FAQ এবং সমস্যা সমাধান

" Firebase-এ Vertex AI " নামটি কেন " Firebase AI Logic "-এ পরিবর্তন করা হল?

২০২৪ সালে, আমরা ফায়ারবেস ক্লায়েন্ট SDK-এর একটি সেট চালু করেছিলাম যা ভার্টেক্স এআই জেমিনি এপিআই এবং ফায়ারবেস প্রক্সি গেটওয়ে ব্যবহার করে সেই এপিআইকে অপব্যবহার থেকে রক্ষা করতে এবং অন্যান্য ফায়ারবেস পণ্যের সাথে ইন্টিগ্রেশন সক্ষম করতে পারে। আমরা আমাদের পণ্যটিকে "ভার্টেক্স এআই ইন ফায়ারবেস" বলে ডাকতাম, এবং এই পণ্যের নামটি সেই সময়ে আমাদের পণ্যের উপলব্ধ ব্যবহারের ক্ষেত্রে সঠিকভাবে বর্ণনা করেছিল।

তারপর থেকে, আমরা আমাদের পণ্যের ক্ষমতা প্রসারিত করেছি। উদাহরণস্বরূপ, ২০২৫ সালের মে থেকে, আমরা এখন জেমিনি ডেভেলপার API-এর জন্য সমর্থন অফার করছি, যার মধ্যে রয়েছে Firebase App Check সাথে আমাদের ইন্টিগ্রেশন ব্যবহার করে জেমিনি ডেভেলপার API-কে অপব্যবহার থেকে রক্ষা করার ক্ষমতা।

ফলস্বরূপ, "Firebase-এ Vertex AI" নামটি আর আমাদের পণ্যের বর্ধিত পরিধিকে সঠিকভাবে উপস্থাপন করে না। সুতরাং, একটি নতুন নাম - Firebase AI Logic - আমাদের ক্রমবর্ধমান বৈশিষ্ট্য সেটকে আরও ভালভাবে প্রতিফলিত করে এবং ভবিষ্যতে আমাদের অফারগুলি প্রসারিত করার সুযোগ দেয়!

Firebase AI Logic থেকে সমস্ত সর্বশেষ বৈশিষ্ট্য পেতে মাইগ্রেশন গাইডটি দেখুন (এবং ঐচ্ছিকভাবে Gemini Developer API ব্যবহার শুরু করুন)।

জেমিনি ডেভেলপার এপিআই এবং ভার্টেক্স এআই জেমিনি এপিআই ব্যবহারের মধ্যে পার্থক্য কী?

নিচের টেবিলে দুটি " Gemini API " প্রদানকারীর মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্যগুলি তালিকাভুক্ত করা হয়েছে , আপনি যেভাবেই অ্যাক্সেস করুন না কেন :

^১ দুটি API প্রদানকারীর পে-অ্যাজ-ইউ-গো মূল্য ভিন্ন (তাদের নিজ নিজ ডকুমেন্টেশনে আরও জানুন)।

^২ জেমিনি ডেভেলপার API- এর জন্য Files API Firebase AI Logic SDK-এর মাধ্যমে সমর্থিত নয়।

নিম্নলিখিত টেবিলে দুটি " জেমিনি API " প্রদানকারীর জন্য সাধারণত জিজ্ঞাসিত বৈশিষ্ট্যগুলির প্রাপ্যতা তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। এই টেবিলটি বিশেষভাবে Firebase AI Logic ক্লায়েন্ট SDK ব্যবহার করার সময় প্রযোজ্য।

আমি কি জেমিনি ডেভেলপার এপিআই এবং ভার্টেক্স এআই জেমিনি এপিআই উভয়ই ব্যবহার করতে পারি?

হ্যাঁ, আপনার Firebase প্রজেক্টে " Gemini API " উভয় প্রদানকারী সক্রিয় থাকতে পারে, এবং আপনি আপনার অ্যাপে উভয় API ব্যবহার করতে পারেন।

আপনার কোডে API প্রদানকারীদের মধ্যে স্যুইচ করতে, নিশ্চিত করুন যে আপনি আপনার কোডে যথাযথভাবে ব্যাকএন্ড পরিষেবা সেট করেছেন।

প্রয়োজনীয় API গুলি কী কী? এবং আমি কীভাবে সেগুলি সক্ষম করব?

জেমিনি ডেভেলপার API-এর সাথে Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করতে, আপনার প্রকল্পে নিম্নলিখিত দুটি API সক্রিয় থাকতে হবে:

• জেমিনি ডেভেলপার এপিআই ( generativelanguage.googleapis.com )
• ফায়ারবেস এআই লজিক এপিআই ( firebasevertexai.googleapis.com )

Firebase কনসোল ব্যবহার করে আপনার এই দুটি API সক্রিয় করা উচিত:

1. Firebase কনসোলে, ফায়ারবেস এআই লজিক পৃষ্ঠায় যান।

2. শুরু করুন ক্লিক করুন।

3. জেমিনি ডেভেলপার API দিয়ে শুরু করতে নির্বাচন করুন।

   এটি একটি নির্দেশিত ওয়ার্কফ্লো চালু করে যা আপনার জন্য দুটি API সক্ষম করে। কনসোলটি একটি জেমিনি API কীও তৈরি করবে, পাশাপাশি আপনার Firebase API কী-এর জন্য অ্যালাউলিস্টে Firebase AI Logic API যোগ করবে।

আমার ফায়ারবেস প্রকল্পে আমি কীভাবে API গুলি অক্ষম করব?

Firebase AI Logic- এর জন্য, আমরা আপনার Firebase প্রকল্পের সেটআপ যতটা সম্ভব সহজ করে আপনার পছন্দের Gemini API প্রদানকারী ব্যবহার করার চেষ্টা করি। এর মধ্যে রয়েছে নির্দিষ্ট ভ্রমণের সময় আপনার Firebase প্রকল্পে প্রয়োজনীয় API গুলি সক্ষম করা, যেমন Firebase কনসোলে নির্দেশিত কর্মপ্রবাহ।

তবে, যদি আপনি Firebase AI Logic বা Gemini API প্রদানকারীর কোনও একটি ব্যবহার না করার সিদ্ধান্ত নেন, তাহলে আপনি আপনার Firebase প্রকল্পে সংশ্লিষ্ট API গুলি অক্ষম করতে পারেন।

ফায়ারবেস এআই লজিক এসডিকে কোন মডেলগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে?

সমর্থিত মডেলগুলির তালিকা দেখুন। আমরা প্রায়শই SDK গুলিতে নতুন ক্ষমতা যোগ করি, তাই আপডেটের জন্য এই FAQ গুলি আবার দেখুন (পাশাপাশি রিলিজ নোট, ব্লগ এবং সোশ্যাল পোস্টগুলিতেও)।

• জেমিনি ডেভেলপার এপিআই

  • জেমিনি এবং ইমাজেন উভয় ফাউন্ডেশন মডেল।

    মনে রাখবেন যে জেমিনি ডেভেলপার API (এটি যেভাবেই অ্যাক্সেস করা হোক না কেন) শুধুমাত্র নির্দিষ্ট স্থিতিশীল ইমেজেন মডেলগুলিকে সমর্থন করে।

• ভার্টেক্স এআই জেমিনি এপিআই

  • জেমিনি এবং ইমাজেন উভয় ফাউন্ডেশন মডেল।

• আপনার পছন্দের জেমিনি এপিআই সরবরাহকারী নির্বিশেষে

  • ফায়ারবেস এআই লজিক নিম্নলিখিতগুলি সমর্থন করে না :

    • ভিত্তিহীন জেমিনি মডেল (যেমন PaLM মডেল, টিউনড মডেল, অথবা জেমা-ভিত্তিক মডেল)।

    • পুরোনো Imagen মডেল অথবা imagen-3.0-capability-001 ।

মডেলরা অবসর নিলে কী করবেন?

যখন আমরা একটি স্থিতিশীল মডেল সংস্করণ প্রকাশ করি, তখন আমরা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি যে মডেলটি অবসর নেওয়ার আগে এটি কমপক্ষে এক বছরের জন্য উপলব্ধ থাকে।

একজন মডেলের অবসরের তারিখ কোথায় পাবো?

একজন মডেলের অবসরের তারিখ খুঁজে বের করার কিছু উপায় এখানে দেওয়া হল:

• প্রকাশের সময় : আমরা প্রতিটি মডেলের প্রত্যাশিত অবসরের তারিখ জেমিনি এপিআই সরবরাহকারী ডকুমেন্টেশনের পাশাপাশি ফায়ারবেস ডকুমেন্টেশনে ( সমর্থিত মডেল পৃষ্ঠা দেখুন) বেশ কয়েকটি স্থানে তালিকাভুক্ত করি।

• অবসরের তারিখ যত এগিয়ে আসছে : আমরা সংশ্লিষ্ট প্রকল্প সদস্যদের ইমেল পাঠাই, এবং আসন্ন অবসর সম্পর্কে রিলিজ নোট এবং অন্যান্য চ্যানেলে অনুস্মারক পোস্ট করি (উদাহরণস্বরূপ, জেমিনি ১.৫ এবং ১.০ স্থিতিশীল মডেলের অবসরের তারিখের অনুস্মারক )।

আপনার ব্যবহৃত মডেলটি যদি বন্ধ হয়ে যায়, তাহলে কী করবেন?

1. বর্তমানে সমর্থিত একটি উপযুক্ত মডেল এবং তার মডেলের নাম খুঁজুন।

2. অবসরের তারিখের আগে আপনার অ্যাপে ব্যবহৃত মডেলের নাম আপডেট করুন; অন্যথায়, সেই মডেলের যেকোনো অনুরোধ 404 ত্রুটির সাথে ব্যর্থ হবে।

   • আপনি যখন একটি GenerativeModel , LiveModel , অথবা ImagenModel ইনস্ট্যান্স তৈরি করেন তখন ইনিশিয়ালাইজেশনের সময় মডেলের নাম সেট করেন। Firebase Remote Config ব্যবহার সম্পর্কে নীচের গুরুত্বপূর্ণ সুপারিশটি পর্যালোচনা করতে ভুলবেন না।

   • Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময়, আপনাকে সাধারণত এমন কোনও কোড পরিবর্তন করতে হবে না যা আসলে মডেলটিকে কল করে।

3. আপনার অ্যাপটি পরীক্ষা করে দেখুন যাতে প্রতিক্রিয়াগুলি প্রত্যাশা অনুযায়ী আসে।

জেমিনি ১.৫ এবং ১.০ স্থিতিশীল মডেলের অবসরের তারিখ

• জেমিনি ১.৫ প্রো মডেল:

  • gemini-1.5-pro-002 (এবং gemini-1.5-pro ): ২৪ সেপ্টেম্বর, ২০২৫
  • gemini-1.5-pro-001 : ২৪ মে, ২০২৫

• জেমিনি ১.৫ ফ্ল্যাশ মডেল:

  • gemini-1.5-flash-002 (এবং gemini-1.5-flash ): ২৪ সেপ্টেম্বর, ২০২৫
  • gemini-1.5-flash-001 : ২৪ মে, ২০২৫

• জেমিনি ১.০ প্রো ভিশন মডেল: ২১ এপ্রিল, ২০২৫ (পূর্বে ৯ এপ্রিল, ২০২৫ তারিখে নির্ধারিত ছিল)

• জেমিনি ১.০ প্রো মডেল: ২১ এপ্রিল, ২০২৫ (পূর্বে ৯ এপ্রিল, ২০২৫ তারিখে নির্ধারিত ছিল)

আমি কিভাবে প্রতি ব্যবহারকারীর হারের সীমা নির্ধারণ করব?

ডিফল্টরূপে, Firebase AI Logic প্রতি ব্যবহারকারীর জন্য অনুরোধের সীমা ১০০টি অনুরোধ প্রতি মিনিটে (RPM) নির্ধারণ করে।

আপনি যদি আপনার প্রতি-ব্যবহারকারীর হারের সীমা সামঞ্জস্য করতে চান, তাহলে আপনাকে Firebase AI Logic API-এর জন্য কোটা সেটিংস সামঞ্জস্য করতে হবে।

Firebase AI Logic API কোটা সম্পর্কে আরও জানুন। সেই পৃষ্ঠায়, আপনি আপনার কোটা কীভাবে দেখতে এবং সম্পাদনা করতে হয় তাও শিখতে পারেন।

Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করার জন্য কোন কোন অনুমতির প্রয়োজন হতে পারে?

ফায়ারবেস এআই লজিক কি মডেলদের প্রশিক্ষণের জন্য আমার ডেটা ব্যবহার করে?

ডেটা গভর্নেন্স এবং রেসপন্সিবল এআই দেখুন।

আমার মাল্টিমোডাল অনুরোধগুলিতে কি MIME টাইপ প্রয়োজন? (যেমন ছবি, PDF, ভিডিও এবং অডিও ইনপুটের জন্য)

হ্যাঁ, প্রতিটি মাল্টিমোডাল অনুরোধে, আপনাকে সর্বদা নিম্নলিখিতগুলি প্রদান করতে হবে:

• ফাইলটির mimeType । নিচে একটি ব্যতিক্রম দেখুন।

• ফাইলটি। আপনি ফাইলটি ইনলাইন ডেটা হিসেবে প্রদান করতে পারেন অথবা এর URL ব্যবহার করে ফাইলটি প্রদান করতে পারেন।

সমর্থিত ইনপুট ফাইলের ধরণ, MIME প্রকার কীভাবে নির্দিষ্ট করবেন এবং সমর্থিত ইনপুট ফাইল এবং প্রয়োজনীয়তাগুলিতে ফাইল সরবরাহ করার দুটি বিকল্প সম্পর্কে জানুন।

আপনার অনুরোধে MIME টাইপ অন্তর্ভুক্ত করার ব্যতিক্রম

MIME টাইপ প্রদানের ক্ষেত্রে একটি ব্যতিক্রম হল নেটিভ অ্যান্ড্রয়েড এবং অ্যাপল প্ল্যাটফর্ম অ্যাপ থেকে অনুরোধের জন্য ইনলাইন ইমেজ ইনপুট।

অ্যান্ড্রয়েড এবং অ্যাপল প্ল্যাটফর্মের জন্য ফায়ারবেস এআই লজিক এসডিকেগুলি অনুরোধগুলিতে ছবিগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি সরলীকৃত এবং প্ল্যাটফর্ম-বান্ধব উপায় প্রদান করে — সমস্ত ছবি (তাদের ফর্ম্যাট নির্বিশেষে) সার্ভারে পাঠানোর আগে ক্লায়েন্ট-সাইড 80% মানের JPEG তে রূপান্তরিত হয়। এর অর্থ হল যখন আপনি অ্যান্ড্রয়েড এবং অ্যাপল প্ল্যাটফর্ম SDK ব্যবহার করে ইনলাইন ডেটা হিসাবে ছবি সরবরাহ করেন, তখন আপনাকে অনুরোধে MIME প্রকার নির্দিষ্ট করতে হবে না ।

এই সরলীকৃত হ্যান্ডলিংটি Firebase AI Logic ডকুমেন্টেশনে base64-এনকোডেড ছবি অনুরোধে পাঠানোর উদাহরণগুলিতে দেখানো হয়েছে।

এই বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে প্ল্যাটফর্ম-নির্দিষ্ট কিছু অতিরিক্ত তথ্য এখানে দেওয়া হল:

• অ্যান্ড্রয়েডের জন্য :

  • আপনি মাল্টিমোডাল প্রম্পটে প্ল্যাটফর্ম-নেটিভ ইমেজ টাইপ ( Bitmap ) পরিচালনা করার সরলীকৃত উপায়ের সুবিধা নিতে পারেন যেখানে ইনলাইন ডেটা হিসেবে ছবি থাকে ( উদাহরণ দেখুন)।

  • ছবির ফর্ম্যাট এবং রূপান্তরের উপর আরও নিয়ন্ত্রণের জন্য, আপনি ছবিগুলিকে InlineDataPart হিসেবে প্রদান করতে পারেন এবং নির্দিষ্ট MIME প্রকার সরবরাহ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ:

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

• অ্যাপল প্ল্যাটফর্মের জন্য :

  • আপনি মাল্টিমোডাল প্রম্পটে প্ল্যাটফর্ম-নেটিভ ইমেজ টাইপ ( UIImage , NSImage , CIImage , এবং CGImage ) পরিচালনা করার সরলীকৃত উপায়ের সুবিধা নিতে পারেন যেখানে ইনলাইন ডেটা হিসেবে ইমেজ থাকে ( উদাহরণ দেখুন)।

  • ছবির ফর্ম্যাট এবং রূপান্তরের উপর আরও নিয়ন্ত্রণের জন্য, আপনি ছবিগুলিকে InlineDataPart হিসেবে প্রদান করতে পারেন এবং নির্দিষ্ট MIME প্রকার সরবরাহ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ:

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

Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময় কি এই বৈশিষ্ট্যগুলি পাওয়া যায়? কনটেক্সট ক্যাশিং, মডেলের সূক্ষ্ম সুরকরণ, এমবেডিং জেনারেশন, সিমেন্টিক রিট্রিভাল এবং নেটিভ অডিও?

নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি বিভিন্ন মডেল এবং API প্রদানকারী দ্বারা সমর্থিত, কিন্তু Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময় এগুলি উপলব্ধ নয় :

• প্রসঙ্গ ক্যাশিং
• একটি মডেলের সূক্ষ্ম টিউনিং
• এম্বেডিং জেনারেশন
• শব্দার্থিক পুনরুদ্ধার
• Live API জন্য নেটিভ অডিও

আপনি যদি এগুলিকে বৈশিষ্ট্য অনুরোধ হিসেবে যোগ করতে চান অথবা বিদ্যমান বৈশিষ্ট্য অনুরোধে ভোট দিতে চান, তাহলে Firebase UserVoice দেখুন।

অ্যাপল প্ল্যাটফর্মে সুইফট অ্যাপের জন্য - FirebaseAI থেকে FirebaseAILogic মডিউলের নাম পরিবর্তন করলে কী করবেন?

অ্যাপল প্ল্যাটফর্ম অ্যাপগুলির জন্য, Firebase SDK v12.5.0 দিয়ে শুরু করে, Firebase AI Logic এখন FirebaseAILogic মডিউলের অধীনে বিতরণ করা হয়েছে। আমরা এই পরিবর্তনটিকে অবিচ্ছিন্ন এবং বিপরীতমুখীভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ করেছি।

আমরা কেন এই পরিবর্তন করলাম?

আমরা পূর্বে FirebaseAI মডিউলের অধীনে এই পরিষেবাটি বিতরণ করেছিলাম। তবে, নিম্নলিখিত কারণে আমাদের এটির নাম পরিবর্তন করে FirebaseAILogic রাখতে হয়েছিল:

• মডিউল এবং ক্লাসের মধ্যে নামের সংঘর্ষ এড়িয়ে চলুন যা বাইনারি ডিস্ট্রিবিউশনে সমস্যা সৃষ্টি করে।

• ভবিষ্যতের বৈশিষ্ট্য বিকাশের জন্য আমাদের সুইফট ম্যাক্রো ব্যবহার করতে সক্ষম করুন।

v12.5.0+ এ আপগ্রেড করলে কী করবেন?

মডিউলের নাম FirebaseAILogic এ পরিবর্তন করা অ-ব্রেকিং এবং পিছনের দিকে সামঞ্জস্যপূর্ণ। যাইহোক, অবশেষে, আমরা ভবিষ্যতের একটি প্রধান Firebase SDK ব্রেকিং পরিবর্তন রিলিজের পাশাপাশি পুরানো মডিউলটি সরিয়ে ফেলতে পারি (সময়সীমা বর্তমানে অনির্ধারিত) ।

এই মডিউলের নাম পরিবর্তনের জন্য কোনও প্রয়োজনীয় পরিবর্তন নেই, তবে আমরা আপনাকে নিম্নলিখিতগুলি করার পরামর্শ দিচ্ছি :

1. Swift PM নির্ভরতা নির্বাচন করার সময়, FirebaseAILogic ( FirebaseAI এর পরিবর্তে) নির্বাচন করুন।

2. আমদানি বিবৃতি FirebaseAILogic তে পরিবর্তন করুন ( FirebaseAI এর পরিবর্তে)।

জেমিনি এপিআই কী কী?

জেমিনি ডেভেলপার এপিআই কলকারীকে অনুমোদন করার জন্য একটি " জেমিনি এপিআই কী" ব্যবহার করে। সুতরাং, যদি আপনি ফায়ারবেস এআই লজিক এসডিকে-এর মাধ্যমে জেমিনি ডেভেলপার এপিআই ব্যবহার করেন, তাহলে সেই এপিআইতে কল করার জন্য আপনার ফায়ারবেস প্রজেক্টে একটি বৈধ জেমিনি এপিআই কী প্রয়োজন।

" জেমিনি এপিআই কী" বলতে কেবল এমন একটি এপিআই কী বোঝায় যার এপিআই অ্যালাউলিস্টে জেমিনি ডেভেলপার এপিআই থাকে।

যখন আপনি Firebase কনসোলে Firebase AI Logic সেটআপ ওয়ার্কফ্লোটি দেখেন, তখন আমরা একটি Gemini API কী তৈরি করি যা শুধুমাত্র Gemini Developer API-এর মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকে এবং আমরা এই API কী ব্যবহার করার জন্য Firebase AI Logic প্রক্সি পরিষেবা সেট আপ করি। এই Firebase-উত্পাদিত Gemini API কীটির নাম Gemini Developer API কী (Firebase দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি) Google Cloud কনসোলের শংসাপত্র পৃষ্ঠায় দেওয়া হয়েছে।

API কীগুলির জন্য API সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে আরও জানুন।

Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করার সময় আপনি আপনার অ্যাপের কোডবেসে আপনার Gemini API কী যোগ করবেন না । আপনার Gemini API কী কীভাবে সুরক্ষিত রাখবেন সে সম্পর্কে আরও জানুন।

আমার মোবাইল বা ওয়েব অ্যাপের কোডবেসে কি আমার জেমিনি এপিআই কী যোগ করা উচিত?

Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করার সময়, আপনার অ্যাপের কোডবেসে আপনার Gemini API কী যোগ করবেন না ।

আসলে, Firebase AI Logic SDK গুলি দিয়ে ডেভেলপ করার সময়, আপনি সরাসরি আপনার Gemini API কী-এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করবেন না। পরিবর্তে, আমাদের Firebase AI Logic প্রক্সি পরিষেবা অভ্যন্তরীণভাবে Gemini Developer API- এর প্রতিটি অনুরোধে Gemini API কী অন্তর্ভুক্ত করবে — সম্পূর্ণরূপে ব্যাকএন্ডে।

জেমিনি ডেভেলপার এপিআই কল করার জন্য ব্যবহৃত জেমিনি এপিআই কীটি আমি কীভাবে পরিবর্তন করতে পারি?

Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করার সময়, আপনার Gemini API কী পরিবর্তন করার প্রয়োজন পড়ার সম্ভাবনা কম। তবে, এখানে দুটি ক্ষেত্রে আপনার প্রয়োজন হতে পারে:

• যদি আপনি ভুলবশত চাবিটি ফাঁস করে ফেলেন এবং এটি একটি নতুন সুরক্ষিত চাবি দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে চান।

• যদি আপনি ভুলবশত কীটি মুছে ফেলে থাকেন। মনে রাখবেন যে আপনি মুছে ফেলার 30 দিনের মধ্যে কীটি মুছে ফেলতে পারবেন।

Firebase AI Logic SDK-তে ব্যবহৃত Gemini API কী কীভাবে পরিবর্তন করবেন তা এখানে দেওয়া হল:

1. যদি আপনার Firebase-জেনারেটেড Gemini API কী এখনও বিদ্যমান থাকে, তাহলে এটি মুছে ফেলুন।

   আপনি Google Cloud console এর APIs & Services > Credentials প্যানেলে এই API কীটি মুছে ফেলতে পারেন। এর নামকরণ করা হয়েছে:
   জেমিনি ডেভেলপার API কী (ফায়ারবেস দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি) ।

2. Google Cloud কনসোলের একই পৃষ্ঠায়, একটি নতুন API কী তৈরি করুন। আমরা এটির নামকরণের পরামর্শ দিচ্ছি:
   Firebase এর জন্য Gemini Developer API কী ।

3. এই নতুন API কীতে, API সীমাবদ্ধতা যোগ করুন এবং শুধুমাত্র Generative Language API নির্বাচন করুন।
   "জেনারেটিভ ল্যাঙ্গুয়েজ এপিআই" হল যাকে কখনও কখনও Google Cloud কনসোলে জেমিনি ডেভেলপার এপিআই বলা হয়।

   কোনও অ্যাপ সীমাবদ্ধতা যোগ করবেন না ; অন্যথায় Firebase AI Logic প্রক্সি পরিষেবা প্রত্যাশা অনুযায়ী কাজ করবে না।

4. এই নতুন কীটিকে Firebase AI Logic প্রক্সি পরিষেবার ব্যবহার করা উচিত এমন Gemini API কী হিসেবে সেট করতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান।

   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}\"}}"
   

   gcloud CLI সম্পর্কে জানুন।

আপনার অ্যাপের কোডবেসে এই নতুন জেমিনি এপিআই কী যোগ করবেন না তা নিশ্চিত করুন। আপনার জেমিনি এপিআই কী কীভাবে সুরক্ষিত রাখবেন সে সম্পর্কে আরও জানুন।

আমি কি আমার "Firebase API কী" কে আমার Gemini API কী হিসেবে ব্যবহার করতে পারি?

না — আপনার "Firebase API কী" কে আপনার Gemini API কী হিসেবে ব্যবহার করা উচিত নয় । আমরা দৃঢ়ভাবে সুপারিশ করছি যে আপনি আপনার Firebase API কী-এর জন্য অ্যালাউলিস্টে Gemini Developer API যোগ করবেন না ।

আপনার Firebase API কী হল সেই API কী যা আপনার Firebase কনফিগারেশন ফাইল বা অবজেক্টে তালিকাভুক্ত থাকে যা আপনি আপনার অ্যাপের কোডবেসে যোগ করে Firebase-এর সাথে সংযোগ স্থাপন করেন। যখন আপনি শুধুমাত্র Firebase-সম্পর্কিত API (যেমন Firebase AI Logic ) ব্যবহার করেন তখন আপনার কোডে আপনার Firebase API কী অন্তর্ভুক্ত করা ঠিক আছে। Firebase API কী সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য জানুন ।

Google Cloud কনসোলের API এবং পরিষেবা > শংসাপত্র প্যানেলে , Firebase API কীগুলি দেখতে এইরকম:

যেহেতু Firebase-সম্পর্কিত API গুলি কাজ করার জন্য আপনার অ্যাপের কোডবেসে আপনার Firebase API কী যোগ করতে হবে এবং যেহেতু Gemini Developer API API কী এর মাধ্যমে অনুমোদিত , তাই আমরা দৃঢ়ভাবে সুপারিশ করছি যে আপনি আপনার Firebase API কী এর API allowlist এ Gemini Developer API ( Google Cloud Console এ "Generative Language API" নামে পরিচিত) যোগ করবেন না। যদি আপনি তা করেন, তাহলে আপনি Gemini Developer API কে সম্ভাব্য অপব্যবহারের সম্মুখীন করছেন।

আমি কিভাবে আমার জেমিনি এপিআই কী সুরক্ষিত রাখব?

এই FAQ আপনার Gemini API কী সুরক্ষিত রাখার জন্য কিছু প্রস্তাবিত সেরা অনুশীলন বর্ণনা করে।

আপনি যদি আপনার মোবাইল বা ওয়েব অ্যাপ থেকে সরাসরি জেমিনি ডেভেলপার API-তে কল করেন:

• ফায়ারবেস এআই লজিক ক্লায়েন্ট SDK ব্যবহার করুন।
• আপনার অ্যাপের কোডবেসে আপনার জেমিনি এপিআই কী যোগ করবেন না ।

ফায়ারবেস এআই লজিক একটি প্রক্সি পরিষেবা প্রদান করে যা জেমিনি ডেভেলপার এপিআই- এর প্রতিটি অনুরোধে আপনার জেমিনি এপিআই কী অভ্যন্তরীণভাবে অন্তর্ভুক্ত করে — সম্পূর্ণরূপে ব্যাকএন্ডে।

অতিরিক্তভাবে, আমরা দৃঢ়ভাবে নিম্নলিখিতগুলি সুপারিশ করছি:

• আপনার অ্যাপটি গুরুত্ব সহকারে ডেভেলপ করা শুরু করার সাথে সাথেই, আপনার ব্যাকএন্ড রিসোর্স এবং জেনারেটিভ মডেলগুলি অ্যাক্সেস করার জন্য ব্যবহৃত API গুলিকে সুরক্ষিত রাখতে Firebase App Check সাথে একীভূত করুন ।

• Firebase-জেনারেটেড Gemini API কী Firebase AI Logic এর বাইরে পুনরায় ব্যবহার করবেন না । যদি আপনার অন্য ব্যবহারের জন্য একটি Gemini API কী প্রয়োজন হয়, তাহলে একটি পৃথক কী তৈরি করুন।

• সাধারণভাবে, আপনার Firebase-জেনারেটেড Gemini API কী পরিবর্তন করা উচিত নয়। এই কীটির নাম Gemini Developer API কী (Firebase দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি) Google Cloud কনসোলে।

  • আপনার Firebase-জেনারেটেড Gemini API কী-এর জন্য API allowlist-এ কোনও অতিরিক্ত API যোগ করবেন না । এর API allowlist-এ, আপনার Gemini API কী-তে শুধুমাত্র Gemini Developer API থাকা উচিত ( Google Cloud Console-এ "Generative Language API" নামে পরিচিত)।

  • কোনও অ্যাপ সীমাবদ্ধতা যোগ করবেন না ; অন্যথায় Firebase AI Logic প্রক্সি পরিষেবা প্রত্যাশা অনুযায়ী কাজ করবে না।

আমার জেমিনি এপিআই কীটি হ্যাক হয়ে গেছে। আমাকে কী করতে হবে?

যদি আপনার Gemini API কীটি ক্ষতিগ্রস্ত হয়, তাহলে Gemini Developer API কল করার জন্য ব্যবহৃত Gemini API কীটি পরিবর্তন করার জন্য নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।

এছাড়াও, আপনার জেমিনি এপিআই কী সুরক্ষিত রাখার জন্য প্রস্তাবিত সেরা অনুশীলনগুলি পর্যালোচনা করুন।

এই 404 ত্রুটিটি কিভাবে ঠিক করব? Firebase AI Logic genai config not found

যদি আপনি Gemini Developer API ব্যবহার করার চেষ্টা করেন এবং আপনি একটি 404 ত্রুটি পান যেখানে লেখা থাকে Firebase AI Logic genai config not found , তাহলে সাধারণত এর অর্থ হল আপনার Firebase প্রকল্পে Firebase AI Logic ক্লায়েন্ট SDK-এর সাথে ব্যবহারের জন্য একটি বৈধ Gemini API কী নেই।

এই ত্রুটির সবচেয়ে সম্ভাব্য কারণগুলি এখানে দেওয়া হল:

• আপনি এখনও জেমিনি ডেভেলপার API এর জন্য আপনার Firebase প্রকল্প সেট আপ করেননি।

  কি করো:
  Firebase কনসোলে, Firebase AI Logic পৃষ্ঠায় যান। Get started এ ক্লিক করুন, এবং তারপর Gemini Developer API নির্বাচন করুন। API সক্ষম করুন, এবং কনসোলটি Gemini Developer API এর জন্য আপনার প্রকল্প সেট আপ করবে। কর্মপ্রবাহ সম্পূর্ণ করার পরে, আপনার অনুরোধটি আবার চেষ্টা করুন।

• যদি আপনি সম্প্রতি Firebase কনসোলে Firebase AI Logic সেটআপ ওয়ার্কফ্লো দেখে থাকেন, তাহলে আপনার Gemini API কী এখনও সমস্ত অঞ্চলের সমস্ত প্রয়োজনীয় ব্যাকএন্ড পরিষেবার জন্য উপলব্ধ নাও হতে পারে।

  কি করো:
  কয়েক মিনিট অপেক্ষা করুন, এবং তারপর আবার আপনার অনুরোধটি চেষ্টা করুন।

• আপনার Firebase প্রকল্প থেকে আপনার Gemini API কী মুছে ফেলা হতে পারে।

  কি করো:
  Firebase AI Logic দ্বারা ব্যবহৃত Gemini API কী কীভাবে পরিবর্তন করবেন তা শিখুন।

এই 400 ত্রুটিটি আমি কীভাবে ঠিক করব? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

যদি আপনি Cloud Storage for Firebase ব্যবহার করে একটি মাল্টিমোডাল অনুরোধ পাঠানোর চেষ্টা করেন, তাহলে আপনি নিম্নলিখিত 400 ত্রুটির সম্মুখীন হতে পারেন:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

এই ত্রুটিটি এমন একটি প্রকল্পের কারণে ঘটেছে যেখানে প্রজেক্টে Vertex AI API সক্রিয় করার সময় প্রয়োজনীয় পরিষেবা এজেন্টগুলি সঠিকভাবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সরবরাহ করা হয়নি। এটি কিছু প্রকল্পের সাথে একটি পরিচিত সমস্যা, এবং আমরা একটি বিশ্বব্যাপী সমাধানের জন্য কাজ করছি।

আপনার প্রকল্পটি ঠিক করার এবং এই পরিষেবা এজেন্টগুলিকে সঠিকভাবে সরবরাহ করার জন্য এখানে সমাধানের উপায় রয়েছে যাতে আপনি আপনার মাল্টিমোডাল অনুরোধগুলিতে Cloud Storage for Firebase অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন। আপনাকে অবশ্যই প্রকল্পের মালিক হতে হবে এবং আপনার প্রকল্পের জন্য আপনাকে কেবল একবার এই কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে হবে।

1. gcloud CLI দিয়ে অ্যাক্সেস এবং প্রমাণীকরণ করুন।
   এটি করার সবচেয়ে সহজ উপায় হল Cloud Shell । Google Cloud ডকুমেন্টেশনে আরও জানুন।

2. যদি অনুরোধ করা হয়, তাহলে টার্মিনালে প্রদর্শিত নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন যাতে gcloud CLI আপনার Firebase প্রকল্পের বিরুদ্ধে চলে।

   আপনার Firebase প্রজেক্ট আইডি লাগবে, যা আপনি Firebase কনসোলে settings উপরে Project settings খুঁজে পাবেন।

3. নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালিয়ে আপনার প্রকল্পে প্রয়োজনীয় পরিষেবা এজেন্ট সরবরাহ করুন:

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json"  https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/endpoints -d ''
   

4. পরিষেবা এজেন্টদের সরবরাহ নিশ্চিত করার জন্য কয়েক মিনিট অপেক্ষা করুন, এবং তারপরে আপনার মাল্টিমোডাল অনুরোধটি পাঠানোর চেষ্টা করুন যাতে Cloud Storage for Firebase অন্তর্ভুক্ত থাকে।

যদি কয়েক মিনিট অপেক্ষা করার পরেও আপনি এই ত্রুটিটি পান, তাহলে Firebase Support-এর সাথে যোগাযোগ করুন।

এই 400 ত্রুটিটি কিভাবে ঠিক করব? API key not valid. Please pass a valid API key.

যদি আপনি 400 ত্রুটি পান যেখানে বলা হয়েছে যে API key not valid. Please pass a valid API key. , তাহলে সাধারণত এর অর্থ হল আপনার Firebase কনফিগারেশন ফাইল/অবজেক্টে থাকা API কীটি বিদ্যমান নেই অথবা আপনার অ্যাপ এবং/অথবা Firebase প্রকল্পের সাথে ব্যবহারের জন্য সেটআপ করা নেই।

আপনার Firebase কনফিগারেশন ফাইল/অবজেক্টে তালিকাভুক্ত API কী আপনার অ্যাপের API কী-এর সাথে মেলে কিনা তা পরীক্ষা করুন। আপনি Google Cloud কনসোলের API & Services > Credentials প্যানেলে আপনার সমস্ত API কী দেখতে পাবেন।

যদি আপনি দেখেন যে তারা মিলছে না, তাহলে একটি নতুন Firebase কনফিগারেশন ফাইল/object নিন , এবং তারপর আপনার অ্যাপে থাকা ফাইলটি প্রতিস্থাপন করুন । নতুন কনফিগারেশন ফাইল/বস্তুতে আপনার অ্যাপ এবং Firebase প্রকল্পের জন্য একটি বৈধ API কী থাকা উচিত।

এই 403 ত্রুটিটি কিভাবে ঠিক করব? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

যদি আপনি একটি 403 ত্রুটি পান যেখানে লেখা থাকে যে Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. তাহলে সাধারণত এর অর্থ হল আপনার অ্যাপের Firebase কনফিগারেশনের API কীতে এমন বিধিনিষেধ রয়েছে যা এটিকে প্রয়োজনীয় API কল করতে বাধা দেয়।

এটি ঠিক করার জন্য, আপনাকে Google Cloud কনসোলে আপনার API কী-এর সীমাবদ্ধতা আপডেট করতে হবে যাতে প্রয়োজনীয় API অন্তর্ভুক্ত করা যায়। Firebase AI Logic- এর জন্য, আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে Firebase AI Logic API ( firebasevertexai.googleapis.com ) নির্বাচিত API-এর তালিকায় অন্তর্ভুক্ত আছে যেগুলিকে API কী ব্যবহার করে কল করা যেতে পারে।

এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

1. Google Cloud কনসোলে, API এবং পরিষেবা > শংসাপত্র প্যানেল খুলুন।

2. আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি যে API কীটি ব্যবহার করার জন্য কনফিগার করা আছে তা নির্বাচন করুন (উদাহরণস্বরূপ, iOS অ্যাপের জন্য "iOS কী")।

3. এপিআই কী সম্পাদনা পৃষ্ঠায়, এপিআই সীমাবদ্ধতা বিভাগটি খুঁজুন।

4. নিশ্চিত করুন যে Restrict key বিকল্পটি নির্বাচন করা হয়েছে। যদি তা না হয়, তাহলে আপনার কীটি অবাধ, এবং সম্ভবত এটিই ত্রুটির উৎস নয়।

5. নির্বাচিত API গুলির ড্রপ-ডাউন মেনুতে, Firebase AI Logic API অনুসন্ধান করুন এবং এটিকে API কী ব্যবহার করে কল করা যেতে পারে এমন নির্বাচিত API গুলির তালিকায় যুক্ত করতে নির্বাচন করুন।

6. সংরক্ষণ করুন ক্লিক করুন।

   পরিবর্তনগুলি কার্যকর হতে পাঁচ মিনিট পর্যন্ত সময় লাগতে পারে।

এই 403 ত্রুটিটি আমি কীভাবে ঠিক করব? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

যদি আপনি একটি 403 ত্রুটি পান যা বলে PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. , তাহলে সাধারণত এর অর্থ হল আপনার Firebase কনফিগারেশন ফাইল/অবজেক্টের API কীটি একটি ভিন্ন Firebase প্রকল্পের।

আপনার Firebase কনফিগারেশন ফাইল/অবজেক্টে তালিকাভুক্ত API কী আপনার অ্যাপের API কী-এর সাথে মেলে কিনা তা পরীক্ষা করুন। আপনি Google Cloud কনসোলের API & Services > Credentials প্যানেলে আপনার সমস্ত API কী দেখতে পাবেন।

যদি আপনি দেখেন যে তারা মিলছে না, তাহলে একটি নতুন Firebase কনফিগারেশন ফাইল/object নিন , এবং তারপর আপনার অ্যাপে থাকা ফাইলটি প্রতিস্থাপন করুন । নতুন কনফিগারেশন ফাইল/বস্তুতে আপনার অ্যাপ এবং Firebase প্রকল্পের জন্য একটি বৈধ API কী থাকা উচিত।

"একটি মডেল was not found or your project does not have access to it " লেখা 404 ত্রুটিটি কীভাবে ঠিক করব?

উদাহরণস্বরূপ: " Publisher Model projects/PROJECT-ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-3-pro-image-preview was not found or your project does not have access to it. Please ensure you are using a valid model version. "

এই ধরণের ত্রুটির জন্য কয়েকটি ভিন্ন কারণ থাকতে পারে।

• মডেলের নামটি ভুল

  • কারণ : আপনার দেওয়া মডেল নামটি বৈধ মডেল নাম নয়।

  • সমাধান : সমস্ত সমর্থিত এবং উপলব্ধ মডেলের তালিকার সাথে আপনার মডেলের নাম এবং মডেল সংস্করণ পরীক্ষা করুন। মডেলের নামের অংশ এবং তাদের ক্রম পরীক্ষা করতে ভুলবেন না। উদাহরণস্বরূপ:

    • জেমিনি ৩ প্রো প্রিভিউ মডেলের নাম gemini-3-pro-preview ।
    • "ন্যানো ব্যানানা প্রো" প্রিভিউ মডেলের নাম হল gemini-3-pro-image-preview ।
    • "ন্যানো কলা" মডেলের নাম হল gemini-2.5-flash-image ।

• অবৈধ অবস্থান (শুধুমাত্র Vertex AI Gemini API প্রদানকারী এবং একটি প্রিভিউ বা পরীক্ষামূলক মডেল ব্যবহার করলে প্রযোজ্য)

  • কারণ : আপনি একটি মডেলের প্রিভিউ বা পরীক্ষামূলক সংস্করণ ব্যবহার করছেন (উদাহরণস্বরূপ, gemini-3-pro-preview এবং gemini-3-pro-image-preview ), এবং আপনি global অবস্থান নির্দিষ্ট করেননি।

    If you use the Vertex AI Gemini API , all preview and experimental Gemini models (except Gemini Live models) are only available in the global location. However, since Firebase AI Logic defaults to the us-central1 location, you need to explicitly specify the global location when initializing the Vertex AI Gemini API backend service in your code when using these preview and experimental Gemini models.

  • Fix : When you initialize the Vertex AI Gemini API service, specify the location global . Learn more about how to specify the location for accessing the model (including code snippets).

• Invalid location (only applicable if using the Vertex AI Gemini API provider)

  • Cause : You're using a model that's not supported in the location where you're trying to access it.

    If you use the Vertex AI Gemini API , some models are only available in specific locations . For example (but not exhaustive):

    • Imagen models are not supported in the global location.
    • Gemini Live API models (like gemini-2.0-flash-live-preview-04-09 ) are only supported in the us-central1 location.
    • Gemini 2.5 models (like gemini-2.5-pro ) are only available in the global location, the US locations, and some European locations (and sometimes in other locations if your project has special options).

  • Fix : When you initialize the Vertex AI Gemini API service, make sure that you specify a supported location for the model that you're using. Learn more about how to specify the location for accessing the model (including code snippets) and the supported locations for models .

    Note that Firebase AI Logic defaults to the us-central1 location.