SSS ve sorun giderme

Gemini Developer API ve Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) kullanma arasındaki farklar

Aşağıdaki tabloda, nasıl eriştiğinizden bağımsız olarak genel anlamda iki "Gemini API" sağlayıcı arasındaki önemli farklar listelenmiştir:

¹ İki API sağlayıcının kullandıkça öde fiyatlandırması farklıdır (ilgili belgelerden daha fazla bilgi edinebilirsiniz).

² Gemini Developer API için Files API, Firebase AI Logic SDK'ları üzerinden desteklenmez.

Aşağıdaki tabloda, iki "Gemini API" sağlayıcı için sık sorulan özelliklerin kullanılabilirliği listelenmiştir. Bu tablo, özellikle Firebase AI Logic istemci SDK'ları kullanılırken geçerlidir.

Hem Gemini Developer API hem de Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) nasıl kullanılır?

Firebase projenizde her iki Gemini API sağlayıcıyı da etkinleştirebilir ve uygulamanızda her iki API'yi de kullanabilirsiniz.

Kodunuzda API sağlayıcıları arasında geçiş yapmak için kodunuzda arka uç hizmetini uygun şekilde ayarladığınızdan emin olun.

"Vertex AI"ın "Agent Platform" olarak yeniden markalanması için gereken değişiklikler

2026'nın ortalarında Google Cloud, "Vertex AI"ı "Gemini Enterprise Agent Platform" (veya "Agent Platform") olarak yeniden markalandırdı. Firebase ekosisteminde bu hizmet, "Agent Platform Gemini API" olarak adlandırılır.

Google Cloud için bu yeniden markalama süreci aşağıdakileri içeriyordu. Başka değişiklikler de yapıldı ancak bunlar Firebase AI Logic için geçerli değil.

• "Vertex AI" olan ürün adını "Gemini Enterprise Agent Platform" (veya "Agent Platform") olarak değiştiriyoruz. Bu değişiklik kapsamında Google Cloud konsolu ve belgeler için yeni URL'ler kullanılacak.

• API'nin görünen adı "Vertex AI API" yerine "Agent Platform API" olarak değiştiriliyor. Hizmet adının aynı kaldığını unutmayın: aiplatform.googleapis.com.

• "Vertex AI Studio"nun adı "Agent Studio" olarak değiştirildi.

• Temel API'lerin veya desteklenen modellerin özelliklerinde değişiklik yapılmamıştır.

Firebase AI Logic SDK'ları için bu yeniden markalama sürecine uyum sağlamak amacıyla "Gemini API" arka uç hizmetinin başlatma söz dizimini güncelledik ve bu yeni söz dizimini kullanırken modele erişmek için varsayılan konumu güncelledik.

• "Gemini API" arka uç hizmeti için yeni başlatma söz dizimi:

  Swift

  vertexAI kelimesini agentPlatform olarak değiştir.

  • agentPlatform söz dizimi, SDK'nın 12.17.0 ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir.
  • vertexAI söz dizimi, SDK'nın 13.0.0 sürümünde kaldırıldı.

  BEFORE

  // ...
  
  // 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

  vertexAI kelimesini agentPlatform olarak değiştir.

  • agentPlatform söz dizimi, SDK'nın 17.15.0 ve sonraki sürümlerinde, Firebase Android BoM ise 34.17.0 ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir.
  • vertexAI söz dizimi, SDK'nın 18.0.0 sürümünde ve BoM'nin 35.0.0 sürümünde kaldırıldı.

  BEFORE

  // ...
  
  // 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

  vertexAI kelimesini agentPlatform olarak değiştir.

  • agentPlatform söz dizimi, SDK'nın 17.15.0 ve sonraki sürümlerinde, Firebase Android BoM ise 34.17.0 ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir.
  • vertexAI söz dizimi, SDK'nın 18.0.0 sürümünde ve BoM'nin 35.0.0 sürümünde kaldırıldı.

  BEFORE

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

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform("LOCATION"));
  
  // ...
  

  Web

  VertexAIBackend kelimesini AgentPlatformBackend olarak değiştir.

  • AgentPlatformBackend söz dizimi, Firebase JS SDK'sının 12.17.0 ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir.
  • VertexAIBackend söz dizimi, SDK'nın 13.0.0 sürümünde kaldırıldı.

  BEFORE

  import { getAI, getGenerativeModel, VertexAIBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAIBackend` syntax, the default location is `us-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

  vertexAI kelimesini agentPlatform olarak değiştir.

  • agentPlatform söz dizimi, eklentinin 3.15.0 ve sonraki sürümlerinde ve Firebase Flutter BoM'un 4.18.0 ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir.
  • vertexAI söz dizimi, eklentinin 5.0.0 sürümünde ve Firebase Flutter BoM'un 5.0.0+ sürümünde kaldırıldı.

  BEFORE

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

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  final ai = await FirebaseAI.agentPlatform(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  Unity

  VertexAI kelimesini AgentPlatform olarak değiştir.

  • AgentPlatform söz dizimi, Unity için Firebase SDK'sı 13.15.0 ve sonraki sürümlerde kullanılabilir.
  • VertexAI söz dizimi, SDK'nın 14.0.0 sürümünde kaldırıldı.

  BEFORE

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

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly Vertex AI).
  // For the `AgentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.AgentPlatform(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

• Yeni başlatma söz dizimini kullanırken modele erişmek için yeni varsayılan konum:

  Yeni "Agent Platform" başlatma söz dizimi kullanılırken konum varsayılan olarak global olur.

  Bu değişiklik, neredeyse tüm Gemini modellerinin global konumunda desteklenmesi ve Google Cloud konumunun çoğu Gemini modelinin yeni sürümleri için us-central1 konumunu artık desteklememesi nedeniyle yapıldı.

Swift uygulamaları için: FirebaseAI sürümünden FirebaseAILogic sürümüne geçiş için gereken değişiklikler

Apple platformu uygulamaları için Firebase SDK'sı 12.5.0 sürümünden itibaren Firebase AI Logic, FirebaseAILogic modülü kapsamında dağıtılır. SDK 13.0.0 sürümünde FirebaseAI modülü kaldırıldı.

Bu değişikliği neden yaptık?

Bu hizmeti daha önce FirebaseAI modülü kapsamında sunuyorduk. Ancak aşağıdaki nedenlerden dolayı bu adı FirebaseAILogic olarak değiştirmemiz gerekti:

• İkili dağıtımlarda sorunlara neden olan modül ve sınıf arasındaki ad çakışmasını önleyin.

• Gelecekteki özellik geliştirme çalışmaları için Swift makrolarını kullanmamıza olanak tanır.

12.5.0 veya sonraki bir sürüme ya da 13.0.0 veya sonraki bir sürüme yükseltme yapıyorsanız ne yapmalısınız?

Firebase 12'de (12.5.0 ve sonraki sürümlerden itibaren), modül adının FirebaseAILogic olarak değiştirilmesi kesintiye neden olmaz ve geriye dönük olarak uyumludur. Bu nedenle, Firebase 12'de bu değişikliklerin yapılması önerilir. Ancak Firebase SDK'sı 13.0.0 sürümünde eski FirebaseAI modülü kaldırıldığından Firebase 13'e yükseltme yaparken bu değişikliklerin yapılması gerekir.

1. Swift PM bağımlılıklarını seçerken FirebaseAILogic (FirebaseAI yerine) seçeneğini belirleyin.

2. İçe aktarma ifadelerini FirebaseAILogic (FirebaseAI yerine) olarak değiştirin.

Gerekli API'ler ve bunları etkinleştirme

Firebase AI Logic SDK'larını Gemini Developer API ile kullanmak için projenizde aşağıdaki iki API'nin etkinleştirilmesi gerekir:

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

Firebase konsolunu kullanarak şu iki API'yi etkinleştirmeniz gerekir:

1. Firebase konsolunda AI Services (Yapay Zeka Hizmetleri) > AI Logic (Yapay Zeka Mantığı) bölümüne gidin.

2. Başlayın'ı tıklayın.

3. Gemini Developer API ile başlamak için seçin.

   Bu işlem, iki API'yi sizin için etkinleştiren rehberli bir iş akışı başlatır. Firebase, Gemini API kullanımını yetkilendirmek için Google tarafından yönetilen bir hizmet hesabı (P4SA) da sağlar ve Firebase AI Logic API'yi Firebase API anahtarınız için izin verilenler listesine ekler.

Firebase projesinde API'leri devre dışı bırakma

Firebase AI Logic için Firebase projenizin kurulumunu, seçtiğiniz Gemini API sağlayıcıyı kullanacak şekilde mümkün olduğunca kolaylaştırmaya çalışıyoruz. Buna, Firebase konsolundaki rehberli iş akışı gibi belirli yolculuklar sırasında Firebase projenizde gerekli API'leri etkinleştirmek de dahildir.

Ancak Firebase AI Logic veya Gemini API sağlayıcılarından birini kullanmamaya karar verirseniz Firebase projenizde ilgili API'leri devre dışı bırakabilirsiniz.

Firebase AI Logic özelliğini kullanmak için gereken izinler

Firebase AI Logic kullanılırken desteklenen modeller

Desteklenen modellerin listesine bakın. SDK'lara sık sık yeni özellikler ekliyoruz. Güncellemeler için bu SSS'yi (ayrıca sürüm notlarını, blogları ve sosyal medya gönderilerini) kontrol edin.

• Firebase AI Logic aşağıdaki modelleri destekler:

  • Gemini Developer API

    • Gemini temel modellerinin çoğu

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • Gemini temel modellerinin çoğu

• Firebase AI Logic, aşağıdaki modelleri desteklemez (seçtiğiniz Gemini API sağlayıcıdan bağımsız olarak):

  • İnce ayarlı modeller

  • Yerleştirme modelleri, Veo modelleri, Lyria modelleri, robotik modelleri, bilgisayar kullanım modelleri, Gemini Omni modelleri veya Gemini Cyber modelleri

Desteği sonlandırılan veya kullanımdan kaldırılan (emekliye ayrılan) modeller: Liste ve alternatifler

Modeller kullanımdan kaldırıldığında veya kapatıldığında (emekliye ayrıldığında) yapılması gereken değişiklikler ile ilgili SSS bölümünü inceleyin.

Gemini 2.5 kararlı modeller - kapatma tarihleri ve alternatifler

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

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

  • Genel kullanıma yönelik modellerin kullanımdan kaldırılacağı tarih, seçtiğiniz Gemini API sağlayıcısına bağlıdır:

    • Gemini Developer API (Google AI): Desteği sonlandırıldı ancak henüz kapatma tarihi duyurulmadı (Yalnızca daha önce etkin olan projeler bunları kullanmaya devam edebilir.)
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): 20 Ekim 2026

  • Görüntü üretme modeli (Nano Banana) için kullanımdan kaldırma tarihi, seçtiğiniz Gemini API sağlayıcısından bağımsız olarak aynıdır: 2 Ekim 2026

  Diğer "Nano Banana" modelleri ve kararlı Gemini Live API 2.5 modelleri bu durumdan etkilenmez.

Değiştirme: En yeni Gemini modellerinden birini (ör. gemini-4-argon, gemini-3.8-flash veya gemini-3.1-flash-image) kullanmak için geçiş yapın.

Imagen kararlı modeller - kapatma tarihleri ve alternatifler

• Tüm Imagen modelleri 17 Ağustos 2026'da kullanımdan kaldırılacak (Bu tarih daha önce 30 Haziran 2026 olarak belirlenmişti).

Değişiklik: Uygulamalarınızı Geminigörüntü modellerini ("Nano Banana" modelleri) kullanacak şekilde taşıyın.

Gemini 2.0 kararlı modeller - kapatma tarihleri ve alternatifler

• Gemini 2.0 Flash ve Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001 (ve otomatik olarak güncellenen takma adı gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (ve otomatik olarak güncellenen takma adı gemini-2.0-flash-lite)

  • 6 Şubat 2026: Bu modeller, daha önce kullanılmadıkları projelerde artık kullanılamayacak.

  • 31 Mart 2026: Bu modeller kullanımdan kaldırılacak.

  Kararlı Gemini Live API 2.0 modellerinin etkilenmediğini unutmayın.

Değiştirme: Yeni Gemini 3.x modellerinden birini (ör. gemini-3.1-flash-lite) kullanmaya geçin.

Gemini 1.5 ve 1.0 kararlı modelleri: Kapatma tarihleri ve yeni modeller

• Gemini 1.5 Pro modelleri:

  • gemini-1.5-pro-002 (ve gemini-1.5-pro): 24 Eylül 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 Mayıs 2025

• Gemini 1.5 Flash modelleri:

  • gemini-1.5-flash-002 (ve gemini-1.5-flash): 24 Eylül 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 Mayıs 2025

• Gemini 1.0 Pro Vision modelleri: 21 Nisan 2025 (Daha önce 9 Nisan 2025 olarak planlanmıştı.)

• Gemini 1.0 Pro modelleri: 21 Nisan 2025 (Daha önce 9 Nisan 2025 olarak planlanmıştı.)

Değiştirme: Yeni Gemini 3.x modellerinden birini (ör. gemini-3.1-flash-lite) kullanmaya geçin.

Modeller kullanımdan kaldırıldığında veya kapatıldığında (emekliye ayrıldığında) yapılması gereken değişiklikler

Google, kararlı bir model sürümü yayınladığında, modeli kapatmadan (kullanımdan kaldırmadan) önce en az 12 ay boyunca kullanılabilir olmasını sağlamaya çalışırız. Ancak Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) için bazı kararlı modellerin yalnızca kısa süreli kullanılabilirliğe sahip olduğunu unutmayın. Bu, yeni bir model yayınlandıktan 45 gün sonra kapatılabilecekleri (kullanımdan kaldırılabilecekleri) anlamına gelir.

Bir modelin kullanımdan kaldırılma tarihini nerede bulabilirim?

Bir modelin kullanımdan kaldırılma tarihini öğrenmek için aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:

• Yayınlandığı sırada: Her modelin beklenen kapatma tarihini Gemini API sağlayıcı belgelerinin çeşitli yerlerinde ve Firebase belgelerinde listeleriz (desteklenen modeller sayfasına bakın).

• Kapatma tarihi yaklaştıkça:

  • Google, ilgili proje üyelerine e-posta gönderir.
  • Yaklaşan kapatma işlemleriyle ilgili hatırlatıcıları çeşitli kanallarda yayınlarız:
    • Sürüm notları (örneğe bakın)
    • Sayfa düzeyindeki banner'lar, desteklenen modeller sayfası ve desteği sonlandırılan ve kapatılan modellerle ilgili SSS

Kullandığınız model kapatılmak üzereyse ne yapmalısınız?

1. Şu anda desteklenen uygun bir model ve bu modelin model adını bulun.

   Ayrıca, desteği sonlandırılan ve kapatılan modellerle ilgili SSS bölümünde önerilen alternatif modelleri de bulabilirsiniz.

2. Uygulamanızın kullandığı model adını kullanımdan kaldırılma tarihinden önce güncelleyin. Aksi takdirde, bu modele gönderilen tüm istekler 404 hatasıyla başarısız olur.

   • Model adını, GenerativeModel, LiveModel veya ImagenModel örneği oluştururken başlatma sırasında ayarlarsınız. Firebase Remote Config veya sunucu istem şablonlarını kullanmayla ilgili aşağıdaki önemli öneriyi inceleyin.

   • Firebase AI Logic kullanırken, modeli çağıran kodun herhangi bir bölümünü değiştirmeniz genellikle gerekmez.

     En yeni Gemini 4.x ve Gemini 3.x modellerinde bazı parametrelerin desteklenmediğini (özellikle sıcaklık, top-K, top-P, sıklık cezası, varlık cezası ve aday sayısı) unutmayın.

3. Yanıtların beklendiği gibi olduğundan emin olmak için uygulamanızı test edin.

Kullanıcı başına sıklık sınırlaması ayarlama

Varsayılan olarak Firebase AI Logic, kullanıcı başına istek sınırını dakikada 100 istek (RPM) olarak ayarlar.

Kullanıcı başına sıklık sınırlamanızı ayarlamak istiyorsanız Firebase AI Logic API'sinin kota ayarlarını düzenlemeniz gerekir.

Firebase AI Logic API kotası hakkında daha fazla bilgi edinin. Bu sayfada, kotanızı nasıl görüntüleyip düzenleyeceğinizi de öğrenebilirsiniz.

Gecikmeyi ve yüksek jeton kullanımını azaltma

Yüksek gecikme veya yüksek jeton kullanımı yaşıyorsanız bunun nedeni muhtemelen kullandığınız modelin düşünme seviyesi yapılandırmasıdır.

Gemini 3 ve sonraki modeller, akıl yürütme ve çok adımlı planlama becerilerini önemli ölçüde geliştiren dahili bir "düşünme süreci" kullanır. Bu sayede kodlama, ileri düzey matematik ve veri analizi gibi karmaşık görevlerde son derece etkili olurlar.

Ancak göreve bağlı olarak her zaman daha yüksek düşünme seviyelerine ihtiyaç duyulmaz. Modeli daha düşük bir düşünme seviyesi kullanacak şekilde yapılandırabilirsiniz. Daha düşük bir düşünme seviyesi, gecikmeyi ve jeton kullanımını azaltmaya yardımcı olur. Bir modelin düşünme özelliğine ne kadar ihtiyaç duyabileceğine karar vermenize yardımcı olması için görev zorluklarının karşılaştırmasını inceleyin.

Çoğu Gemini 3 ve sonraki modelde varsayılan düşünme seviyesinin HIGH olarak ayarlandığını unutmayın.

Çok formatlı istekler (ör. resimler, PDF'ler, video ve ses girişi) için MIME türü şartları

Her çok formatlı istekte her zaman aşağıdakileri sağlamanız gerekir:

• Dosya mimeType. Aşağıdaki istisnaya bakın.

• Dosya. Dosyayı satır içi veri olarak veya URL'sini kullanarak sağlayabilirsiniz.

Desteklenen giriş dosyası türleri, MIME türünün nasıl belirtileceği ve dosyayı sağlamak için kullanabileceğiniz iki seçenek hakkında bilgi edinmek için Desteklenen giriş dosyaları ve koşullar başlıklı makaleyi inceleyin.

İsteğinize MIME türü eklemeyle ilgili istisna

Yerel Android ve Apple platformu uygulamalarından gelen istekler için satır içi resim girişleri, MIME türü sağlama kuralının istisnasıdır.

Android ve Apple platformları için Firebase AI Logic SDK'ları, isteklerdeki resimleri işlemenin basitleştirilmiş ve platform dostu bir yolunu sunar. Tüm resimler (biçimleri ne olursa olsun), sunucuya gönderilmeden önce istemci tarafında% 80 kalitede JPEG'e dönüştürülür. Bu nedenle, Android ve Apple platformu SDK'larını kullanarak görüntüleri satır içi veri olarak sağladığınızda istekte MIME türünü belirtmeniz gerekmez.

Bu basitleştirilmiş işlem, isteklerde base64 kodlu resim gönderme örnekleri için Firebase AI Logic belgelerinde gösterilmiştir.

Bu özellikle ilgili platforma özgü bazı ek bilgileri aşağıda bulabilirsiniz:

• Android için:

  • Satır içi veri olarak resim içeren çok formatlı istemlerde platforma özgü resim türlerini (Bitmap) işlemenin basitleştirilmiş yönteminden yararlanabilirsiniz (örneğe bakın).

  • Resim biçimleri ve dönüşümleri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmak için resimleri InlineDataPart olarak sağlayabilir ve belirli MIME türünü belirtebilirsiniz. Örneğin:

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

• Apple platformları için:

  • Satır içi veri olarak resim içeren çok formatlı istemlerde platforma özgü resim türlerini (UIImage, NSImage, CIImage ve CGImage) işlemenin basitleştirilmiş yönteminden yararlanabilirsiniz (örneğe bakın).

  • Resim biçimleri ve dönüşümleri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmak için resimleri InlineDataPart olarak sağlayabilir ve belirli MIME türünü belirtebilirsiniz. Örneğin:

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

Firebase AI Logic kullanılırken henüz kullanılamayan ileri seviye özellikler: Google Görsel Arama ile temellendirme, modelde ince ayar yapma, yerleştirme oluşturma ve semantik alma

Aşağıdaki özellikler çeşitli modeller ve API sağlayıcıları tarafından desteklenir ancak Firebase AI Logic kullanılırken kullanılamaz:

• Google Görsel Arama ile temellendirme
• Bir modelde ince ayar yapma
• Yerleştirme oluşturma
• Anlamsal erişim

Bunları özellik isteği olarak eklemek veya mevcut bir özellik isteği için oy vermek istiyorsanız Firebase UserVoice sayfasını ziyaret edin.

"Vertex AI in Firebase" adının "Firebase AI Logic" olarak değiştirilmesi hakkında bilgi

2024'te, Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) ve Firebase proxy ağ geçidini kullanarak API'yi kötüye kullanıma karşı koruyabilen ve diğer Firebase ürünleriyle entegrasyonu mümkün kılan bir dizi Firebase istemci SDK'sı kullanıma sunduk. Ürünümüzü "Firebase'de Vertex AI" olarak adlandırdık. Bu ürün adı, ürünümüzün o dönemdeki kullanım alanlarını doğru bir şekilde tanımlıyordu.

Ancak o zamandan bu yana ürünümüzün özelliklerini genişlettik. Örneğin, Mayıs 2025 itibarıyla Gemini Developer API için destek sunuyoruz. Bu destek kapsamında, Firebase App Check ile entegrasyonumuzu kullanarak Gemini Developer API kötüye kullanıma karşı korunabilir.

Bu nedenle, "Firebase'de Vertex AI" adı artık ürünümüzün genişletilmiş kapsamını doğru şekilde yansıtmıyor. Bu nedenle, yeni bir ad (Firebase AI Logic), gelişen özellik setimizi daha iyi yansıtıyor ve gelecekte tekliflerimizi genişletmeye devam etmemize olanak tanıyor.

Firebase AI Logic'ün en yeni özelliklerinden yararlanmak (ve isteğe bağlı olarak Gemini Developer API kullanmaya başlamak) için geçiş rehberini inceleyin.

Modelleri eğitmek için veri kullanımı

Veri yönetimi ve Sorumlu Yapay Zeka bölümüne bakın.

Uygulamanın tüm sürümleri için gerekli App Check yaptırımı

App Check, uygulamanızın Firebase AI Logic kullanan tüm sürümlerinde zorunlu kılınmalıdır.

App Check kuralının mümkün olduğunca erken uygulanması çok önemlidir. Özellikle uygulamanızı herkese açık bir kaynak kodu kontrol sistemine göndermeden, uygulamanızı paylaşmadan veya uygulamanızı herkese açık hale getirmeden önce bu kuralı uygulamanız gerekir.

App Check özelliğini uygulamanızın kod tabanına hemen uygularsanız uygulamanızın tüm sürümleri geçerli App Check jetonları gönderebilir. Geçerli bir jeton göndermeyen istekler doğrulanmamış olarak kabul edilir ve App Check uygulandığında engellenir.

Uygulamanızın App Check uygulanmamış bir sürümünü son kullanıcılara yayınladıysanız yayınlanmış bir uygulama için App Check uygulama ve zorunlu kılma ile ilgili SSS'ye bakın.

Yayınlanmış bir uygulamada App Check nasıl uygulanır ve zorunlu kılınır?

App Check uygulanmamış uygulama sürümlerinde, bu sürümlerden Firebase AI Logic için gönderilen isteklerde geçerli App Check jetonları bulunmaz ve bu istekler doğrulanmamış olarak kabul edilir. Firebase AI Logic için App Check zorunlu kılındığında bu istekler engellenecek.

Aşağıdaki talimatlar, uygulamanızı taşımanıza yardımcı olur. Böylece, App Check içermeyen ve daha önce yayınlanmış bir uygulamada hizmet kesintilerini önleyecek şekilde App Check uygulayabilirsiniz.

1. Uygulamanızda en kısa sürede bir üretim onay sağlayıcısı uygulayın.

   • Apple platformları: DeviceCheck veya App Attest veya reCAPTCHA Enterprise
   • Android: Play Integrity veya reCAPTCHA Enterprise
   • Web: reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter: reCAPTCHA Enterprise dahil olmak üzere yukarıdaki tüm sağlayıcıları destekler.
   • Unity: Yukarıdaki tüm sağlayıcıları destekler (reCAPTCHA Enterprise desteği yakında sunulacaktır)

2. App Check yaptırımını ne zaman güvenle uygulayabileceğinize karar vermek için uygulamanızdan gelen istekleri izleyin.

   Örneğin, son isteklerin neredeyse tamamı doğrulanmış istemcilerden geliyorsa App Check politikasını zorunlu kılmayı düşünebilirsiniz.

3. Firebase AI Logic için App Check zorunlu kılın.

4. App Check zorunlu kılındığında yerel geliştirme için App Check hata ayıklama sağlayıcısını ayarlayabilir ve Firebase AI Logic için App Check zorunlu kılma ayarını koruyabilirsiniz.

Gemini Developer API ve Firebase AI Logic için güvenlik yükseltmeleri (2026'nın ortaları) hakkında bilgi

Geçmişte Gemini Developer API, Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com) kullanımını yetkilendirmek için standart Gemini API anahtarlarını kullanıyordu. Firebase AI Logic hizmetini etkinleştirdiyseniz ve Gemini Developer API kullanmayı seçtiyseniz Firebase sizin için Gemini Developer API ile kısıtlanmış bir Gemini API anahtarı oluşturuyordu. Bu anahtarın adı Gemini Developer API key (auto created by Firebase) idi.

2026'nın ortalarından itibaren Gemini Developer API, "Yetkilendirme (kimlik doğrulama) anahtarları" (aslında hizmet hesaplarıdır) adı verilen daha güvenli bir alternatife yükseltilecek. Firebase AI Logic da buna paralel olarak yükseltildi. Standart bir Gemini API anahtarı kullanmak yerine, Firebase AI Logic artık sizin için otomatik olarak sağladığımız Google tarafından yönetilen bir hizmet hesabını (P4SA) kullanarak Gemini Developer API için yetkilendirmeyi yönetiyor:
Firebase AI Logic Hizmet Aracısı (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

Hem mevcut hem de yeni projeler için Gemini Developer API'e Firebase AI Logic üzerinden erişiyorsanız 2026'nın ortalarından itibaren bu güvenlik yükseltmelerinden yararlanmak için herhangi bir işlem yapmanız gerekmez.

Gemini API anahtarını "yetkilendirme anahtarına" taşıma

Hem mevcut hem de yeni projelerde, Gemini Developer API hizmetine Firebase AI Logic üzerinden erişiyorsanız 2026'nın ortalarından itibaren güvenlik yükseltmelerinden yararlanmak için herhangi bir işlem yapmanız gerekmez ("Yetkilendirme (kimlik doğrulama) anahtarı"na geçiş dahil).

Firebase AI Logic, geliştiricilerimiz adına, Gemini Developer API için "Yetkilendirme (auth) anahtarları" gerektiren geçişi karşılamak üzere gerekli tüm güvenlik değişikliklerini otomatik olarak yapıyor.

2026'nın ortalarından itibaren Firebase AI Logic, standart Gemini API anahtarlarını artık sağlamayacak veya kullanmayacak. Bunun yerine Firebase AI Logic, Firebase projenizde sizin için otomatik olarak sağladığımız Google tarafından yönetilen bir hizmet hesabını (P4SA) kullanarak Gemini Developer API için yetkilendirmeyi yönetir:
Firebase AI Logic Service Agent (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

Bu değişiklik nedeniyle, Gemini Developer API key (auto created by Firebase) adlı API anahtarlarını inceleyip silebilirsiniz. Bu anahtarı Google Cloud konsolunda silebilirsiniz. Anahtarı silmeden önce aşağıdakileri inceleyin:

• Bu Gemini API anahtarı, Firebase tarafından yalnızca Firebase AI Logic ile kullanılmak üzere oluşturulduğundan silinmesi güvenlidir. Ancak bu anahtarı silmeden önce, anahtarı Gemini Developer API erişimi sağlayabilecek diğer araçlarla (ör. GenAI sunucu SDK'ları veya Genkit) yanlışlıkla kullanmadığınızdan emin olmanız gerekir. Kullanımı nasıl kontrol edeceğiniz aşağıda açıklanmıştır:
  1. Google Cloud konsolunda Gemini Developer API sayfasına gidin ve Yönet'i tıklayın.
  2. Metrikler sekmesindeki Kimlik bilgileri açılır listesinde Gemini Developer API key (auto created by Firebase) adlı anahtarı seçin.
  3. Gösterilen grafiklerde Temmuz 2026'nın başından (Firebase AI Logic bu API anahtarlarını kullanmayı bıraktığı tarih) bu yana kullanım görünmüyorsa anahtar güvenli bir şekilde silinebilir.
     Ancak grafiklerde kullanım gösteriliyorsa anahtarı başka bir araçla kullanıyorsunuz demektir. Bu durumda, anahtarın o araçla kullanıldığının (ve Firebase AI Logic ile kullanılmadığının) anlaşılması için anahtarı yeniden adlandırmanız gerekir.
• Adında (auto created by Firebase) segmentini içeren başka bir API anahtarını silmediğinizden emin olun.

Mobil veya web uygulamasının kod tabanına Gemini API anahtarı eklemeyin.

Firebase AI Logic SDK'larını kullanırken Gemini Developer API kullanımını yetkilendirmek için Gemini API anahtarına ihtiyacınız yoktur ve uygulamanızın kod tabanına Gemini API anahtarı eklememeniz gerekir.

"Firebase API anahtarını" Gemini API anahtarı olarak kullanmayın.

"Firebase API anahtarınızı" hiçbir zaman Gemini API anahtarı olarak kullanmayın. Gemini Developer API uygulamasını Firebase API anahtarınızın izin verilenler listesine eklememenizi önemle tavsiye ederiz.

Firebase API anahtarınız, uygulamanızı Firebase'e bağlamak için uygulamanızın kod tabanına eklediğiniz Firebase yapılandırma dosyasında veya nesnesinde listelenen API anahtarıdır. Firebase API anahtarınızı yalnızca Firebase ile ilgili API'lerle (ör. Firebase AI Logic) kullanıyorsanız kodunuza ekleyebilirsiniz. Firebase API anahtarları hakkında önemli bilgiler edinin.

Google Cloud konsolunun API'ler ve Hizmetler > Kimlik Bilgileri panelinde Firebase API anahtarları şu şekilde görünür:

Firebase ile ilgili API'lerin çalışması için Firebase API anahtarınızı uygulamanızın kod tabanına eklemeniz gerektiğinden ve Gemini Developer API, API anahtarı aracılığıyla yetkilendirilebildiğinden Gemini Developer API'ı (Google Cloud konsolunda "Generative Language API" olarak adlandırılır) Firebase API anahtarınızın API izin verilenler listesine EKLEMEMENİZİ önemle tavsiye ederiz. Bunu yaparsanız Gemini Developer API, kötüye kullanıma açık hale gelir.

Gemini API anahtarını güvende tutma