প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন ও সমস্যার সমাধান করা

Gemini Developer API এবং Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) ব্যবহার করার মধ্যে পার্থক্য

নিচের সারণীতে দুটি "Gemini API" পরিষেবা প্রদানকারীর মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্যগুলি তালিকাভুক্ত করা হয়েছে সাধারণত আপনি সেগুলি কীভাবে অ্যাক্সেস করেন তা নির্বিশেষে:

^১ দুটি API প্রদানকারীর আলাদা আলাদা 'যখন ব্যবহার করবেন তখন পেমেন্ট করুন' সংক্রান্ত দাম রয়েছে (তাদের সংশ্লিষ্ট ডকুমেন্টেশনে আরও জানুন)।

^২ Gemini Developer API-এর জন্য Files API Firebase AI Logic SDKs-এর মাধ্যমে কাজ করে না।

দুটি "Gemini API" পরিষেবা প্রদানকারীর জন্য সাধারণত জিজ্ঞাসা করা ফিচারগুলির উপলভ্যতা নিম্নলিখিত সারণীতে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। এই টেবিলটি বিশেষভাবে প্রযোজ্য যখন Firebase AI Logic ক্লায়েন্ট SDK ব্যবহার করা হয়।

Gemini Developer API এবং Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), দুটিই কীভাবে ব্যবহার করবেন

আপনার Firebase প্রোজেক্টে দুটি Gemini API পরিষেবা প্রদানকারী চালু থাকতে পারে এবং আপনি নিজের অ্যাপেই দুটি API ব্যবহার করতে পারেন।

আপনার কোডে API প্রোভাইডারদের মধ্যে পরিবর্তন করতে, শুধু নিশ্চিত করুন যে আপনি আপনার কোডে ব্যাকএন্ড পরিষেবা যথাযথভাবে সেট করেছেন।

প্রয়োজনীয় API এবং কীভাবে সেগুলি চালু করতে হয়

Gemini Developer API-এর সাথে Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করতে, আপনার প্রোজেক্টে নিম্নলিখিত দুটি API চালু থাকতে হবে:

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

Firebase কনসোল ব্যবহার করে আপনাকে এই দুটি API চালু করতে হবে:

1. Firebase কনসোলে, AI পরিষেবা > AI লজিক বিকল্পে যান।

2. শুরু করুন বিকল্পে ক্লিক করুন।

3. Gemini Developer API-এর সাথে শুরু করতে বেছে নিন।

   এটি একটি নির্দেশিত ওয়ার্কফ্লো চালু করে যা আপনার জন্য দুটি API চালু করে। Firebase এছাড়াও Gemini API-এর ব্যবহার অনুমোদিত করার জন্য Google-পরিচালিত পরিষেবা অ্যাকাউন্ট (P4SA) প্রদান করবে এবং আপনার Firebase API কী-এর জন্য অনুমতি তালিকায় Firebase AI Logic API যোগ করবে।

Firebase প্রোজেক্টে কীভাবে API বন্ধ করবেন

Firebase AI Logic-এর জন্য, আপনার বেছে নেওয়া Gemini API প্রোভাইডার ব্যবহার করার জন্য আমরা আপনার Firebase প্রোজেক্টের সেট-আপ যতটা সম্ভব সহজ করার চেষ্টা করি। এর মধ্যে নির্দিষ্ট জার্নি চলাকালীন আপনার Firebase প্রোজেক্টে প্রয়োজনীয় API চালু করা অন্তর্ভুক্ত, যেমন Firebase কনসোলে গাইডেড ওয়ার্কফ্লো।

তবে, আপনি যদি Firebase AI Logic বা Gemini API প্রদানকারীদের মধ্যে কোনও একটি ব্যবহার না করার সিদ্ধান্ত নেন, তাহলে আপনার Firebase প্রোজেক্টে সংশ্লিষ্ট API বন্ধ করতে পারেন।

Firebase AI Logic ব্যবহার করার জন্য প্রয়োজনীয় অনুমতি

Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময় যেসব মডেলে কাজ করে

কাজ করে এমন মডেলের তালিকা দেখুন। আমরা প্রায়শই SDK-তে নতুন নতুন কার্যকারিতা যোগ করি, তাই আপডেটের জন্য এই FAQ (সেইসাথে রিলিজ নোট, ব্লগ ও সোশ্যাল পোস্ট) চেক করে দেখুন।

• Firebase AI Logic-এ নিম্নলিখিত মডেলগুলি কাজ করে:

  • Gemini Developer API

    • বেশিরভাগ Gemini ফাউন্ডেশন মডেল

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • বেশিরভাগ Gemini ফাউন্ডেশন মডেল

• Firebase AI Logic-এ নিম্নলিখিত মডেলগুলি কাজ করে না (আপনার বেছে নেওয়া Gemini API পরিষেবা প্রদানকারী যাই হোক না কেন):

  • ফাইন-টিউন করা মডেল

  • Embedding মডেল, Veo মডেল, Lyria মডেল, রোবোটিক্স মডেল, কম্পিউটার ব্যবহার সংক্রান্ত মডেল, Gemini Omni মডেল অথবা Gemini Cyber মডেল

ব্যবহারকারী প্রতি রেট সীমা কীভাবে সেট করবেন

ডিফল্ট হিসেবে, Firebase AI Logic প্রতি ব্যবহারকারীর অনুরোধের সীমা প্রতি মিনিটে ১০০টি অনুরোধ (RPM) হিসেবে সেট করে।

আপনি যদি ব্যবহারকারী প্রতি রেট সীমা অ্যাডজাস্ট করতে চান, তাহলে আপনাকে Firebase AI Logic API-এর জন্য কোটা সেটিংস অ্যাডজাস্ট করতে হবে।

Firebase AI Logic API কোটা সম্পর্কে আরও জানুন। সেই পৃষ্ঠায়, আপনি কীভাবে আপনার কোটা দেখতে এবং এডিট করতে পারবেন তাও জানতে পারবেন।

লেটেন্সি ও টোকেনের অত্যধিক ব্যবহার কীভাবে কমানো যায়

আপনি যদি বেশি লেটেন্সি বা বেশি টোকেন ব্যবহার করেন, তাহলে সম্ভবত আপনি যে মডেলটি ব্যবহার করছেন তার থিঙ্কিং লেভেল কনফিগারেশন এর কারণে এটি হচ্ছে।

Gemini 3 এবং পরবর্তী মডেলগুলি সবসময় ইন্টার্নাল "চিন্তা করার প্রসেস" ব্যবহার করে যা তাদের রিজনিং এবং মাল্টি-স্টেপ প্ল্যানিংয়ের ক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে, যার ফলে কোডিং, উন্নত গণিত এবং ডেটা বিশ্লেষণের মতো জটিল কাজের জন্য সেগুলি অত্যন্ত কার্যকর হয়ে ওঠে।

তবে, টাস্কের উপর নির্ভর করে, উচ্চতর থিঙ্কিং লেভেলের সবসময় প্রয়োজন হয় না, এবং আপনি মডেলকে লোয়ার থিঙ্কিং লেভেল ব্যবহার করার জন্য কনফিগার করতে পারেন। চিন্তাভাবনার লেভেল কম হলে তা লেটেন্সি ও টোকেন ব্যবহার কমাতে সাহায্য করবে। কোনও মডেলের কতটা থিঙ্কিং ক্ষমতা প্রয়োজন হতে পারে তা নির্ধারণ করতে আপনাকে সাহায্য করার জন্য, টাস্কের জটিলতার তুলনা পর্যালোচনা করুন।

মনে রাখবেন, বেশিরভাগ Gemini 3 এবং পরবর্তী মডেলের জন্য, ডিফল্ট থিঙ্কিং লেভেল HIGH-এ সেট করা থাকে।

মাল্টিমোডাল অনুরোধের জন্য MIME টাইপ সংক্রান্ত প্রয়োজনীয়তা (যেমন ছবি, PDF, ভিডিও এবং অডিও ইনপুটের জন্য)

প্রতিটি মাল্টিমোডাল অনুরোধে, আপনাকে সবসময় নিম্নলিখিত তথ্য প্রদান করতে হবে:

• ফাইলটি mimeType। নিচে ব্যতিক্রম দেখুন।

• ফাইল। আপনি ইনলাইন ডেটা হিসেবে ফাইলটি দিতে পারেন অথবা URL ব্যবহার করে ফাইলটি দিতে পারেন।

ইনপুট ফাইলের কোন কোন ধরন কাজ করে, MIME-এর ধরন কীভাবে নির্দিষ্ট করতে হয় এবং ফাইল দেওয়ার দুটি বিকল্প সম্পর্কে ইনপুট ফাইলের ধরন ও প্রয়োজনীয়তা থেকে জানুন।

আপনার অনুরোধে MIME-এর ধরন যোগ করার ক্ষেত্রে ব্যতিক্রম

MIME-এর প্রকার প্রদান করার ক্ষেত্রে ব্যতিক্রম হল নেটিভ Android এবং Apple প্ল্যাটফর্ম অ্যাপ থেকে অনুরোধের জন্য ইনলাইন ইমেজ ইনপুট।

Android এবং Apple প্ল্যাটফর্মের জন্য Firebase AI Logic SDK, অনুরোধে ছবি ম্যানেজ করার একটি সহজ এবং প্ল্যাটফর্ম-ফ্রেন্ডলি উপায় প্রদান করে — সমস্ত ছবি (তাদের ফর্ম্যাট যাই হোক না কেন) সার্ভারে পাঠানোর আগে ক্লায়েন্ট-সাইডে ৮০% কোয়ালিটিতে JPEG-তে কনভার্ট করা হয়। এর অর্থ হল, Android এবং Apple প্ল্যাটফর্ম SDK ব্যবহার করে আপনি যখন ইনলাইন ডেটা হিসেবে ছবি প্রদান করেন, তখন আপনাকে অনুরোধে MIME-এর প্রকার উল্লেখ করতে হবে না।

এই সরলীকৃত হ্যান্ডলিং Firebase AI Logic ডকুমেন্টেশনে অনুরোধে base64-এনকোড করা ছবি পাঠানোর উদাহরণে দেখানো হয়েছে।

এই ফিচার সম্পর্কে প্ল্যাটফর্ম-নির্দিষ্ট কিছু অতিরিক্ত তথ্য এখানে দেওয়া হল:

• Android-এর জন্য:

  • মাল্টিমোডাল প্রম্পটে প্ল্যাটফর্ম-নেটিভ ইমেজ টাইপ (Bitmap) ম্যানেজ করার সহজ উপায় আপনি ব্যবহার করতে পারেন, যেখানে ইনলাইন ডেটা হিসেবে ছবি থাকে (উদাহরণ দেখুন)।

  • ছবির ফর্ম্যাট ও কনভার্সনের উপর আরও বেশি কন্ট্রোল পেতে, আপনি InlineDataPart হিসেবে ছবি দিতে এবং নির্দিষ্ট MIME টাইপ প্রদান করতে পারেন। যেমন:

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

• Apple প্ল্যাটফর্মের জন্য:

  • আপনি মাল্টিমোডাল প্রম্পটে প্ল্যাটফর্ম-নেটিভ ইমেজ টাইপ (UIImage, NSImage, CIImage এবং CGImage) সহজ উপায়ে ম্যানেজ করার সুবিধা নিতে পারেন যেখানে ইনলাইন ডেটা হিসেবে ছবি থাকে (উদাহরণ দেখুন)।

  • ছবির ফর্ম্যাট ও কনভার্সনের উপর আরও বেশি কন্ট্রোল পেতে, আপনি InlineDataPart হিসেবে ছবি দিতে এবং নির্দিষ্ট MIME টাইপ প্রদান করতে পারেন। যেমন:

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

Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময় উন্নত ফিচার এখনও উপলভ্য নয়: Google Image Search-এর মাধ্যমে গ্রাউন্ডিং, মডেল ফাইন টিউনিং, এম্বেডিং জেনারেশন ও সেম্যান্টিক রিট্রিভাল

নিম্নলিখিত ফিচারগুলি বিভিন্ন মডেল এবং API প্রদানকারীদের দ্বারা সমর্থিত, কিন্তু Firebase AI Logic ব্যবহার করার সময় সেগুলি উপলভ্য নয়:

• Grounding with Google Image Search
• মডেল ফাইন টিউন করা
• এম্বেডিং জেনারেশন
• সেম্যান্টিক রিট্রিভাল

আপনি যদি ফিচার অনুরোধ হিসেবে এগুলি যোগ করতে চান বা আগে থেকে থাকা কোনও ফিচার অনুরোধে ভোট দিতে চান, তাহলে Firebase UserVoice-এ যান।

মডেল ট্রেনিংয়ের জন্য ডেটার ব্যবহার

ডেটা গভর্নেন্স ও দায়িত্বশীল AI দেখুন।

বন্ধ হয়ে যাওয়া বা বন্ধ করে দেওয়া (রিটায়ার করা) মডেল - তালিকা ও বিকল্প

Google যখন কোনও স্টেবল মডেল ভার্সন রিলিজ করে, তখন আমরা সেটি বন্ধ (রিটায়ার) করার আগে কমপক্ষে ১২ মাস পর্যন্ত উপলভ্য রাখার চেষ্টা করি।

তবে, নিম্নলিখিত বিষয়গুলি মনে রাখবেন:

• Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)-এর জন্য, কিছু স্টেবল মডেলের শুধুমাত্র স্বল্প-মেয়াদী উপলভ্যতা আছে, যার অর্থ হল, রিপ্লেসমেন্ট মডেল রিলিজ হওয়ার ৪৫ দিনের মধ্যেই সেগুলি বন্ধ (রিটায়ার) করে দেওয়া হতে পারে।

• Gemini Developer API-এর জন্য, কখনও কখনও কোনও মডেল বন্ধ করার পরিবর্তে, পরিষেবাটি অটোমেটিক নতুন মডেলে অনুরোধটি রুট করবে। নতুন মডেলের জন্য করা অনুরোধের বিল নতুন মডেলের রেট অনুযায়ী করা হয়।

• বন্ধ হওয়ার তারিখের কয়েক সপ্তাহ আগে, যেসব প্রোজেক্টে আগে কোনও মডেল ব্যবহার করা হয়নি, সেগুলি যাতে এই মডেল ব্যবহার করতে না পারে তার জন্য ব্লক করা হবে।

• কোনও নির্দিষ্ট মডেলের স্টেবল ভার্সন রিলিজ করা হলে, সেই মডেলের সব এক্সপেরিমেন্টাল ও প্রিভিউ ভার্সন সাধারণত কয়েক দিন বা সপ্তাহের মধ্যে বন্ধ (রিটায়ার) করে দেওয়া হয় (এই প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নে আগের সব প্রিভিউ ও এক্সপেরিমেন্টাল মডেলের তালিকা দেওয়া নেই)।

সাধারণ ব্যবহারের মডেল

^{১ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)-এর জন্য, এটি হল "স্বল্প-মেয়াদী উপলভ্যতা মডেল"। মডেল ভার্সনিং ও নামকরণের প্যাটার্ন দেখুন}

^{সাধারণ ব্যবহারের জন্য নিম্নলিখিত সব মডেলও বন্ধ করা হয়েছে: gemini-1.0-pro, gemini-1.0-pro-001, gemini-1.0-pro-002, gemini-1.0-pro-vision, gemini-1.0-pro-vision-001 gemini-1.5-flash-001, gemini-1.5-flash, gemini-1.5-flash-002, gemini-1.5-pro-001, gemini-1.5-pro, gemini-1.5-pro-002}

ছবি-জেনারেট করার (Nano Banana এবং Imagen) মডেল

অডিও - Live APIটি মডেল

মডেল বন্ধ হয়ে গেলে বা কাজ না করলে পরিবর্তন করতে হবে (বন্ধ হয়ে গেছে)

কোনও মডেল বন্ধ হওয়ার তারিখ কোথায় দেখতে পাবেন?

কোনও মডেল বন্ধ হওয়ার তারিখ আপনি কীভাবে খুঁজে পাবেন তার কিছু উপায় এখানে দেওয়া হল:

• Google উপযুক্ত প্রোজেক্ট মেম্বারদের ইমেল পাঠায়।

• আমরা বিভিন্ন চ্যানেলে আসন্ন শাটডাউন সম্পর্কে ঘোষণা এবং রিমাইন্ডার পোস্ট করি:

  • রিলিজ নোট (উদাহরণ দেখুন)
  • ডকুমেন্টে পৃষ্ঠা-লেভেল ব্যানার, কাজ করে এমন মডেলের পৃষ্ঠা এবং বন্ধ হয়ে যাওয়া ও বন্ধ করা মডেল সংক্রান্ত প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

আপনি যে মডেল ব্যবহার করছেন সেটি বন্ধ হতে চললে কী করবেন?

আপনাকে বন্ধ হওয়ার তারিখের আগে এই পরিবর্তনগুলি করতে হবে; অন্যথায়, বন্ধ হয়ে যাওয়া মডেলের জন্য করা যেকোনও অনুরোধ 404 এরর সহ ব্যর্থ হবে।

1. উপযুক্ত বর্তমানে কাজ করে এমন মডেল এবং সেটির মডেলের নাম খুঁজে নিন।

   এছাড়াও, আমরা বন্ধ হয়ে যাওয়া ও বন্ধ হতে চলা মডেল সংক্রান্ত প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন বিভাগে, বন্ধ হয়ে যাওয়া মডেলের পরিবর্তে ব্যবহার করার জন্য মডেল সাজেস্ট করি।

2. আপনার অ্যাপের ব্যবহার করা মডেলের নাম আপডেট করুন।

   আপনি যখন GenerativeModel, LiveModel বা ImagenModel ইনস্ট্যান্স তৈরি করেন, তখন ইনিশিয়ালাইজেশনের সময় মডেলের নাম সেট করেন। Firebase Remote Config বা সার্ভার প্রম্পট টেমপ্লেট ব্যবহার করার ব্যাপারে নিচে দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ সাজেশন ভালো করে দেখে নিতে ভুলবেন না।

3. আপনার কোনও কোড আপডেট করতে হবে কিনা তা চেক করুন।

   আপনাকে সাধারণত এমন কোনও কোড পরিবর্তন করতে হয় না যা আসলে মডেলকে কল করে। এখানে কিছু ব্যতিক্রম দেওয়া হল:

   • অসমর্থিত স্যাম্পলিং প্যারামিটার: লেটেস্ট Gemini 4.x এবং Gemini 3.x মডেলে, বেশ কিছু প্যারামিটার কাজ করে না (বিশেষ করে তাপমাত্রা, top-K, top-P, ফ্রিকোয়েন্সি পেনাল্টি, উপস্থিতি পেনাল্টি এবং ক্যান্ডিডেট কাউন্ট)।

   • থিঙ্কিং লেভেল বনাম থিঙ্কিং বাজেট: Gemini 3.x মডেল থেকে শুরু করে, আপনার thinkingBudget-এর পরিবর্তে thinkingLevel ব্যবহার করা উচিত (তবে ব্যাকওয়ার্ড-কম্প্যাটিবিলিটির জন্য এখনও thinkingBudget কাজ করে)। তবে, Gemini 4.x মডেল থেকে শুরু করে, thinkingBudget কাজ করে না। চিন্তাভাবনা সম্পর্কে আরও জানুন।

   • থিংকিং লেভেল ভ্যালু নিয়ে পরীক্ষা করা: আপনি যখন নতুন জেনারেশনে আপগ্রেড করেন (যেমন, ২.৫ থেকে ৩.৮) এবং একই পারফর্ম্যান্স ও আচরণ (যেমন, লেটেন্সি) নিশ্চিত করতে চান, তখন আমরা থিংকিং লেভেল কম ভ্যালুতে সেট করে পরীক্ষা করার সাজেশন দিই। চিন্তাভাবনা সম্পর্কে আরও জানুন।

4. আপনার অ্যাপ টেস্ট করে নিশ্চিত করুন যে উত্তর এখনও প্রত্যাশা অনুযায়ী আছে।

"Vertex AI" থেকে "Agent Platform"-এ রিব্র্যান্ডিং করার জন্য প্রয়োজনীয় পরিবর্তন

২০২৬ সালের মাঝামাঝি সময়ে, Google Cloud "Vertex AI"-এর নাম পরিবর্তন করে "Gemini Enterprise Agent Platform" (বা "Agent Platform") করা হয়েছে। Firebase ইকোসিস্টেমে, আমরা এই পরিষেবাকে "Agent Platform Gemini API" হিসেবে উল্লেখ করি।

Google Cloud-এর জন্য, এই রিব্র্যান্ডিংয়ের মধ্যে নিম্নলিখিত বিষয়গুলি অন্তর্ভুক্ত ছিল। মনে রাখবেন, অন্যান্য পরিবর্তনও করা হয়েছে, তবে সেগুলি Firebase AI Logic-এর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য নয়।

• "Vertex AI" থেকে "Gemini Enterprise Agent Platform" (বা "Agent Platform")-এ প্রোডাক্টের রিব্র্যান্ডিং করা, যার মধ্যে Google Cloud কনসোল এবং ডকুমেন্টেশনের জন্য নতুন URL অন্তর্ভুক্ত।

• API-এর যে নাম দেখানো হবে সেটি "Vertex AI API" থেকে পরিবর্তন করে "Agent Platform API" করা হচ্ছে। মনে রাখবেন, পরিষেবার নাম একই আছে: aiplatform.googleapis.com.

• "Vertex AI Studio"-এর নাম পরিবর্তন করে "Agent Studio" করা হচ্ছে।

• অন্তর্নিহিত API বা কাজ করে এমন মডেলের ক্ষমতায় কোনও পরিবর্তন করা হয়নি।

Firebase AI Logic SDK-এর জন্য, আমরা এই নতুন সিনট্যাক্স ব্যবহার করার সময় "Gemini API" ব্যাকএন্ড পরিষেবার জন্য ইনিশিয়ালাইজেশন সিনট্যাক্স আপডেট করে এবং মডেল অ্যাক্সেস করার জন্য ডিফল্ট লোকেশন আপডেট করে এই রিব্র্যান্ডিংয়ের সাথে মানিয়ে নিয়েছি।

• "Gemini API" ব্যাকএন্ড পরিষেবার জন্য নতুন ইনিশিয়ালাইজেশন সিনট্যাক্স:

  Swift

  vertexAI থেকে agentPlatform-এ পরিবর্তন করুন।

  • agentPlatform সিনট্যাক্স SDK-এর v12.17.0+ ভার্সন থেকে উপলভ্য।
  • SDK-এর v13.0.0 ভার্সনে vertexAI সিনট্যাক্স সরিয়ে দেওয়া হয়েছে।

  আগে

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

  পরে

  // ...
  
  // 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 থেকে agentPlatform-এ পরিবর্তন করুন।

  • agentPlatform সিনট্যাক্স SDK-এর v17.15.0+ এবং Firebase Android BoM-এর v34.17.0+ থেকে উপলভ্য।
  • vertexAI সিনট্যাক্স SDK-এর v18.0.0 এবং BoM-এর v35.0.0 থেকে সরিয়ে দেওয়া হয়েছে।

  আগে

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

  পরে

  // ...
  
  // 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 থেকে agentPlatform-এ পরিবর্তন করুন।

  • agentPlatform সিনট্যাক্স SDK-এর v17.15.0+ এবং Firebase Android BoM-এর v34.17.0+ থেকে উপলভ্য।
  • vertexAI সিনট্যাক্স SDK-এর v18.0.0 এবং BoM-এর v35.0.0 থেকে সরিয়ে দেওয়া হয়েছে।

  আগে

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

  পরে

  // ...
  
  // 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 থেকে AgentPlatformBackend-এ পরিবর্তন করুন।

  • Firebase JS SDK-এর v12.17.0+ ভার্সন থেকে AgentPlatformBackend সিনট্যাক্স উপলভ্য।
  • SDK-এর v13.0.0 ভার্সনে VertexAIBackend সিনট্যাক্স সরিয়ে দেওয়া হয়েছে।

  আগে

  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') });
  
  // ...
  

  পরে

  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 থেকে agentPlatform-এ পরিবর্তন করুন।

  • agentPlatform সিনট্যাক্স প্লাগ-ইনের v3.15.0+ এবং Firebase Flutter BoM-এর v4.18.0+ ভার্সন থেকে উপলভ্য।
  • প্লাগ-ইনের v5.0.0 এবং Firebase Flutter BoM-এর v5.0.0+ ভার্সনে vertexAI সিনট্যাক্স সরিয়ে দেওয়া হয়েছে।

  আগে

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

  পরে

  // ...
  
  // 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 থেকে AgentPlatform-এ পরিবর্তন করুন।

  • Firebase SDK for Unity v13.15.0+ থেকে শুরু করে AgentPlatform সিনট্যাক্স উপলভ্য।
  • SDK-এর v14.0.0 ভার্সনে VertexAI সিনট্যাক্স সরিয়ে দেওয়া হয়েছে।

  আগে

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

  পরে

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

• নতুন ইনিশিয়ালাইজেশন সিনট্যাক্স ব্যবহার করার সময় মডেল অ্যাক্সেস করার জন্য নতুন ডিফল্ট লোকেশন:

  নতুন "এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম" ইনিশিয়ালাইজেশন সিনট্যাক্স ব্যবহার করার সময়, লোকেশন ডিফল্ট হিসেবে global-এ সেট করা থাকে।

  এই পরিবর্তন করা হয়েছে কারণ প্রায় সব Gemini মডেল global-এ কাজ করে এবং Google Cloud-এ বেশিরভাগ Gemini মডেলের নতুন রিলিজের জন্য us-central1 লোকেশন আর কাজ করে না।

Swift অ্যাপের জন্য - FirebaseAI থেকে FirebaseAILogic-এ মাইগ্রেট করার জন্য প্রয়োজনীয় পরিবর্তন

Apple প্ল্যাটফর্ম অ্যাপের জন্য, Firebase SDK v12.5.0 থেকে শুরু করে, Firebase AI Logic FirebaseAILogic মডিউলের অধীনে ডিস্ট্রিবিউট করা হয়। SDK v13.0.0-এ, FirebaseAI মডিউল সরিয়ে দেওয়া হয়েছে।

আমরা কেন এই পরিবর্তন করেছি?

আমরা আগে FirebaseAI মডিউলের অধীনে এই পরিষেবা বিতরণ করেছি। তবে, নিম্নলিখিত কারণে আমাদের এটির নাম পরিবর্তন করে FirebaseAILogic করতে হয়েছে:

• মডিউল ও ক্লাসের মধ্যে নামের সংঘর্ষ এড়িয়ে চলুন, কারণ এর ফলে বাইনারি ডিস্ট্রিবিউশনে সমস্যা হয়।

• ভবিষ্যতে ফিচার ডেভেলপমেন্টের জন্য Swift ম্যাক্রো ব্যবহার করার অনুমতি দিন।

v12.5.0+ বা v13.0.0+ ভার্সনে আপগ্রেড করলে কী করতে হবে?

Firebase 12-এ (v12.5.0+ থেকে শুরু করে), মডিউলের নাম পরিবর্তন করে FirebaseAILogic করা হলে তা নন-ব্রেকিং ও ব্যাকওয়ার্ড কম্প্যাটিবল হয়, তাই Firebase 12-এ এই পরিবর্তনগুলি সাজেস্ট করা হয়। তবে, Firebase SDK v13.0.0-এ, পুরনো FirebaseAI মডিউল সরিয়ে দেওয়া হয়েছে, তাই Firebase 13-এ আপগ্রেড করার সময় এইসব পরিবর্তন করতে হবে।

1. Swift PM ডিপেন্ডেন্সি বেছে নেওয়ার সময়, FirebaseAILogic বেছে নিন (FirebaseAI-এর পরিবর্তে)।

2. ইমপোর্ট স্টেটমেন্ট পরিবর্তন করে FirebaseAILogic (FirebaseAI-এর পরিবর্তে) করুন।

"Vertex AI in Firebase" থেকে "Firebase AI Logic"-এ নাম পরিবর্তন সম্পর্কে বোঝা

২০২৪ সালে, আমরা Firebase ক্লায়েন্ট SDK-এর একটি সেট লঞ্চ করেছিলাম যা Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)-এর পাশাপাশি Firebase প্রক্সি গেটওয়ে ব্যবহার করতে পারত যাতে সেই API-কে অপব্যবহার থেকে রক্ষা করা যায় এবং অন্যান্য Firebase প্রোডাক্টের সাথে ইন্টিগ্রেশন চালু করা যায়। আমরা আমাদের প্রোডাক্টকে "Vertex AI in Firebase" বলে উল্লেখ করেছি এবং এই প্রোডাক্টের নাম সেই সময় আমাদের প্রোডাক্টের উপলভ্য ব্যবহারের কেস সঠিকভাবে বর্ণনা করেছে।

তবে, সেই সময় থেকে আমরা প্রোডাক্টের ক্ষমতা আরও বাড়িয়েছি। যেমন, মে ২০২৫ থেকে, আমরা এখন Gemini Developer API-এর জন্য সহায়তা অফার করি, যার মধ্যে Firebase App Check-এর সাথে আমাদের ইন্টিগ্রেশন ব্যবহার করে অপব্যবহার থেকে Gemini Developer API-কে সুরক্ষিত করার ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত।

এর ফলে, "Vertex AI in Firebase" নামটি আর আমাদের প্রোডাক্টের বর্ধিত পরিধিকে সঠিকভাবে উপস্থাপন করে না। তাই, একটি নতুন নাম — Firebase AI Logic — আমাদের ক্রমবর্ধমান ফিচার সেটকে আরও ভালোভাবে প্রতিফলিত করে এবং ভবিষ্যতে আমাদের অফারগুলি প্রসারিত করা চালিয়ে যেতে দেয়!

Firebase AI Logic থেকে সব লেটেস্ট ফিচার পাচ্ছেন কিনা তা নিশ্চিত করতে মাইগ্রেশন গাইড চেক করুন (এবং বিকল্প হিসেবে Gemini Developer API ব্যবহার করা শুরু করুন)।

অ্যাপের সব ভার্সনের জন্য App Check এনফোর্সমেন্ট প্রয়োজন

Firebase AI Logic ব্যবহার করে এমন আপনার অ্যাপের সব ভার্সনের জন্য App Check এনফোর্স করতে হবে।

যত তাড়াতাড়ি সম্ভব App Check এনফোর্স করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ — বিশেষ করে আপনার অ্যাপ সর্বজনীনভাবে উপলভ্য সোর্স কোড কন্ট্রোল সিস্টেমে কমিট করার, আপনার অ্যাপ শেয়ার করার বা আপনার অ্যাপ সর্বজনীনভাবে উপলভ্য করার আগে।

আপনি যদি এখনই আপনার অ্যাপের কোডবেসে App Check প্রয়োগ করেন, তাহলে আপনার সব অ্যাপ ভার্সন সঠিক App Check টোকেন পাঠাতে পারবে। যে অনুরোধে সঠিক টোকেন পাঠানো হয় না, সেটি যাচাই করা হয়নি বলে বিবেচনা করা হয় এবং App Check এনফোর্স করা হলে ব্লক করা হবে।

আপনি যদি ইতিমধ্যেই ব্যবহারকারীদের জন্য আপনার অ্যাপের এমন একটি ভার্সন রিলিজ করে থাকেন যাতে App Check প্রয়োগ করা নেই, তাহলে ইতিমধ্যেই রিলিজ করা অ্যাপের জন্য কীভাবে App Check প্রয়োগ ও এনফোর্স করবেন সেই সম্পর্কে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন দেখুন।

Firebase AI Logic-এর জন্য App Check-এর অটো-এনফোর্সমেন্ট দেরি করা

২ নভেম্বর, ২০২৬ থেকে, Firebase অটোমেটিক আপনার Firebase প্রোজেক্টে Firebase AI Logic-এর জন্য Firebase App Check এনফোর্স করবে (যদি এটি আগে থেকে এনফোর্স করা না থাকে)।

App Check এনফোর্স করা হলে, সঠিক App Check টোকেন ছাড়া Firebase AI Logic-এ করা যেকোনও অনুরোধ ব্লক করা হবে। এর মধ্যে অ্যাপের সেইসব রিলিজ করা ভার্সন অন্তর্ভুক্ত যেগুলিতে প্রোডাকশন অ্যাটেস্টেশন প্রোভাইডার প্রয়োগ করা হয়নি।

আপনি যদি এমন অ্যাপ ভার্সন রিলিজ করে থাকেন যাতে App Check প্রয়োগ করা হয়নি, তাহলে আপনি সাময়িকভাবে Firebase AI Logic-এর জন্য App Check-এর অটোমেটিক এনফোর্সমেন্ট দেরি করতে পারেন। তবে, ২১ জানুয়ারি, ২০২৭-এর আগে আপনার আগে থেকে রিলিজ করা অ্যাপের জন্য App Check প্রয়োগ ও এনফোর্স করার ব্যাপারে কাজ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

Firebase AI Logic-এর জন্য App Check-এর অটোমেটিক এনফোর্সমেন্ট কীভাবে পিছিয়ে দেবেন তা এখানে দেওয়া হল:

1. Firebase কনসোলে, নিরাপত্তা > App Check > API ট্যাব বিকল্পে যান।

2. Firebase AI Logic-এর জন্য সারিটি খুঁজুন।

3. সারির শেষে, প্রয়োগ করা হবে: তারিখ বেছে নেওয়ার বিকল্পটি খুঁজুন, যার সাথে editএডিট করুন আইকনটি রয়েছে।

4. Firebase AI Logic-এর জন্য App Check অটোমেটিক এনফোর্স করার তারিখ বেছে নিন।

   শেষ সম্ভাব্য তারিখ হল ২১ জানুয়ারি, ২০২৭। সেই তারিখের পরে, আপনি Firebase AI Logic-এর জন্য App Check-এর অটোমেটিক এনফোর্সমেন্ট দেরি করতে পারবেন না।

5. সেভ করুন বিকল্পে ক্লিক করুন।

আগে থেকেই রিলিজ করা কোনও অ্যাপের জন্য কীভাবে App Check প্রয়োগ ও এনফোর্স করতে হয়

অ্যাপের যেসব ভার্সনে App Check প্রয়োগ করা হয়নি, সেইসব ভার্সন থেকে Firebase AI Logic-এ করা অনুরোধে সঠিক App Check টোকেন থাকে না এবং সেগুলি যাচাই করা হয়নি বলে বিবেচনা করা হয়। Firebase AI Logic-এর জন্য App Check এনফোর্স করা হলে এইসব অনুরোধ ব্লক করা হবে।

নিম্নলিখিত নির্দেশাবলী আপনাকে অ্যাপ মাইগ্রেট করতে সাহায্য করে যাতে আপনি App Check এমনভাবে এনফোর্স করতে পারেন যা আগে থেকে রিলিজ করা অ্যাপের জন্য পরিষেবা বিঘ্নিত হওয়া এড়ায় যেটিতে App Check নেই।

1. Firebase AI Logic-এর জন্য App Check-এর অটোমেটিক এনফোর্সমেন্ট দেরি করা:

   1. Firebase কনসোলে, নিরাপত্তা > App Check > API ট্যাব বিকল্পে যান।

   2. Firebase AI Logic-এর জন্য সারিটি খুঁজুন।

   3. সারির শেষে, প্রয়োগ করা হবে: তারিখ বেছে নেওয়ার বিকল্পটি খুঁজুন, যার সাথে editএডিট করুন আইকনটি রয়েছে।

   4. Firebase AI Logic-এর জন্য App Check অটোমেটিক এনফোর্স করার তারিখ বেছে নিন।

      শেষ সম্ভাব্য তারিখ হল ২১ জানুয়ারি, ২০২৭। সেই তারিখের পরে, আপনি Firebase AI Logic-এর জন্য App Check-এর অটোমেটিক এনফোর্সমেন্ট আর পিছিয়ে দিতে পারবেন না।

   5. সেভ করুন বিকল্পে ক্লিক করুন।

2. যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনার অ্যাপে প্রোডাকশন অ্যাটেস্টেশন প্রোভাইডার প্রয়োগ করুন।

   • Apple প্ল্যাটফর্ম: DeviceCheck অথবা App Attest অথবা reCAPTCHA Enterprise
   • Android: Play Integrity অথবা reCAPTCHA Enterprise
   • ওয়েব: reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter: reCAPTCHA Enterprise সহ উপরে উল্লেখ করা সব পরিষেবা প্রদানকারী সাপোর্ট করে
   • Unity: উপরে উল্লেখ করা সব পরিষেবা প্রদানকারী কাজ করে (reCAPTCHA Enterprise-এর জন্য শীঘ্রই কাজ করবে)

3. App Check এনফোর্স করা কখন নিরাপদ হবে তা ঠিক করতে সাহায্য করার জন্য আপনার অ্যাপ থেকে আসা অনুরোধ মনিটর করুন।

   যেমন, সাম্প্রতিক অনুরোধের প্রায় সবকটিই যদি যাচাই করা ক্লায়েন্টের থেকে আসে, তাহলে আপনার App Check এনফোর্স করার কথা বিবেচনা করা উচিত।

4. Firebase AI Logic-এর জন্য App Check এনফোর্স করুন।

5. লোকাল ডেভেলপমেন্টের জন্য App Check এনফোর্স করা হলে, আপনি App Check ডিবাগ প্রোভাইডার সেট-আপ করতে এবং Firebase AI Logic-এর জন্য App Check এনফোর্স করা চালিয়ে যেতে পারবেন।

Gemini Developer API ও Firebase AI Logic-এর জন্য নিরাপত্তা আপগ্রেড (২০২৬-এর মাঝামাঝি) সম্পর্কে বোঝা

আগে, Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com) ব্যবহারের অনুমতি দেওয়ার জন্য Gemini Developer API, স্ট্যান্ডার্ড Gemini API কী-এর উপর নির্ভর করত। আপনি Firebase AI Logic চালু করে Gemini Developer API ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিলে, Firebase আপনার জন্য একটি Gemini API কী তৈরি করত যা Gemini Developer API-এর মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল। এই 'কী'-এর নাম ছিল Gemini Developer API key (auto created by Firebase)।

২০২৬ সালের মাঝামাঝি থেকে, Gemini Developer API আরও সুরক্ষিত বিকল্পে আপগ্রেড করা হচ্ছে, যাকে "Authorization (auth) কী" বলা হয় (যা আসলে পরিষেবা অ্যাকাউন্ট)। Firebase AI Logic-এর সাথে -ও আপগ্রেড হয়েছে। স্ট্যান্ডার্ড Gemini API কী ব্যবহার করার পরিবর্তে, Firebase AI Logic এখন Google-পরিচালিত পরিষেবা অ্যাকাউন্ট (P4SA) ব্যবহার করে Gemini Developer API-এর জন্য অনুমোদন ম্যানেজ করে যা আমরা আপনার জন্য অটোমেটিক প্রদান করি:
Firebase AI Logic Service Agent (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

আগে থেকে থাকা এবং নতুন, উভয় প্রোজেক্টের জন্য, আপনি যদি Firebase AI Logic-এর মাধ্যমে Gemini Developer API অ্যাক্সেস করেন, তাহলে ২০২৬-এর মাঝামাঝি থেকে এই নিরাপত্তা আপগ্রেডের সুবিধা নিতে আপনাকে কোনও পদক্ষেপ নিতে হবে না।

কীভাবে Gemini API কী "Authorization (auth) কী"-তে মাইগ্রেট করবেন

আগে থেকে থাকা এবং নতুন, উভয় প্রোজেক্টের ক্ষেত্রে, আপনি যদি Firebase AI Logic-এর মাধ্যমে Gemini Developer API অ্যাক্সেস করেন, তাহলে ২০২৬-এর মাঝামাঝি সময় থেকে নিরাপত্তা আপগ্রেডের সুবিধা নিতে আপনাকে কোনও পদক্ষেপ নিতে হবে না ("Authorization (auth) key"-তে মাইগ্রেট করা সহ)।

আমাদের ডেভেলপারদের হয়ে, Firebase AI Logic অটোমেটিক সব প্রয়োজনীয় নিরাপত্তা সংক্রান্ত পরিবর্তন ম্যানেজ করছে যাতে Gemini Developer API-এর ট্রানজিশন "অনুমোদন (auth) কী" প্রয়োজন হওয়ার সাথে মানানসই হয়।

২০২৬-এর মাঝামাঝি সময় থেকে, Firebase AI Logic আর স্ট্যান্ডার্ড Gemini API key প্রভিশন বা ব্যবহার করে না। পরিবর্তে, Firebase AI Logic এখন Google-পরিচালিত পরিষেবা অ্যাকাউন্ট (P4SA) ব্যবহার করে Gemini Developer API-এর জন্য অনুমোদন ম্যানেজ করে যা আমরা আপনার Firebase প্রোজেক্টে আপনার জন্য অটোমেটিক প্রদান করি:
Firebase AI Logic পরিষেবা এজেন্ট (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

এই পরিবর্তনের ফলে, আপনি Gemini Developer API key (auto created by Firebase) নামের যেকোনও API key পর্যালোচনা করতে ও মুছে দিতে পারবেন। আপনি Google Cloud কনসোল থেকে এই 'কী' মুছে দিতে পারবেন। 'কী' মুছে দেওয়ার আগে নিম্নলিখিত বিষয়গুলি পর্যালোচনা করুন:

• এই Gemini API key শুধুমাত্র Firebase AI Logic-এর সাথে ব্যবহার করার জন্য Firebase তৈরি করেছে, তাই এটি মুছে দিলে কোনও সমস্যা হবে না। তবে, এই 'কী' মুছে ফেলার আগে, আপনাকে এখনও চেক করে নিশ্চিত করতে হবে যে আপনি ভুলবশত অন্যান্য টুলের সাথে 'কী' ব্যবহার করেননি যা Gemini Developer API-এ অ্যাক্সেস দিতে পারে, যেমন GenAI সার্ভার SDK বা Genkit। কীভাবে ব্যবহার চেক করবেন তা এখানে দেওয়া হল:
  1. Google Cloud কনসোলে, Gemini Developer API-এর পৃষ্ঠায় যান, তারপর ম্যানেজ করুন বিকল্পে ক্লিক করুন।
  2. মেট্রিক ট্যাবের ক্রেডেনশিয়াল ড্রপডাউন থেকে Gemini Developer API key (auto created by Firebase) নামের কী বেছে নিন।
  3. যদি দেখানো গ্রাফে জুলাই ২০২৬-এর শুরু থেকে কোনও ব্যবহার না দেখায় (যে সময় Firebase AI Logic এই API কী ব্যবহার করা বন্ধ করে দিয়েছিল), তাহলে কীটি নিরাপদে মুছে ফেলা যাবে।
     তবে, গ্রাফে ব্যবহার দেখানো হলে, আপনি অন্য টুলের সাথে 'কী' ব্যবহার করছেন এবং আপনাকে 'কী'-এর নাম পরিবর্তন করতে হবে যাতে এটি স্পষ্ট হয় যে এটি সেই টুলের সাথে ব্যবহার করা হচ্ছে (এবং Firebase AI Logic-এর সাথে নয়)।
• আপনি যাতে (auto created by Firebase) সেগমেন্ট আছে এমন নামের অন্য কোনও API key মুছে না দেন , তা ভাল করে দেখে নিন।

মোবাইল বা ওয়েব অ্যাপের কোডবেসে Gemini API key যোগ করবেন না

Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করার সময়, Gemini Developer API-এর ব্যবহার অনুমোদিত করার জন্য আপনার Gemini API key-এর প্রয়োজন নেই এবং আপনার অ্যাপের কোডবেসে Gemini API key যোগ করা উচিত নয়।

Gemini API key হিসেবে "Firebase API key" ব্যবহার করবেন না

"Firebase API key" কখনও Gemini API key হিসেবে ব্যবহার করবেন না। আমরা বিশেষভাবে সাজেস্ট করি যে আপনি Firebase API কী-এর জন্য অনুমতি তালিকায় Gemini Developer API যোগ করবেন না।

আপনার Firebase API কী হল সেই API কী যা আপনার Firebase কনফিগারেশন ফাইল বা অবজেক্টে তালিকাভুক্ত থাকে এবং যা আপনি আপনার অ্যাপের কোডবেসে যোগ করেন যাতে আপনার অ্যাপকে Firebase-এর সাথে কানেক্ট করা যায়। আপনার কোডে Firebase API কী যোগ করলে কোনও সমস্যা নেই যখন আপনি শুধুমাত্র Firebase-সম্পর্কিত API-এর সাথে কী ব্যবহার করেন (যেমন Firebase AI Logic)। Firebase API কী সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য জানুন।

Google Cloud কনসোলের API ও পরিষেবা > ক্রেডেনশিয়াল প্যানেলে Firebase API কী দেখতে এইরকম হয়:

Firebase-সম্পর্কিত API কাজ করার জন্য আপনার অ্যাপের কোডবেসে Firebase API key যোগ করতে হয় এবং API key-এর মাধ্যমে Gemini Developer API অনুমোদিত করা যেতে পারে বলে, আমরা আপনাকে দৃঢ়ভাবে সাজেস্ট করছি যে আপনার Firebase API key-এর জন্য API অনুমোদিত তালিকায় Gemini Developer API (Google Cloud কনসোলে "Generative Language API" নামে পরিচিত) যোগ করবেন না। আপনি যদি করেন, তাহলে আপনি Gemini Developer API-কে সম্ভাব্য অপব্যবহারের জন্য উন্মুক্ত করছেন।

কীভাবে Gemini API key সুরক্ষিত রাখবেন