अक्सर पूछे जाने वाले सवाल और समस्या का हल

नाम को "Vertex AI in Firebase" से बदलकर "Firebase AI Logic" क्यों किया गया?

साल 2024 में, हमने Firebase क्लाइंट एसडीके का एक सेट लॉन्च किया था. यह Vertex AI Gemini API के साथ-साथ Firebase प्रॉक्सी गेटवे का इस्तेमाल कर सकता है. इससे उस एपीआई को गलत इस्तेमाल से बचाया जा सकता है. साथ ही, Firebase के अन्य प्रॉडक्ट के साथ इंटिग्रेशन चालू किया जा सकता है. हमने अपने प्रॉडक्ट का नाम "Firebase में Vertex AI" रखा था. इस नाम से, उस समय हमारे प्रॉडक्ट के उपलब्ध इस्तेमाल के उदाहरणों के बारे में सटीक जानकारी मिलती थी.

हालांकि, तब से हमने अपने प्रॉडक्ट की क्षमताओं को बढ़ा दिया है. उदाहरण के लिए, मई 2025 से, हम Gemini Developer API के लिए सहायता उपलब्ध करा रहे हैं. इसमें Gemini Developer API को गलत इस्तेमाल से बचाने की सुविधा भी शामिल है. इसके लिए, हम Firebase App Check के साथ इंटिग्रेशन का इस्तेमाल करते हैं.

इस वजह से, "Firebase में Vertex AI" नाम से अब हमारे प्रॉडक्ट के बढ़े हुए स्कोप के बारे में सटीक जानकारी नहीं मिलती. इसलिए, हमने इसका नाम बदलकर Firebase AI Logic रख दिया है. इससे हमें अपनी सुविधाओं को बेहतर तरीके से दिखाने में मदद मिलेगी. साथ ही, हम आने वाले समय में अपनी सेवाओं को और बेहतर तरीके से उपलब्ध करा पाएंगे!

माइग्रेशन गाइड देखें, ताकि यह पक्का किया जा सके कि आपको Firebase AI Logic की सभी नई सुविधाएं मिल रही हैं. इसके अलावा, Gemini Developer API का इस्तेमाल शुरू करने के लिए भी गाइड देखें.

Gemini Developer API और Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल करने में क्या अंतर है?

यहां दी गई टेबल में, दोनों "Gemini API" कंपनियों के बीच के मुख्य अंतर बताए गए हैं. इन अंतरों पर इस बात का कोई असर नहीं पड़ता कि आपने इन्हें किस तरह ऐक्सेस किया है:

¹ दोनों एपीआई उपलब्ध कराने वाली कंपनियों के लिए, इस्तेमाल के हिसाब से पैसे चुकाने की सुविधा के तहत अलग-अलग शुल्क तय किया गया है. इस बारे में ज़्यादा जानने के लिए, उनसे जुड़े दस्तावेज़ पढ़ें.

² Gemini Developer API के लिए Files API, Firebase AI Logic एसडीके के ज़रिए काम नहीं करता.

यहां दी गई टेबल में, "Gemini API" की सेवाएं देने वाली दोनों कंपनियों के लिए, अक्सर पूछी जाने वाली सुविधाओं की उपलब्धता के बारे में जानकारी दी गई है. यह टेबल, खास तौर पर Firebase AI Logic क्लाइंट SDK टूल का इस्तेमाल करते समय लागू होती है.

क्या Gemini Developer API और Vertex AI Gemini API, दोनों का इस्तेमाल किया जा सकता है?

हां, आपके पास अपने Firebase प्रोजेक्ट में, दोनों "Gemini API" प्रोवाइडर चालू करने का विकल्प होता है. साथ ही, अपने ऐप्लिकेशन में दोनों एपीआई का इस्तेमाल किया जा सकता है.

अपने कोड में एपीआई उपलब्ध कराने वाली कंपनियों के बीच स्विच करने के लिए, बस यह पक्का करें कि आपने अपने कोड में बैकएंड सेवा को सही तरीके से सेट किया हो.

कौनसे एपीआई ज़रूरी हैं? इन्हें चालू कैसे किया जाता है?

Firebase AI Logic SDK टूल के साथ Gemini Developer API का इस्तेमाल करने के लिए, आपके प्रोजेक्ट में ये दो एपीआई चालू होने चाहिए:

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

आपको Firebase कंसोल का इस्तेमाल करके, इन दोनों एपीआई को चालू करना होगा:

1. Firebase कंसोल में, Firebase AI Logic पेज पर जाएं.

2. शुरू करें पर क्लिक करें.

3. Gemini Developer API का इस्तेमाल शुरू करने के लिए, इसे चुनें.

   इससे एक गाइडेड वर्कफ़्लो लॉन्च होता है, जो आपके लिए दोनों एपीआई चालू करता है. कंसोल, Gemini एपीआई पासकोड भी जनरेट करेगा. साथ ही, Gemini एपीआई को आपके Firebase API पासकोड के लिए अनुमति वाली सूची में जोड़ देगा.Firebase AI Logic

Firebase AI Logic SDK टूल के साथ किन मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है?

इस्तेमाल किए जा सकने वाले मॉडल की सूचियां देखें. हम एसडीके में अक्सर नई सुविधाएं जोड़ते हैं. इसलिए, अपडेट के लिए अक्सर पूछे जाने वाले इस सवाल को देखें. साथ ही, रिलीज़ नोट, ब्लॉग, और सोशल पोस्ट में भी अपडेट देखें.

• Gemini Developer API

  • Gemini और Imagen, दोनों फ़ाउंडेशन मॉडल.

    ध्यान दें कि Gemini Developer API (इसे ऐक्सेस करने के तरीके से कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता) सिर्फ़ कुछ खास स्टेबल Imagen मॉडल के साथ काम करता है.

• Vertex AI Gemini API

  • Gemini और Imagen, दोनों फ़ाउंडेशन मॉडल.

• आपने Gemini API के तौर पर जिस भी कंपनी को चुना है

  • Firebase AI Logic में ये सुविधाएं नहीं काम करती हैं:

    • नॉन-फ़ाउंडेशन Gemini मॉडल (जैसे, PaLM मॉडल, ट्यून किए गए मॉडल या Gemma पर आधारित मॉडल).

    • Imagen या imagen-3.0-capability-001 के पुराने मॉडल.

मॉडल बंद होने पर क्या करें?

जब हम मॉडल का कोई स्टेबल वर्शन रिलीज़ करते हैं, तो हम यह पक्का करने की कोशिश करते हैं कि मॉडल को बंद करने से पहले, वह कम से कम एक साल तक उपलब्ध रहे.

किसी मॉडल के बंद होने की तारीख कहां देखें?

किसी मॉडल के बंद होने की तारीख का पता लगाने के लिए, यहां कुछ तरीके दिए गए हैं:

• रिलीज़ के समय: हम हर मॉडल के बंद होने की संभावित तारीख की जानकारी, Gemini API सेवा देने वाली कंपनी के दस्तावेज़ में कई जगहों पर देते हैं. साथ ही, यह जानकारी Firebase के दस्तावेज़ में भी दी जाती है (इस्तेमाल किए जा सकने वाले मॉडल का पेज देखें).

• सेवा बंद होने की तारीख नज़दीक आने पर: हम प्रोजेक्ट के सदस्यों को ईमेल भेजते हैं. साथ ही, रिलीज़ नोट और अन्य चैनलों में, सेवा बंद होने से जुड़ी जानकारी के बारे में रिमाइंडर पोस्ट करते हैं. उदाहरण के लिए, Gemini 1.5 और 1.0 के स्टेबल मॉडल के लिए, सेवा बंद होने की तारीखों के बारे में रिमाइंडर.

अगर इस्तेमाल किया जा रहा मॉडल बंद होने वाला है, तो क्या करें?

1. फ़िलहाल, इस्तेमाल किए जा सकने वाले मॉडल और उसके मॉडल का नाम ढूंढें.

2. अपने ऐप्लिकेशन में इस्तेमाल किए जा रहे मॉडल का नाम सेवा बंद होने की तारीख से पहले अपडेट करें; ऐसा न करने पर, उस मॉडल के लिए किए गए सभी अनुरोध पूरे नहीं होंगे और आपको 404 गड़बड़ी का मैसेज मिलेगा.

   • मॉडल का नाम, शुरू में ही सेट कर दिया जाता है. ऐसा तब होता है, जब GenerativeModel, LiveModel या ImagenModel इंस्टेंस बनाया जाता है. Firebase Remote Config का इस्तेमाल करने के बारे में, यहां दिए गए अहम सुझाव को ज़रूर पढ़ें.

   • Firebase AI Logic का इस्तेमाल करते समय, आपको मॉडल को कॉल करने वाले किसी भी कोड में आम तौर पर बदलाव करने की ज़रूरत नहीं होती.

3. अपने ऐप्लिकेशन की जांच करें, ताकि यह पक्का किया जा सके कि जवाब अब भी उम्मीद के मुताबिक मिल रहे हैं.

Gemini 1.5 और 1.0 के स्टेबल मॉडल के बंद होने की तारीखें

• Gemini 1.5 Pro मॉडल:

  • gemini-1.5-pro-002 (और gemini-1.5-pro): 24 सितंबर, 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 मई, 2025

• Gemini 1.5 Flash मॉडल:

  • gemini-1.5-flash-002 (और gemini-1.5-flash): 24 सितंबर, 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 मई, 2025

• Gemini 1.0 Pro Vision मॉडल: 21 अप्रैल, 2025 (पहले इसे 9 अप्रैल, 2025 के लिए शेड्यूल किया गया था)

• Gemini 1.0 Pro मॉडल: 21 अप्रैल, 2025 (पहले इसे 9 अप्रैल, 2025 के लिए शेड्यूल किया गया था)

मैं हर उपयोगकर्ता के लिए दर की सीमा कैसे सेट करूं?

डिफ़ॉल्ट रूप से, Firebase AI Logic हर उपयोगकर्ता के लिए अनुरोध की सीमा तय करता है. यह सीमा, हर मिनट में 100 अनुरोध (आरपीएम) होती है.

अगर आपको हर उपयोगकर्ता के लिए दर की सीमा में बदलाव करना है, तो आपको Firebase AI Logic एपीआई के लिए कोटा सेटिंग में बदलाव करना होगा.

Firebase AI Logic एपीआई कोटा के बारे में ज़्यादा जानें. उस पेज पर, कोटा देखने और उसमें बदलाव करने का तरीका भी बताया गया है.

Firebase AI Logic SDK टूल का इस्तेमाल करने के लिए, किन अनुमतियों की ज़रूरत पड़ सकती है?

क्या Firebase AI Logic मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए मेरे डेटा का इस्तेमाल करता है?

डेटा गवर्नेंस और ज़िम्मेदारी के साथ एआई का इस्तेमाल करना लेख पढ़ें.

क्या मल्टीमॉडल अनुरोधों में MIME टाइप की जानकारी देना ज़रूरी है? (जैसे, इमेज, PDF, वीडियो, और ऑडियो इनपुट के लिए)

हां, हर मल्टीमॉडल अनुरोध में आपको हमेशा यह जानकारी देनी होगी:

• फ़ाइल का mimeType. नीचे दिए गए अपवाद देखें.

• फ़ाइल. फ़ाइल को इनलाइन डेटा के तौर पर उपलब्ध कराया जा सकता है या फ़ाइल को उसके यूआरएल का इस्तेमाल करके उपलब्ध कराया जा सकता है.

इनपुट फ़ाइलों के फ़ॉर्मैट और ज़रूरी शर्तों के बारे में जानें. साथ ही, यह भी जानें कि इनपुट फ़ाइलों के लिए कौनसे फ़ॉर्मैट इस्तेमाल किए जा सकते हैं, MIME टाइप कैसे तय किया जाता है, और फ़ाइल उपलब्ध कराने के दो विकल्प कौनसे हैं.

अनुरोध में MIME टाइप शामिल न करने की वजह

हालांकि, नेटिव Android और Apple प्लैटफ़ॉर्म ऐप्लिकेशन से किए गए अनुरोधों के लिए, इनलाइन इमेज इनपुट के तौर पर एमआईएमई टाइप देने की ज़रूरत नहीं होती.

Android और Apple प्लैटफ़ॉर्म के लिए Firebase AI Logic SDK, अनुरोधों में इमेज को मैनेज करने का आसान और प्लैटफ़ॉर्म के हिसाब से सही तरीका उपलब्ध कराते हैं. सभी इमेज (चाहे उनका फ़ॉर्मैट कुछ भी हो) को सर्वर पर भेजने से पहले, क्लाइंट-साइड पर 80% क्वालिटी वाले JPEG में बदल दिया जाता है. इसका मतलब है कि Android और Apple प्लैटफ़ॉर्म के एसडीके का इस्तेमाल करके, इमेज को इनलाइन डेटा के तौर पर उपलब्ध कराने पर, आपको अनुरोध में MIME टाइप की जानकारी देने की ज़रूरत नहीं है.

इस आसान तरीके को Firebase AI Logic दस्तावेज़ में दिखाया गया है. इसमें अनुरोधों में base64 कोड में बदली गई इमेज भेजने के उदाहरण दिए गए हैं.

इस सुविधा के बारे में, प्लैटफ़ॉर्म के हिसाब से कुछ और जानकारी यहां दी गई है:

• Android के लिए:

  • मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट में, प्लैटफ़ॉर्म के हिसाब से इमेज टाइप (Bitmap) को आसानी से हैंडल किया जा सकता है. इन प्रॉम्प्ट में, इमेज को इनलाइन डेटा के तौर पर शामिल किया जाता है. उदाहरण देखें.

  • इमेज फ़ॉर्मैट और कन्वर्ज़न पर ज़्यादा कंट्रोल पाने के लिए, इमेज को InlineDataPart के तौर पर उपलब्ध कराया जा सकता है. साथ ही, खास MIME टाइप दिया जा सकता है. उदाहरण के लिए:

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

• Apple प्लैटफ़ॉर्म के लिए:

  • मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट में, प्लैटफ़ॉर्म के हिसाब से इमेज टाइप (UIImage, NSImage, CIImage, और CGImage) को आसानी से हैंडल किया जा सकता है. इन प्रॉम्प्ट में, इमेज को इनलाइन डेटा के तौर पर शामिल किया जाता है (उदाहरण देखें).

  • इमेज फ़ॉर्मैट और कन्वर्ज़न पर ज़्यादा कंट्रोल पाने के लिए, इमेज को InlineDataPart के तौर पर उपलब्ध कराया जा सकता है. साथ ही, खास MIME टाइप दिया जा सकता है. उदाहरण के लिए:

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

क्या Firebase AI Logic का इस्तेमाल करते समय ये सुविधाएं उपलब्ध हैं? कॉन्टेक्स्ट कैश मेमोरी, मॉडल को फ़ाइन ट्यून करना, एम्बेडिंग जनरेट करना, सिमैंटिक रिट्रीवल, और नेटिव ऑडियो?

यहाँ दी गई सुविधाएँ, अलग-अलग मॉडल और एपीआई उपलब्ध कराने वाली कंपनियों के साथ काम करती हैं. हालांकि, Firebase AI Logic का इस्तेमाल करने पर, ये सुविधाएँ उपलब्ध नहीं होती हैं:

• कॉन्टेक्स्ट को कैश मेमोरी में सेव करना
• मॉडल को फ़ाइन ट्यून करना
• टेक्स्ट को एम्बेड करने की सुविधा
• सिमैंटिक रिट्रीवल
• Live API के लिए नेटिव ऑडियो

अगर आपको इन्हें सुविधा के अनुरोध के तौर पर जोड़ना है या किसी मौजूदा सुविधा के अनुरोध पर वोट करना है, तो Firebase UserVoice पर जाएं.

Apple प्लैटफ़ॉर्म पर Swift ऐप्लिकेशन के लिए - मॉड्यूल का नाम FirebaseAI से बदलकर FirebaseAILogic करने के बारे में क्या करना चाहिए?

Apple प्लैटफ़ॉर्म के ऐप्लिकेशन के लिए, Firebase SDK v12.5.0 से शुरू करके, Firebase AI Logic को अब FirebaseAILogic मॉड्यूल के तहत डिस्ट्रिब्यूट किया जाता है. हमने इस बदलाव को इस तरह से लागू किया है कि यह मौजूदा सिस्टम के साथ काम कर सके.

हमने यह बदलाव क्यों किया?

पहले हम इस सेवा को FirebaseAI मॉड्यूल के तहत उपलब्ध कराते थे. हालांकि, हमें इसे FirebaseAILogic के तौर पर फिर से नाम देना पड़ा. इसकी वजहें यहां दी गई हैं:

• मॉड्यूल और क्लास के बीच नाम के टकराव से बचें. इससे बाइनरी डिस्ट्रिब्यूशन में समस्याएं आती हैं.

• इससे हमें आने वाले समय में नई सुविधाएं डेवलप करने के लिए, Swift मैक्रोज़ का इस्तेमाल करने की अनुमति मिलती है.

अगर आपको v12.5.0 या इसके बाद के वर्शन पर अपग्रेड करना है, तो क्या करें?

मॉड्यूल का नाम बदलकर FirebaseAILogic करने से, मौजूदा कोड पर कोई असर नहीं पड़ेगा. साथ ही, यह मौजूदा कोड के साथ काम करेगा. हालांकि, हम आने वाले समय में पुराने मॉड्यूल को हटा सकते हैं. साथ ही, Firebase SDK में होने वाले बड़े बदलावों के साथ, इसे रिलीज़ किया जा सकता है (फ़िलहाल, समयसीमा तय नहीं की गई है).

इस मॉड्यूल के नाम में बदलाव करने के लिए, कोई बदलाव ज़रूरी नहीं है. हालांकि, हमारा सुझाव है कि आप ये काम करें:

1. Swift PM डिपेंडेंसी चुनते समय, FirebaseAILogic चुनें (FirebaseAI के बजाय).

2. इंपोर्ट स्टेटमेंट को FirebaseAI के बजाय FirebaseAILogic में बदलें.

Gemini एपीआई पासकोड क्या होता है?

Gemini Developer API, "Gemini एपीआई पासकोड" का इस्तेमाल करके, कॉलर को अनुमति देता है. इसलिए, अगर Firebase AI Logic एसडीके टूल के ज़रिए Gemini Developer API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो आपको उस एपीआई को कॉल करने के लिए, अपने Firebase प्रोजेक्ट में एक मान्य Gemini एपीआई कुंजी की ज़रूरत होगी.

"Gemini एपीआई पासकोड" का मतलब सिर्फ़ ऐसे एपीआई पासकोड से है जिसकी अनुमति वाली सूची में Gemini Developer API शामिल है.

Firebase कंसोल में Firebase AI Logic सेटअप वर्कफ़्लो पूरा करने पर, हम एक Gemini एपीआई कुंजी बनाते हैं. इसका इस्तेमाल सिर्फ़ Gemini Developer API के लिए किया जा सकता है. साथ ही, हम इस एपीआई कुंजी का इस्तेमाल करने के लिए, Firebase AI Logic प्रॉक्सी सेवा सेट अप करते हैं. Firebase से जनरेट किए गए इस Gemini एपीआई पासकोड का नाम, Google Cloud कंसोल के क्रेडेंशियल पेज पर Gemini Developer API key (auto created by Firebase) है.

एपीआई पासकोड के लिए एपीआई से जुड़ी पाबंदियों के बारे में ज़्यादा जानें.

Firebase AI Logic SDK टूल का इस्तेमाल करते समय, आपको अपने ऐप्लिकेशन के कोडबेस में Gemini एपीआई पासकोड जोड़ने की ज़रूरत नहीं होती. अपनी Gemini एपीआई पासकोड को सुरक्षित रखने के बारे में ज़्यादा जानें.

क्या मुझे अपने मोबाइल या वेब ऐप्लिकेशन के कोडबेस में Gemini एपीआई कुंजी जोड़नी चाहिए?

Firebase AI Logic SDK टूल का इस्तेमाल करते समय, अपने ऐप्लिकेशन के कोडबेस में Gemini एपीआई पासकोड न जोड़ें.

दरअसल, Firebase AI Logic SDK टूल का इस्तेमाल करके डेवलप करते समय, आपको अपनी Gemini एपीआई पासकोड के साथ सीधे तौर पर इंटरैक्ट करने की ज़रूरत नहीं होती. इसके बजाय, हमारी Firebase AI Logic प्रॉक्सी सेवा, Gemini Developer API को किए गए हर अनुरोध में Gemini एपीआई पासकोड को अंदरूनी तौर पर शामिल करेगी. यह काम पूरी तरह से बैकएंड में होगा.

मैं Gemini Developer API को कॉल करने के लिए इस्तेमाल की गई Gemini एपीआई कुंजी को कैसे बदलूं?

Firebase AI Logic SDK का इस्तेमाल करते समय, आपको शायद ही अपनी Gemini API कुंजी बदलने की ज़रूरत पड़े. हालांकि, यहां दो ऐसे मामले दिए गए हैं जिनमें आपको ऐसा करना पड़ सकता है:

• अगर आपने गलती से कुंजी लीक कर दी है और आपको उसे किसी नई सुरक्षित कुंजी से बदलना है.

• अगर आपने गलती से कुंजी मिटा दी है. ध्यान दें कि कुंजी को मिटाने के बाद, 30 दिनों के अंदर उसे वापस लाया जा सकता है.

Firebase AI Logic एसडीके इस्तेमाल करने वाली Gemini एपीआई कुंजी को बदलने का तरीका यहां दिया गया है:

1. अगर Firebase से जनरेट की गई Gemini एपीआई कुंजी अब भी मौजूद है, तो उसे मिटा दें.

   इस एपीआई पासकोड को Google Cloud कंसोल में, एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल में जाकर मिटाया जा सकता है. इसका नाम यह है:
   Gemini Developer API पासकोड (Firebase ने इसे अपने-आप बनाया है).

2. Google Cloud कंसोल के उसी पेज पर जाकर, एक नया एपीआई पासकोड बनाएं. हमारा सुझाव है कि आप इसे इस तरह का नाम दें:
   Firebase के लिए Gemini Developer API पासकोड.

3. इस नई एपीआई कुंजी के लिए, एपीआई से जुड़ी पाबंदियां जोड़ें और सिर्फ़ Generative Language API को चुनें.
   "Generative Language API" को Google Cloud कंसोल में कभी-कभी Gemini Developer API कहा जाता है.

   किसी भी तरह की ऐप्लिकेशन से जुड़ी पाबंदियां न जोड़ें. ऐसा न करने पर, Firebase AI Logic प्रॉक्सी सेवा उम्मीद के मुताबिक काम नहीं करेगी.

4. इस नई कुंजी को Gemini एपीआई पासकोड के तौर पर सेट करने के लिए, नीचे दिए गए निर्देश का इस्तेमाल करें. Firebase AI Logic प्रॉक्सी सेवा को इस पासकोड का इस्तेमाल करना चाहिए.

   PROJECT_ID="PROJECT_ID"
   GENERATIVE_LANGUAGE_API_KEY="DEVELOPER_CREATED_GEMINI_API_KEY"
   curl \
     -X PATCH \
     -H "x-goog-user-project: ${PROJECT_ID}" \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     "https://firebasevertexai.googleapis.com/v1beta/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/config" \
     -d "{\"generativeLanguageConfig\": {\"apiKey\": \"${GENERATIVE_LANGUAGE_API_KEY}\"}}"
   

   gcloud CLI के बारे में जानें.

पक्का करें कि आपने इस नए Gemini एपीआई पासकोड को अपने ऐप्लिकेशन के कोडबेस में नहीं जोड़ा है. अपनी Gemini एपीआई पासकोड को सुरक्षित रखने के बारे में ज़्यादा जानें.

क्या "Firebase API key" को Gemini API key के तौर पर इस्तेमाल किया जा सकता है?

नहीं — आपको अपनी "Firebase API कुंजी" का इस्तेमाल Gemini एपीआई कुंजी के तौर पर नहीं करना चाहिए. हमारा सुझाव है कि आप अपनी Firebase API कुंजी की अनुमति वाली सूची में Gemini Developer API को न जोड़ें.

Firebase API कुंजी, वह एपीआई कुंजी होती है जो आपकी Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल या उस ऑब्जेक्ट में मौजूद होती है जिसे आपने अपने ऐप्लिकेशन के कोडबेस में जोड़ा है. इससे आपका ऐप्लिकेशन Firebase से कनेक्ट होता है. अगर आपको Firebase API कुंजी का इस्तेमाल सिर्फ़ Firebase से जुड़े एपीआई (जैसे कि Firebase AI Logic) के साथ करना है, तो अपने कोड में Firebase API कुंजी शामिल की जा सकती है.Firebase API कुंजियों के बारे में ज़रूरी जानकारी जानें.

Google Cloud कंसोल में, एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल में, Firebase API पासकोड इस तरह दिखते हैं:

Firebase से जुड़े एपीआई के काम करने के लिए, आपको अपने ऐप्लिकेशन के कोडबेस में Firebase API कुंजी जोड़नी होगी. साथ ही, एपीआई कुंजी के ज़रिए Gemini Developer API को अनुमति दी जाती है. इसलिए, हमारा सुझाव है कि आप अपनी Firebase API कुंजी के लिए, एपीआई की अनुमति वाली सूची में Gemini Developer API (Google Cloud कंसोल में इसे "Generative Language API" कहा जाता है) को न जोड़ें. ऐसा करने पर, Gemini Developer API के गलत इस्तेमाल की आशंका बढ़ जाती है.

मैं अपनी Gemini एपीआई कुंजी को सुरक्षित कैसे रखूं?

इस अक्सर पूछे जाने वाले सवाल में, Geminiएपीआई पासकोड को सुरक्षित रखने के लिए, कुछ सबसे सही तरीके बताए गए हैं.

अगर आपको अपने मोबाइल या वेब ऐप्लिकेशन से सीधे Gemini Developer API को कॉल करना है, तो:

• Firebase AI Logic क्लाइंट एसडीके का इस्तेमाल करें.
• अपने ऐप्लिकेशन के कोडबेस में Gemini एपीआई पासकोड न जोड़ें.

Firebase AI Logic एक प्रॉक्सी सेवा उपलब्ध कराता है. इसमें Gemini Developer API को किए गए हर अनुरोध में, आपका Gemini एपीआई पासकोड शामिल होता है. यह पूरी तरह से बैकएंड में होता है.

इसके अलावा, हमारा सुझाव है कि आप ये काम ज़रूर करें:

• ऐप्लिकेशन को गंभीरता से डेवलप करना शुरू करने के बाद, Firebase App Check के साथ इंटिग्रेट करें. इससे, बैकएंड संसाधनों के साथ-साथ जनरेटिव मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले एपीआई को सुरक्षित रखने में मदद मिलेगी.

• Firebase से जनरेट की गई Gemini एपीआई कुंजी का फिर से इस्तेमाल न करें. इसका इस्तेमाल सिर्फ़ Firebase AI Logic में करें. अगर आपको किसी अन्य इस्तेमाल के लिए Gemini एपीआई पासकोड की ज़रूरत है, तो एक अलग पासकोड बनाएं.

• आम तौर पर, आपको Firebase से जनरेट किए गए Gemini एपीआई पासकोड में बदलाव नहीं करना चाहिए. Google Cloud कंसोल में इस पासकोड का नाम, Gemini Developer API पासकोड (Firebase की ओर से अपने-आप बनाया गया) है.

  • Firebase से जनरेट की गई Gemini एपीआई पासकोड के लिए, एपीआई की अनुमति वाली सूची में कोई अन्य एपीआई न जोड़ें. एपीआई की अनुमति वाली सूची में, आपकी Gemini एपीआई कुंजी के पास सिर्फ़ Gemini Developer API होना चाहिए. इसे Google Cloud कंसोल में "Generative Language API" कहा जाता है.

  • किसी भी तरह की ऐप्लिकेशन से जुड़ी पाबंदियां न जोड़ें. ऐसा न करने पर, Firebase AI Logic प्रॉक्सी सेवा उम्मीद के मुताबिक काम नहीं करेगी.

मेरी Gemini एपीआई पासकोड से छेड़छाड़ की गई थी. मुझे क्या करना होगा?

अगर आपकी Gemini एपीआई कुंजी से समझौता किया गया है, तो Gemini Developer API को कॉल करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली Gemini एपीआई कुंजी बदलने के लिए, दिए गए निर्देशों का पालन करें.

साथ ही, अपने Gemini एपीआई पासकोड को सुरक्षित रखने के लिए, सुझाए गए सबसे सही तरीके देखें.

मैं 404 कोड वाली इस गड़बड़ी को कैसे ठीक करूं? Firebase AI Logic genai config not found

अगर आपको Gemini Developer API का इस्तेमाल करते समय, 404 गड़बड़ी का यह मैसेज मिलता है: Firebase AI Logic genai config not found, तो इसका मतलब यह है कि आपके Firebase प्रोजेक्ट में, Firebase AI Logic क्लाइंट SDK टूल के साथ इस्तेमाल करने के लिए, मान्य Gemini एपीआई कुंजी नहीं है.

इस गड़बड़ी की ये वजहें हो सकती हैं:

• आपने अब तक Gemini Developer API के लिए, अपना Firebase प्रोजेक्ट सेट अप नहीं किया है.

  क्या करें:
  Firebase कंसोल में, Firebase AI Logic पेज पर जाएं. शुरू करें पर क्लिक करें. इसके बाद, Gemini Developer API को चुनें. एपीआई चालू करें. इसके बाद, कंसोल आपके प्रोजेक्ट को Gemini Developer API के लिए सेट अप कर देगा. वर्कफ़्लो पूरा होने के बाद, फिर से अनुरोध करें.

• अगर आपने हाल ही में Firebase कंसोल में Firebase AI Logic सेटअप वर्कफ़्लो पूरा किया है, तो हो सकता है कि आपकी Gemini एपीआई कुंजी, सभी ज़रूरी बैकएंड सेवाओं के लिए सभी क्षेत्रों में अब तक उपलब्ध न हो.

  क्या करें:
  कुछ मिनट इंतज़ार करें. इसके बाद, फिर से अनुरोध करें.

• ऐसा हो सकता है कि आपके Gemini एपीआई पासकोड को आपके Firebase प्रोजेक्ट से मिटा दिया गया हो.

  क्या करें:
  Firebase AI Logic के इस्तेमाल किए गए Gemini एपीआई पासकोड को बदलने का तरीका जानें.

मैं इस 400 गड़बड़ी को कैसे ठीक करूं? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

अगर आपको Cloud Storage for Firebaseयूआरएल के साथ मल्टीमॉडल अनुरोध भेजना है, तो आपको गड़बड़ी का यह 400 मैसेज दिख सकता है:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

यह गड़बड़ी उस प्रोजेक्ट की वजह से होती है जिसमें Vertex AI एपीआई चालू होने पर, ज़रूरी सेवा एजेंट अपने-आप सही तरीके से उपलब्ध नहीं कराए गए थे. यह समस्या कुछ प्रोजेक्ट में आ रही है. हम इसे ठीक करने के लिए काम कर रहे हैं.

यहां आपके प्रोजेक्ट को ठीक करने और इन सेवा एजेंटों को सही तरीके से उपलब्ध कराने का तरीका बताया गया है, ताकि मल्टीमॉडल अनुरोधों में Cloud Storage for Firebase यूआरएल शामिल किए जा सकें. आपके पास प्रोजेक्ट का मालिक वाला ऐक्सेस होना चाहिए. साथ ही, आपको अपने प्रोजेक्ट के लिए, टास्क का यह सेट सिर्फ़ एक बार पूरा करना होगा.

1. gcloud CLI की मदद से ऐक्सेस करें और पुष्टि करें.
   ऐसा करने का सबसे आसान तरीका Cloud Shell है. ज़्यादा जानने के लिए, Google Cloud दस्तावेज़ पढ़ें.

2. अगर कहा जाए, तो टर्मिनल में दिखाए गए निर्देशों का पालन करके, अपने Firebase प्रोजेक्ट के लिए gcloud CLI चलाएं.

   आपको अपने Firebase प्रोजेक्ट आईडी की ज़रूरत होगी. यह आपको Firebase कंसोल में, settings प्रोजेक्ट सेटिंग के सबसे ऊपर दिखेगा.

3. अपने प्रोजेक्ट में ज़रूरी सेवा एजेंट उपलब्ध कराने के लिए, यह कमांड चलाएं:

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json"  https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/endpoints -d ''
   

4. कुछ मिनट इंतज़ार करें, ताकि सेवा एजेंट उपलब्ध हो सकें. इसके बाद, मल्टीमॉडल अनुरोध को फिर से भेजें. इसमें Cloud Storage for Firebase यूआरएल शामिल होना चाहिए.

अगर कुछ मिनट इंतज़ार करने के बाद भी आपको यह गड़बड़ी दिखती है, तो Firebase की सहायता टीम से संपर्क करें.

मैं इस 400 गड़बड़ी को कैसे ठीक करूं? API key not valid. Please pass a valid API key.

अगर आपको 400 गड़बड़ी का मैसेज मिलता है, जिसमें API key not valid. Please pass a valid API key. लिखा होता है, तो इसका मतलब है कि आपकी Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में एपीआई कुंजी मौजूद नहीं है या उसे आपके ऐप्लिकेशन और/या Firebase प्रोजेक्ट के साथ इस्तेमाल करने के लिए सेट अप नहीं किया गया है.

देखें कि आपकी Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में दी गई एपीआई कुंजी, आपके ऐप्लिकेशन की एपीआई कुंजी से मेल खाती हो. Google Cloud कंसोल में एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल में जाकर, अपनी सभी एपीआई कुंजियां देखी जा सकती हैं.

अगर आपको पता चलता है कि ये दोनों मेल नहीं खाते हैं, तो Firebase की नई कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट पाएं. इसके बाद, अपने ऐप्लिकेशन में मौजूद फ़ाइल/ऑब्जेक्ट को बदलें. नई कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में, आपके ऐप्लिकेशन और Firebase प्रोजेक्ट के लिए मान्य एपीआई पासकोड होना चाहिए.

मैं इस 403 गड़बड़ी को कैसे ठीक करूं? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

अगर आपको 403 गड़बड़ी का कोड मिलता है, तो इसका मतलब है कि आपके ऐप्लिकेशन में Firebase कॉन्फ़िगरेशन में मौजूद एपीआई पासकोड पर पाबंदियां लगी हैं. इसलिए, यह ज़रूरी एपीआई को कॉल नहीं कर सकता.Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

इस समस्या को ठीक करने के लिए, आपको Google Cloud कंसोल में जाकर, अपनी एपीआई कुंजी से जुड़ी पाबंदियों को अपडेट करना होगा, ताकि ज़रूरी एपीआई को शामिल किया जा सके. Firebase AI Logic के लिए, आपको यह पक्का करना होगा कि Firebase AI Logic एपीआई (firebasevertexai.googleapis.com) को चुने गए एपीआई की सूची में शामिल किया गया हो. इन एपीआई को एपीआई पासकोड का इस्तेमाल करके कॉल किया जा सकता है.

यह तरीका अपनाएं:

1. Google Cloud console में, एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल खोलें.

2. वह एपीआई पासकोड चुनें जिसका इस्तेमाल करने के लिए आपका ऐप्लिकेशन कॉन्फ़िगर किया गया है. उदाहरण के लिए, iOS ऐप्लिकेशन के लिए "iOS पासकोड".

3. एपीआई पासकोड में बदलाव करें पेज पर, एपीआई से जुड़ी पाबंदियां सेक्शन ढूंढें.

4. पक्का करें कि कुंजी को सीमित करें विकल्प चुना गया हो. अगर ऐसा नहीं है, तो आपकी कुंजी पर कोई पाबंदी नहीं है. ऐसे में, हो सकता है कि गड़बड़ी की वजह यह न हो.

5. चुने गए एपीआई ड्रॉप-डाउन मेन्यू में, Firebase AI Logic एपीआई खोजें और उसे चुनें. इससे यह एपीआई, चुने गए उन एपीआई की सूची में जुड़ जाएगा जिन्हें एपीआई पासकोड का इस्तेमाल करके कॉल किया जा सकता है.

6. सेव करें पर क्लिक करें.

   बदलावों को लागू होने में पांच मिनट तक लग सकते हैं.

मैं इस 403 गड़बड़ी को कैसे ठीक करूं? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

अगर आपको 403 गड़बड़ी का यह मैसेज मिलता है, तो इसका मतलब है कि आपकी Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में मौजूद एपीआई कुंजी, किसी दूसरे Firebase प्रोजेक्ट से जुड़ी है.PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

देखें कि आपकी Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में दी गई एपीआई कुंजी, आपके ऐप्लिकेशन की एपीआई कुंजी से मेल खाती हो. Google Cloud कंसोल में एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल में जाकर, अपनी सभी एपीआई कुंजियां देखी जा सकती हैं.

अगर आपको पता चलता है कि ये दोनों मेल नहीं खाते हैं, तो Firebase की नई कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट पाएं. इसके बाद, अपने ऐप्लिकेशन में मौजूद फ़ाइल/ऑब्जेक्ट को बदलें. नई कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में, आपके ऐप्लिकेशन और Firebase प्रोजेक्ट के लिए मान्य एपीआई पासकोड होना चाहिए.

मैं "was not found or your project does not have access to it" मॉडल के लिए, 404 गड़बड़ी को कैसे ठीक करूं?

उदाहरण के लिए: "Publisher Model projects/PROJECT-ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-3-pro-preview was not found or your project does not have access to it. Please ensure you are using a valid model version."

इस तरह की गड़बड़ी दिखने की कई वजहें हो सकती हैं.

• मॉडल का नाम अमान्य है

  • वजह: आपने जो मॉडल का नाम दिया है वह मान्य नहीं है.

  • ठीक करें: अपने मॉडल के नाम और वर्शन की तुलना, इस्तेमाल किए जा सकने वाले और उपलब्ध सभी मॉडल की सूची से करें. मॉडल के नाम में सेगमेंट और उनके क्रम की जांच ज़रूर करें. उदाहरण के लिए:

    • "nano banana" मॉडल का नाम gemini-2.5-flash-image (not gemini-2.5-flash-image-generation) है.
    • Gemini 3 का झलक वर्शन gemini-3-pro-preview (नहीं gemini-3.0-pro-preview) है.

• जगह की जानकारी अमान्य है (यह सिर्फ़ तब लागू होता है, जब Vertex AI Gemini API provider और preview मॉडल का इस्तेमाल किया जा रहा हो)

  • वजह: आपने किसी मॉडल के प्रीव्यू वर्शन का इस्तेमाल किया है (उदाहरण के लिए, gemini-3-pro-preview). साथ ही, आपने global की जगह की जानकारी नहीं दी है.

    Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल करने पर, Gemini 2.5 और Gemini 3 के साथ-साथ जून 2025 के बाद रिलीज़ हुए सभी प्रीव्यू मॉडल सिर्फ़ global में उपलब्ध होंगे. इनमें "nano banana" का प्रीव्यू वर्शन भी शामिल है. हालांकि, Firebase AI Logic डिफ़ॉल्ट रूप से us-central1 लोकेशन पर सेट होता है. इसलिए, इन प्रीव्यू मॉडल का इस्तेमाल करते समय, आपको अपने कोड में Vertex AI Gemini API बैकएंड सेवा शुरू करते समय, global लोकेशन के बारे में साफ़ तौर पर जानकारी देनी होगी.

  • ठीक करें: Vertex AI Gemini API सेवा शुरू करते समय, जगह की जानकारी global दें. मॉडल को ऐक्सेस करने की जगह के बारे में बताने (इसमें कोड स्निपेट भी शामिल हैं) के तरीके के बारे में ज़्यादा जानें.

• जगह की जानकारी अमान्य है (यह सिर्फ़ तब लागू होता है, जब Vertex AI Gemini API सेवा देने वाली कंपनी का इस्तेमाल किया जा रहा हो)

  • वजह: आपने ऐसे मॉडल का इस्तेमाल किया है जो उस जगह पर काम नहीं करता जहां से इसे ऐक्सेस करने की कोशिश की जा रही है.

    Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल किया जाता है, तो कुछ मॉडल सिर्फ़ कुछ देशों में उपलब्ध हैं. उदाहरण के लिए (हालांकि, यहां पूरी जानकारी नहीं दी गई है):

    • global में Imagen मॉडल इस्तेमाल नहीं किए जा सकते.
    • Gemini Live API मॉडल (जैसे कि gemini-2.0-flash-live-preview-04-09) सिर्फ़ us-central1 लोकेशन में इस्तेमाल किए जा सकते हैं.
    • Gemini 2.5 मॉडल (जैसे, gemini-2.5-pro) सिर्फ़ global, अमेरिका, और यूरोप के कुछ देशों/इलाकों में उपलब्ध हैं. इसके अलावा, अगर आपके प्रोजेक्ट में खास विकल्प हैं, तो ये मॉडल कभी-कभी अन्य देशों/इलाकों में भी उपलब्ध हो सकते हैं.

  • ठीक करें: Vertex AI Gemini API सेवा शुरू करते समय, पक्का करें कि आपने उस मॉडल के लिए ऐसी जगह की जानकारी दी हो जहां यह सेवा काम करती है. मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए जगह की जानकारी देने (इसमें कोड स्निपेट भी शामिल हैं) और मॉडल के साथ काम करने वाली जगहों के बारे में ज़्यादा जानें.

    ध्यान दें कि Firebase AI Logic डिफ़ॉल्ट रूप से us-central1 जगह पर सेट होता है.