Часто задаваемые вопросы и устранение неполадок

Различия между Gemini Developer API и Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

В таблице ниже перечислены основные различия между двумя поставщиками Gemini API в целом, независимо от того, как вы получаете к ним доступ.

¹ У двух поставщиков API разные цены на оплату по мере использования (подробности см. в документации).

² Files API для Gemini Developer API не поддерживается в SDK Firebase AI Logic.

В таблице ниже указано, какие функции доступны для двух поставщиков услуг "Gemini API". Эта таблица относится только к случаям, когда используются клиентские SDK Firebase AI Logic.

Как использовать Gemini Developer API и Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

В проекте Firebase можно включить обоих поставщиков Gemini API и использовать оба API в приложении.

Чтобы переключаться между поставщиками API в коде, убедитесь, что вы правильно настроили бэкенд-службу в коде.

Изменения, необходимые для ребрендинга Vertex AI в Agent Platform

В середине 2026 г. Google Cloud переименовал Vertex AI в Gemini Enterprise Agent Platform (или Agent Platform). В экосистеме Firebase этот сервис называется Agent Platform Gemini API.

Для Google Cloud ребрендинг включал следующее: Обратите внимание, что были и другие изменения, но они не относятся к Firebase AI Logic.

• Продукт переименован с Vertex AI на Gemini Enterprise Agent Platform (или Agent Platform). Также изменились URL консоли Google Cloud и документации.

• Отображаемое название API изменено с Vertex AI API на Agent Platform API. Обратите внимание, что название сервиса осталось прежним: aiplatform.googleapis.com.

• Ребрендинг Vertex AI Studio в Agent Studio.

• Возможности базовых API и поддерживаемых моделей не изменились.

В SDK Firebase AI Logic мы учли этот ребрендинг, обновив синтаксис инициализации для бэкенд-службы Gemini API и местоположение по умолчанию для доступа к модели при использовании нового синтаксиса.

• Новый синтаксис инициализации для бэкенд-службы Gemini API:

  Swift

  Изменить "vertexAI" на "agentPlatform".

  • Синтаксис agentPlatform доступен в SDK версии 12.17.0 и более поздних.
  • Синтаксис vertexAI был удален в версии 13.0.0 SDK.

  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"))
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  // ...
  
  // 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

  Изменить "vertexAI" на "agentPlatform".

  • Синтаксис agentPlatform доступен в SDK версии 17.15.0 и выше, а также в Firebase Android BoM версии 34.17.0 и выше.
  • Синтаксис vertexAI был удален в версии 18.0.0 SDK и версии 35.0.0 BoM.

  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"))
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  // ...
  
  // 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

  Изменить "vertexAI" на "agentPlatform".

  • Синтаксис agentPlatform доступен в SDK версии 17.15.0 и выше, а также в Firebase Android BoM версии 34.17.0 и выше.
  • Синтаксис vertexAI был удален в версии 18.0.0 SDK и версии 35.0.0 BoM.

  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"));
  
  // ...
  

  С

  // ...
  
  // 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

  Изменить "VertexAIBackend" на "AgentPlatformBackend".

  • Синтаксис AgentPlatformBackend доступен начиная с версии 12.17.0 Firebase JS SDK.
  • Синтаксис VertexAIBackend был удален в версии 13.0.0 SDK.

  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') });
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  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

  Изменить "vertexAI" на "agentPlatform".
  Доступно начиная с плагина Firebase AI Logic для Flutter версии 3.15.0 и выше (Firebase Flutter BoM версии 4.18.0 и выше).

  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');
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  // ...
  
  // 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

  Изменить "VertexAI" на "AgentPlatform".
  Доступно начиная с Firebase SDK для Unity версии 13.15.0.

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAI` syntax, the default location is `us-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"));
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

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

• Новое местоположение по умолчанию для доступа к модели при использовании нового синтаксиса инициализации:

  При использовании нового синтаксиса инициализации Agent Platform местоположение по умолчанию – global.

  Это изменение связано с тем, что почти все модели Gemini поддерживаются в global, а Google Cloud больше не поддерживает регион us-central1 для новых версий большинства моделей Gemini.

Для приложений на Swift – изменения, необходимые для перехода с FirebaseAI на FirebaseAILogic

Для приложений на платформах Apple, начиная с Firebase SDK версии 12.5.0, Firebase AI Logic распространяется в модуле FirebaseAILogic. В версии SDK 13.0.0 модуль FirebaseAI был удален.

Почему мы внесли это изменение?

Ранее этот сервис распространялся в составе модуля FirebaseAI. Однако нам пришлось переименовать его в FirebaseAILogic по следующим причинам:

• Избегайте конфликтов имен между модулем и классом, которые могут привести к проблемам в двоичных дистрибутивах.

• Включите использование макросов Swift для разработки будущих функций.

Что делать, если вы переходите на версию 12.5.0+ или 13.0.0+

В Firebase 12 (начиная с версии 12.5.0) изменение названия модуля на FirebaseAILogic не нарушает работу и обеспечивает обратную совместимость, поэтому эти изменения рекомендуются в Firebase 12. Однако в Firebase SDK версии 13.0.0 старый модуль FirebaseAI был удален, поэтому при обновлении до Firebase 13 эти изменения необходимы.

1. При выборе зависимостей Swift PM выберите FirebaseAILogic (вместо FirebaseAI).

2. Измените операторы импорта на FirebaseAILogic (вместо FirebaseAI).

Необходимые API и как их включить

Чтобы использовать SDK Firebase AI Logic с Gemini Developer API, в проекте должны быть включены два API:

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

Включите эти два API в консоли Firebase:

1. В консоли Firebase выберите AI Services (Сервисы ИИ) > AI Logic (Логика ИИ).

2. Нажмите Начать.

3. Нажмите, чтобы начать работу с Gemini Developer API.

   Запустится пошаговый рабочий процесс, который включит оба API. Firebase также создаст управляемый Google сервисный аккаунт (P4SA) для авторизации использования Gemini API и добавит API Firebase AI Logic в белый список для вашего ключа API Firebase.

Как отключить API в проекте Firebase

Мы стараемся сделать так, чтобы настроить проект Firebase для использования выбранного поставщика Gemini API было как можно проще.Firebase AI Logic Это включает в себя включение необходимых API в проекте Firebase во время определенных действий, например при использовании пошагового руководства в консоли Firebase.

Однако, если вы решите не использовать Firebase AI Logic или одного из поставщиков Gemini API, вы можете отключить связанные API в своем проекте Firebase.

Разрешения, необходимые для использования Firebase AI Logic

Поддерживаемые модели при использовании Firebase AI Logic

Ознакомьтесь со списком поддерживаемых моделей. Мы часто добавляем в SDK новые возможности, поэтому следите за обновлениями в этом разделе часто задаваемых вопросов, а также в примечаниях к выпускам, блогах и сообщениях в социальных сетях.

• Firebase AI Logic поддерживает следующие модели:

  • Gemini Developer API

    • Большинство базовых моделей Gemini

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • Большинство базовых моделей Gemini

• Firebase AI Logic не поддерживает следующие модели (независимо от выбранного поставщика Gemini API):

  • Модели с тонкой настройкой

  • модели встраивания; модели Veo; модели Lyria; модели робототехники; модели использования компьютера; модели Gemini Omni; модели Gemini Cyber.

Модели, поддержка которых прекращена или которые отключены (устарели), – список и замена

Обязательно ознакомьтесь с разделом часто задаваемых вопросов о том, какие изменения необходимо внести, когда модели прекращают поддерживаться или отключаются.

Gemini 2.5 стабильных моделей – даты отключения и замены;

• Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash и 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)

  • Для моделей общего назначения дата отключения зависит от выбранного поставщика Gemini API:

    • Gemini Developer API (Google AI): устаревший, но дата отключения пока не объявлена (только ранее активные проекты могут продолжать использовать их)
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): 20 октября 2026 г.

  • Для модели генерации изображений (Nano Banana) дата отключения одинакова независимо от выбранного поставщика Gemini API: 2 октября 2026 года.

  Обратите внимание, что другие модели Nano Banana и стабильные модели Gemini Live API 2.5 не затронуты.

Замена. Перейдите на одну из последних моделей Gemini (например, gemini-4-argon, gemini-3.8-flash или gemini-3.1-flash-image).

Imagen стабильных моделей – даты отключения и замены;

• Все модели Imagen будут отключены не ранее 17 августа 2026 г. (обратите внимание, что дата отключения была перенесена с 30 июня 2026 г.).

Замена. Перенесите приложения на модели изображений Gemini (модели Nano Banana).

Стабильные модели Gemini 2.0 – даты прекращения поддержки и замены

• Gemini 2.0 Flash и Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001 (и его автоматически обновляемый псевдоним gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (и его автоматически обновляемый псевдоним gemini-2.0-flash-lite)

  • 6 февраля 2026 г. эти модели станут недоступны для использования в проектах, в которых они ранее не применялись.

  • 31 марта 2026 г. Эти модели будут отключены.

  Обратите внимание, что стабильные модели Gemini Live API 2.0 не затронуты.

Замена. Перейдите на одну из новых моделей Gemini 3.x (например, gemini-3.1-flash-lite).

Стабильные модели Gemini 1.5 и 1.0 – даты прекращения поддержки и замены

• Gemini 1.5 Pro моделей:

  • gemini-1.5-pro-002 (и gemini-1.5-pro): 24 сентября 2025 г.
  • gemini-1.5-pro-001: 24 мая 2025 г.

• Gemini 1.5 Flash моделей:

  • gemini-1.5-flash-002 (и gemini-1.5-flash): 24 сентября 2025 г.
  • gemini-1.5-flash-001: 24 мая 2025 г.

• Модели Gemini 1.0 Pro Vision: 21 апреля 2025 г. (ранее было запланировано на 9 апреля 2025 г.)

• Модели Gemini 1.0 Pro: 21 апреля 2025 г. (ранее планировалось 9 апреля 2025 г.)

Замена. Перейдите на одну из новых моделей Gemini 3.x, например gemini-3.1-flash-lite.

Изменения, необходимые при прекращении поддержки или отключении моделей

Когда Google выпускает стабильную версию модели, мы стремимся обеспечить ее доступность в течение как минимум 12 месяцев, прежде чем прекратить ее поддержку. Однако обратите внимание, что для Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) некоторые стабильные модели доступны только в течение короткого срока. Это значит, что они могут быть отключены (выведены из эксплуатации) уже через 45 дней после выпуска модели, которая их заменяет.

Где найти дату прекращения поддержки модели?

Вот несколько способов узнать дату отключения модели:

• При выпуске. Мы указываем ожидаемую дату прекращения поддержки каждой модели в нескольких местах документации поставщика Gemini API, а также в документации Firebase (см. страницу поддерживаемых моделей).

• По мере приближения даты отключения:

  • Google отправляет электронные письма соответствующим участникам проекта.
  • Мы публикуем напоминания о предстоящем отключении на разных каналах:
    • Примечания к выпуску (см. пример)
    • баннеры на страницах, страница с поддерживаемыми моделями и раздел часто задаваемых вопросов об устаревших и отключенных моделях;

Что делать, если модель, которую вы используете, скоро будет отключена

1. Найдите подходящую поддерживаемую модель и ее название.

   Мы также рекомендуем модели для замены в разделе часто задаваемых вопросов о прекращении поддержки и отключении моделей.

2. Обновите название модели, используемой вашим приложением, до даты прекращения поддержки. В противном случае все запросы к этой модели будут завершаться ошибкой 404.

   • Название модели задается во время инициализации, когда вы создаете экземпляр GenerativeModel, LiveModel или ImagenModel. Обязательно ознакомьтесь с важными рекомендациями ниже о том, как использовать шаблоны запросов Firebase Remote Config или сервера.

   • При использовании Firebase AI Logic вам обычно не нужно изменять код, который вызывает модель.

     Обратите внимание, что в последних моделях Gemini 4.x и Gemini 3.x не поддерживаются некоторые параметры, в частности temperature, top-K, top-P, frequency penalty, presence penalty и candidate count.

3. Протестируйте приложение, чтобы убедиться, что ответы по-прежнему соответствуют ожиданиям.

Как задать ограничение на количество сообщений для одного пользователя

По умолчанию Firebase AI Logic устанавливает ограничение на количество запросов на пользователя на уровне 100 запросов в минуту.

Чтобы изменить ограничение частоты запросов на пользователя, необходимо изменить настройки квоты для Firebase AI Logic API.

Подробнее о квоте API Firebase AI Logic… На этой странице также можно узнать, как посмотреть и изменить квоту.

Как уменьшить задержку и расход токенов

Если вы столкнулись с высокой задержкой или большим расходом токенов, скорее всего, это связано с уровнем рассуждения, заданным для используемой модели.

Gemini 3 и более поздние модели всегда используют внутренний "процесс мышления", который значительно улучшает их способность к рассуждению и многоэтапному планированию, что делает их очень эффективными для выполнения сложных задач, таких как написание кода, решение сложных математических задач и анализ данных.

Однако для некоторых задач высокий уровень мышления не требуется, и вы можете настроить модель на более низкий уровень. Чем ниже уровень, тем меньше задержка и количество используемых токенов. Чтобы решить, насколько модели может понадобиться способность рассуждать, ознакомьтесь со сравнением сложности задач.

Обратите внимание, что для большинства моделей Gemini 3 и более поздних версий уровень мышления по умолчанию установлен на HIGH.

Требования к MIME-типам для мультимодальных запросов (например, для изображений, PDF-файлов, видео и аудио).

В каждом мультимодальном запросе всегда необходимо указывать следующее:

• Файл mimeType. Исключения перечислены ниже.

• Файл. Вы можете предоставить файл в виде встроенных данных или указать его URL.

Подробнее о поддерживаемых типах входных файлов и требованиях к ним…

Исключение для включения MIME-типа в запрос

Исключение составляют встроенные изображения, которые передаются в запросах из нативных приложений для Android и Apple.

SDK Firebase AI Logic для платформ Android и Apple упрощают работу с изображениями в запросах. Все изображения, независимо от формата, преобразуются на стороне клиента в формат JPEG с качеством 80% перед отправкой на сервер. Это означает, что когда вы предоставляете изображения в виде встроенных данных с помощью SDK для платформ Android и Apple, вам не нужно указывать MIME-тип в запросе.

Этот упрощенный способ обработки показан в документации по Firebase AI Logic в примерах отправки изображений в кодировке base64 в запросах.

Ниже приведена дополнительная информация об этой функции для разных платформ.

• На устройстве Android

  • Вы можете воспользоваться упрощенным способом обработки встроенных типов изображений (Bitmap) в мультимодальных запросах, содержащих изображения в виде встроенных данных (см. пример).

  • Чтобы иметь больше контроля над графическими форматами изображений и их преобразованием, вы можете предоставить изображения в виде InlineDataPart и указать определенный MIME-тип. Пример:

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

• Для платформ Apple:

  • Вы можете использовать упрощенный способ обработки встроенных изображений в мультимодальных запросах, содержащих изображения в виде встроенных данных (см. пример). Поддерживаются следующие типы изображений: UIImage, NSImage, CIImage и CGImage.

  • Чтобы лучше контролировать форматы изображений и конверсии, вы можете предоставить изображения в виде InlineDataPart и указать определенный MIME-тип. Пример:

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

Продвинутые функции, пока недоступные при использовании Firebase AI Logic: обоснование с помощью Google Картинок, точная настройка модели, создание встраиваемых объектов и семантический поиск

Перечисленные ниже функции поддерживаются различными моделями и поставщиками API, но недоступны при использовании Firebase AI Logic:

• Обоснование с Google Картинками
• Тонкая настройка модели
• Генерация встраиваний
• Семантический поиск

Если вы хотите отправить запрос на добавление функции или проголосовать за существующий запрос, посетите Firebase UserVoice.

Почему название "Vertex AI in Firebase" изменилось на "Firebase AI Logic"

В 2024 году мы запустили набор клиентских SDK Firebase, которые могут использовать Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), а также прокси-шлюз Firebase для защиты этого API от злоупотреблений и интеграции с другими продуктами Firebase. Мы назвали наш продукт "Vertex AI в Firebase", и это название точно описывало доступные на тот момент варианты использования.

С тех пор мы расширили возможности нашего продукта. Например, с мая 2025 года мы поддерживаем Gemini Developer API, в том числе возможность защищать Gemini Developer API от злоупотреблений с помощью интеграции с Firebase App Check.

В результате название "Vertex AI в Firebase" больше не отражает расширенную область применения нашего продукта. Поэтому мы решили изменить название на Firebase AI Logic, чтобы оно лучше отражало наши возможности и позволяло нам расширять их в будущем.

Ознакомьтесь с руководством по переносу, чтобы получить доступ ко всем новым функциям Firebase AI Logic (и при желании начать использовать Gemini Developer API).

Использование данных для обучения моделей

Подробнее об управлении данными и ответственном использовании ИИ…

Обязательное App Check требование для всех версий приложения

App Check необходимо применить ко всем версиям приложения, в которых используется Firebase AI Logic.

Важно, чтобы правило App Check применялось как можно раньше, особенно до того, как вы добавите приложение в общедоступную систему управления исходным кодом, поделитесь им или сделаете его общедоступным.

Если вы сразу добавите App Check в базу кода приложения, то все его версии смогут отправлять действительные токены App Check. Запрос, в котором нет действительного токена, считается неподтвержденным и будет заблокирован, если включено правило App Check.

Если вы уже выпустили версию приложения для конечных пользователей, в которой не реализован App Check, прочитайте раздел часто задаваемых вопросов о том, как реализовать и применить App Check для уже выпущенного приложения.

Как внедрить и применить App Check в уже опубликованном приложении

В версиях приложения, где не реализован App Check, запросы к Firebase AI Logic не содержат действительных токенов App Check и считаются непроверенными. Эти запросы будут заблокированы, когда для Firebase AI Logic будет применено правило App Check.

Приведенные ниже инструкции помогут вам перенести приложение, чтобы вы могли принудительно использовать App Check, не нарушая работу уже выпущенного приложения, в котором нет App Check.

1. Как можно скорее добавьте в приложение рабочего поставщика подтверждения.

   • Платформы Apple: DeviceCheck, App Attest или reCAPTCHA Enterprise.
   • Android: Play Integrity или reCAPTCHA Enterprise
   • Веб-версия reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter. Поддерживает все перечисленные выше поставщики, в том числе reCAPTCHA Enterprise.
   • Unity поддерживает все перечисленные выше платформы (поддержка reCAPTCHA Enterprise будет добавлена в ближайшее время).

2. Отслеживайте запросы из приложения, чтобы понять, когда можно будет включить App Check.

   Например, если почти все недавние запросы были отправлены проверенными клиентами, вам следует рассмотреть возможность принудительного использования App Check.

3. Принудительно включить App Check для Firebase AI Logic.

4. Если App Check применяется для локальной разработки, вы можете настроить отладочный поставщик App Check и по-прежнему применять App Check для Firebase AI Logic.

Обновления системы безопасности для Gemini Developer API и Firebase AI Logic (середина 2026 г.)

Ранее Gemini Developer API использовал стандартные ключи API Gemini для авторизации использования Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com). Если вы включили Firebase AI Logic и решили использовать Gemini Developer API, Firebase создавал для вас ключ API Gemini, который был ограничен Gemini Developer API. Этот ключ назывался Gemini Developer API key (auto created by Firebase).

С середины 2026 г. Gemini Developer API будет заменен более безопасным решением – ключами авторизации (которые по сути являются сервисными аккаунтами). Firebase AI Logic также обновлен. Вместо стандартного ключа API Gemini авторизация для Firebase AI Logic теперь выполняется с помощью сервисного аккаунта, управляемого Google (P4SA), который мы автоматически создаем для вас:
агента сервиса логики ИИ Firebase (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com).Gemini Developer API

Для существующих и новых проектов если вы получаете доступ к Gemini Developer API через Firebase AI Logic, вам не нужно предпринимать никаких действий, чтобы воспользоваться этими улучшениями безопасности с середины 2026 года.

Как перенести ключ API Gemini в ключ авторизации

Для существующих и новых проектов если вы получаете доступ к Gemini Developer API через Firebase AI Logic, вам не нужно предпринимать никаких действий, чтобы воспользоваться улучшениями безопасности, которые будут внедрены в середине 2026 г. (в том числе перейти на ключ авторизации).

Компания Firebase AI Logic автоматически вносит все необходимые изменения в систему безопасности, чтобы обеспечить переход на Gemini Developer API с ключами авторизации.

С середины 2026 года Firebase AI Logic больше не будет предоставлять и использовать стандартные ключи API Gemini. Вместо этого Firebase AI Logic теперь обрабатывает авторизацию для Gemini Developer API с помощью управляемого Google сервисного аккаунта (P4SA), который мы автоматически создаем для вас в вашем проекте Firebase:
Агент сервиса Firebase AI Logic (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

В связи с этим изменением вы можете проверить и удалить любой ключ API с названием Gemini Developer API key (auto created by Firebase). Удалить этот ключ можно в консоли Google Cloud. Прежде чем удалить ключ, ознакомьтесь со следующей информацией:

• Этот ключ API Gemini был создан Firebase исключительно для использования с Firebase AI Logic, поэтому его можно безопасно удалить. Однако перед удалением ключа убедитесь, что вы не использовали его по ошибке с другими инструментами, которые могут предоставлять доступ к Gemini Developer API, например с SDK сервера GenAI или Genkit. Вот как это сделать:
  1. В консоли Google Cloud перейдите на страницу Gemini Developer API и нажмите Управление.
  2. На вкладке Показатели в раскрывающемся списке Учетные данные выберите ключ с названием Gemini Developer API key (auto created by Firebase).
  3. Если на графиках не показано использование с начала июля 2026 года (когда Firebase AI Logic прекратил использовать эти ключи API), ключ можно удалить.
     Если же на графиках есть данные, значит ключ используется в другом инструменте. В этом случае переименуйте ключ, чтобы было понятно, что он используется в другом инструменте, а не в Firebase AI Logic.
• Не удаляйте другие ключи API, в названии которых есть сегмент (auto created by Firebase).

Не добавляйте ключ API Gemini в код мобильного или веб-приложения.

При использовании SDK Firebase AI Logic вам не нужен ключ API Gemini для авторизации использования Gemini Developer API, и вы не должны добавлять ключ API Gemini в базу кода приложения.

Не используйте ключ Firebase API в качестве ключа Gemini API.

Никогда не используйте ключ Firebase API в качестве ключа Gemini API. Настоятельно рекомендуем не добавлять Gemini Developer API в белый список для ключа Firebase API.

Ключ API Firebase – это ключ API, указанный в файле или объекте конфигурации Firebase, который вы добавляете в базу кода приложения, чтобы подключить его к Firebase. Включать ключ API Firebase в код можно, если вы используете его только с API, связанными с Firebase (например, Firebase AI Logic). Узнайте важную информацию о ключах API Firebase.

На панели APIs & Services (API и сервисы) > Credentials (Учетные данные) консоли Google Cloud ключи API Firebase выглядят следующим образом:

Чтобы API, связанные с Firebase, работали, вам нужно добавить ключ API Firebase в базу кода приложения. Поскольку Gemini Developer API можно авторизовать с помощью ключа API, мы настоятельно рекомендуем НЕ добавлять Gemini Developer API (в консоли Google Cloud он называется Generative Language API) в белый список API для ключа API Firebase. В противном случае Gemini Developer API может быть использован в злонамеренных целях.

Как защитить ключ API Gemini