Câu hỏi thường gặp và cách khắc phục sự cố

Sự khác biệt giữa việc sử dụng Gemini Developer API và Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

Bảng sau đây liệt kê những điểm khác biệt quan trọng giữa hai nhà cung cấp "Gemini API" nói chung, bất kể cách bạn truy cập vào họ:

¹ Hai nhà cung cấp API này có mức giá trả tiền theo mức dùng khác nhau (tìm hiểu thêm trong tài liệu tương ứng của họ).

² Files API (API Tệp) cho Gemini Developer API không được hỗ trợ thông qua Firebase AI Logic SDK.

Bảng sau đây liệt kê các tính năng thường được hỏi về hai nhà cung cấp "Gemini API". Bảng này áp dụng cụ thể khi sử dụng Firebase AI Logic SDK máy khách.

Cách sử dụng cả Gemini Developer API và Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

Bạn có thể bật cả hai nhà cung cấp Gemini API trong dự án Firebase và có thể sử dụng cả hai API trong ứng dụng của mình.

Để chuyển đổi giữa các nhà cung cấp API trong mã, bạn chỉ cần đảm bảo rằng mình đã thiết lập dịch vụ phụ trợ một cách phù hợp trong mã.

Những thay đổi cần thiết để đổi mới thương hiệu "Vertex AI" thành "Nền tảng tác nhân"

Vào giữa năm 2026, Google Cloud đã đổi tên "Vertex AI" thành "Nền tảng Tác nhân Gemini Enterprise" (hoặc "Nền tảng Tác nhân"). Trong hệ sinh thái Firebase, chúng tôi gọi dịch vụ này là "Gemini API của Nền tảng tác nhân".

Đối với Google Cloud, việc đổi mới thương hiệu này bao gồm những thay đổi sau. Xin lưu ý rằng có những thay đổi khác, nhưng không áp dụng cho Firebase AI Logic.

• Đổi mới thương hiệu sản phẩm từ "Vertex AI" thành "Nền tảng Tác nhân Gemini Enterprise" (hoặc "Nền tảng Tác nhân"), bao gồm cả URL mới cho bảng điều khiển Google Cloud và tài liệu.

• Thay đổi tên hiển thị của API từ "Vertex AI API" thành "Agent Platform API". Xin lưu ý rằng tên dịch vụ vẫn giữ nguyên: aiplatform.googleapis.com.

• Đổi tên "Vertex AI Studio" thành "Agent Studio".

• Không có thay đổi nào đối với chức năng của các API cơ bản hoặc mô hình được hỗ trợ.

Đối với các SDK Firebase AI Logic, chúng tôi đã điều chỉnh việc đổi thương hiệu này bằng cách cập nhật cú pháp khởi chạy cho dịch vụ phụ trợ "Gemini API" và cập nhật vị trí mặc định để truy cập vào mô hình khi sử dụng cú pháp mới này.

• Cú pháp khởi chạy mới cho dịch vụ phụ trợ "Gemini API":

  Swift

  Thay đổi vertexAI thành agentPlatform.

  • Cú pháp agentPlatform có trong SDK từ phiên bản 12.17.0 trở lên.
  • Cú pháp vertexAI đã bị xoá trong phiên bản 13.0.0 của SDK.

  TRƯỚC

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

  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

  Thay đổi vertexAI thành agentPlatform.

  • Cú pháp agentPlatform có trong SDK phiên bản 17.15.0 trở lên và Firebase Android BoM phiên bản 34.17.0 trở lên.
  • Cú pháp vertexAI đã bị xoá trong phiên bản 18.0.0 của SDK và phiên bản 35.0.0 của BoM.

  TRƯỚC

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

  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

  Thay đổi vertexAI thành agentPlatform.

  • Cú pháp agentPlatform có trong SDK phiên bản 17.15.0 trở lên và Firebase Android BoM phiên bản 34.17.0 trở lên.
  • Cú pháp vertexAI đã bị xoá trong phiên bản 18.0.0 của SDK và phiên bản 35.0.0 của BoM.

  TRƯỚC

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

  SAU

  // ...
  
  // 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

  Thay đổi VertexAIBackend thành AgentPlatformBackend.

  • Cú pháp AgentPlatformBackend có sẵn từ phiên bản 12.17.0 trở lên của Firebase JS SDK.
  • Cú pháp VertexAIBackend đã bị xoá trong phiên bản 13.0.0 của SDK.

  TRƯỚC

  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') });
  
  // ...
  

  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

  Thay đổi vertexAI thành agentPlatform.
  Có từ trình bổ trợ Firebase AI Logic cho Flutter phiên bản 3.15.0 trở lên (Firebase Flutter BoM phiên bản 4.18.0 trở lên).

  TRƯỚC

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

  SAU

  // ...
  
  // 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

  Thay đổi VertexAI thành AgentPlatform.
  Có từ Firebase SDK cho Unity phiên bản 13.15.0 trở lên.

  TRƯỚC

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

  SAU

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

• Vị trí mặc định mới để truy cập vào mô hình khi sử dụng cú pháp khởi chạy mới:

  Khi sử dụng cú pháp khởi chạy "Nền tảng tác nhân" mới, vị trí sẽ mặc định là global.

  Thay đổi này được thực hiện vì hầu hết các mô hình Gemini đều được hỗ trợ trong global và Google Cloud không còn hỗ trợ vị trí us-central1 cho các bản phát hành mới của hầu hết các mô hình Gemini.

Đối với ứng dụng Swift – Những thay đổi cần thiết để di chuyển từ FirebaseAI sang FirebaseAILogic

Đối với các ứng dụng nền tảng Apple, bắt đầu từ Firebase SDK phiên bản 12.5.0, Firebase AI Logic hiện được phân phối trong mô-đun FirebaseAILogic. Chúng tôi đã thực hiện thay đổi này mà không gây lỗi và đảm bảo khả năng tương thích ngược.

Tại sao chúng tôi thực hiện thay đổi này?

Trước đây, chúng tôi phân phối dịch vụ này trong mô-đun FirebaseAI. Tuy nhiên, chúng tôi cần đổi tên thành FirebaseAILogic vì những lý do sau:

• Tránh xung đột tên giữa mô-đun và lớp gây ra sự cố trong các bản phân phối nhị phân.

• Cho phép chúng tôi sử dụng macro Swift để phát triển tính năng trong tương lai.

Việc cần làm nếu bạn đang nâng cấp lên phiên bản 12.5.0 trở lên?

Việc thay đổi tên mô-đun thành FirebaseAILogic không gây lỗi và có khả năng tương thích ngược trong Firebase 12. Tuy nhiên, trong Firebase 13, mô-đun cũ này sẽ bị xoá. Chuyển đổi các phần phụ thuộc và lệnh nhập trước khi cập nhật lên Firebase 13.

Không có thay đổi bắt buộc nào đối với việc thay đổi tên mô-đun này, nhưng bạn nên làm những việc sau:

1. Khi chọn các phần phụ thuộc Swift PM, hãy chọn FirebaseAILogic (thay vì FirebaseAI).

2. Thay đổi câu lệnh nhập thành FirebaseAILogic (thay vì FirebaseAI).

Các API bắt buộc và cách bật các API đó

Để sử dụng Firebase AI Logic SDK với Gemini Developer API, dự án của bạn phải bật hai API sau:

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

Bạn nên bật hai API này bằng bảng điều khiển Firebase:

1. Trong bảng điều khiển Firebase, hãy chuyển đến phần Dịch vụ AI > Logic AI.

2. Nhấp vào Bắt đầu.

3. Chọn để bắt đầu sử dụng Gemini Developer API.

   Thao tác này sẽ khởi chạy một quy trình làm việc có hướng dẫn để bật hai API này cho bạn. Firebase cũng sẽ cung cấp một tài khoản dịch vụ do Google quản lý (P4SA) để cho phép sử dụng Gemini API, cũng như thêm API Firebase AI Logic vào danh sách cho phép đối với khoá API Firebase của bạn.

Cách tắt API trong dự án Firebase

Đối với Firebase AI Logic, chúng tôi cố gắng giúp bạn thiết lập dự án Firebase để sử dụng nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn một cách dễ dàng nhất có thể. Việc này bao gồm cả việc bật các API bắt buộc trong dự án Firebase của bạn trong một số hành trình cụ thể, chẳng hạn như quy trình công việc có hướng dẫn trong bảng điều khiển Firebase.

Tuy nhiên, nếu quyết định không sử dụng Firebase AI Logic hoặc một trong các nhà cung cấp Gemini API, bạn có thể tắt các API liên kết trong dự án Firebase của mình.

Các quyền bắt buộc để sử dụng Firebase AI Logic

Các mô hình được hỗ trợ khi sử dụng Firebase AI Logic

Xem danh sách các mô hình được hỗ trợ. Chúng tôi thường xuyên thêm các tính năng mới vào SDK, vì vậy, hãy kiểm tra lại phần Câu hỏi thường gặp này để biết thông tin cập nhật (cũng như trong ghi chú phát hành, blog và bài đăng trên mạng xã hội).

• Firebase AI Logic hỗ trợ các mô hình sau:

  • Gemini Developer API

    • Hầu hết các mô hình nền tảng Gemini

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • Hầu hết các mô hình nền tảng Gemini

• Firebase AI Logic không hỗ trợ các mẫu sau (bất kể nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn):

  • Mô hình tinh chỉnh

  • Mô hình nhúng, mô hình Veo, mô hình Lyria, mô hình robot học, mô hình sử dụng máy tính, Gemini mô hình Omni hoặc Gemini mô hình Cyber

Các mô hình không còn được dùng nữa hoặc đã ngừng hoạt động (ngừng cung cấp) – danh sách và mô hình thay thế

Hãy nhớ xem phần Câu hỏi thường gặp về những thay đổi bắt buộc khi các mô hình không còn được dùng hoặc ngừng hoạt động (ngừng cung cấp).

Gemini 2.5 mô hình ổn định – ngày ngừng hoạt động và mô hình thay thế

• Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash và Gemini 2.5 Flash‑Lite

  gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-image (còn gọi là "Nano Banana")

  • Đối với các mô hình sử dụng chung, ngày ngừng hoạt động phụ thuộc vào nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn:

    • Gemini Developer API (AI của Google): không dùng nữa, nhưng chưa có thông báo về ngày ngừng hoạt động (chỉ những dự án từng hoạt động mới có thể tiếp tục sử dụng)
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): Ngày 20 tháng 10 năm 2026

  • Đối với mô hình tạo hình ảnh (Nano Banana), ngày ngừng hoạt động sẽ giống nhau bất kể bạn chọn nhà cung cấp Gemini API nào: ngày 2 tháng 10 năm 2026

  Xin lưu ý rằng các mô hình "Nano Banana" khác và mọi mô hình Gemini Live API 2.5 ổn định sẽ không bị ảnh hưởng.

Thay thế: Di chuyển để sử dụng một trong các mô hình Gemini mới nhất (chẳng hạn như gemini-4-argon, gemini-3.8-flash hoặc gemini-3.1-flash-image).

Imagen Các mô hình ổn định – ngày ngừng hoạt động và các mô hình thay thế

• Tất cả mô hình Imagen sẽ ngừng hoạt động sớm nhất từ ngày 17 tháng 8 năm 2026 (lưu ý rằng ngày ngừng hoạt động này đã được gia hạn so với ngày 30 tháng 6 năm 2026 trước đó).

Thay thế: Di chuyển các ứng dụng của bạn để sử dụng Gemini Mô hình hình ảnh ("Nano Banana").

Gemini 2.0 Các mô hình ổn định – ngày ngừng hoạt động và các mô hình thay thế

• Gemini 2.0 Flash và Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001 (và bí danh được cập nhật tự động là gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (và bí danh được cập nhật tự động là gemini-2.0-flash-lite)

  • Ngày 6 tháng 2 năm 2026: Bạn sẽ không thể sử dụng các mô hình này trong những dự án chưa từng sử dụng mô hình trước đây.

  • Ngày 31 tháng 3 năm 2026: Các mô hình này sẽ ngừng hoạt động.

  Xin lưu ý rằng các mô hình Gemini Live API 2.0 ổn định không bị ảnh hưởng.

Thay thế: Di chuyển để sử dụng một trong các mô hình Gemini 3.x mới (chẳng hạn như gemini-3.1-flash-lite).

Mô hình ổn định 1.5 và 1.0 của Gemini – ngày ngừng hoạt động và mô hình thay thế

• Gemini 1.5 Pro mô hình:

  • gemini-1.5-pro-002 (và gemini-1.5-pro): Ngày 24 tháng 9 năm 2025
  • gemini-1.5-pro-001: Ngày 24 tháng 5 năm 2025

• Gemini 1.5 Flash mô hình:

  • gemini-1.5-flash-002 (và gemini-1.5-flash): Ngày 24 tháng 9 năm 2025
  • gemini-1.5-flash-001: Ngày 24 tháng 5 năm 2025

• Các mô hình Gemini 1.0 Pro Vision: Ngày 21 tháng 4 năm 2025 (trước đây dự kiến là ngày 9 tháng 4 năm 2025)

• Các mô hình Gemini 1.0 Pro: Ngày 21 tháng 4 năm 2025 (trước đây dự kiến là ngày 9 tháng 4 năm 2025)

Thay thế: Di chuyển để sử dụng một trong các mô hình Gemini 3.x mới (chẳng hạn như gemini-3.1-flash-lite).

Những thay đổi cần thực hiện khi các mô hình không còn được dùng nữa hoặc bị ngừng hoạt động (ngừng cung cấp)

Khi phát hành một phiên bản mô hình ổn định, chúng tôi cố gắng đảm bảo rằng phiên bản đó sẽ được cung cấp trong ít nhất 12 tháng trước khi chúng tôi ngừng hoạt động (ngừng cung cấp) mô hình đó. Tuy nhiên, xin lưu ý rằng đối với Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), một số mô hình ổn định chỉ có khả năng cung cấp ngắn hạn, tức là chúng có thể bị ngừng hoạt động (ngừng cung cấp) sớm nhất là 45 ngày sau khi một mô hình thay thế được phát hành.

Tìm ngày ngừng hoạt động của một mô hình ở đâu?

Sau đây là một số cách để tìm ngày ngừng hoạt động của một mẫu:

• Tại thời điểm phát hành: Chúng tôi liệt kê ngày ngừng hoạt động dự kiến của từng mô hình ở một số nơi trong tài liệu về nhà cung cấp Gemini API cũng như trong tài liệu của Firebase (xem trang mô hình được hỗ trợ).

• Khi gần đến ngày ngừng hoạt động:

  • Google gửi email cho các thành viên dự án thích hợp.
  • Chúng tôi đăng thông báo nhắc nhở về việc ngừng hoạt động sắp tới trên nhiều kênh:
    • Ghi chú phát hành (xem ví dụ)
    • Biểu ngữ cấp trang, trang mô hình được hỗ trợ và câu hỏi thường gặp về các mô hình đã ngừng hoạt động và bị tắt

Bạn nên làm gì nếu mô hình bạn đang sử dụng sắp ngừng hoạt động?

1. Tìm mô hình phù hợp hiện được hỗ trợ và tên mô hình.

   Chúng tôi cũng cung cấp các mô hình thay thế được đề xuất trong phần Câu hỏi thường gặp về các mô hình không dùng nữa và ngừng hoạt động.

2. Cập nhật tên mô hình mà ứng dụng của bạn sử dụng trước ngày ngừng hoạt động; nếu không, mọi yêu cầu đối với mô hình đó sẽ gặp lỗi 404.

   • Bạn đặt tên mô hình trong quá trình khởi chạy khi tạo một thực thể GenerativeModel, LiveModel hoặc ImagenModel. Hãy nhớ xem xét đề xuất quan trọng bên dưới về việc sử dụng Firebase Remote Config hoặc mẫu câu lệnh trên máy chủ.

   • Khi sử dụng Firebase AI Logic, bạn thường không cần sửa đổi bất kỳ mã nào thực sự gọi mô hình.

     Xin lưu ý rằng đối với các mô hình Gemini 4.x và Gemini 3.x mới nhất, một số tham số không được hỗ trợ (cụ thể là nhiệt độ, top-K, top-P, hình phạt tần suất, hình phạt hiện diện và số lượng đề xuất).

3. Kiểm thử ứng dụng để đảm bảo phản hồi vẫn như mong đợi.

Cách đặt hạn mức tốc độ cho mỗi người dùng

Theo mặc định, Firebase AI Logic đặt giới hạn yêu cầu cho mỗi người dùng là 100 yêu cầu mỗi phút (RPM).

Nếu muốn điều chỉnh giới hạn số lượng yêu cầu cho mỗi người dùng, bạn cần điều chỉnh chế độ cài đặt hạn mức cho API Firebase AI Logic.

Tìm hiểu thêm về Firebase AI Logic hạn mức API. Trên trang đó, bạn cũng có thể tìm hiểu cách xem và chỉnh sửa hạn mức.

Cách giảm độ trễ và mức sử dụng mã thông báo cao

Nếu bạn đang gặp phải tình trạng độ trễ cao hoặc mức sử dụng mã thông báo cao, thì có thể là do cấu hình mức độ suy nghĩ cho mô hình mà bạn đang sử dụng.

Gemini 3 và các mô hình mới hơn luôn sử dụng "quy trình tư duy" nội bộ giúp cải thiện đáng kể khả năng suy luận và lập kế hoạch nhiều bước, giúp các mô hình này hoạt động hiệu quả trong các nhiệm vụ phức tạp như lập trình, toán học nâng cao và phân tích dữ liệu.

Tuy nhiên, tuỳ thuộc vào nhiệm vụ, không phải lúc nào bạn cũng cần đến cấp độ tư duy cao hơn, và bạn có thể định cấu hình mô hình để sử dụng cấp độ tư duy thấp hơn. Mức độ suy nghĩ thấp hơn sẽ giúp giảm độ trễ và mức sử dụng mã thông báo. Để giúp bạn quyết định xem một mô hình có thể cần đến khả năng tư duy ở mức độ nào, hãy xem bảng so sánh độ khó của các nhiệm vụ.

Xin lưu ý rằng đối với hầu hết các mô hình Gemini 3 trở lên, cấp độ tư duy mặc định được đặt thành HIGH.

Yêu cầu về loại MIME đối với các yêu cầu đa phương thức (chẳng hạn như đối với hình ảnh, tệp PDF, video và dữ liệu đầu vào âm thanh)

Trong mỗi yêu cầu đa phương thức, bạn phải luôn cung cấp những thông tin sau:

• Tệp mimeType. Xem một trường hợp ngoại lệ bên dưới.

• Tệp. Bạn có thể cung cấp tệp dưới dạng dữ liệu cùng dòng hoặc cung cấp tệp bằng URL của tệp.

Tìm hiểu về các loại tệp đầu vào được hỗ trợ, cách chỉ định loại MIME và 2 lựa chọn để cung cấp tệp trong phần Các tệp đầu vào được hỗ trợ và yêu cầu.

Trường hợp ngoại lệ khi đưa loại MIME vào yêu cầu

Trường hợp ngoại lệ đối với việc cung cấp loại MIME là dữ liệu đầu vào hình ảnh cùng dòng cho các yêu cầu từ ứng dụng gốc trên nền tảng Android và Apple.

Firebase AI Logic SDK cho nền tảng Android và Apple cung cấp một cách đơn giản và thân thiện với nền tảng để xử lý hình ảnh trong các yêu cầu – tất cả hình ảnh (bất kể định dạng) đều được chuyển đổi phía máy khách sang JPEG ở chất lượng 80% trước khi được gửi đến máy chủ. Điều này có nghĩa là khi bạn cung cấp hình ảnh dưới dạng dữ liệu cùng dòng bằng SDK nền tảng Android và Apple, bạn không cần chỉ định loại MIME trong yêu cầu.

Cách xử lý đơn giản này được trình bày trong tài liệu Firebase AI Logic trong các ví dụ về việc gửi hình ảnh được mã hoá base64 trong các yêu cầu.

Sau đây là một số thông tin bổ sung theo từng nền tảng về tính năng này:

• Đối với Android:

  • Bạn có thể tận dụng cách đơn giản hoá để xử lý các loại hình ảnh gốc của nền tảng (Bitmap) trong câu lệnh đa phương thức chứa hình ảnh dưới dạng dữ liệu cùng dòng (xem ví dụ).

  • Để kiểm soát tốt hơn các định dạng hình ảnh và lượt chuyển đổi, bạn có thể cung cấp hình ảnh dưới dạng InlineDataPart và cung cấp loại MIME cụ thể. Ví dụ:

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

• Đối với các nền tảng của Apple:

  • Bạn có thể tận dụng cách đơn giản hoá để xử lý các loại hình ảnh gốc của nền tảng (UIImage, NSImage, CIImage và CGImage) trong các câu lệnh đa phương thức chứa hình ảnh dưới dạng dữ liệu cùng dòng (xem ví dụ).

  • Để kiểm soát tốt hơn các định dạng hình ảnh và lượt chuyển đổi, bạn có thể cung cấp hình ảnh dưới dạng InlineDataPart và cung cấp loại MIME cụ thể. Ví dụ:

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

Các tính năng nâng cao chưa có sẵn khi sử dụng Firebase AI Logic: Nền tảng với Google Tìm kiếm bằng hình ảnh, tinh chỉnh mô hình, tạo dữ liệu nhúng và truy xuất ngữ nghĩa

Các tính năng sau được nhiều mô hình và nhà cung cấp API hỗ trợ, nhưng không có sẵn khi sử dụng Firebase AI Logic:

• Neo bám với Google Hình ảnh
• Tinh chỉnh mô hình
• Tạo mục nhúng
• Truy xuất ngữ nghĩa

Nếu bạn muốn thêm những yêu cầu này dưới dạng yêu cầu về tính năng hoặc bình chọn cho một yêu cầu hiện có về tính năng, hãy truy cập vào Firebase UserVoice.

Tìm hiểu về việc đổi tên từ "Vertex AI in Firebase" thành "Firebase AI Logic"

Vào năm 2024, chúng tôi đã ra mắt một bộ SDK ứng dụng Firebase có thể sử dụng Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) cũng như cổng proxy Firebase để bảo vệ API đó khỏi hành vi sai trái và cho phép tích hợp với các sản phẩm khác của Firebase. Chúng tôi gọi sản phẩm của mình là "Vertex AI in Firebase" và tên sản phẩm này mô tả chính xác các trường hợp sử dụng hiện có của sản phẩm tại thời điểm đó.

Tuy nhiên, kể từ đó, chúng tôi đã mở rộng các chức năng của sản phẩm. Ví dụ: kể từ tháng 5 năm 2025, chúng tôi hiện hỗ trợ Gemini Developer API, bao gồm cả khả năng bảo vệ Gemini Developer API khỏi hành vi sai trái bằng cách tích hợp với Firebase App Check.

Do đó, tên "Vertex AI in Firebase" không còn thể hiện chính xác phạm vi mở rộng của sản phẩm. Do đó, tên mới — Firebase AI Logic — phản ánh chính xác hơn tập tính chất đang phát triển của chúng tôi và cho phép chúng tôi tiếp tục mở rộng các sản phẩm/dịch vụ trong tương lai!

Hãy xem hướng dẫn di chuyển để đảm bảo bạn nhận được tất cả tính năng mới nhất của Firebase AI Logic (và có thể bắt đầu sử dụng Gemini Developer API).

Sử dụng dữ liệu để huấn luyện mô hình

Xem phần Quản trị dữ liệu và AI có trách nhiệm.

Biện pháp thực thi App Check bắt buộc đối với tất cả phiên bản của một ứng dụng

Bạn cần thực thi App Check cho tất cả các phiên bản ứng dụng sử dụng Firebase AI Logic.

Điều quan trọng là bạn phải thực thi App Check càng sớm càng tốt, đặc biệt là trước khi bạn cam kết ứng dụng của mình với một hệ thống kiểm soát mã nguồn có sẵn công khai, chia sẻ ứng dụng hoặc cung cấp ứng dụng công khai.

Nếu bạn triển khai App Check trong toàn bộ mã nguồn của ứng dụng ngay lập tức, thì tất cả các phiên bản ứng dụng của bạn đều có thể gửi mã thông báo App Check hợp lệ. Yêu cầu không gửi mã thông báo hợp lệ sẽ bị coi là chưa được xác minh và sẽ bị chặn khi App Check được thực thi.

Nếu bạn đã phát hành một phiên bản ứng dụng cho người dùng cuối mà không có App Check được triển khai, hãy xem phần Câu hỏi thường gặp về cách triển khai và thực thi App Check cho một ứng dụng đã phát hành.

Cách triển khai và thực thi App Check cho một ứng dụng đã phát hành

Đối với các phiên bản ứng dụng chưa triển khai App Check, các yêu cầu gửi đến Firebase AI Logic từ những phiên bản đó sẽ không có mã thông báo App Check hợp lệ và được coi là chưa xác minh. Các yêu cầu này sẽ bị chặn khi App Check được thực thi cho Firebase AI Logic.

Các hướng dẫn sau đây sẽ giúp bạn di chuyển ứng dụng để có thể thực thi App Check theo cách tránh làm gián đoạn dịch vụ cho một ứng dụng đã phát hành mà không có App Check.

1. Triển khai trình cung cấp chứng thực phát hành chính thức trong ứng dụng của bạn càng sớm càng tốt.

   • Nền tảng của Apple: DeviceCheck hoặc App Attest hoặc reCAPTCHA Enterprise
   • Android: Play Integrity hoặc reCAPTCHA Enterprise
   • Web: reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter: Hỗ trợ tất cả các nhà cung cấp ở trên, bao gồm cả reCAPTCHA Enterprise
   • Unity: Hỗ trợ tất cả các nhà cung cấp ở trên (sắp hỗ trợ reCAPTCHA Enterprise)

2. Theo dõi các yêu cầu từ ứng dụng của bạn để giúp bạn quyết định thời điểm an toàn để thực thi App Check.

   Ví dụ: nếu hầu hết các yêu cầu gần đây đều đến từ ứng dụng khách đã xác minh, thì bạn nên cân nhắc việc thực thi App Check.

3. Thực thi App Check cho Firebase AI Logic.

4. Đối với hoạt động phát triển cục bộ khi App Check được thực thi, bạn có thể thiết lập trình cung cấp gỡ lỗi App Check và vẫn giữ App Check được thực thi cho Firebase AI Logic.

Tìm hiểu về các bản nâng cấp bảo mật (giữa năm 2026) cho Gemini Developer API và Firebase AI Logic

Trước đây, Gemini Developer API dựa vào các khoá API Gemini tiêu chuẩn để cho phép sử dụng Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com). Nếu bạn đã bật Firebase AI Logic và chọn sử dụng Gemini Developer API, thì Firebase đã tạo cho bạn một khoá API Gemini bị hạn chế đối với Gemini Developer API. Chìa khoá này có tên là Gemini Developer API key (auto created by Firebase).

Kể từ giữa năm 2026, Gemini Developer API sẽ nâng cấp lên một giải pháp thay thế an toàn hơn có tên là "Khoá uỷ quyền (auth)" (về cơ bản là tài khoản dịch vụ). Firebase AI Logic cũng đã nâng cấp theo. Thay vì sử dụng khoá API Gemini tiêu chuẩn, Firebase AI Logic hiện xử lý việc uỷ quyền cho Gemini Developer API bằng tài khoản dịch vụ do Google quản lý (P4SA) mà chúng tôi tự động cung cấp cho bạn:
Tác nhân dịch vụ Firebase AI Logic (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

Đối với cả dự án hiện tại và dự án mới, nếu bạn truy cập vào Gemini Developer API thông qua Firebase AI Logic, thì bạn không cần làm gì để sử dụng các bản nâng cấp bảo mật này từ giữa năm 2026.

Cách di chuyển khoá API Gemini sang "Khoá uỷ quyền (auth)"

Đối với cả dự án hiện có và dự án mới, nếu bạn truy cập vào Gemini Developer API thông qua Firebase AI Logic, thì bạn không cần làm gì để tận dụng các bản nâng cấp bảo mật từ giữa năm 2026 (bao gồm cả việc di chuyển sang "Khoá uỷ quyền (auth)").

Thay mặt cho các nhà phát triển của chúng tôi, Firebase AI Logic sẽ tự động xử lý tất cả các thay đổi bắt buộc về bảo mật để phù hợp với quá trình chuyển đổi của Gemini Developer API nhằm yêu cầu "Khoá uỷ quyền (khoá xác thực)".

Kể từ giữa năm 2026, Firebase AI Logic sẽ không còn cung cấp hoặc sử dụng khoá API Gemini tiêu chuẩn nữa. Thay vào đó, Firebase AI Logic hiện xử lý việc uỷ quyền cho Gemini Developer API bằng tài khoản dịch vụ do Google quản lý (P4SA) mà chúng tôi tự động cung cấp cho bạn trong dự án Firebase:
Tài khoản dịch vụ Firebase AI Logic (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

Do có thay đổi này, bạn có thể xem lại và xoá mọi khoá API có tên là Gemini Developer API key (auto created by Firebase). Bạn có thể xoá khoá này trong bảng điều khiển Google Cloud. Hãy xem xét những điều sau trước khi xoá khoá:

• Khoá API Gemini này do Firebase tạo ra với mục đích duy nhất là sử dụng với Firebase AI Logic, vì vậy, bạn có thể xoá khoá này một cách an toàn. Tuy nhiên, trước khi xoá khoá này, bạn vẫn nên kiểm tra để đảm bảo rằng bạn không sử dụng nhầm khoá này với các công cụ khác có thể cấp quyền truy cập vào Gemini Developer API, chẳng hạn như SDK máy chủ GenAI hoặc Genkit. Sau đây là cách kiểm tra mức sử dụng:
  1. Trong bảng điều khiển Google Cloud, hãy chuyển đến trang của Gemini Developer API, sau đó nhấp vào Quản lý.
  2. Trong thẻ Metrics (Chỉ số), trong trình đơn thả xuống Credentials (Thông tin xác thực), hãy chọn khoá có tên Gemini Developer API key (auto created by Firebase).
  3. Nếu biểu đồ cho thấy không có lượt sử dụng nào kể từ đầu tháng 7 năm 2026 (thời điểm Firebase AI Logic ngừng sử dụng các khoá API này), thì bạn có thể xoá khoá một cách an toàn.
     Tuy nhiên, nếu biểu đồ cho thấy mức sử dụng, thì tức là bạn đang sử dụng khoá này với một công cụ khác và bạn nên đổi tên khoá để biết rõ rằng khoá này đang được sử dụng với công cụ đó (và không được sử dụng với Firebase AI Logic).
• Đảm bảo rằng bạn không xoá bất kỳ khoá API nào khác có tên chứa đoạn (auto created by Firebase).

Không thêm khoá API Gemini vào cơ sở mã của ứng dụng di động hoặc ứng dụng web

Khi sử dụng SDK Firebase AI Logic, bạn không cần khoá API Gemini để cho phép sử dụng Gemini Developer API và bạn không nên thêm khoá API Gemini vào toàn bộ mã nguồn của ứng dụng.

Không dùng "khoá API Firebase" làm khoá API Gemini

Tuyệt đối không sử dụng "khoá API Firebase" làm khoá API Gemini. Bạn không nên thêm Gemini Developer API vào danh sách cho phép đối với khoá API Firebase.

Khoá API Firebase là khoá API được liệt kê trong tệp hoặc đối tượng cấu hình Firebase mà bạn thêm vào cơ sở mã của ứng dụng để kết nối ứng dụng với Firebase. Bạn có thể đưa khoá API Firebase vào mã của mình khi chỉ sử dụng khoá đó với các API liên quan đến Firebase (như Firebase AI Logic). Tìm hiểu thông tin quan trọng về khoá API Firebase.

Trong API và Dịch vụ > Bảng Thông tin xác thực của bảng điều khiển Google Cloud, khoá API của Firebase sẽ có dạng như sau:

Vì bạn cần thêm khoá API Firebase vào toàn bộ mã nguồn của ứng dụng để các API liên quan đến Firebase hoạt động, và vì Gemini Developer API có thể được uỷ cấp quyền thông qua khoá API, nên chúng tôi đặc biệt khuyên bạn KHÔNG nên thêm Gemini Developer API (được gọi là "Generative Language API" trong bảng điều khiển Google Cloud) vào danh sách cho phép API cho khoá API Firebase của bạn. Nếu làm vậy, bạn sẽ để lộ Gemini Developer API cho hành vi sai trái tiềm ẩn.

Cách bảo mật khoá API Gemini