คำถามที่พบบ่อยและการแก้ปัญหา

การใช้ Gemini Developer API กับ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) แตกต่างกันอย่างไร

ตารางต่อไปนี้แสดงความแตกต่างที่สำคัญระหว่างผู้ให้บริการทั้ง 2 ราย Gemini APIโดยทั่วไปไม่ว่าคุณจะเข้าถึงผู้ให้บริการดังกล่าวด้วยวิธีใดก็ตาม

¹ ผู้ให้บริการ API ทั้ง 2 รายมีราคาแบบจ่ายตามการใช้งานที่แตกต่างกัน (ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ในเอกสารประกอบของแต่ละราย)

² Files API สำหรับ Gemini Developer API ไม่รองรับผ่าน SDK ของ Firebase AI Logic

ตารางต่อไปนี้แสดงความพร้อมใช้งานของฟีเจอร์ที่มักมีการสอบถามสำหรับผู้ให้บริการ "Gemini API" ทั้ง 2 ราย ตารางนี้ใช้ได้เฉพาะเมื่อ ใช้ Firebase AI Logic SDK ของไคลเอ็นต์

ฉันจะใช้ทั้ง Gemini Developer API และ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) ได้ไหม

ได้ คุณเปิดใช้ทั้งผู้ให้บริการ "Gemini API" ในโปรเจ็กต์ Firebase และใช้ทั้ง 2 API ในแอปได้

หากต้องการสลับผู้ให้บริการ API ในโค้ด เพียงตรวจสอบว่าคุณได้ ตั้งค่าบริการแบ็กเอนด์อย่างเหมาะสมในโค้ด

ต้องมีการเปลี่ยนแปลงใดบ้างสำหรับการเปลี่ยนแบรนด์ "Vertex AI" เป็น "Agent Platform"

ในช่วงกลางปี 2026 เราได้Google Cloudเปลี่ยนชื่อ "Vertex AI" เป็น "แพลตฟอร์ม Agent ของ Gemini Enterprise" (หรือ "แพลตฟอร์ม Agent") ในระบบนิเวศของ Firebase เราเรียกบริการนี้ว่า "Agent Platform Gemini API"

สําหรับ Google Cloud การรีแบรนด์นี้รวมถึงสิ่งต่อไปนี้ โปรดทราบว่ามีการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ ด้วย แต่ไม่มีผลกับ Firebase AI Logic

• การเปลี่ยนชื่อผลิตภัณฑ์จาก "Vertex AI" เป็น "แพลตฟอร์ม Agent ของ Gemini Enterprise" (หรือ "แพลตฟอร์ม Agent") ซึ่งรวมถึง URL ใหม่สำหรับGoogle Cloud คอนโซล และเอกสารประกอบ

• เปลี่ยนชื่อที่แสดงของ API จาก "Vertex AI API" เป็น "Agent Platform API" โปรดทราบว่าชื่อบริการยังคงเหมือนเดิม aiplatform.googleapis.com

• เปลี่ยนชื่อ "Vertex AI Studio" เป็น "Agent Studio"

• ไม่มีการเปลี่ยนแปลงความสามารถของ API พื้นฐานหรือโมเดลที่รองรับ

สำหรับ SDK ของ Firebase AI Logic เราได้รองรับการรีแบรนด์นี้โดยการอัปเดตไวยากรณ์การเริ่มต้นสำหรับบริการแบ็กเอนด์ "Gemini API" และการอัปเดตตำแหน่งเริ่มต้นสำหรับการเข้าถึงโมเดลเมื่อใช้ไวยากรณ์ใหม่นี้

• ไวยากรณ์การเริ่มต้นใหม่สำหรับบริการแบ็กเอนด์ "Gemini API"

  Swift

  เปลี่ยน vertexai เป็น agentPlatform
  พร้อมใช้งานตั้งแต่ Firebase SDK สำหรับแพลตฟอร์ม Apple v12.17.0 ขึ้นไป

  ก่อน

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

  หลังจาก

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน vertexAI เป็น agentPlatform
  พร้อมใช้งานตั้งแต่ Firebase AI Logic SDK สำหรับ Android v17.15.0 ขึ้นไป (Firebase Android BoM v34.17.0 ขึ้นไป)

  ก่อน

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

  หลังจาก

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน vertexAI เป็น agentPlatform
  พร้อมใช้งานตั้งแต่ Firebase AI Logic SDK สำหรับ Android v17.15.0 ขึ้นไป (Firebase Android BoM v34.17.0 ขึ้นไป)

  ก่อน

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

  หลังจาก

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน VertexAIBackend เป็น AgentPlatformBackend
  พร้อมใช้งานตั้งแต่ Firebase JS SDK v12.17.0 ขึ้นไป

  ก่อน

  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') });
  
  // ...
  

  หลังจาก

  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

  เปลี่ยน vertexAI เป็น agentPlatform
  พร้อมใช้งานตั้งแต่ปลั๊กอิน Firebase AI Logic สำหรับ Flutter v3.15.0 ขึ้นไป (Firebase Flutter BoM v4.18.0 ขึ้นไป)

  ก่อน

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

  หลังจาก

  // ...
  
  // 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

  เปลี่ยน VertexAI เป็น AgentPlatform
  พร้อมใช้งานตั้งแต่ Firebase SDK สำหรับ Unity เวอร์ชัน 13.15.0 ขึ้นไป

  ก่อน

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

  หลังจาก

  // ...
  
  // 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`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.AgentPlatform(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

• ตำแหน่งเริ่มต้นใหม่สำหรับการเข้าถึงโมเดลเมื่อใช้ไวยากรณ์การเริ่มต้นใหม่

  เมื่อใช้ไวยากรณ์การเริ่มต้น "แพลตฟอร์มตัวแทน" ใหม่ ตำแหน่ง จะตั้งค่าเริ่มต้นเป็น global

  การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นเนื่องจาก global รองรับโมเดล Gemini เกือบทั้งหมด และ Google Cloud ไม่รองรับตำแหน่ง us-central1 สำหรับการเปิดตัวโมเดล Gemini ส่วนใหญ่แล้ว

API ที่จำเป็นมีอะไรบ้าง และวิธีเปิดใช้

หากต้องการใช้ Firebase AI Logic SDK กับ Gemini Developer API โปรเจ็กต์ของคุณต้องเปิดใช้ API 2 รายการต่อไปนี้

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

คุณควรเปิดใช้ API ทั้ง 2 รายการนี้โดยใช้Firebaseคอนโซล

1. ในFirebaseคอนโซล ให้ไปที่บริการ AI > ตรรกะ AI

2. คลิกเริ่มต้นใช้งาน

3. เลือกเพื่อเริ่มต้นใช้งาน Gemini Developer API

   ซึ่งจะเปิดตัวเวิร์กโฟลว์แบบมีคำแนะนำที่เปิดใช้ API ทั้ง 2 รายการให้คุณ Firebase จะจัดสรรบัญชีบริการที่มีการจัดการโดย Google (P4SA) สำหรับ การให้สิทธิ์ใช้ Gemini API รวมถึงเพิ่ม Firebase AI Logic API ลงในรายการที่อนุญาตสำหรับคีย์ API ของ Firebase

วิธีปิดใช้ API ในโปรเจ็กต์ Firebase

สำหรับ Firebase AI Logic เราพยายามทำให้การตั้งค่าโปรเจ็กต์ Firebase เพื่อใช้ผู้ให้บริการ Gemini API ที่คุณเลือกง่ายที่สุด ซึ่งรวมถึงการเปิดใช้ API ที่จำเป็น ในโปรเจ็กต์ Firebase ระหว่างเส้นทางที่เฉพาะเจาะจง เช่น เวิร์กโฟลว์แบบมีคำแนะนำในคอนโซล Firebase

แต่หากตัดสินใจที่จะไม่ใช้ Firebase AI Logic หรือผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง Gemini API คุณสามารถปิดใช้ API ที่เชื่อมโยงในโปรเจ็กต์ Firebase ได้

คุณอาจต้องใช้สิทธิ์ใดบ้างเพื่อใช้ Firebase AI Logic

Firebase AI Logic รองรับโมเดลใดบ้าง

ดูรายการรุ่นที่รองรับ เราเพิ่มความสามารถใหม่ๆ ลงใน SDK อยู่เสมอ ดังนั้นโปรดกลับมาดูการอัปเดตในคำถามที่พบบ่อยนี้ (รวมถึงในหมายเหตุประจำรุ่น บล็อก และโพสต์ในโซเชียล)

• Firebase AI Logic รองรับโมเดลต่อไปนี้

  • Gemini Developer API

    • โมเดลพื้นฐานส่วนใหญ่ของ Gemini และ Imagen

    โปรดทราบว่า Gemini Developer API (ไม่ว่าจะเข้าถึงด้วยวิธีใดก็ตาม) รองรับเฉพาะโมเดล Imagen ที่เสถียรบางรุ่นเท่านั้น

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • โมเดลพื้นฐานส่วนใหญ่ของ Gemini และ Imagen

• Firebase AI Logic ไม่รองรับโมเดลต่อไปนี้ (ไม่ว่าคุณจะเลือกผู้ให้บริการ Gemini API รายใดก็ตาม)

  • โมเดลที่ปรับแต่ง

  • โมเดลการฝัง, โมเดล Veo, โมเดล Lyria, โมเดลหุ่นยนต์, โมเดลการใช้คอมพิวเตอร์, Gemini โมเดล Omni หรือ Gemini โมเดล Flash Cyber

  • Imagen รุ่นเก่าหรือ imagen-3.0-capability-001

สิ่งที่ต้องทำเมื่อมีการปิดตัวโมเดล (เลิกใช้งาน)

เมื่อเผยแพร่โมเดลเวอร์ชันเสถียร เราจะพยายามทำให้โมเดลดังกล่าวพร้อมใช้งานเป็นเวลาอย่างน้อย 1 ปี ก่อนที่จะหยุดให้บริการ

วิธีดูวันที่หยุดให้บริการของโมเดล

วิธีค้นหาวันที่ปิดตัวของโมเดลมีดังนี้

• ในวันที่เปิดตัว: เราจะแสดงวันที่คาดว่าจะปิดตัวของแต่ละโมเดลในหลายที่ในGemini APIเอกสารประกอบของผู้ให้บริการ รวมถึงในเอกสารประกอบของ Firebase (ดูหน้าโมเดลที่รองรับ)

• เมื่อใกล้ถึงวันที่ปิดใช้งาน: Google จะส่งอีเมลถึงสมาชิกโปรเจ็กต์ที่เกี่ยวข้อง และเราจะโพสต์การแจ้งเตือนในบันทึกประจำรุ่นและช่องทางอื่นๆ เกี่ยวกับการปิดใช้งานที่กำลังจะเกิดขึ้น (เช่น การแจ้งเตือนวันที่ปิดใช้งาน สำหรับโมเดล Gemini 1.5 และ 1.0 แบบเสถียร)

สิ่งที่ควรทำหากโมเดลที่คุณใช้อยู่กำลังจะถูกปิดตัว

1. ค้นหารุ่นที่รองรับในปัจจุบันที่เหมาะสมและชื่อรุ่น

2. อัปเดตชื่อโมเดลที่แอปใช้ก่อนวันที่ปิดตัว มิเช่นนั้น คำขอใดๆ ที่ส่งไปยังโมเดลนั้นจะล้มเหลวและแสดงข้อผิดพลาด 404

   • คุณตั้งชื่อโมเดลระหว่างการเริ่มต้นเมื่อสร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel, LiveModel หรือ ImagenModel โปรดอ่านคำแนะนำที่สำคัญด้านล่างเกี่ยวกับการใช้ Firebase Remote Config

   • เมื่อใช้ Firebase AI Logic คุณมักไม่จำเป็นต้องแก้ไขโค้ดใดๆ ซึ่งเรียกใช้โมเดลจริง

     โปรดทราบว่าสำหรับGemini 3.xโมเดล เลิกใช้งานพารามิเตอร์การสุ่มตัวอย่าง (อุณหภูมิ, top-K, top-P) แล้ว

3. ทดสอบแอปเพื่อให้แน่ใจว่าการตอบกลับยังคงเป็นไปตามที่คาดไว้

Gemini 2.5โมเดลที่เสถียร - วันที่ปิดตัวและการเปลี่ยนแทน

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

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

  • สำหรับโมเดลใช้งานทั่วไป วันที่ปิดตัวจะขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการที่คุณเลือก Gemini API ดังนี้

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

  • สำหรับโมเดลการสร้างรูปภาพ (Nano Banana) วันที่ปิดตัวจะเหมือนกันไม่ว่าคุณจะเลือกGemini APIผู้ให้บริการรายใดก็ตาม นั่นคือวันที่ 2 ตุลาคม 2026

  โปรดทราบว่าโมเดล "Nano Banana" อื่นๆ และโมเดล Gemini Live API 2.5 ที่เสถียรจะไม่ได้รับผลกระทบ

การแทนที่: ย้ายข้อมูลไปใช้โมเดล Gemini 3.x ใหม่รุ่นใดรุ่นหนึ่ง (เช่น gemini-3.6-flash หรือ gemini-3.1-flash-image)

Imagenโมเดลที่เสถียร - วันที่ปิดตัวและการเปลี่ยนแทน

• Imagen ทุกรุ่นจะหยุดให้บริการเร็วที่สุดในวันที่ 30 มิถุนายน 2026

การแทนที่ ย้ายข้อมูลแอปให้ใช้Geminiโมเดลรูปภาพ (โมเดล "Nano Banana")

Gemini 2.0โมเดลที่เสถียร - วันที่ปิดตัวและการเปลี่ยนแทน

• Gemini 2.0 Flash และ Gemini 2.0 Flash‑Lite

  gemini-2.0-flash-001 (และนามแฝงที่อัปเดตอัตโนมัติ gemini-2.0-flash)
  gemini-2.0-flash-lite-001 (และนามแฝงที่อัปเดตอัตโนมัติgemini-2.0-flash-lite)

  • 6 กุมภาพันธ์ 2026: โมเดลเหล่านี้จะไม่มีให้ใช้งานในโปรเจ็กต์ที่ไม่ได้ใช้โมเดลมาก่อนอีกต่อไป

  • 31 มีนาคม 2026: โมเดลเหล่านี้จะปิดตัวลง

  โปรดทราบว่าโมเดล Gemini Live API 2.0 ที่เสถียรจะไม่ได้รับผลกระทบ

การแทนที่: ย้ายข้อมูลไปใช้Gemini 3.xโมเดลใหม่ (เช่น gemini-3.1-flash-lite)

โมเดล Gemini 1.5 และ 1.0 ที่เสถียร - วันที่ปิดตัวและโมเดลทดแทน

• Gemini 1.5 Pro รุ่น:

  • gemini-1.5-pro-002 (และ gemini-1.5-pro): 24 กันยายน 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 พฤษภาคม 2025

• Gemini 1.5 Flash รุ่น:

  • gemini-1.5-flash-002 (และ gemini-1.5-flash): 24 กันยายน 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 พฤษภาคม 2025

• Gemini 1.0 Pro Vision รุ่น: 21 เมษายน 2025 (ก่อนหน้านี้กำหนดไว้เป็นวันที่ 9 เมษายน 2025)

• Gemini 1.0 Pro รุ่น: 21 เมษายน 2025 (ก่อนหน้านี้กำหนดไว้เป็นวันที่ 9 เมษายน 2025)

การแทนที่: ย้ายข้อมูลไปใช้Gemini 3.xโมเดลใหม่ (เช่น gemini-3.1-flash-lite)

Firebase AI Logic ใช้ข้อมูลของฉันเพื่อฝึกโมเดลไหม

ดูการกำกับดูแลข้อมูลและ AI ที่มีความรับผิดชอบ

วิธีตั้งค่าขีดจำกัดของอัตราต่อผู้ใช้

โดยค่าเริ่มต้น Firebase AI Logic จะกำหนดขีดจำกัดคำขอต่อผู้ใช้ที่ 100 คำขอต่อนาที (RPM)

หากต้องการปรับขีดจำกัดอัตราต่อผู้ใช้ คุณต้องปรับการตั้งค่าโควต้าสำหรับ Firebase AI Logic API

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับFirebase AI Logic โควต้า API ในหน้านั้น คุณยังดูวิธีดูและแก้ไขโควต้าได้ด้วย

วิธีลดเวลาในการตอบสนองและการใช้โทเค็นสูง

หากพบว่าเวลาในการตอบสนองสูงหรือมีการใช้โทเค็นสูง อาจเป็นเพราะการกำหนดค่าระดับการคิด สำหรับโมเดลที่คุณใช้

Gemini 3 และรุ่นต่อๆ มาจะใช้ "กระบวนการคิด" ภายใน ซึ่งช่วยปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลและการวางแผนแบบหลายขั้นตอนได้อย่างมาก ทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ขั้นสูง และการวิเคราะห์ข้อมูล

อย่างไรก็ตาม คุณไม่จำเป็นต้องใช้การคิดในระดับสูงเสมอไป ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับงาน และคุณสามารถกำหนดค่าโมเดลให้ใช้การคิดในระดับต่ำกว่าได้ ระดับความคิดที่ต่ำลงจะช่วยลดเวลาในการตอบสนองและการใช้โทเค็น หากต้องการช่วยคุณตัดสินใจ ว่าโมเดลอาจต้องใช้ความสามารถในการคิดมากเพียงใด โปรดดูการเปรียบเทียบความยากของงาน

โปรดทราบว่าสำหรับโมเดล Gemini 3 ขึ้นไปส่วนใหญ่ ระดับการคิดเริ่มต้น จะตั้งค่าเป็น HIGH

ฉันต้องระบุประเภท MIME ในคำขอแบบหลายรูปแบบไหม (เช่น สำหรับอินพุตรูปภาพ, PDF, วิดีโอ และเสียง)

ได้ ในคำขอแบบมัลติโมดอลแต่ละรายการ คุณต้องระบุข้อมูลต่อไปนี้เสมอ

• mimeType ของไฟล์ ดูข้อยกเว้นด้านล่าง

• ไฟล์ คุณระบุไฟล์เป็นข้อมูลแบบอินไลน์หรือระบุไฟล์โดยใช้ URL ก็ได้

ดูข้อมูลเกี่ยวกับประเภทไฟล์อินพุตที่รองรับ วิธีระบุประเภท MIME และตัวเลือก 2 รายการสำหรับการระบุไฟล์ในไฟล์อินพุตที่รองรับและข้อกำหนด

ข้อยกเว้นในการรวมประเภท MIME ไว้ในคำขอ

ข้อยกเว้นในการระบุประเภท MIME คืออินพุตรูปภาพในบรรทัดสำหรับ คำขอจากแอปแพลตฟอร์ม Android และ Apple แบบเนทีฟ

Firebase AI Logic SDK สำหรับแพลตฟอร์ม Android และ Apple มีวิธีที่ง่ายและเป็นมิตรกับแพลตฟอร์มในการจัดการรูปภาพในคำขอ โดยระบบจะแปลงรูปภาพทั้งหมด (ไม่ว่าจะมีรูปแบบใดก็ตาม) เป็น JPEG ที่คุณภาพ 80% ฝั่งไคลเอ็นต์ก่อนที่จะส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งหมายความว่าเมื่อคุณระบุ รูปภาพเป็นข้อมูลแบบอินไลน์โดยใช้ SDK ของแพลตฟอร์ม Android และ Apple คุณก็ไม่ จำเป็นต้องระบุประเภท MIME ในคำขอ

การจัดการที่ง่ายขึ้นนี้แสดงอยู่ในFirebase AI Logicเอกสารประกอบใน ตัวอย่างการส่งรูปภาพที่เข้ารหัส Base64 ในคำขอ

โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับฟีเจอร์นี้สำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม

• สำหรับ Android

  • คุณสามารถใช้ประโยชน์จากวิธีที่ง่ายขึ้นในการจัดการรูปภาพประเภทดั้งเดิมของแพลตฟอร์ม (Bitmap) ในพรอมต์มัลติโมดัลที่มีรูปภาพเป็นข้อมูลแบบอินไลน์ (ดูตัวอย่าง)

  • หากต้องการควบคุมรูปแบบและการแปลงรูปภาพให้มากขึ้น คุณอาจระบุรูปภาพเป็น InlineDataPart และระบุประเภท MIME ที่เฉพาะเจาะจง เช่น

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

• สำหรับแพลตฟอร์ม Apple

  • คุณสามารถใช้ประโยชน์จากวิธีที่ง่ายขึ้นในการจัดการประเภทรูปภาพดั้งเดิมของแพลตฟอร์ม (UIImage, NSImage, CIImage และ CGImage) ในพรอมต์มัลติโมดอล ที่มีรูปภาพเป็นข้อมูลแบบอินไลน์ (ดูตัวอย่าง)

  • หากต้องการควบคุมรูปแบบและการแปลงรูปภาพให้มากขึ้น คุณอาจระบุรูปภาพเป็น InlineDataPart และระบุประเภท MIME ที่เฉพาะเจาะจง เช่น

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

ฟีเจอร์เหล่านี้พร้อมใช้งานเมื่อใช้Firebase AI Logic: การอ้างอิงด้วย Google Image Search, การปรับแต่งโมเดล, การสร้างการฝัง และการดึงข้อมูลเชิงความหมายใช่ไหม

ฟีเจอร์ต่อไปนี้ได้รับการรองรับจากโมเดลต่างๆ และผู้ให้บริการ API แต่จะใช้ไม่ได้เมื่อใช้ Firebase AI Logic

• การเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลกับ Google Image Search
• การปรับแต่งโมเดล
• การสร้างการฝัง
• การดึงข้อมูลเชิงความหมาย

หากต้องการเพิ่มฟีเจอร์เหล่านี้เป็นคำขอฟีเจอร์หรือโหวตคำขอฟีเจอร์ที่มีอยู่ โปรดไปที่ Firebase UserVoice

เหตุใดจึงเปลี่ยนชื่อจาก "Vertex AI in Firebase" เป็น "Firebase AI Logic"

ในปี 2024 เราได้เปิดตัวชุด SDK ไคลเอ็นต์ Firebase ที่ใช้ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) รวมถึงเกตเวย์พร็อกซี Firebase เพื่อปกป้อง API ดังกล่าวจากการละเมิดและเปิดใช้การผสานรวมกับผลิตภัณฑ์อื่นๆ ของ Firebase เราเรียกผลิตภัณฑ์ว่า "Vertex AI ใน Firebase" และชื่อผลิตภัณฑ์นี้อธิบาย Use Case ที่พร้อมใช้งานของผลิตภัณฑ์ได้อย่างถูกต้องในขณะนั้น

อย่างไรก็ตาม ตั้งแต่นั้นมาเราได้ขยายความสามารถของผลิตภัณฑ์ เช่น ตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2025 เป็นต้นไป เราจะรองรับ Gemini Developer API รวมถึงความสามารถในการปกป้อง Gemini Developer API จากการละเมิด โดยใช้การผสานรวมกับ Firebase App Check

ด้วยเหตุนี้ ชื่อ "Vertex AI ใน Firebase" จึงไม่แสดงถึงขอบเขตที่ขยายของผลิตภัณฑ์ของเราอย่างถูกต้องอีกต่อไป ดังนั้น ชื่อใหม่ — Firebase AI Logic — จึงสะท้อนถึงชุดฟีเจอร์ที่พัฒนาขึ้นได้ดียิ่งขึ้น และช่วยให้เราขยาย ข้อเสนอของเราต่อไปได้ในอนาคต

ดูคู่มือการย้ายข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่าคุณจะได้รับฟีเจอร์ล่าสุดทั้งหมดจาก Firebase AI Logic (และ เริ่มใช้ Gemini Developer API ได้หากต้องการ)

สำหรับแอป Swift ในแพลตฟอร์ม Apple - สิ่งที่ต้องทำเกี่ยวกับการเปลี่ยนชื่อโมดูลจาก FirebaseAI เป็น FirebaseAILogic

สําหรับแอปแพลตฟอร์ม Apple ตั้งแต่ Firebase SDK v12.5.0 เป็นต้นไป Firebase AI Logic จะเผยแพร่ภายใต้โมดูล FirebaseAILogic เราได้ทำการเปลี่ยนแปลงนี้โดยไม่ทำให้เกิดการหยุดทำงานและยังคงใช้งานร่วมกับเวอร์ชันก่อนหน้าได้

เหตุผลที่เราทำการเปลี่ยนแปลงนี้

ก่อนหน้านี้เราได้จัดจำหน่ายบริการนี้ภายใต้โมดูล FirebaseAI อย่างไรก็ตาม เรา จำเป็นต้องเปลี่ยนชื่อเป็น FirebaseAILogic ด้วยเหตุผลต่อไปนี้

• หลีกเลี่ยงการตั้งชื่อโมดูลและคลาสให้ซ้ำกันซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาในการเผยแพร่ไบนารี

• ช่วยให้เราใช้มาโคร Swift ในการพัฒนาฟีเจอร์ในอนาคตได้

สิ่งที่ควรทำหากคุณอัปเกรดเป็น v12.5.0 ขึ้นไป

การเปลี่ยนชื่อโมดูลเป็น FirebaseAILogic จะไม่ทำให้เกิดการหยุดทำงานและ เข้ากันได้แบบย้อนหลัง อย่างไรก็ตาม ในที่สุดเราอาจนำโมดูลเก่าออก พร้อมกับการเปิดตัวการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้ใช้งานร่วมกันไม่ได้ใน Firebase SDK เวอร์ชันหลักในอนาคต (ยังไม่กำหนดกรอบเวลา)

ไม่จำเป็นต้องทำการเปลี่ยนแปลงใดๆ สำหรับการเปลี่ยนชื่อโมดูลนี้ แต่เรา ขอแนะนำให้คุณทำดังนี้

1. เมื่อเลือกทรัพยากร Dependency ของ Swift PM ให้เลือก FirebaseAILogic (แทน FirebaseAI)

2. เปลี่ยนคำสั่งนำเข้าเป็น FirebaseAILogic (แทน FirebaseAI)

การอัปเกรดด้านความปลอดภัย (กลางปี 2026) สำหรับ Gemini Developer API และ Firebase AI Logic คืออะไร

ในอดีต Gemini Developer API อาศัยGeminiคีย์ API มาตรฐานเพื่อให้สิทธิ์การใช้Gemini Developer API Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com) หากคุณเปิดใช้ Firebase AI Logic และเลือกใช้ Gemini Developer API Firebase จะสร้างGeminiคีย์ API ให้คุณซึ่งจำกัดไว้สำหรับ Gemini Developer API คีย์นี้ชื่อ Gemini Developer API key (auto created by Firebase)

ตั้งแต่ช่วงกลางปี 2026 เป็นต้นไป Gemini Developer API จะอัปเกรดเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น ที่เรียกว่า"คีย์การให้สิทธิ์ (auth)" (ซึ่งเป็นบัญชีบริการโดยพื้นฐาน) Firebase AI Logic ได้อัปเกรดพร้อมกัน แทนที่จะใช้Geminiคีย์ API มาตรฐาน Firebase AI Logic จะจัดการการให้สิทธิ์สำหรับ Gemini Developer API โดยใช้บัญชีบริการที่จัดการโดย Google (P4SA) ซึ่ง เราจะจัดสรรให้คุณโดยอัตโนมัติ
ตัวแทนบริการตรรกะ AI ของ Firebase (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

สำหรับทั้งโปรเจ็กต์ที่มีอยู่และโปรเจ็กต์ใหม่ หากคุณเข้าถึง Gemini Developer APIผ่าน Firebase AI Logic คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการใดๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากการอัปเกรดความปลอดภัยเหล่านี้ตั้งแต่ช่วงกลางปี 2026 เป็นต้นไป

ฉันต้องย้ายข้อมูลคีย์ Gemini API ไปยัง "คีย์การให้สิทธิ์ (auth)" ไหม

สำหรับทั้งโปรเจ็กต์ที่มีอยู่และโปรเจ็กต์ใหม่ หากคุณเข้าถึง Gemini Developer API ผ่าน Firebase AI Logic คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการใดๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากการอัปเกรดความปลอดภัยตั้งแต่ช่วงกลางปี 2026 (รวมถึง การย้ายข้อมูลไปยัง "คีย์การให้สิทธิ์ (auth)")

ในนามของนักพัฒนาแอปของเรา Firebase AI Logic จะจัดการการเปลี่ยนแปลงด้านความปลอดภัยที่จำเป็นทั้งหมดโดยอัตโนมัติ เพื่อรองรับการเปลี่ยนผ่านของ Gemini Developer API ที่จะกำหนดให้ใช้ "คีย์การให้สิทธิ์ (auth)"

ตั้งแต่ช่วงกลางปี 2026 เป็นต้นไป Firebase AI Logic จะไม่จัดสรรหรือใช้ คีย์ API Gemini มาตรฐานอีกต่อไป แต่ตอนนี้ Firebase AI Logic จะจัดการ การให้สิทธิ์สำหรับ Gemini Developer API โดยใช้ บัญชีบริการที่ Google จัดการ (P4SA) ซึ่งเราจะจัดสรรให้คุณโดยอัตโนมัติใน โปรเจ็กต์ Firebase ของคุณ
ตัวแทนบริการตรรกะ AI ของ Firebase (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้คุณตรวจสอบและลบคีย์ API ที่ชื่อ Gemini Developer API key (auto created by Firebase) ได้ คุณลบคีย์นี้ได้ในคอนโซล Google Cloud โปรดอ่านข้อมูลต่อไปนี้ ก่อนลบคีย์

• Firebase สร้างคีย์ API นี้Geminiเพื่อวัตถุประสงค์เดียว ในการใช้กับ Firebase AI Logic ดังนั้นจึงลบได้อย่างปลอดภัย อย่างไรก็ตาม ก่อนที่จะลบคีย์นี้ คุณควรตรวจสอบให้แน่ใจว่า คุณไม่ได้ใช้คีย์กับเครื่องมืออื่นๆ ที่ให้สิทธิ์เข้าถึง Gemini Developer API โดยไม่ตั้งใจ เช่น SDK ของเซิร์ฟเวอร์ GenAI หรือ Genkit วิธีตรวจสอบการใช้งานมีดังนี้
  1. ในGoogle Cloudคอนโซล ให้ไปที่หน้าสำหรับ Gemini Developer API แล้วคลิก จัดการ
  2. ในแท็บเมตริก ในเมนูแบบเลื่อนลงข้อมูลเข้าสู่ระบบ ให้เลือกคีย์ชื่อ Gemini Developer API key (auto created by Firebase)
  3. หากกราฟที่แสดงไม่มีการใช้งานตั้งแต่ต้นเดือนกรกฎาคม 2026 (ซึ่งเป็นช่วงที่ Firebase AI Logic หยุดใช้คีย์ API เหล่านี้) คุณก็ลบคีย์ได้อย่างปลอดภัย
     อย่างไรก็ตาม หากกราฟแสดงการใช้งาน แสดงว่าคุณใช้คีย์กับ เครื่องมืออื่น และคุณควรเปลี่ยนชื่อคีย์ เพื่อให้เห็นชัดเจนว่ามีการใช้คีย์กับเครื่องมือดังกล่าว (และไม่ได้ใช้กับ Firebase AI Logic)
• โปรดอย่าลบคีย์ API อื่นๆ ที่มีชื่อซึ่งมีกลุ่ม (auto created by Firebase)

ฉันควรเพิ่มGeminiคีย์ API ลงในโค้ดเบสของแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่หรือเว็บแอปไหม

เมื่อใช้ Firebase AI Logic SDK คุณไม่จำเป็นต้องใช้Gemini คีย์ API เพื่อให้สิทธิ์การใช้ Gemini Developer API และคุณไม่ควรเพิ่มคีย์ API Gemini ลงในฐานของโค้ดของแอป

ฉันใช้ "คีย์ API ของ Firebase" เป็นคีย์ API ของ Gemini ได้ไหม

ไม่ คุณไม่ควรใช้ "คีย์ API ของ Firebase" เป็นคีย์ API ของGemini เราขอแนะนำไม่ให้เพิ่ม Gemini Developer API ลงในรายการที่อนุญาตสำหรับคีย์ API ของ Firebase

คีย์ API ของ Firebase คือคีย์ API ที่แสดงอยู่ใน ไฟล์การกำหนดค่าหรือออบเจ็กต์ Firebase ที่คุณเพิ่มลงในฐานของโค้ดของแอปเพื่อ เชื่อมต่อแอปกับ Firebase คุณใส่คีย์ API ของ Firebase ในโค้ดได้เมื่อใช้คีย์กับ API ที่เกี่ยวข้องกับ Firebase เท่านั้น (เช่น Firebase AI Logic) ดูข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับคีย์ API ของ Firebase

ในแผง API และบริการ > ข้อมูลเข้าสู่ระบบ ของคอนโซล Google Cloud คีย์ API ของ Firebase จะมีลักษณะดังนี้

เนื่องจากคุณต้องเพิ่มคีย์ API ของ Firebase ลงในฐานของโค้ดของแอปเพื่อให้ API ที่เกี่ยวข้องกับ Firebase ทำงานได้ และเนื่องจาก Gemini Developer API สามารถเพิ่มในรายการที่อนุญาตผ่านคีย์ API ได้ เราจึงขอแนะนำอย่างยิ่งว่าคุณไม่ควรเพิ่ม Gemini Developer API (เรียกว่า "Generative Language API" ในคอนโซล Google Cloud) ลงในรายการที่อนุญาตของ API สำหรับคีย์ API ของ Firebase หากคุณทำเช่นนั้น คุณจะเปิดเผย Gemini Developer API ต่อการละเมิดที่อาจเกิดขึ้น

ฉันจะรักษาคีย์ API ของ Gemini ให้ปลอดภัยได้อย่างไร