FAQ dan pemecahan masalah

Apa perbedaan antara penggunaan Gemini Developer API dan Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)?

Tabel berikut mencantumkan perbedaan penting antara kedua penyedia "Gemini API" secara umum, terlepas dari cara Anda mengaksesnya:

¹ Kedua penyedia API memiliki harga bayar sesuai penggunaan yang berbeda (pelajari lebih lanjut dalam dokumentasi masing-masing).

² Files API untuk Gemini Developer API tidak didukung melalui SDK Firebase AI Logic.

Tabel berikut mencantumkan ketersediaan fitur yang umum ditanyakan untuk dua penyedia "Gemini API". Tabel ini berlaku khusus saat menggunakan SDK klien Firebase AI Logic.

Dapatkah saya menggunakan Gemini Developer API dan Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)?

Ya, Anda dapat mengaktifkan kedua penyedia "Gemini API" di project Firebase Anda, dan Anda dapat menggunakan kedua API tersebut di aplikasi Anda.

Untuk beralih antar-penyedia API dalam kode Anda, cukup pastikan Anda telah menyetel layanan backend dengan tepat dalam kode Anda.

Apa saja perubahan yang diperlukan untuk rebranding "Vertex AI" menjadi "Agent Platform"?

Pada pertengahan tahun 2026, Google Cloud mengganti nama "Vertex AI" menjadi "Gemini Enterprise Agent Platform" (atau "Agent Platform"). Dalam ekosistem Firebase, kami menyebut layanan ini sebagai "Agent Platform Gemini API".

Untuk Google Cloud, perubahan merek ini mencakup hal berikut. Perhatikan bahwa ada perubahan lain, tetapi tidak berlaku untuk Firebase AI Logic.

• Melakukan rebranding produk dari "Vertex AI" menjadi "Gemini Enterprise Agent Platform" (atau "Agent Platform"), yang mencakup URL baru untuk konsol Google Cloud dan dokumentasi.

• Mengubah nama tampilan API dari "Vertex AI API" menjadi "Agent Platform API". Perhatikan bahwa nama layanan tetap sama: aiplatform.googleapis.com.

• Mengganti nama "Vertex AI Studio" menjadi "Agent Studio".

• Tidak ada perubahan pada kemampuan API pokok atau model yang didukung.

Untuk SDK Firebase AI Logic, kami mengakomodasi perubahan merek ini dengan memperbarui sintaks inisialisasi untuk layanan backend "Gemini API" dan memperbarui lokasi default untuk mengakses model saat menggunakan sintaks baru ini.

• Sintaks inisialisasi baru untuk layanan backend "Gemini API":

  Swift

  Ubah vertexai menjadi agentPlatform.
  Tersedia mulai dari Firebase SDK untuk platform Apple v12.17.0+.

  BEFORE

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

  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

  Ubah vertexAI menjadi agentPlatform.
  Tersedia mulai dari Firebase AI Logic SDK untuk Android v17.15.0+ (Firebase Android BoM v34.17.0+).

  BEFORE

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

  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

  Ubah vertexAI menjadi agentPlatform.
  Tersedia mulai dari Firebase AI Logic SDK untuk Android v17.15.0+ (Firebase Android BoM v34.17.0+).

  BEFORE

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

  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

  Ubah VertexAIBackend menjadi AgentPlatformBackend.
  Tersedia mulai dari Firebase JS SDK v12.17.0+.

  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-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') });
  
  // ...
  

  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

  Ubah vertexAI menjadi agentPlatform.
  Tersedia mulai dari plugin Firebase AI Logic untuk Flutter v3.15.0+ (Firebase Flutter BoM v4.18.0+).

  BEFORE

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

  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

  Ubah VertexAI menjadi AgentPlatform.
  Tersedia mulai dari Firebase SDK untuk Unity v13.15.0+.

  BEFORE

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

  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"));
  
  // ...
  

• Lokasi default baru untuk mengakses model saat menggunakan sintaks inisialisasi baru:

  Saat menggunakan sintaks inisialisasi "Agent Platform" yang baru, lokasi secara default adalah global.

  Perubahan ini dilakukan karena hampir semua model Gemini didukung di global, dan Google Cloud tidak lagi mendukung lokasi us-central1 untuk rilis baru sebagian besar model Gemini.

Apa saja API yang diperlukan? Bagaimana cara mengaktifkannya?

Untuk menggunakan SDK Firebase AI Logic dengan Gemini Developer API, project Anda harus mengaktifkan dua API berikut:

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

Anda harus mengaktifkan kedua API ini menggunakan konsol Firebase:

1. Di konsol Firebase, buka AI Services > AI Logic.

2. Klik Get started.

3. Pilih untuk mulai menggunakan Gemini Developer API.

   Tindakan ini akan meluncurkan alur kerja terpandu yang mengaktifkan kedua API tersebut untuk Anda. Firebase juga akan menyediakan akun layanan yang dikelola Google (P4SA) untuk mengizinkan penggunaan Gemini API, serta menambahkan Firebase AI Logic API ke daftar yang diizinkan untuk kunci API Firebase Anda.

Bagaimana cara menonaktifkan API di project Firebase?

Untuk Firebase AI Logic, kami berupaya membuat penyiapan project Firebase Anda agar dapat menggunakan penyedia Gemini API pilihan Anda semudah mungkin. Hal ini mencakup pengaktifan API yang diperlukan di project Firebase Anda selama perjalanan tertentu, seperti alur kerja terpandu di konsol Firebase.

Namun, jika Anda memutuskan untuk tidak menggunakan Firebase AI Logic atau salah satu penyedia Gemini API, Anda dapat menonaktifkan API terkait di project Firebase Anda.

Izin apa yang mungkin diperlukan untuk menggunakan Firebase AI Logic?

Apa saja model yang didukung saat menggunakan Firebase AI Logic?

Lihat daftar model yang didukung. Kami sering menambahkan kemampuan baru ke SDK, jadi periksa kembali FAQ ini untuk melihat update (serta di catatan rilis, blog, dan postingan media sosial).

• Firebase AI Logic mendukung model berikut:

  • Gemini Developer API

    • Sebagian besar model dasar Gemini dan Imagen

    Perhatikan bahwa Gemini Developer API (terlepas dari cara aksesnya) hanya mendukung model Imagen stabil tertentu.

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • Sebagian besar model dasar Gemini dan Imagen

• Firebase AI Logic tidak mendukung model berikut (terlepas dari penyedia Gemini API yang Anda pilih):

  • Model yang disesuaikan

  • Model embedding, model Veo, model Lyria, model robotik, model penggunaan komputer, Gemini model Omni, atau Gemini model Flash Cyber

  • Model Imagen lama atau imagen-3.0-capability-001

Yang harus dilakukan saat model dihentikan (pensiun)?

Saat Google merilis versi model yang stabil, kami berupaya memastikan bahwa versi tersebut tersedia setidaknya selama 12 bulan sebelum kami menghentikan (menonaktifkan) model tersebut. Namun, perhatikan bahwa untuk Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), beberapa model stabil hanya memiliki ketersediaan jangka pendek, yang berarti bahwa model tersebut dapat dihentikan (dihentikan penggunaannya) paling cepat 45 hari setelah model pengganti dirilis.

Di mana saya dapat menemukan tanggal penonaktifan model?

Berikut beberapa cara untuk menemukan tanggal penghentian model:

• Pada saat rilis: Kami mencantumkan tanggal penonaktifan yang diharapkan untuk setiap model di beberapa tempat dalam dokumentasi penyedia Gemini API serta dalam dokumentasi Firebase (lihat halaman model yang didukung).

• Saat tanggal penonaktifan semakin dekat: Google mengirimkan email kepada anggota project yang sesuai, dan kami memposting pengingat di catatan rilis dan saluran lainnya tentang penonaktifan yang akan datang (misalnya, pengingat tanggal penonaktifan untuk model stabil Gemini 1.5 dan 1.0).

Apa yang harus dilakukan jika model yang Anda gunakan akan dinonaktifkan?

1. Temukan model yang saat ini didukung yang sesuai dan nama modelnya.

2. Perbarui nama model yang digunakan oleh aplikasi Anda sebelum tanggal penonaktifan; jika tidak, semua permintaan ke model tersebut akan gagal dengan error 404.

   • Anda menetapkan nama model selama inisialisasi saat Anda membuat instance GenerativeModel, LiveModel, atau ImagenModel. Pastikan untuk meninjau rekomendasi penting di bawah tentang penggunaan template perintah server atau Firebase Remote Config.

   • Saat menggunakan Firebase AI Logic, Anda biasanya tidak perlu mengubah kode yang sebenarnya memanggil model.

     Perhatikan bahwa untuk model Gemini 3.x, parameter sampling (temperatur, top-K, top-P) tidak digunakan lagi.

3. Uji aplikasi Anda untuk memastikan bahwa respons masih sesuai dengan yang diharapkan.

Gemini 2.5 model stabil - tanggal penonaktifan & penggantian

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

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

  • Untuk model penggunaan umum, tanggal penonaktifan bergantung pada penyedia Gemini API yang Anda pilih:

    • Gemini Developer API (Google AI): 16 Oktober 2026
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): 20 Oktober 2026

  • Untuk model pembuatan gambar (Nano Banana), tanggal penonaktifan permanen sama terlepas dari provider Gemini API yang Anda pilih: 2 Oktober 2026

  Perhatikan bahwa model "Nano Banana" lainnya dan model Gemini Live API 2.5 stabil tidak terpengaruh.

Penggantian: Lakukan migrasi untuk menggunakan salah satu model Gemini 3.x baru (seperti gemini-3.6-flash atau gemini-3.1-flash-image).

Imagen model stabil - tanggal penonaktifan & penggantian

• Semua model Imagen akan dinonaktifkan paling cepat 17 Agustus 2026 (perhatikan bahwa tanggal penonaktifan ini telah diperpanjang dari 30 Juni 2026 sebelumnya).

Penggantian: Migrasikan aplikasi Anda untuk menggunakan model Gambar Gemini (model "Nano Banana").

Gemini 2.0 model stabil - tanggal penonaktifan & penggantian

• Gemini 2.0 Flash dan Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001 (dan aliasnya yang diupdate otomatis gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (dan aliasnya yang diupdate otomatisgemini-2.0-flash-lite)

  • 6 Februari 2026: Model ini tidak akan lagi tersedia untuk digunakan dalam proyek yang sebelumnya tidak menggunakan model tersebut.

  • 31 Maret 2026: Model ini akan dinonaktifkan.

  Perhatikan bahwa model Gemini Live API 2.0 yang stabil tidak terpengaruh.

Penggantian: Bermigrasi untuk menggunakan salah satu model Gemini 3.x baru (seperti gemini-3.1-flash-lite).

Model stabil Gemini 1.5 dan 1.0 - tanggal penonaktifan & penggantian

• Model Gemini 1.5 Pro:

  • gemini-1.5-pro-002 (dan gemini-1.5-pro): 24 September 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 Mei 2025

• Model Gemini 1.5 Flash:

  • gemini-1.5-flash-002 (dan gemini-1.5-flash): 24 September 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 Mei 2025

• Gemini 1.0 Pro Vision model: 21 April 2025 (sebelumnya dijadwalkan pada 9 April 2025)

• Gemini 1.0 Pro model: 21 April 2025 (sebelumnya dijadwalkan pada 9 April 2025)

Penggantian: Bermigrasi untuk menggunakan salah satu model Gemini 3.x baru (seperti gemini-3.1-flash-lite).

Apakah Firebase AI Logic menggunakan data saya untuk melatih model?

Lihat Tata kelola data & Responsible AI.

Bagaimana cara menyetel batas kapasitas per pengguna?

Secara default, Firebase AI Logic menetapkan batas permintaan per pengguna pada 100 permintaan per menit (RPM).

Jika ingin menyesuaikan batas kapasitas per pengguna, Anda perlu menyesuaikan setelan kuota untuk Firebase AI Logic API.

Pelajari lebih lanjut Firebase AI Logickuota API. Di halaman tersebut, Anda juga dapat mempelajari cara melihat dan mengedit kuota Anda.

Bagaimana cara mengurangi latensi dan penggunaan token yang tinggi?

Jika Anda mengalami latensi tinggi atau penggunaan token yang tinggi, kemungkinan hal ini disebabkan oleh konfigurasi tingkat pemikiran untuk model yang Anda gunakan.

Model Gemini 3 dan yang lebih baru selalu menggunakan "proses berpikir" internal yang secara signifikan meningkatkan kemampuan penalaran dan perencanaan multi-langkahnya, sehingga sangat efektif untuk tugas-tugas kompleks seperti coding, matematika tingkat lanjut, dan analisis data.

Namun, bergantung pada tugasnya, tingkat pemikiran yang lebih tinggi tidak selalu diperlukan, dan Anda dapat mengonfigurasi model untuk menggunakan tingkat pemikiran yang lebih rendah. Tingkat pemikiran yang lebih rendah akan membantu mengurangi latensi dan penggunaan token. Untuk membantu Anda memutuskan seberapa besar kemampuan berpikir yang dibutuhkan model, tinjau perbandingan kesulitan tugas.

Perhatikan bahwa untuk sebagian besar model Gemini 3 dan yang lebih baru, tingkat penalaran default ditetapkan ke HIGH.

Apakah jenis MIME diperlukan dalam permintaan multimodal saya? (seperti untuk input gambar, PDF, video, dan audio)

Ya, dalam setiap permintaan multimodal, Anda harus selalu memberikan hal berikut:

• mimeType file. Lihat pengecualian di bawah.

• File. Anda dapat memberikan file sebagai data inline atau memberikan file menggunakan URL-nya.

Pelajari jenis file input yang didukung, cara menentukan jenis MIME, dan dua opsi untuk menyediakan file di File input yang didukung dan persyaratan.

Pengecualian untuk menyertakan jenis MIME dalam permintaan Anda

Pengecualian untuk memberikan jenis MIME adalah input gambar inline untuk permintaan dari aplikasi platform Android dan Apple native.

SDK Firebase AI Logic untuk platform Android dan Apple menyediakan cara yang disederhanakan dan kompatibel dengan platform untuk menangani gambar dalam permintaan — semua gambar (apa pun formatnya) dikonversi di sisi klien ke JPEG dengan kualitas 80% sebelum dikirim ke server. Artinya, saat Anda memberikan gambar sebagai data inline menggunakan SDK platform Android dan Apple, Anda tidak perlu menentukan jenis MIME dalam permintaan.

Penanganan yang disederhanakan ini ditampilkan dalam dokumentasi Firebase AI Logic di contoh untuk mengirim gambar berenkode base64 dalam permintaan.

Berikut beberapa informasi tambahan khusus platform tentang fitur ini:

• Untuk Android:

  • Anda dapat memanfaatkan cara yang disederhanakan untuk menangani jenis gambar platform-native (Bitmap) dalam perintah multimodal yang berisi gambar sebagai data inline (lihat contoh).

  • Untuk kontrol yang lebih besar atas format dan konversi gambar, Anda dapat memberikan gambar sebagai InlineDataPart dan memberikan jenis MIME tertentu. Contoh:

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

• Untuk platform Apple:

  • Anda dapat memanfaatkan cara yang lebih sederhana untuk menangani jenis gambar bawaan platform (UIImage, NSImage, CIImage, dan CGImage) dalam perintah multimodal yang berisi gambar sebagai data inline (lihat contoh).

  • Untuk kontrol yang lebih baik atas format dan konversi gambar, Anda dapat memberikan gambar sebagai InlineDataPart dan memberikan jenis MIME tertentu. Contoh:

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

Apakah fitur ini tersedia saat menggunakan Firebase AI Logic: Perujukan dengan Google Penelusuran Gambar, penyesuaian model, pembuatan embedding, dan pengambilan semantik?

Fitur berikut didukung oleh berbagai model dan penyedia API, tetapi tidak tersedia saat menggunakan Firebase AI Logic:

• Melakukan grounding dengan Penelusuran Gambar Google
• Menyesuaikan model
• Pembuatan embedding
• Pengambilan semantik

Jika Anda ingin menambahkan permintaan fitur ini atau memberikan suara pada permintaan fitur yang ada, buka Firebase UserVoice.

Mengapa nama berubah dari "Vertex AI in Firebase" menjadi "Firebase AI Logic"?

Pada tahun 2024, kami meluncurkan serangkaian Firebase Client SDK yang dapat menggunakan Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) serta gateway proxy Firebase untuk melindungi API tersebut dari penyalahgunaan dan mengaktifkan integrasi dengan produk Firebase lainnya. Kami menyebut produk kami "Vertex AI in Firebase", dan nama produk ini secara akurat mendeskripsikan kasus penggunaan produk kami yang tersedia pada saat itu.

Namun, sejak saat itu, kami telah memperluas kemampuan produk kami. Misalnya, mulai Mei 2025, kami kini menawarkan dukungan untuk Gemini Developer API, termasuk kemampuan untuk melindungi Gemini Developer API dari penyalahgunaan menggunakan integrasi kami dengan Firebase App Check.

Akibatnya, nama "Vertex AI in Firebase" tidak lagi secara akurat merepresentasikan cakupan produk kami yang diperluas. Oleh karena itu, nama baru — Firebase AI Logic — lebih mencerminkan set fitur kami yang terus berkembang dan memungkinkan kami terus memperluas penawaran kami di masa mendatang.

Lihat panduan migrasi untuk memastikan Anda mendapatkan semua fitur terbaru dari Firebase AI Logic (dan opsionalnya mulai menggunakan Gemini Developer API).

Untuk aplikasi Swift di platform Apple - Apa yang harus dilakukan terkait perubahan nama modul dari FirebaseAI menjadi FirebaseAILogic?

Untuk aplikasi platform Apple, mulai Firebase SDK v12.5.0, Firebase AI Logic kini didistribusikan di modul FirebaseAILogic. Kami telah membuat perubahan ini tidak merusak dan kompatibel dengan versi sebelumnya.

Mengapa kami melakukan perubahan ini?

Sebelumnya, kami mendistribusikan layanan ini di bawah modul FirebaseAI. Namun, kami perlu mengganti namanya menjadi FirebaseAILogic karena alasan berikut:

• Hindari tabrakan nama antara modul dan class yang menyebabkan masalah dalam distribusi biner.

• Memungkinkan kami menggunakan makro Swift untuk pengembangan fitur mendatang.

Apa yang harus dilakukan jika Anda melakukan upgrade ke v12.5.0+?

Perubahan nama modul menjadi FirebaseAILogic tidak merusak dan kompatibel dengan versi sebelumnya. Namun, pada akhirnya, kami dapat menghapus modul lama bersama dengan rilis perubahan besar Firebase SDK di masa mendatang (jangka waktu saat ini belum ditentukan).

Tidak ada perubahan yang diperlukan untuk perubahan nama modul ini, tetapi sebaiknya Anda melakukan hal berikut:

1. Saat memilih dependensi Swift PM, pilih FirebaseAILogic (bukan FirebaseAI).

2. Ubah pernyataan impor menjadi FirebaseAILogic (bukan FirebaseAI).

Apakah saya perlu menerapkan App Check untuk semua versi publik aplikasi saya?

Ya, App Check harus diterapkan untuk semua versi publik aplikasi Anda yang menggunakan Firebase AI Logic.

App Check harus diterapkan sedini mungkin — terutama sebelum Anda melakukan commit aplikasi ke sistem kontrol kode sumber yang tersedia secara publik, membagikan aplikasi, atau membuat aplikasi tersedia secara publik.

Jika Anda menerapkan App Check di codebase aplikasi Anda secara langsung, semua versi aplikasi Anda dapat mengirim token App Check yang valid. Permintaan yang tidak mengirim token valid dianggap tidak terverifikasi dan akan diblokir saat App Check diterapkan.

Jika Anda telah merilis versi aplikasi kepada pengguna akhir yang tidak menerapkan App Check, lihat FAQ tentang cara menerapkan dan menerapkan App Check untuk aplikasi yang sudah dirilis.

Bagaimana cara menerapkan dan memberlakukan App Check untuk aplikasi yang sudah dirilis?

Untuk versi aplikasi yang tidak menerapkan App Check, permintaan ke Firebase AI Logic dari versi tersebut tidak memiliki token App Check yang valid dan dianggap tidak terverifikasi. Permintaan ini akan diblokir saat App Check diterapkan untuk AI Logic.

Untuk menghindari gangguan layanan di aplikasi yang sudah dirilis dan tidak memiliki App Check, lakukan sebelum menerapkan App Check.

1. Terapkan penyedia pengesahan di aplikasi Anda sesegera mungkin.

   • Platform Apple: DeviceCheck atau App Attest

   • Android: Play Integrity

   • Web: reCAPTCHA Enterprise

   • Flutter: Mendukung semua penyedia default di atas

   • Unity: Mendukung semua penyedia default di atas

2. Pantau permintaan dari aplikasi Anda untuk membantu Anda memutuskan kapan aman untuk menerapkan App Check.

   Misalnya, jika hampir semua permintaan terbaru berasal dari klien terverifikasi, sebaiknya terapkan App Check.

3. Terapkan App Check untuk Firebase AI Logic.

4. Untuk pengembangan lokal saat App Check diterapkan, konfigurasi penyedia debug App Check untuk melewati pengesahan sambil tetap mempertahankan penerapan App Check. Lihat petunjuk penyiapan untuk platform Anda: iOS+ | Android | Web | Flutter | Unity.

Apa saja upgrade keamanan (pertengahan 2026) untuk Gemini Developer API dan Firebase AI Logic?

Sebelumnya, Gemini Developer API mengandalkan kunci API Gemini standar untuk mengizinkan penggunaan Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com). Jika Anda mengaktifkan Firebase AI Logic dan memilih untuk menggunakan Gemini Developer API, Firebase akan membuat kunci API Gemini untuk Anda yang dibatasi ke Gemini Developer API. Kunci ini diberi nama Gemini Developer API key (auto created by Firebase).

Mulai pertengahan tahun 2026, Gemini Developer API akan diupgrade ke alternatif yang lebih aman yang disebut "Kunci otorisasi (auth)" (yang pada dasarnya adalah akun layanan). Firebase AI Logic telah diupgrade secara bersamaan. Daripada menggunakan kunci API Gemini standar, Firebase AI Logic kini menangani otorisasi untuk Gemini Developer API menggunakan akun layanan yang dikelola Google (P4SA) yang kami sediakan secara otomatis untuk Anda:
Agen Layanan Logika AI Firebase (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

Untuk project lama dan baru, jika Anda mengakses Gemini Developer API melalui Firebase AI Logic, Anda tidak perlu melakukan tindakan apa pun untuk memanfaatkan upgrade keamanan ini mulai pertengahan tahun 2026.

Apakah saya perlu memigrasikan kunci API Gemini saya ke "Kunci otorisasi (auth)"?

Untuk project lama dan baru, jika Anda mengakses Gemini Developer API melalui Firebase AI Logic, Anda tidak perlu melakukan tindakan apa pun untuk memanfaatkan upgrade keamanan mulai pertengahan tahun 2026 (termasuk bermigrasi ke "Kunci otorisasi (auth)").

Atas nama developer kami, Firebase AI Logic secara otomatis menangani semua perubahan keamanan yang diperlukan untuk mengakomodasi transisi Gemini Developer API agar memerlukan "Kunci otorisasi (auth)".

Mulai pertengahan tahun 2026, Firebase AI Logic tidak lagi menyediakan atau menggunakan kunci API Gemini standar. Sebagai gantinya, Firebase AI Logic kini menangani otorisasi untuk Gemini Developer API menggunakan akun layanan yang dikelola Google (P4SA) yang kami sediakan secara otomatis untuk Anda di project Firebase Anda:
Agen Layanan Logika AI Firebase (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

Dengan adanya perubahan ini, Anda dapat meninjau dan menghapus kunci API apa pun yang bernama Gemini Developer API key (auto created by Firebase). Anda dapat menghapus kunci ini di konsol Google Cloud. Tinjau hal berikut sebelum menghapus kunci:

• Kunci API Gemini ini dibuat oleh Firebase hanya untuk digunakan dengan Firebase AI Logic, jadi kunci ini aman untuk dihapus. Namun, sebelum menghapus kunci ini, Anda tetap harus memeriksa untuk memastikan bahwa Anda tidak keliru menggunakan kunci dengan alat lain yang dapat memberikan akses ke Gemini Developer API, seperti SDK server GenAI atau Genkit. Berikut cara memeriksa penggunaan:
  1. Di konsol Google Cloud, buka halaman untuk Gemini Developer API, lalu klik Kelola.
  2. Di tab Metrics, di dropdown Credentials, pilih kunci yang bernama Gemini Developer API key (auto created by Firebase).
  3. Jika grafik yang ditampilkan tidak menunjukkan penggunaan sejak awal Juli 2026 (saat Firebase AI Logic berhenti menggunakan kunci API ini), maka kunci tersebut aman untuk dihapus.
     Namun, jika grafik menunjukkan penggunaan, berarti Anda menggunakan kunci dengan alat lain dan Anda harus mengganti nama kunci agar jelas bahwa kunci tersebut digunakan dengan alat tersebut (dan bukan dengan Firebase AI Logic).
• Pastikan Anda tidak menghapus kunci API lain dengan nama yang berisi segmen (auto created by Firebase).

Haruskah saya menambahkan kunci API Gemini ke codebase aplikasi seluler atau web saya?

Saat menggunakan SDK Firebase AI Logic, Anda tidak memerlukan kunci API Gemini untuk mengizinkan penggunaan Gemini Developer API, dan Anda tidak boleh menambahkan kunci API Gemini ke codebase aplikasi Anda.

Dapatkah saya menggunakan "kunci API Firebase" sebagai kunci API Gemini?

Tidak — Anda tidak boleh menggunakan "kunci API Firebase" sebagai kunci API Gemini. Sebaiknya jangan tambahkan Gemini Developer API ke daftar yang diizinkan untuk kunci API Firebase Anda.

Kunci API Firebase Anda adalah kunci API yang tercantum dalam file atau objek konfigurasi Firebase yang Anda tambahkan ke codebase aplikasi untuk menghubungkan aplikasi Anda ke Firebase. Anda boleh menyertakan kunci API Firebase dalam kode jika hanya menggunakan kunci tersebut dengan API terkait Firebase (seperti Firebase AI Logic). Pelajari informasi penting tentang kunci API Firebase.

Di panel APIs & Services > Credentials di Google Cloud console, berikut tampilan kunci API Firebase:

Karena Anda perlu menambahkan kunci API Firebase ke codebase aplikasi agar API terkait Firebase berfungsi, dan karena Gemini Developer API dapat diizinkan melalui kunci API, sebaiknya JANGAN menambahkan Gemini Developer API (disebut "Generative Language API" di konsol Google Cloud) ke daftar yang diizinkan API untuk kunci API Firebase Anda. Jika Anda melakukannya, Anda akan mengekspos Gemini Developer API ke potensi penyalahgunaan.

Bagaimana cara menjaga keamanan kunci API Gemini saya?