima della data di chiusura; in caso contrario, tutte le richieste a quel modello non andranno a buon fine e verrà visualizzato un errore 404.

   • Imposti il nome del modello durante l'inizializzazione quando crei un'istanza GenerativeModel, LiveModel o ImagenModel. Assicurati di esaminare il consiglio fondamentale riportato di seguito sull'utilizzo di Firebase Remote Config.

   • Quando utilizzi Firebase AI Logic, in genere non devi modificare il codice che chiama effettivamente il modello.

3. Testa la tua app per assicurarti che le risposte siano ancora quelle previste.

Imagen modelli stabili: date di chiusura e sostituzioni

• Tutti i modelli Imagen verranno disattivati il 24 giugno 2026.

Sostituzione: Esegui la migrazione delle tue app per utilizzare i Geminimodelli di immagini (i modelli "Nano Banana").

Gemini 2.0 modelli stabili: date di chiusura e sostituzioni

• Gemini 2.0 Flash e Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001 (e il relativo alias aggiornato automaticamente gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (e il relativo alias aggiornato automaticamentegemini-2.0-flash-lite)

  • 6 febbraio 2026: questi modelli non saranno più disponibili per l'utilizzo in progetti che non hanno mai utilizzato il modello.

  • 31 marzo 2026: questi modelli verranno disattivati.

  Tieni presente che i modelli Gemini Live API 2.0 stabili non sono interessati.

Sostituzione: esegui la migrazione per utilizzare un modello Gemini 2.5 (ad esempio gemini-2.5-flash-lite) o prova uno dei nuovi modelli Gemini 3 (ad esempio gemini-3.1-flash-lite-preview).

Modelli stabili Gemini 1.5 e 1.0: date di chiusura e sostituzioni

• Modelli Gemini 1.5 Pro:

  • gemini-1.5-pro-002 (e gemini-1.5-pro): 24 settembre 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 maggio 2025

• Modelli Gemini 1.5 Flash:

  • gemini-1.5-flash-002 (e gemini-1.5-flash): 24 settembre 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 maggio 2025

• Modelli Gemini 1.0 Pro Vision: 21 aprile 2025 (precedentemente pianificato per il 9 aprile 2025)

• Modelli Gemini 1.0 Pro: 21 aprile 2025 (precedentemente pianificato per il 9 aprile 2025)

Sostituzione: esegui la migrazione per utilizzare un modello Gemini 2.5 (ad esempio gemini-2.5-flash-lite) o prova uno dei nuovi modelli Gemini 3 (ad esempio gemini-3.1-flash-lite-preview).

Come faccio a impostare un limite di frequenza per utente?

Per impostazione predefinita, Firebase AI Logic imposta il limite di richieste per utente a 100 richieste al minuto (RPM).

Se vuoi modificare il limite di frequenza per utente, devi modificare le impostazioni della quota per l'API Firebase AI Logic.

Scopri di più sulla quota dell'API Firebase AI Logic. In questa pagina puoi anche scoprire come visualizzare e modificare la tua quota.

Quali autorizzazioni potrebbero essere necessarie per utilizzare gli SDK Firebase AI Logic?

Firebase AI Logic utilizza i miei dati per addestrare i modelli?

Consulta Governance dei dati e AI responsabile.

Il tipo MIME è obbligatorio nelle mie richieste multimodali? (ad esempio per immagini, PDF, video e input audio)

Sì, in ogni richiesta multimodale devi sempre fornire quanto segue:

• Il file è mimeType. Vedi un'eccezione di seguito.

• Il file. Puoi fornire il file come dati incorporati o tramite il relativo URL.

Scopri di più sui tipi di file di input supportati, su come specificare il tipo MIME e sulle due opzioni per fornire il file in File di input e requisiti supportati.

Eccezione all'inclusione del tipo MIME nella richiesta

Un'eccezione alla fornitura del tipo MIME è rappresentata dagli input di immagini in linea per le richieste delle app della piattaforma Android e Apple native.

Gli SDK Firebase AI Logic per le piattaforme Android e Apple forniscono un modo semplificato e compatibile con la piattaforma per gestire le immagini nelle richieste. Tutte le immagini (indipendentemente dal formato) vengono convertite lato client in JPEG con una qualità dell'80% prima di essere inviate al server. Ciò significa che quando fornisci immagini come dati in linea utilizzando gli SDK delle piattaforme Android e Apple, non devi specificare il tipo MIME nella richiesta.

Questa gestione semplificata è illustrata nella documentazione di Firebase AI Logic negli esempi per l'invio di immagini con codifica base64 nelle richieste.

Ecco alcune informazioni aggiuntive specifiche per piattaforma su questa funzionalità:

• Per Android:

  • Puoi sfruttare il modo semplificato di gestire i tipi di immagini nativi della piattaforma (Bitmap) nei prompt multimodali che contengono immagini come dati incorporati (vedi esempio).

  • Per un maggiore controllo sui formati e sulle conversioni delle immagini, puoi fornire le immagini come InlineDataPart e specificare il tipo MIME. Ad esempio:

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

• Per le piattaforme Apple:

  • Puoi sfruttare il modo semplificato di gestire i tipi di immagini nativi della piattaforma (UIImage, NSImage, CIImage e CGImage) nei prompt multimodali che contengono immagini come dati in linea (vedi esempio).

  • Per un maggiore controllo sui formati e sulle conversioni delle immagini, puoi fornire le immagini come InlineDataPart e specificare il tipo MIME. Ad esempio:

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

Queste funzionalità sono disponibili quando si utilizza Firebase AI Logic: grounding con Ricerca immagini Google, grounding con Google Maps, perfezionamento di un modello, generazione di embedding e recupero semantico?

Le seguenti funzionalità sono supportate da vari modelli e fornitori di API, ma non sono disponibili quando si utilizza Firebase AI Logic:

• Grounding con la Ricerca immagini di Google
• Grounding con Google Maps
• Ottimizzare un modello
• Generazione di embedding
• Recupero semantico

Se vuoi aggiungerle come richieste di funzionalità o votare una richiesta di funzionalità esistente, visita Firebase UserVoice.

Per le app Swift sulle piattaforme Apple: cosa fare in merito al cambio del nome del modulo da FirebaseAI a FirebaseAILogic?

Per le app per la piattaforma Apple, a partire dall'SDK Firebase v12.5.0, Firebase AI Logic viene ora distribuito nel modulo FirebaseAILogic. Abbiamo reso questa modifica non distruttiva e compatibile con le versioni precedenti.

Perché abbiamo apportato questa modifica?

In precedenza, distribuivamo questo servizio nel modulo FirebaseAI. Tuttavia, abbiamo dovuto rinominarlo in FirebaseAILogic per i seguenti motivi:

• Evita una collisione di nomi tra modulo e classe che causa problemi nelle distribuzioni binarie.

• Consentirci di utilizzare le macro Swift per lo sviluppo di funzionalità future.

Cosa fare se esegui l'upgrade alla versione 12.5.0 o successive?

La modifica del nome del modulo in FirebaseAILogic non è distruttiva e compatibile con le versioni precedenti. Tuttavia, alla fine potremmo rimuovere il vecchio modulo insieme a una futura release di modifiche sostanziali dell'SDK Firebase (intervallo di tempo attualmente indeterminato).

Non sono necessarie modifiche per questo cambio di nome del modulo, ma ti consigliamo di procedere nel seguente modo:

1. Quando scegli le dipendenze di Swift PM, scegli FirebaseAILogic (anziché FirebaseAI).

2. Modifica le istruzioni di importazione in FirebaseAILogic (anziché FirebaseAI).

Che cos'è una chiave API Gemini?

Gemini Developer API utilizza una "chiave API Gemini" per autorizzare il chiamante. Pertanto, se utilizzi Gemini Developer API tramite gli SDK Firebase AI Logic, devi disporre di una chiave API Gemini valida nel tuo progetto Firebase per effettuare chiamate a questa API.

Una "chiave API Gemini" è semplicemente una chiave API che ha Gemini Developer API nella lista consentita delle API.

Quando segui il flusso di lavoro di configurazione di Firebase AI Logic nella console Firebase, creiamo una chiave API Gemini che è limitata solo a Gemini Developer API e configuriamo il servizio proxy Firebase AI Logic per utilizzare questa chiave API. Questa chiave API Gemini generata da Firebase è denominata Chiave API Gemini Developer (creata automaticamente da Firebase) nella pagina delle credenziali della console Google Cloud.

Scopri di più sulle limitazioni delle API per le chiavi API.

Non aggiungere la chiave API Gemini al codebase dell'app quando utilizzi gli SDK Firebase AI Logic. Scopri di più su come proteggere la tua chiave API Gemini.

Devo aggiungere la mia chiave API Gemini nel codebase della mia app mobile o web?

Quando utilizzi gli SDK Firebase AI Logic, non aggiungere la chiave API Gemini nel codebase dell'app.

Infatti, durante lo sviluppo con gli SDK di Firebase AI Logic, non interagisci direttamente con la chiave API di Gemini. Il nostro servizio proxy Firebase AI Logic includerà internamente la chiave API Gemini in ogni richiesta a Gemini Developer API, completamente nel backend.

Come posso modificare la chiave API Gemini utilizzata per chiamare Gemini Developer API?

Quando utilizzi gli SDK Firebase AI Logic, è improbabile che tu debba modificare la chiave API Gemini. Tuttavia, ecco due casi in cui potresti averne bisogno:

• Se hai divulgato accidentalmente la chiave e vuoi sostituirla con una nuova chiave sicura.

• Se hai eliminato accidentalmente la chiave. Tieni presente che puoi annullare l'eliminazione della chiave entro 30 giorni dall'eliminazione.

Ecco come modificare la chiave API Gemini utilizzata dagli SDK Firebase AI Logic:

1. Se la chiave API Gemini generata da Firebase esiste ancora, eliminala.

   Puoi eliminare questa chiave API nel riquadro API e servizi > Credenziali della console Google Cloud. Il nome è:
   Chiave API Gemini Developer (creata automaticamente da Firebase).

2. Nella stessa pagina della console Google Cloud, crea una nuova chiave API. Ti consigliamo di assegnarle un nome come:
   Chiave API Gemini Developer per Firebase.

3. A questa nuova chiave API, aggiungi limitazioni delle API e seleziona solo API Generative Language.
   L'"API Generative Language" è il nome con cui a volte viene chiamata l'Gemini Developer API nella console Google Cloud.

   Non aggiungere limitazioni alle app; altrimenti il servizio proxy Firebase AI Logic non funzionerà come previsto.

4. Esegui questo comando per impostare questa nuova chiave come chiave API Gemini che deve essere utilizzata dal servizio proxy 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}\"}}"
   

   Scopri di più sul gcloud CLI.

Assicurati di non aggiungere questa nuova chiave API Gemini al codebase della tua app. Scopri di più su come proteggere la tua chiave API Gemini.

Posso utilizzare la mia "chiave API Firebase" come chiave API Gemini?

No, non devi utilizzare la "chiave API di Firebase" come chiave API Gemini. Ti consigliamo vivamente di non aggiungere Gemini Developer API alla lista consentita per la tua chiave API Firebase.

La chiave API di Firebase è la chiave API elencata nel file o nell'oggetto di configurazione Firebase che aggiungi al codebase della tua app per connetterla a Firebase. Puoi includere la chiave API Firebase nel tuo codice quando la utilizzi solo con le API correlate a Firebase (come Firebase AI Logic). Scopri informazioni importanti sulle chiavi API Firebase.

Nel riquadro API e servizi > Credenziali della console Google Cloud, ecco come appaiono le chiavi API di Firebase:

Poiché devi aggiungere la chiave API Firebase al codebase della tua app per il funzionamento delle API correlate a Firebase e poiché l'Gemini Developer API è autorizzata tramite la chiave API, ti consigliamo vivamente di NON aggiungere l'Gemini Developer API (chiamata "API Generative Language" nella console Google Cloud) all'allowlist API per la tua chiave API Firebase. In questo caso, esponi Gemini Developer API a potenziali abusi.

Come faccio a proteggere la mia chiave API Gemini?

Queste domande frequenti descrivono alcune best practice consigliate per proteggere la chiave API Gemini.

Se chiami il Gemini Developer API direttamente dalla tua app mobile o web:

• Utilizza gli SDK client Firebase AI Logic.
• Non aggiungere la chiave API Gemini al codebase dell'app.

Firebase AI Logic fornisce un servizio proxy che include internamente la tua chiave API Gemini in ogni richiesta all'API Gemini Developer API, completamente nel backend.

Inoltre, ti consigliamo vivamente di:

• Non appena inizi a sviluppare seriamente la tua app, integra Firebase App Check per proteggere le risorse di backend e le API utilizzate per accedere ai modelli generativi.

• Non riutilizzare la chiave API Gemini generata da Firebase al di fuori di Firebase AI Logic. Se hai bisogno di una chiave API Gemini per un altro caso d'uso, creane una separata.

• In generale, NON devi modificare la chiave API Gemini generata da Firebase. Questa chiave è denominata Chiave API Gemini Developer (creata automaticamente da Firebase) nella console Google Cloud.

  • Non aggiungere altre API alla lista consentita di API per la chiave API Gemini generata da Firebase. Nella lista consentita delle API, la tua chiave API Gemini deve solo avere l'API Gemini Developer API (chiamata "API Generative Language" nella console Google Cloud).

  • Non aggiungere limitazioni alle app; altrimenti il servizio proxy Firebase AI Logic non funzionerà come previsto.

La mia chiave API Gemini è stata compromessa. Cosa devo fare?

Se la tua chiave API Gemini è stata compromessa, segui le istruzioni per modificare la chiave API Gemini utilizzata per chiamare Gemini Developer API.

Inoltre, consulta le best practice consigliate per proteggere la chiave API Gemini.