FAQ এবং সমস্যা সমাধান

জেমিনি ডেভেলপার এপিআই এবং এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম জেমিনি এপিআই (পূর্বের ভার্টেক্স এআই) ব্যবহারের মধ্যে পার্থক্যগুলো কী কী?

নিম্নলিখিত সারণিতে , আপনি কীভাবে সেগুলিতে অ্যাক্সেস করেন তা নির্বিশেষে, সাধারণভাবে দুটি " জেমিনি এপিআই " প্রদানকারীর মধ্যেকার গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্যগুলি তালিকাভুক্ত করা হয়েছে:

^দুটি এপিআই প্রদানকারীর পে-অ্যাজ-ইউ-গো মূল্য নির্ধারণ পদ্ধতি ভিন্ন (তাদের নিজ নিজ ডকুমেন্টেশনে আরও জানুন)।

^২ জেমিনি ডেভেলপার এপিআই- এর ফাইলস এপিআই, ফায়ারবেস এআই লজিক এসডিকে-গুলোর মাধ্যমে সমর্থিত নয়।

নিম্নলিখিত সারণিতে দুটি " জেমিনি এপিআই " প্রোভাইডারের জন্য সচরাচর জিজ্ঞাসিত ফিচারগুলোর প্রাপ্যতা তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। এই সারণিটি বিশেষভাবে ফায়ারবেস এআই লজিক ক্লায়েন্ট এসডিকে ব্যবহার করার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য।

আমি কি জেমিনি ডেভেলপার এপিআই এবং এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম জেমিনি এপিআই (পূর্বের ভার্টেক্স এআই) উভয়ই ব্যবহার করতে পারি?

হ্যাঁ, আপনি আপনার Firebase প্রজেক্টে উভয় ' Gemini API ' প্রোভাইডারই সক্রিয় রাখতে পারেন এবং আপনার অ্যাপের মধ্যেই উভয় API ব্যবহার করতে পারেন।

আপনার কোডে এপিআই প্রোভাইডার পরিবর্তন করতে, শুধু নিশ্চিত করুন যে আপনি আপনার কোডে ব্যাকএন্ড সার্ভিসটি যথাযথভাবে সেট করেছেন ।

'ভার্টেক্স এআই'-কে 'এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম'-এ পুনঃব্র্যান্ডিং করার জন্য কী কী পরিবর্তন প্রয়োজন?

২০২৬ সালের মাঝামাঝি সময়ে, Google Cloud 'ভার্টেক্স এআই'-কে রিব্র্যান্ড করে 'জেমিনি এন্টারপ্রাইজ এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম' (বা 'এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম') নামে নামকরণ করেছে। ফায়ারবেস ইকোসিস্টেমে, আমরা এই পরিষেবাটিকে 'এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম জেমিনি এপিআই' হিসাবে উল্লেখ করি।

Google Cloud এর জন্য এই রিব্র্যান্ডিং-এ নিম্নলিখিত বিষয়গুলো অন্তর্ভুক্ত ছিল। উল্লেখ্য যে, আরও কিছু পরিবর্তন হয়েছিল, কিন্তু সেগুলো Firebase AI Logic-এর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য নয়।

• পণ্যটির নাম 'Vertex AI' থেকে পরিবর্তন করে 'Gemini Enterprise Agent Platform' (বা 'Agent Platform') রাখা হয়েছে, যার মধ্যে Google Cloud কনসোল এবং ডকুমেন্টেশনের জন্য নতুন URL অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

• এপিআই-এর ডিসপ্লে নাম 'Vertex AI API' থেকে পরিবর্তন করে 'Agent Platform API' করা হচ্ছে। উল্লেখ্য যে, সার্ভিসের নামটি একই রয়েছে: aiplatform.googleapis.com ।

• 'ভার্টেক্স এআই স্টুডিও'-কে 'এজেন্ট স্টুডিও' নামে পুনঃব্র্যান্ডিং করা হচ্ছে।

• অন্তর্নিহিত এপিআই বা সমর্থিত মডেলগুলোর কার্যক্ষমতায় কোনো পরিবর্তন আনা হবে না।

Firebase AI Logic SDK-গুলোর ক্ষেত্রে, আমরা ' Gemini API ' ব্যাকএন্ড সার্ভিসের ইনিশিয়ালাইজেশন সিনট্যাক্স আপডেট করে এবং এই নতুন সিনট্যাক্স ব্যবহার করার সময় মডেল অ্যাক্সেস করার ডিফল্ট লোকেশন আপডেট করার মাধ্যমে এই রিব্র্যান্ডিং-এর সাথে সামঞ্জস্য বিধান করেছি।

• " Gemini API " ব্যাকএন্ড সার্ভিসের জন্য নতুন প্রারম্ভিক সিনট্যাক্স:

  সুইফট

  vertexai agentPlatform এ পরিবর্তন করুন।
  অ্যাপল প্ল্যাটফর্মের জন্য ফায়ারবেস এসডিকে v12.17.0+ থেকে উপলব্ধ।

  পূর্বে

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

  পরে

  // ...
  
  // 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

  vertexAI agentPlatform এ পরিবর্তন করুন।
  Firebase AI Logic SDK for Android v17.15.0+ ( Firebase Android BoM v34.17.0+) থেকে উপলব্ধ।

  পূর্বে

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

  পরে

  // ...
  
  // 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

  vertexAI agentPlatform এ পরিবর্তন করুন।
  Firebase AI Logic SDK for Android v17.15.0+ ( Firebase Android BoM v34.17.0+) থেকে উপলব্ধ।

  পূর্বে

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

  পরে

  // ...
  
  // 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

  VertexAIBackend AgentPlatformBackend এ পরিবর্তন করুন।
  Firebase JS SDK v12.17.0+ থেকে উপলব্ধ।

  পূর্বে

  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') });
  
  // ...
  

  পরে

  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

  vertexAI agentPlatform এ পরিবর্তন করুন।
  ফ্লাটারের জন্য ফায়ারবেস এআই লজিক প্লাগইন v3.15.0+ (ফায়ারবেস ফ্লাটার BoM v4.18.0+) থেকে উপলব্ধ।

  পূর্বে

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

  পরে

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

  ঐক্য

  VertexAI AgentPlatform এ পরিবর্তন করুন।
  Firebase SDK for Unity v13.15.0+ থেকে উপলব্ধ।

  পূর্বে

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

  পরে

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

• নতুন ইনিশিয়ালাইজেশন সিনট্যাক্স ব্যবহার করার সময় মডেল অ্যাক্সেস করার নতুন ডিফল্ট অবস্থান:

  নতুন "এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম" ইনিশিয়ালাইজেশন সিনট্যাক্স ব্যবহার করার সময়, লোকেশনটি ডিফল্টভাবে ' global হয়।

  এই পরিবর্তনটি করা হয়েছে কারণ প্রায় সমস্ত জেমিনি মডেল global -এ সমর্থিত, এবং Google Cloud বেশিরভাগ জেমিনি মডেলের নতুন রিলিজের জন্য us-central1 লোকেশনটিকে আর সমর্থন করছে না।

প্রয়োজনীয় এপিআইগুলো কী কী? এবং সেগুলো কীভাবে সক্রিয় করতে হবে?

Gemini Developer API-এর সাথে Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করতে হলে, আপনার প্রোজেক্টে নিম্নলিখিত দুটি API সক্রিয় থাকতে হবে:

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

আপনাকে Firebase কনসোল ব্যবহার করে এই দুটি API সক্রিয় করতে হবে:

1. Firebase কনসোলে, AI Services > AI Logic- এ যান।

2. শুরু করতে ক্লিক করুন।

3. Gemini Developer API ব্যবহার শুরু করতে নির্বাচন করুন।

   এটি একটি নির্দেশিত ওয়ার্কফ্লো চালু করে যা আপনার জন্য দুটি এপিআই সক্রিয় করে। ফায়ারবেস জেমিনি এপিআই ব্যবহারের অনুমোদনের জন্য একটি গুগল-পরিচালিত পরিষেবা অ্যাকাউন্ট (P4SA) প্রদান করবে, এবং সেইসাথে আপনার ফায়ারবেস এপিআই কী-এর অনুমোদিত তালিকায় ফায়ারবেস এআই লজিক এপিআই যুক্ত করবে।

ফায়ারবেস প্রজেক্টে এপিআই (API) কীভাবে নিষ্ক্রিয় করা যায়?

Firebase AI Logic- এর জন্য, আমরা আপনার নির্বাচিত Gemini API প্রোভাইডার ব্যবহার করার উদ্দেশ্যে আপনার Firebase প্রোজেক্টের সেটআপ যতটা সম্ভব সহজ করার চেষ্টা করি। এর মধ্যে রয়েছে Firebase কনসোলের গাইডেড ওয়ার্কফ্লো-এর মতো নির্দিষ্ট কিছু ধাপে আপনার Firebase প্রোজেক্টে প্রয়োজনীয় API-গুলো সক্রিয় করা।

তবে, যদি আপনি Firebase AI Logic বা Gemini API প্রোভাইডারগুলোর কোনো একটি ব্যবহার না করার সিদ্ধান্ত নেন, তাহলে আপনি আপনার Firebase প্রজেক্টে সংশ্লিষ্ট API-গুলো নিষ্ক্রিয় করে দিতে পারেন।

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

Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময় কোন মডেলগুলো সমর্থিত?

সমর্থিত মডেলগুলির তালিকা দেখুন। আমরা প্রায়শই SDK-গুলিতে নতুন বৈশিষ্ট্য যোগ করি, তাই আপডেটের জন্য এই FAQ-টি (পাশাপাশি রিলিজ নোট, ব্লগ এবং সোশ্যাল পোস্টেও) দেখতে থাকুন।

• ফায়ারবেস এআই লজিক নিম্নলিখিত মডেলগুলিকে সমর্থন করে:

  • জেমিনি ডেভেলপার এপিআই

    • জেমিনি এবং ইমাজেন ফাউন্ডেশনের বেশিরভাগ মডেল

    উল্লেখ্য যে, জেমিনি ডেভেলপার এপিআই (এটি যেভাবেই অ্যাক্সেস করা হোক না কেন) শুধুমাত্র নির্দিষ্ট কিছু স্থিতিশীল ইমাজেন মডেল সমর্থন করে।

  • এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম জেমিনি এপিআই (পূর্বে ভার্টেক্স এআই)

    • জেমিনি এবং ইমাজেন ফাউন্ডেশনের বেশিরভাগ মডেল

• আপনার নির্বাচিত জেমিনি এপিআই প্রোভাইডার নির্বিশেষে, ফায়ারবেস এআই লজিক নিম্নলিখিত মডেলগুলো সমর্থন করে না :

  • সূক্ষ্মভাবে টিউন করা মডেল

  • এমবেডিং মডেল, ভিও মডেল, লাইরিয়া মডেল, রোবোটিক্স মডেল, কম্পিউটার ব্যবহার মডেল, জেমিনি অমনি মডেল, অথবা জেমিনি ফ্ল্যাশ সাইবার মডেল

  • পুরোনো Imagen মডেল বা imagen-3.0-capability-001

মডেলগুলি বন্ধ (অবসরপ্রাপ্ত) হয়ে গেলে কী করতে হবে?

যখন গুগল কোনো স্থিতিশীল মডেল সংস্করণ প্রকাশ করে, আমরা মডেলটি বন্ধ (অবসর) করার আগে এটিকে ন্যূনতম ১২ মাসের জন্য উপলব্ধ রাখার চেষ্টা করি। তবে, মনে রাখবেন যে এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম জেমিনি এপিআই (পূর্বে ভার্টেক্স এআই) -এর ক্ষেত্রে, কিছু স্থিতিশীল মডেল শুধুমাত্র স্বল্পমেয়াদীভাবে উপলব্ধ থাকে, যার অর্থ হলো একটি প্রতিস্থাপন মডেল প্রকাশিত হওয়ার ৪৫ দিনের মধ্যেই সেগুলোকে বন্ধ (অবসর) করে দেওয়া হতে পারে।

একটি মডেলের উৎপাদন বন্ধের তারিখ কোথায় পাওয়া যাবে?

একটি মডেলের উৎপাদন বন্ধের তারিখ খুঁজে বের করার কয়েকটি উপায় নিচে দেওয়া হলো:

• প্রকাশের সময় : আমরা জেমিনি এপিআই প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশনে এবং ফায়ারবেস ডকুমেন্টেশনে বিভিন্ন স্থানে প্রতিটি মডেলের প্রত্যাশিত বন্ধের তারিখ উল্লেখ করি ( সমর্থিত মডেল পৃষ্ঠাটি দেখুন)।

• শাটডাউনের তারিখ ঘনিয়ে এলে : গুগল সংশ্লিষ্ট প্রজেক্ট সদস্যদের ইমেল পাঠায়, এবং আমরা রিলিজ নোট ও অন্যান্য চ্যানেলে আসন্ন যেকোনো শাটডাউন সম্পর্কে রিমাইন্ডার পোস্ট করি (উদাহরণস্বরূপ, জেমিনি ১.৫ এবং ১.০ স্টেবল মডেলের শাটডাউন তারিখের রিমাইন্ডার )।

আপনার ব্যবহৃত মডেলটি বন্ধ হয়ে যাওয়ার উপক্রম হলে কী করবেন?

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

2. আপনার অ্যাপ বন্ধ হওয়ার তারিখের আগে ব্যবহৃত মডেলের নামটি আপডেট করুন; অন্যথায়, সেই মডেলে করা যেকোনো অনুরোধ 404 ত্রুটির কারণে ব্যর্থ হবে।

   • আপনি যখন একটি GenerativeModel , LiveModel , বা ImagenModel ইনস্ট্যান্স তৈরি করেন , তখন ইনিশিয়ালাইজেশনের সময় মডেলের নাম সেট করেন। Firebase Remote Config বা সার্ভার প্রম্পট টেমপ্লেট ব্যবহার করার বিষয়ে নীচের গুরুত্বপূর্ণ সুপারিশটি পর্যালোচনা করতে ভুলবেন না।

   • Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময়, সাধারণত মডেলকে কল করে এমন কোনো কোড পরিবর্তন করার প্রয়োজন হয় না।

     উল্লেখ্য যে, জেমিনি 3.x মডেলগুলির জন্য স্যাম্পলিং প্যারামিটারগুলি (তাপমাত্রা, টপ-কে, টপ-পি) অপ্রচলিত ।

3. আপনার অ্যাপটি পরীক্ষা করে নিশ্চিত করুন যে প্রতিক্রিয়াগুলো এখনও প্রত্যাশিতই আছে।

জেমিনি ২.৫ স্থিতিশীল মডেলসমূহ - বন্ধের তারিখ ও প্রতিস্থাপন

• জেমিনি ২.৫ প্রো , জেমিনি ২.৫ ফ্ল্যাশ , এবং জেমিনি ২.৫ ফ্ল্যাশ-লাইট

  gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-image (ওরফে "ন্যানো বানানা")

  • সাধারণ ব্যবহারের মডেলগুলির ক্ষেত্রে, বন্ধ হওয়ার তারিখ আপনার নির্বাচিত জেমিনি এপিআই প্রদানকারীর উপর নির্ভর করে:

    • জেমিনি ডেভেলপার এপিআই (গুগল এআই): ১৬ অক্টোবর, ২০২৬
    • এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম জেমিনি এপিআই (পূর্বের নাম ভার্টেক্স এআই) : ২০ অক্টোবর, ২০২৬

  • ইমেজ-জেনারেটিং মডেল (ন্যানো ব্যানানা)-এর ক্ষেত্রে, আপনার নির্বাচিত জেমিনি এপিআই প্রোভাইডার নির্বিশেষে বন্ধ করার তারিখ একই থাকবে: ০২ অক্টোবর, ২০২৬।

  উল্লেখ্য যে, অন্যান্য "ন্যানো ব্যানানা" মডেল এবং যেকোনো স্থিতিশীল Gemini Live API ২.৫ মডেল এর দ্বারা প্রভাবিত হবে না।

প্রতিস্থাপন : নতুন Gemini 3.x মডেলগুলির (যেমন gemini-3.6-flash বা gemini-3.1-flash-image ) যেকোনো একটি ব্যবহার শুরু করুন।

ইমাজেন স্থিতিশীল মডেল - বন্ধের তারিখ ও প্রতিস্থাপন

• সকল ইমাজেন মডেল ২০২৬ সালের ১৭ই আগস্টের মধ্যেই বন্ধ হয়ে যাবে (উল্লেখ্য যে, এই বন্ধের তারিখটি পূর্বের ৩০শে জুন, ২০২৬ থেকে বাড়ানো হয়েছে)।

প্রতিস্থাপন : আপনার অ্যাপগুলিকে জেমিনি ইমেজ মডেল ('ন্যানো ব্যানানা' মডেল) ব্যবহার করার জন্য মাইগ্রেট করুন ।

জেমিনি ২.০ স্থিতিশীল মডেলসমূহ - বন্ধের তারিখ ও প্রতিস্থাপন

• জেমিনি ২.০ ফ্ল্যাশ এবং জেমিনি ২.০ ফ্ল্যাশ-লাইট :

  gemini-2.0-flash-001 (এবং এর স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হওয়া উপনাম gemini-2.0-flash )
  gemini-2.0-flash-lite-001 (এবং এর স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হওয়া উপনাম gemini-2.0-flash-lite )

  • ৬ ফেব্রুয়ারি, ২০২৬: যেসব প্রকল্পে পূর্বে এই মডেলটি ব্যবহার করা হয়নি, সেসব প্রকল্পে এটি আর ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ থাকবে না।

  • ৩১ মার্চ, ২০২৬: এই মডেলগুলো বন্ধ হয়ে যাবে।

  উল্লেখ্য যে, স্থিতিশীল Gemini Live API 2.0 মডেলগুলো প্রভাবিত হবে না।

প্রতিস্থাপন : নতুন Gemini 3.x মডেলগুলির (যেমন gemini-3.1-flash-lite ) যেকোনো একটি ব্যবহার শুরু করুন।

জেমিনি ১.৫ ও ১.০ স্থিতিশীল মডেলসমূহ - বন্ধের তারিখ ও প্রতিস্থাপন

• জেমিনি ১.৫ প্রো মডেল:

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

• জেমিনি ১.৫ ফ্ল্যাশ মডেলসমূহ:

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

• জেমিনি ১.০ প্রো ভিশন মডেল: ২১ এপ্রিল, ২০২৫ (পূর্বে ০৯ এপ্রিল, ২০২৫ তারিখে নির্ধারিত ছিল)

• জেমিনি ১.০ প্রো মডেল: ২১ এপ্রিল, ২০২৫ (পূর্বে ০৯ এপ্রিল, ২০২৫ তারিখে আসার কথা ছিল)

প্রতিস্থাপন : নতুন Gemini 3.x মডেলগুলির (যেমন gemini-3.1-flash-lite ) যেকোনো একটি ব্যবহার শুরু করুন।

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

ডেটা গভর্নেন্স ও রেসপনসিবল এআই দেখুন।

ব্যবহারকারী প্রতি ব্যবহারের সীমা কীভাবে নির্ধারণ করবেন?

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

আপনি যদি আপনার ব্যবহারকারী-ভিত্তিক রেট লিমিট সমন্বয় করতে চান, তাহলে আপনাকে Firebase AI Logic API-এর কোটা সেটিংস পরিবর্তন করতে হবে।

Firebase AI Logic API কোটা সম্পর্কে আরও জানুন। সেই পৃষ্ঠায়, আপনি আপনার কোটা কীভাবে দেখবেন এবং সম্পাদনা করবেন তাও জানতে পারবেন।

কীভাবে লেটেন্সি এবং টোকেনের অতিরিক্ত ব্যবহার কমানো যায়?

যদি আপনি উচ্চ লেটেন্সি বা উচ্চ টোকেন ব্যবহারের সম্মুখীন হন, তবে সম্ভবত এর কারণ হলো আপনার ব্যবহৃত মডেলের থিঙ্কিং লেভেল কনফিগারেশন ।

জেমিনি ৩ এবং এর পরবর্তী মডেলগুলো সর্বদা একটি অভ্যন্তরীণ 'চিন্তন প্রক্রিয়া' ব্যবহার করে, যা তাদের যুক্তি ও বহু-ধাপের পরিকল্পনা করার ক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে। এর ফলে তারা কোডিং, উন্নত গণিত এবং ডেটা বিশ্লেষণের মতো জটিল কাজগুলোর জন্য অত্যন্ত কার্যকর হয়ে ওঠে।

তবে, কাজের ধরনের ওপর নির্ভর করে, সবসময় উচ্চ স্তরের চিন্তাভাবনার প্রয়োজন হয় না এবং আপনি মডেলটিকে নিম্ন স্তরের চিন্তাভাবনা ব্যবহার করার জন্য কনফিগার করতে পারেন। নিম্ন স্তরের চিন্তাভাবনা ল্যাটেন্সি এবং টোকেন ব্যবহার কমাতে সাহায্য করবে। একটি মডেলের তার চিন্তাভাবনার ক্ষমতা কতটা প্রয়োজন হতে পারে, তা নির্ধারণে আপনাকে সাহায্য করার জন্য, কাজের জটিলতার তুলনাটি পর্যালোচনা করুন।

উল্লেখ্য যে, বেশিরভাগ জেমিনি ৩ এবং এর পরবর্তী মডেলগুলোতে ডিফল্ট চিন্তার স্তর ' HIGH তে সেট করা থাকে।

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

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

• ফাইলটির mimeType । নিচে একটি ব্যতিক্রম দেখুন।

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

‘সমর্থিত ইনপুট ফাইল এবং প্রয়োজনীয়তা’ অংশে সমর্থিত ইনপুট ফাইলের প্রকারভেদ, MIME টাইপ কীভাবে নির্দিষ্ট করতে হয় এবং ফাইল প্রদানের দুটি বিকল্প সম্পর্কে জানুন।

আপনার অনুরোধে MIME টাইপ অন্তর্ভুক্ত করার ক্ষেত্রে ব্যতিক্রম

নেটিভ অ্যান্ড্রয়েড এবং অ্যাপল প্ল্যাটফর্ম অ্যাপ থেকে করা অনুরোধের ক্ষেত্রে ইনলাইন ইমেজ ইনপুটের জন্য MIME টাইপ প্রদান করার প্রয়োজন হয় না।

অ্যান্ড্রয়েড এবং অ্যাপল প্ল্যাটফর্মের জন্য ফায়ারবেস এআই লজিক এসডিকে (Firebase AI Logic SDK) রিকোয়েস্টে ছবি হ্যান্ডেল করার একটি সরলীকৃত এবং প্ল্যাটফর্ম-বান্ধব উপায় প্রদান করে — সার্ভারে পাঠানোর আগে সমস্ত ছবি (সেগুলোর ফরম্যাট যাই হোক না কেন) ক্লায়েন্ট-সাইডে ৮০% কোয়ালিটির JPEG-এ রূপান্তরিত হয়। এর মানে হলো , যখন আপনি অ্যান্ড্রয়েড এবং অ্যাপল প্ল্যাটফর্মের এসডিকে ব্যবহার করে ইনলাইন ডেটা হিসেবে ছবি প্রদান করেন, তখন রিকোয়েস্টে MIME টাইপ উল্লেখ করার প্রয়োজন হয় না ।

এই সরলীকৃত পরিচালনা পদ্ধতিটি ফায়ারবেস এআই লজিক ডকুমেন্টেশনে, অনুরোধে বেস৬৪-এনকোডেড ছবি পাঠানোর উদাহরণগুলিতে দেখানো হয়েছে।

এই ফিচারটি সম্পর্কে এখানে কিছু অতিরিক্ত প্ল্যাটফর্ম-ভিত্তিক তথ্য দেওয়া হলো:

• অ্যান্ড্রয়েডের জন্য :

  • যেসব মাল্টিমোডাল প্রম্পটে ইনলাইন ডেটা হিসেবে ছবি থাকে, সেগুলোতে প্ল্যাটফর্ম-নেটিভ ছবির ধরন ( Bitmap ) পরিচালনা করার সরলীকৃত পদ্ধতির সুবিধা আপনি নিতে পারেন ( উদাহরণ দেখুন)।

  • ইমেজ ফরম্যাট এবং রূপান্তরের উপর আরও বেশি নিয়ন্ত্রণের জন্য, আপনি ইমেজগুলিকে একটি InlineDataPart হিসাবে প্রদান করতে পারেন এবং নির্দিষ্ট MIME টাইপ সরবরাহ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ:

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

• অ্যাপল প্ল্যাটফর্মের জন্য :

  • যেসব মাল্টিমোডাল প্রম্পটে ইনলাইন ডেটা হিসেবে ছবি থাকে, সেগুলোতে প্ল্যাটফর্ম-নেটিভ ইমেজ টাইপগুলো ( UIImage , NSImage , CIImage , এবং CGImage ) পরিচালনা করার সরলীকৃত পদ্ধতির সুবিধা আপনি নিতে পারেন ( উদাহরণ দেখুন)।

  • ইমেজ ফরম্যাট এবং রূপান্তরের উপর আরও বেশি নিয়ন্ত্রণের জন্য, আপনি ইমেজগুলিকে একটি InlineDataPart হিসাবে প্রদান করতে পারেন এবং নির্দিষ্ট MIME টাইপ সরবরাহ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ:

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

ফায়ারবেস এআই লজিক ব্যবহার করার সময় এই বৈশিষ্ট্যগুলি কি পাওয়া যায়: গুগল ইমেজ সার্চের সাথে গ্রাউন্ডিং, একটি মডেলের ফাইন টিউনিং, এমবেডিং তৈরি এবং সিমান্টিক রিট্রিভাল?

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

• গুগল ইমেজ সার্চের মাধ্যমে ভিত্তি স্থাপন
• একটি মডেলের সূক্ষ্ম সমন্বয়
• এমবেডিং জেনারেশন
• শব্দার্থিক পুনরুদ্ধার

আপনি যদি এগুলোকে ফিচার রিকোয়েস্ট হিসেবে যোগ করতে চান অথবা বিদ্যমান কোনো ফিচার রিকোয়েস্টে ভোট দিতে চান, তাহলে Firebase UserVoice-এ যান।

কেন নাম ' Vertex AI in Firebase ' থেকে ' Firebase AI Logic'- এ পরিবর্তন করা হলো?

২০২৪ সালে, আমরা একগুচ্ছ ফায়ারবেস ক্লায়েন্ট SDK চালু করেছিলাম যা এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম জেমিনি এপিআই (পূর্বের নাম ভার্টেক্স এআই) ব্যবহার করতে পারত। এর সাথে ছিল একটি ফায়ারবেস প্রক্সি গেটওয়ে, যা এপিআই-কে অপব্যবহার থেকে রক্ষা করত এবং অন্যান্য ফায়ারবেস প্রোডাক্টের সাথে ইন্টিগ্রেশন সক্ষম করত। আমরা আমাদের প্রোডাক্টের নাম দিয়েছিলাম "ফায়ারবেসে ভার্টেক্স এআই", এবং এই নামটি সেই সময়ে আমাদের প্রোডাক্টের উপলব্ধ ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলোকে সঠিকভাবে বর্ণনা করেছিল।

তবে, তারপর থেকে আমরা আমাদের পণ্যের সক্ষমতা বাড়িয়েছি। উদাহরণস্বরূপ, ২০২৫ সালের মে মাস থেকে আমরা এখন জেমিনি ডেভেলপার এপিআই (Gemini Developer API)-এর জন্য সমর্থন প্রদান করছি, যার মধ্যে Firebase App Check -এর সাথে আমাদের ইন্টিগ্রেশন ব্যবহার করে জেমিনি ডেভেলপার এপিআই-কে অপব্যবহার থেকে সুরক্ষিত রাখার সক্ষমতাও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

ফলস্বরূপ, 'Vertex AI in Firebase' নামটি আর আমাদের পণ্যের বর্ধিত পরিধিকে সঠিকভাবে উপস্থাপন করে না। তাই, একটি নতুন নাম — Firebase AI Logic — আমাদের ক্রমবিকাশমান ফিচার সেটকে আরও ভালোভাবে প্রতিফলিত করে এবং ভবিষ্যতে আমাদের পরিষেবা আরও প্রসারিত করার সুযোগ করে দেয়!

Firebase AI Logic- এর সব লেটেস্ট ফিচার পেতে (এবং চাইলে Gemini Developer API ব্যবহার শুরু করতে) মাইগ্রেশন গাইডটি দেখে নিন।

অ্যাপল প্ল্যাটফর্মের সুইফট অ্যাপের ক্ষেত্রে, মডিউলের নাম FirebaseAI থেকে FirebaseAILogic এ পরিবর্তন হলে কী করতে হবে?

অ্যাপল প্ল্যাটফর্ম অ্যাপের জন্য, Firebase SDK v12.5.0 থেকে শুরু করে, Firebase AI Logic এখন FirebaseAILogic মডিউলের অধীনে বিতরণ করা হচ্ছে। আমরা এই পরিবর্তনটি এমনভাবে করেছি যাতে এটি কোনো সমস্যা তৈরি না করে এবং পূর্ববর্তী সংস্করণগুলোর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে।

আমরা কেন এই পরিবর্তনটি করলাম?

আমরা পূর্বে এই পরিষেবাটি FirebaseAI মডিউলের অধীনে বিতরণ করতাম। তবে, নিম্নলিখিত কারণগুলোর জন্য আমাদের এটির নাম পরিবর্তন করে FirebaseAILogic রাখতে হয়েছে:

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

• ভবিষ্যৎ ফিচার উন্নয়নের জন্য আমাদেরকে সুইফট ম্যাক্রো ব্যবহার করার সুযোগ দিন।

v12.5.0+ সংস্করণে আপগ্রেড করলে কী করতে হবে?

মডিউলের নাম পরিবর্তন করে FirebaseAILogic রাখায় কোনো সমস্যা হবে না এবং এটি পূর্ববর্তী সংস্করণের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। তবে, ভবিষ্যতে Firebase SDK-এর কোনো বড় ধরনের পরিবর্তনমূলক রিলিজের সাথে আমরা পুরোনো মডিউলটি সরিয়ে ফেলতে পারি (এর সময়সীমা বর্তমানে অনির্ধারিত) ।

এই মডিউলের নাম পরিবর্তনের জন্য কোনো পরিবর্তনের প্রয়োজন নেই , তবে আমরা আপনাকে নিম্নলিখিত কাজগুলো করার পরামর্শ দিচ্ছি :

1. Swift PM ডিপেন্ডেন্সি বেছে নেওয়ার সময়, FirebaseAI এর পরিবর্তে FirebaseAILogic বেছে নিন।

2. ইম্পোর্ট স্টেটমেন্টগুলো FirebaseAI এর পরিবর্তে FirebaseAILogic এ পরিবর্তন করুন।

আমার অ্যাপের সব পাবলিক ভার্সনের জন্য কি App Check বাধ্যতামূলক করা প্রয়োজন?

হ্যাঁ, আপনার অ্যাপের যে সমস্ত পাবলিক ভার্সনে Firebase AI Logic ব্যবহার করা হয়, সেগুলিতে App Check প্রয়োগ করতে হবে।

যত তাড়াতাড়ি সম্ভব App Check প্রয়োগ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ — বিশেষ করে আপনার অ্যাপটি কোনো সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ সোর্স কোড কন্ট্রোল সিস্টেমে কমিট করার আগে, শেয়ার করার আগে, বা সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ করার আগে।

আপনি যদি আপনার অ্যাপের কোডবেসে সাথে সাথেই App Check প্রয়োগ করেন, তাহলে আপনার অ্যাপের সমস্ত সংস্করণ বৈধ App Check টোকেন পাঠাতে পারবে। যে অনুরোধে বৈধ টোকেন পাঠানো হয় না, সেটিকে যাচাইবিহীন বলে গণ্য করা হবে এবং App Check কার্যকর হলে তা ব্লক করা হবে।

আপনি যদি ইতিমধ্যেই আপনার অ্যাপের এমন কোনো সংস্করণ ব্যবহারকারীদের জন্য প্রকাশ করে থাকেন, যেটিতে App Check প্রয়োগ করা হয়নি , তাহলে ইতিমধ্যে প্রকাশিত অ্যাপের জন্য কীভাবে App Check প্রয়োগ ও কার্যকর করতে হয় , সে সম্পর্কে জানতে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী (FAQ) দেখুন।

ইতিমধ্যে প্রকাশিত একটি অ্যাপের জন্য আমি কীভাবে App Check বাস্তবায়ন ও প্রয়োগ করব?

যেসব অ্যাপ ভার্সনে App Check প্রয়োগ করা হয়নি, সেই ভার্সনগুলো থেকে Firebase AI Logic- এ পাঠানো অনুরোধগুলোতে বৈধ App Check টোকেন থাকে না এবং সেগুলোকে যাচাইবিহীন বলে গণ্য করা হয়। AI Logic- এর জন্য App Check বাধ্যতামূলক করা হলে এই অনুরোধগুলো ব্লক করা হবে।

ইতিমধ্যে প্রকাশিত কোনো অ্যাপে যদি App Check না থাকে, তবে পরিষেবা বিঘ্ন এড়াতে App Check প্রয়োগ করার আগে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন।

1. যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনার অ্যাপে একটি অ্যাটেস্টেশন প্রোভাইডার যুক্ত করুন।

   • অ্যাপল প্ল্যাটফর্ম : ডিভাইসচেক বা অ্যাপ অ্যাটেস্ট

   • অ্যান্ড্রয়েড : প্লে ইন্টিগ্রিটি

   • ওয়েব : রিক্যাপচা এন্টারপ্রাইজ

   • ফ্লাটার : উপরের সমস্ত ডিফল্ট প্রোভাইডার সমর্থন করে

   • ইউনিটি : উপরের সমস্ত ডিফল্ট প্রোভাইডারকে সমর্থন করে

2. কখন App Check কার্যকর করা নিরাপদ, তা নির্ধারণে সাহায্য করার জন্য আপনার অ্যাপ থেকে আসা অনুরোধগুলো পর্যবেক্ষণ করুন ।

   উদাহরণস্বরূপ, যদি সাম্প্রতিক প্রায় সমস্ত অনুরোধই যাচাইকৃত গ্রাহকদের কাছ থেকে আসে, তাহলে আপনার App Check প্রয়োগ করার কথা বিবেচনা করা উচিত।

3. Firebase AI Logic- এর জন্য App Check বাধ্যতামূলক করুন।

4. লোকাল ডেভেলপমেন্টের ক্ষেত্রে, যখন App Check বলবৎ থাকে, তখন App Check ডিবাগ প্রোভাইডারকে এমনভাবে কনফিগার করুন যাতে এটি অ্যাটেস্টেশন বাইপাস করে এবং একই সাথে App Check -এর প্রয়োগ বজায় রাখে। আপনার প্ল্যাটফর্মের জন্য সেটআপ নির্দেশাবলী দেখুন: iOS+ | Android | Web | Flutter | Unity ।

জেমিনি ডেভেলপার এপিআই এবং ফায়ারবেস এআই লজিক- এর জন্য নিরাপত্তা আপগ্রেডগুলো (২০২৬ সালের মাঝামাঝি) কী ছিল?

ঐতিহাসিকভাবে, Gemini Developer API ব্যবহারের অনুমোদনের জন্য স্ট্যান্ডার্ড Gemini API কী ( generativelanguage.googleapis.com ) ব্যবহার করত। আপনি যদি Firebase AI Logic সক্রিয় করে Gemini Developer API ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিতেন, তাহলে Firebase আপনার জন্য একটি Gemini API কী তৈরি করত যা শুধুমাত্র Gemini Developer API-এর জন্য সীমাবদ্ধ ছিল। এই কী-টির নাম ছিল Gemini Developer API key (auto created by Firebase) ।

২০২৬ সালের মাঝামাঝি থেকে, জেমিনি ডেভেলপার এপিআই (Gemini Developer API) 'অথরাইজেশন (auth) কী' (যা মূলত সার্ভিস অ্যাকাউন্ট) নামক একটি আরও সুরক্ষিত বিকল্পে আপগ্রেড করা হচ্ছে। ফায়ারবেস এআই লজিকও (Firebase AI Logic) এর সাথে একযোগে আপগ্রেড হয়েছে। একটি স্ট্যান্ডার্ড জেমিনি এপিআই কী (Gemini API key) ব্যবহার করার পরিবর্তে, ফায়ারবেস এআই লজিক এখন একটি গুগল-পরিচালিত সার্ভিস অ্যাকাউন্ট (P4SA) ব্যবহার করে জেমিনি ডেভেলপার এপিআই -এর অথরাইজেশন পরিচালনা করে, যা আমরা আপনার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সরবরাহ করি ।
ফায়ারবেস এআই লজিক সার্ভিস এজেন্ট ( service- PROJECT_ID @ gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com )

বিদ্যমান এবং নতুন উভয় প্রকল্পের জন্যই, যদি আপনি Firebase AI Logic- এর মাধ্যমে Gemini Developer API অ্যাক্সেস করেন, তাহলে ২০২৬ সালের মাঝামাঝি থেকে এই নিরাপত্তা আপগ্রেডগুলির সুবিধা নিতে আপনার পক্ষ থেকে কোনো পদক্ষেপ নেওয়ার প্রয়োজন নেই।

আমার কি আমার জেমিনি এপিআই কী-কে একটি "অথরাইজেশন (auth) কী"-তে স্থানান্তর করতে হবে?

বিদ্যমান এবং নতুন উভয় প্রোজেক্টের ক্ষেত্রেই, আপনি যদি Firebase AI Logic-এর মাধ্যমে Gemini Developer API অ্যাক্সেস করেন, তাহলে ২০২৬ সালের মাঝামাঝি থেকে কার্যকর হতে যাওয়া নিরাপত্তা আপগ্রেডগুলোর (যার মধ্যে ‘Authorization (auth) key’-তে মাইগ্রেট করাও অন্তর্ভুক্ত) সুবিধা নিতে আপনার পক্ষ থেকে কোনো পদক্ষেপ নেওয়ার প্রয়োজন নেই ।

আমাদের ডেভেলপারদের পক্ষ থেকে, জেমিনি ডেভেলপার এপিআই- তে 'অথরাইজেশন (auth) কী'-এর প্রয়োজনীয়তা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত নিরাপত্তা পরিবর্তন ফায়ারবেস এআই লজিক স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পন্ন করছে।

২০২৬ সালের মাঝামাঝি থেকে, Firebase AI Logic আর স্ট্যান্ডার্ড Gemini API কী সরবরাহ বা ব্যবহার করবে না। এর পরিবর্তে, Firebase AI Logic এখন একটি Google-পরিচালিত পরিষেবা অ্যাকাউন্ট (P4SA) ব্যবহার করে Gemini ডেভেলপার API- এর অনুমোদন পরিচালনা করে, যা আমরা আপনার Firebase প্রোজেক্টে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সরবরাহ করি:
ফায়ারবেস এআই লজিক সার্ভিস এজেন্ট ( service- PROJECT_ID @ gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com )

এই পরিবর্তনের ফলে, আপনি নির্দিষ্ট নামের যেকোনো API কী পর্যালোচনা এবং মুছে ফেলতে পারবেন। Gemini Developer API key (auto created by Firebase) । আপনি Google Cloud কনসোল থেকে এই কী-টি মুছে ফেলতে পারেন। কী-টি মুছে ফেলার আগে নিম্নলিখিত বিষয়গুলো পর্যালোচনা করুন:

• এই জেমিনি এপিআই কী-টি ফায়ারবেস শুধুমাত্র ফায়ারবেস এআই লজিক-এর সাথে ব্যবহারের উদ্দেশ্যে তৈরি করেছে, তাই এটি ডিলিট করা নিরাপদ হওয়া উচিত। তবে, এই কী-টি ডিলিট করার আগে, আপনার নিশ্চিত হয়ে নেওয়া উচিত যে আপনি ভুলবশত কী-টি এমন অন্য কোনো টুলের সাথে ব্যবহার করেননি যা জেমিনি ডেভেলপার এপিআই- তে অ্যাক্সেস দিতে পারে, যেমন জেনএআই সার্ভার এসডিকে বা Genkit । এর ব্যবহার পরীক্ষা করার পদ্ধতি নিচে দেওয়া হলো:
  1. Google Cloud কনসোলে, Gemini Developer API- এর পৃষ্ঠায় যান, তারপর Manage-এ ক্লিক করুন।
  2. মেট্রিক্স ট্যাবের ক্রেডেনশিয়ালস ড্রপডাউনে, নির্দিষ্ট নামের কী-টি নির্বাচন করুন। Gemini Developer API key (auto created by Firebase) ।
  3. যদি প্রদর্শিত গ্রাফগুলিতে ২০২৬ সালের জুলাই মাসের শুরু থেকে (যে সময়ে Firebase AI Logic এই API কীগুলি ব্যবহার করা বন্ধ করে দিয়েছিল) কোনো ব্যবহার দেখা না যায়, তাহলে কী-টি নিরাপদে মুছে ফেলা যাবে।
     তবে, যদি গ্রাফগুলিতে ব্যবহার দেখা যায়, তাহলে আপনি কী-টি অন্য কোনো টুলের সাথে ব্যবহার করছেন এবং আপনার কী-টির নাম পরিবর্তন করা উচিত যাতে এটি পরিষ্কারভাবে বোঝা যায় যে এটি সেই টুলের সাথেই ব্যবহৃত হচ্ছে (এবং Firebase AI Logic-এর সাথে নয় )।
• নিশ্চিত করুন যে আপনি এমন কোনো API কী মুছে ফেলছেন না যার নামে ওই সেগমেন্টটি রয়েছে। (auto created by Firebase)

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

Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করার সময়, Gemini Developer API ব্যবহারের অনুমোদন দেওয়ার জন্য আপনার কোনো Gemini API key-এর প্রয়োজন নেই , এবং আপনার অ্যাপের কোডবেসে কোনো Gemini API key যোগ করা উচিত নয় ।

আমি কি আমার 'ফায়ারবেস এপিআই কী' জেমিনি এপিআই কী হিসেবে ব্যবহার করতে পারি?

না — আপনার 'ফায়ারবেস এপিআই কী' জেমিনি এপিআই কী হিসেবে ব্যবহার করা উচিত নয় । আমরা দৃঢ়ভাবে সুপারিশ করছি যে আপনি আপনার ফায়ারবেস এপিআই কী-এর অনুমোদিত তালিকায় জেমিনি ডেভেলপার এপিআই যোগ করবেন না ।

আপনার Firebase API কী হলো সেই API কী, যা আপনার Firebase কনফিগারেশন ফাইল বা অবজেক্টে তালিকাভুক্ত থাকে এবং যা আপনি আপনার অ্যাপকে Firebase-এর সাথে সংযোগ করার জন্য অ্যাপের কোডবেসে যোগ করেন। আপনার কোডে Firebase API কী অন্তর্ভুক্ত করা ঠিক আছে , যখন আপনি কী-টি শুধুমাত্র Firebase-সম্পর্কিত API-গুলির (যেমন Firebase AI Logic ) সাথে ব্যবহার করেন । Firebase API কী সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য জানুন ।

Google Cloud কনসোলের APIs & Services > Credentials প্যানেলে , ফায়ারবেস এপিআই কীগুলো দেখতে এইরকম হয়:

যেহেতু Firebase-সম্পর্কিত API-গুলো কাজ করার জন্য আপনার অ্যাপের কোডবেসে আপনার Firebase API কী যোগ করতে হয়, এবং যেহেতু Gemini Developer API-কে API কী-এর মাধ্যমে অনুমোদন করা যায়, তাই আমরা দৃঢ়ভাবে সুপারিশ করছি যে আপনি আপনার Firebase API কী-এর জন্য API allowlist-এ Gemini Developer API (যা Google Cloud কনসোলে "Generative Language API" নামে পরিচিত) যোগ করবেন না। যদি আপনি তা করেন, তাহলে আপনি Gemini Developer API-কে সম্ভাব্য অপব্যবহারের ঝুঁকিতে ফেলবেন।

আমি আমার জেমিনি এপিআই কী কীভাবে সুরক্ষিত রাখব?