SSS ve sorun giderme

Gemini Developer API ile Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) arasındaki farklar nelerdir?

Aşağıdaki tabloda, iki "Gemini API" sağlayıcı arasındaki önemli farklar genel olarak, bunlara nasıl eriştiğinizden bağımsız olarak 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" sağlayıcısı 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) kullanabilir miyim?

Evet, Firebase projenizde hem "Gemini API" sağlayıcılarını etkinleştirebilir hem de uygulamanızda her iki API'yi de kullanabilirsiniz.

Kodunuzda API sağlayıcılar arasında geçiş yapmak için arka uç hizmetini kodunuzda uygun şekilde ayarladığınızdan emin olmanız yeterlidir.

"Vertex AI"ın "Agent Platform" olarak yeniden markalandırılması için hangi değişiklikler gerekiyor?

2026'nın ortalarında Google Cloud, "Vertex AI"ın markasını "Gemini Enterprise Agent Platform" (veya "Agent Platform") olarak değiştirdi. Firebase ekosisteminde bu hizmetten "Agent Platform Gemini API" olarak bahsedilir.

Google Cloud için bu yeniden markalama aşağıdaki değişiklikleri içeriyordu. Başka değişiklikler de yapıldığını ancak bunların Firebase AI Logic için geçerli olmadığını unutmayın.

• Ürünün "Vertex AI" olan adının "Gemini Enterprise Agent Platform" ("Ajan Platformu") olarak değiştirilmesi. Bu değişiklik, Google Cloud konsolu ve dokümanları için yeni URL'leri içerir.

• API'nin görünen adını "Vertex AI API"den "Agent Platform API"ye değiştirme. Hizmet adının aynı kaldığını unutmayın: aiplatform.googleapis.com.

• "Vertex AI Studio"nun adını "Agent Studio" olarak değiştiriyoruz.

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

Firebase AI Logic SDK'ları için bu yeniden markalandırmayı, "Gemini API" arka uç hizmetinin başlatma söz dizimini güncelleyerek ve bu yeni söz dizimi kullanılırken modele erişmek için varsayılan konumu güncelleyerek destekledik.

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

  Swift

  vertexai kelimesini agentPlatform olarak değiştirin.
  Apple platformları için Firebase SDK'sının 12.17.0 ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir.

  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"))
  
  // ...
  

  SONRA

  // ...
  
  // 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 değiştirin.
  Android için Firebase AI Logic SDK'sının 17.15.0 sürümü ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir (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"))
  
  // ...
  

  SONRA

  // ...
  
  // 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 değiştirin.
  Android için Firebase AI Logic SDK'sının 17.15.0 sürümü ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir (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"));
  
  // ...
  

  SONRA

  // ...
  
  // 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 değiştirin.
  Firebase JS SDK'nın 12.17.0 ve sonraki sürümlerinde kullanılabilir.

  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') });
  
  // ...
  

  SONRA

  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 değiştirin.
  Flutter için Firebase AI Logic eklentisi v3.15.0+ (Firebase Flutter BoM v4.18.0+) sürümünden itibaren kullanılabilir.

  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');
  
  // ...
  

  SONRA

  // ...
  
  // 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 değiştirin.
  Firebase SDK for Unity 13.15.0 sürümü ve sonraki sürümlerde kullanılabilir.

  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"));
  
  // ...
  

  SONRA

  // ...
  
  // 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 dizimi kullanılırken modele erişmek için yeni varsayılan konum:

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

  Bu değişiklik, Gemini modellerinin neredeyse tamamı global'da desteklendiği ve Google Cloud'ın çoğu Gemini modelinin yeni sürümleri için artık us-central1 konumunu desteklemediği için yapıldı.

Gerekli API'ler nelerdir? Bu özellikleri nasıl etkinleştirebilirsiniz?

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

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

Bu iki API'yi Firebase konsolunu kullanarak etkinleştirmeniz gerekir:

1. Firebase konsolunda AI Services > AI Logic'e gidin.

2. Başlayın'ı tıklayın.

3. Gemini Developer API ile çalışmaya 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 sağlayacak ve Firebase AI Logic API'sini Firebase API anahtarınızın izin verilenler listesine ekleyecektir.

Firebase projesinde API'ler nasıl devre dışı bırakılır?

Firebase AI Logic için, Firebase projenizin kurulumunu seçtiğiniz Gemini API sağlayıcısını kullanacak şekilde mümkün olduğunca kolaylaştırmaya çalışıyoruz. Bu, belirli yolculuklar sırasında (ör. Firebase konsolundaki rehberli iş akışı) Firebase projenizde gerekli API'lerin etkinleştirilmesini içerir.

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

Firebase AI Logic özelliğini kullanmak için hangi izinler gerekebilir?

Firebase AI Logic kullanılırken hangi modeller desteklenir?

Desteklenen modellerin listesine bakın. SDK'lara sık sık yeni özellikler ekliyoruz. Bu nedenle, güncellemeler için bu SSS'yi (sürüm notları, bloglar ve sosyal medya gönderileriyle birlikte) tekrar kontrol edin.

• Firebase AI Logic aşağıdaki modelleri destekler:

  • Gemini Developer API

    • Çoğu Gemini ve Imagen temel modeli

    Gemini Developer API'nın (erişim şeklinden bağımsız olarak) yalnızca belirli kararlı Imagen modelleri desteklediğini unutmayın.

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • Çoğu Gemini ve Imagen temel modeli

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

  • İnce ayar yapılmış modeller

  • Embedding modelleri, Veo modelleri, Lyria modelleri, robotik modeller, bilgisayar kullanım modelleri, Gemini Omni modelleri veya Gemini Flash Cyber modelleri

  • Daha eski Imagen modelleri veya imagen-3.0-capability-001

Modeller kapatıldığında (kullanımdan kaldırıldığında) ne yapmalısınız?

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 ve bu nedenle, yedek model yayınlandıktan 45 gün sonra kullanımdan kaldırılacağını (devre dışı bırakılacağını) unutmayın.

Bir modelin kapatılma tarihini nerede bulabilirim?

Bir modelin kapatılma tarihini bulabileceğiniz bazı yöntemler şunlardır:

• Yayın tarihinde: Her modelin beklenen kapatılma tarihini Gemini API sağlayıcı dokümanlarının yanı sıra Firebase dokümanlarının (desteklenen modeller sayfasını inceleyin) çeşitli yerlerinde listeleriz.

• Kapatma tarihi yaklaştıkça: Google, ilgili proje üyelerine e-posta gönderir. Ayrıca, yayın notlarında ve diğer kanallarda yaklaşan kapatmalarla ilgili hatırlatıcılar yayınlarız (ör. Gemini 1.5 ve 1.0 kararlı modelleri için kapatma tarihleri hatırlatıcısı).

Kullandığınız model kapatılmak üzereyse ne yapmalısınız?

1. Uygun bir şu anda desteklenen model ve model adını bulun.

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

   • Model adını, GenerativeModel, LiveModel veya ImagenModel örneği oluşturduğunuzda başlatma sırasında ayarlarsınız. Firebase Remote Config veya sunucu istemi şablonlarını kullanmayla ilgili aşağıdaki kritik öneriyi incelemeyi unutmayın.

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

     Gemini 3.x modellerinde örnekleme parametrelerinin (sıcaklık, top-K, top-P) desteğinin sonlandırıldığını unutmayın.

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

Gemini 2.5 Kararlı modeller - Kapatma tarihleri ve değişimler

• 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 (diğer adıyla "Nano Banana")

  • Genel kullanım modellerinde kapatma tarihi, seçtiğiniz Gemini API sağlayıcıya bağlıdır:

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

  • Resim üretme modeli (Nano Banana) için kapatma tarihi, seçtiğiniz Gemini API sağlayıcıdan bağımsız olarak aynıdır: 2 Ekim 2026

  Diğer "Nano Banana" modellerinin ve kararlı Gemini Live API 2.5 modellerinin etkilenmediğini unutmayın.

Değiştirme: Yeni Gemini 3.x modellerinden birini (ör. gemini-3.6-flash veya gemini-3.1-flash-image) kullanmaya geçin.

Imagen Kararlı modeller - Kapatma tarihleri ve değişimler

• Tüm Imagen modelleri 17 Ağustos 2026'dan itibaren kullanımdan kaldırılacak (bu kapatma tarihinin daha önce 30 Haziran 2026 olarak belirlendiğini hatırlatırız).

Değiştirme: Uygulamalarınızı Gemini görüntü modellerini ("Nano Banana" modelleri) kullanacak şekilde taşıyın.

Gemini 2.0 Kararlı modeller - Kapatma tarihleri ve değişimler

• Gemini 2.0 Flash ve Gemini 2.0 Flash‑Lite:

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

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

  • 31 Mart 2026: Bu modeller kapatılacak.

  Kararlı Gemini Live API 2.0 modellerinin etkilenmediğini unutmayın.

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

Gemini 1.5 ve 1.0 kararlı modelleri - kapatılma tarihleri ve alternatifleri

• 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 geçiş yapın.

Firebase AI Logic, modelleri eğitmek için verilerimi kullanır mı?

Veri yönetimi ve sorumlu yapay zeka başlıklı makaleyi inceleyin.

Kullanıcı başına hız sınırı nasıl ayarlanır?

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

Kullanıcı başına sıklık sınırınızı 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 görüntüleyeceğinizi ve düzenleyeceğinizi de öğrenebilirsiniz.

Gecikme ve yüksek jeton kullanımı nasıl azaltılır?

Yüksek gecikme veya yüksek jeton kullanımı yaşıyorsanız bunun nedeni, kullandığınız modelin düşünme düzeyi yapılandırması olabilir.

Gemini 3 ve sonraki modeller, muhakeme ve çok adımlı planlama yeteneklerini 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 düzeyleri gerekmez ve modeli daha düşük bir düşünme düzeyini kullanacak şekilde yapılandırabilirsiniz. Daha düşük bir düşünce seviyesi, gecikmeyi ve jeton kullanımını azaltmaya yardımcı olur. Bir modelin düşünme yeteneğine ne kadar ihtiyaç duyabileceğine karar vermenize yardımcı olması için görev zorluklarının karşılaştırmasını inceleyin.

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

Çok formatlı isteklerimde MIME türü gerekli mi? (ör. resim, PDF, video ve ses girişi için)

Evet, her çok formatlı istekte her zaman aşağıdakileri sağlamanız gerekir:

• Dosyanın mimeType. Aşağıda bir istisna örneği verilmiştir.

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

Desteklenen giriş dosyası türleri, MIME türünün nasıl belirtileceği ve dosyanın sağlanmasıyla ilgili iki seçenek hakkında bilgi edinmek için Desteklenen giriş dosyaları ve şartlar başlıklı makaleyi inceleyin.

İsteğinize MIME türü eklemeyle ilgili istisna

MIME türü sağlama konusunda, yerel Android ve Apple platformu uygulamalarından gelen istekler için satır içi resim girişleri istisnadır.

Android ve Apple platformları için Firebase AI Logic SDK'ları, isteklerdeki resimleri işlemek için basitleştirilmiş ve platform dostu bir yöntem sunar. Tüm resimler (biçimlerinden bağımsız olarak) sunucuya gönderilmeden önce istemci tarafında% 80 kaliteyle JPEG'ye dönüştürülür. Bu, Android ve Apple platformları SDK'larını kullanarak resimleri satır içi veri olarak sağladığınızda istekte MIME türünü belirtmenize gerek olmadığı anlamına gelir.

Bu basitleştirilmiş işleme, Firebase AI Logic belgelerindeki isteklerde base64 kodlu resim gönderme örneklerinde gösterilmektedir.

Bu özellik hakkında platforma özel ek bilgileri aşağıda bulabilirsiniz:

• Android için:

  • Görüntüleri satır içi veri olarak içeren çok formatlı istemlerde platforma özgü görüntü türlerini (Bitmap) işleme yönelik basitleştirilmiş yöntemden 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:

  • Resimleri satır içi veri olarak içeren çok formatlı istemlerde platforma özgü resim türlerini (UIImage, NSImage, CIImage ve CGImage) işlemek için basitleştirilmiş yöntemden 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: Google Görsel Arama ile temellendirme, modele ince ayar yapma, yerleştirme oluşturma ve semantik alma özellikleri kullanılabilir mi?

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

• Google Görsel Arama ile Temellendirme
• Model ince ayarı
• Yerleştirilmiş öğe oluşturma
• Anlamsal alma

Bu özellikleri özellik isteği olarak eklemek veya mevcut bir özellik isteğine oy vermek istiyorsanız Firebase UserVoice'u ziyaret edin.

Ad neden "Vertex AI in Firebase"dan "Firebase AI Logic"a değiştirildi?

2024'te, Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) kullanabilen bir dizi Firebase istemci SDK'sı ve bu API'yi kötüye kullanımdan korumak ve diğer Firebase ürünleriyle entegrasyonları etkinleştirmek için bir Firebase proxy ağ geçidi kullanıma sunduk. Ürünümüze "Firebase'de Vertex AI" adını verdik. Bu ürün adı, ürünümüzün o dönemdeki kullanım alanlarını doğru bir şekilde tanımlıyordu.

Ancak o zamandan beri ürünümüzün özelliklerini genişlettik. Örneğin, Mayıs 2025 itibarıyla Gemini Developer API için destek sunuyoruz. Firebase App Check ile entegrasyonumuzu kullanarak Gemini Developer API'yı kötüye kullanıma karşı koruma özelliği de bu desteğe dahildir.

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

Firebase AI Logic'daki en yeni özelliklerden yararlanmak (ve isteğe bağlı olarak Gemini Developer API'ı kullanmaya başlamak) için taşıma kılavuzuna göz atın.

Apple platformlarındaki Swift uygulamaları için: FirebaseAI olan modül adının FirebaseAILogic olarak değiştirilmesiyle ilgili ne yapmalıyım?

Apple platformu uygulamalarında, Firebase SDK'sının 12.5.0 sürümünden itibaren, Firebase AI Logic artık FirebaseAILogic modülü altında dağıtılmaktadır. Bu değişikliği, mevcut işleyişi bozmayacak ve eski sürümlerle uyumlu olacak şekilde yaptık.

Bu değişikliği neden yaptık?

Bu hizmeti daha önce FirebaseAI modülü altında dağıtıyorduk. Ancak aşağıdaki nedenlerden dolayı bu öğeyi FirebaseAILogic olarak yeniden adlandırmamız gerekti:

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

• Gelecekteki özellik geliştirmelerinde Swift makrolarını kullanmamıza olanak tanır.

v12.5.0 veya sonraki bir sürüme yükseltme yapıyorsanız ne yapmalısınız?

Modül adının FirebaseAILogic olarak değiştirilmesi, mevcut işlevleri etkilemez ve geriye dönük olarak uyumludur. Ancak sonunda, gelecekteki büyük bir Firebase SDK'sında geriye dönük uyumsuzluk yaratan değişiklik sürümüyle birlikte eski modülü kaldırabiliriz (zaman aralığı şu anda belirlenmemiştir).

Bu modül adı değişikliği için gerekli bir değişiklik yoktur ancak aşağıdakileri yapmanızı öneririz:

1. Swift PM bağımlılarını seçerken FirebaseAILogic'yı (FirebaseAI yerine) seçin.

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

Uygulamamın tüm herkese açık sürümlerinde App Check zorunlu olmalı mı?

Evet, App Check, Firebase AI Logic kullanan uygulamanızın tüm herkese açık sürümlerinde zorunlu olmalıdır.

App Check, özellikle uygulamanızı herkese açık bir kaynak kodu kontrol sistemine göndermeden, uygulamanızı paylaşmadan veya uygulamanızı herkese açık hale getirmeden önce mümkün olduğunca erken uygulanmalıdır.

App Check'yı uygulamanızın kod tabanına hemen uygularsanız tüm uygulama sürümleriniz geçerli App Check jetonları gönderebilir. Geçerli bir jeton göndermeyen istekler doğrulanmamış olarak kabul edilir ve App Check zorunlu kılındığında engellenir.

Uygulamanızın, son kullanıcılara App Check uygulanmamış bir sürümünü yayınladıysanız App Check'ı zaten yayınlanmış bir uygulamada uygulama ve zorunlu kılma hakkında SSS bölümüne bakın.

Zaten yayınlanmış bir uygulama için App Check nasıl uygularım ve zorunlu kılarım?

App Check'nın uygulanmadığı uygulama sürümlerinde, bu sürümlerden Firebase AI Logic'ye yapılan isteklerde geçerli App Check jetonları bulunmaz ve bu istekler doğrulanmamış olarak kabul edilir. Bu istekler, App Check, AI Logic için zorunlu kılındığında engellenecek.

App Check içermeyen, yayınlanmış bir uygulamada hizmet kesintisi yaşamamak için App Check zorunlu kılınmadan önce aşağıdakileri yapın.

1. Uygulamanızda en kısa sürede bir onay sağlayıcı uygulayın.

   • Apple platformları: DeviceCheck veya App Attest

   • Android: Play Integrity

   • Web: reCAPTCHA Enterprise

   • Flutter: Yukarıdaki tüm varsayılan sağlayıcıları destekler.

   • Unity: Yukarıdaki tüm varsayılan sağlayıcıları destekler.

2. App Check'ı ne zaman zorunlu kılmanın güvenli olduğuna karar vermenize yardımcı olması için uygulamanızdan gelen istekleri izleyin.

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

3. Firebase AI Logic için App Check'i zorunlu kılın.

4. App Check zorunlu kılındığında yerel geliştirme için App Check'nın zorunlu kılınmasını korurken onaylamayı atlamak üzere App Check hata ayıklama sağlayıcısını yapılandırın. Platformunuzla ilgili kurulum talimatlarına bakın: iOS+ | Android | Web | Flutter | Unity.

Gemini Developer API ve Firebase AI Logic için güvenlik yükseltmeleri (2026 ortası) nelerdi?

Geçmişte Gemini Developer API, Gemini Developer API kullanımını yetkilendirmek için standart Gemini API anahtarlarını kullanıyordu (generativelanguage.googleapis.com). Firebase AI Logic'ı etkinleştirdiyseniz ve Gemini Developer API'ı kullanmayı seçtiyseniz Firebase, Gemini Developer API ile kısıtlanmış bir Gemini API anahtarı oluşturdu. Bu anahtarın adı Gemini Developer API key (auto created by Firebase) olarak belirlendi.

2026'nın ortalarından itibaren Gemini Developer API, "Yetkilendirme (auth) anahtarları" olarak adlandırılan daha güvenli bir alternatife yükseltilecek (bu anahtarlar aslında hizmet hesaplarıdır). Firebase AI Logic, eşzamanlı olarak yükseltildi. Standart bir Gemini API anahtarı kullanmak yerine, Firebase AI Logic artık Gemini Developer API için yetkilendirmeyi, sizin için otomatik olarak sağladığımız Google tarafından yönetilen bir hizmet hesabı (P4SA) kullanarak gerçekleştiriyor:
Firebase AI Logic Service Agent (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

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

Gemini API anahtarımı "yetkilendirme (auth) anahtarı"na taşımam gerekiyor mu?

Hem mevcut hem de yeni projeler için Gemini Developer API'e Firebase AI Logic üzerinden erişiyorsanız 2026'nın ortalarından itibaren güvenlik yükseltmelerinden yararlanmak için (ör. "Yetkilendirme (auth) anahtarı"na geçiş) herhangi bir işlem yapmanız gerekmez.

Geliştiricilerimiz adına Firebase AI Logic, Gemini Developer API uygulamasının "yetkilendirme (auth) anahtarları" gerektirmesi için geçişi desteklemek üzere gerekli tüm güvenlik değişikliklerini otomatik olarak yapıyor.

2026'nın ortalarından itibaren Firebase AI Logic artık standart Gemini API anahtarları sağlamayacak veya kullanmayacak. Bunun yerine, Firebase AI Logic artık Gemini Developer API için yetkilendirme işlemlerini, Firebase projenizde sizin için otomatik olarak sağladığımız Google tarafından yönetilen bir hizmet hesabı (P4SA) kullanarak gerçekleştiriyor:
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'ya erişim sağlayabilecek diğer araçlarla (ör. üretken yapay zeka sunucusu SDK'ları veya Genkit) yanlışlıkla kullanmadığınızdan emin olmak için kontrol etmeniz gerekir. Kullanımı kontrol etmek için aşağıdaki adımları uygulayın:
  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 bıraktığında) itibaren kullanım gösterilmiyorsa anahtar güvenli bir şekilde silinebilir.
     Ancak grafiklerde kullanım gösteriliyorsa anahtarı başka bir araçla kullanıyorsunuz demektir ve anahtarı Firebase AI Logic ile değil bu araçla kullanıldığını net bir şekilde belirtecek şekilde yeniden adlandırmanız gerekir.
• segmentini içeren bir ada sahip başka bir API anahtarını silmediğinizden emin olun.(auto created by Firebase)

Mobil veya web uygulamamın kod tabanına Gemini API anahtarı eklemeli miyim?

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

"Firebase API anahtarımı" Gemini API anahtarı olarak kullanabilir miyim?

Hayır. "Firebase API anahtarınızı" API anahtarı olarak kullanmamalısınız.Gemini Firebase API anahtarınızın izin verilenler listesine Gemini Developer API eklememenizi önemle öneririz.

Firebase API anahtarınız, uygulamanızı Firebase'e bağlamak için uygulamanızın kod tabanına eklediğiniz Firebase yapılandırma dosyanızda veya nesnenizde listelenen API anahtarıdır. Anahtarı yalnızca Firebase ile ilgili API'lerle (ör. Firebase AI Logic) kullandığınızda Firebase API anahtarınızı 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'yı (Google Cloud konsolunda "Generative Language API" olarak adlandırılır) Firebase API anahtarınızın API izin verilenler listesine EKLEMEMENİZİ önemle tavsiye ederiz. Bu durumda Gemini Developer API, kötüye kullanıma açık hâle gelir.

Gemini API anahtarımın güvenliğini nasıl sağlarım?