Часто задаваемые вопросы и устранение неполадок

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

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

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

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

В таблице ниже указано, какие функции доступны у двух поставщиков Gemini API. Эта таблица относится только к использованию Firebase AI Logic клиентских SDK.

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

В проекте Firebase можно включить оба поставщика Gemini API, а в приложении – оба API.

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

Необходимые API и как их включить

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

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

Включите эти два API в консоли Firebase:

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

2. Нажмите Начать.

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

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

Как отключить API в проекте Firebase

Мы стараемся сделать так, чтобы настроить проект Firebase для использования выбранного вами поставщика (Gemini API) было как можно проще.Firebase AI Logic В частности, в проекте Firebase будут включены необходимые API. Это произойдет во время выполнения определенных действий, например при использовании пошаговых инструкций в консоли Firebase.

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

Разрешения, необходимые для использования Firebase AI Logic

Поддерживаемые модели при использовании Firebase AI Logic

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

• Firebase AI Logic поддерживает следующие модели:

  • Gemini Developer API

    • Большинство базовых моделей Gemini

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • Большинство базовых моделей Gemini

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

  • Оптимизированные модели

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

Как задать ограничение на количество сообщений для одного пользователя

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

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

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

Как сократить задержку и использование токенов

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

Модели Gemini 3 и более поздние версии всегда используют внутренний "процесс мышления", который значительно улучшает их способность рассуждать и планировать многоэтапные действия. Это делает их очень эффективными для сложных задач, таких как программирование, высшая математика и анализ данных.

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

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

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

В каждом мультимодальном запросе всегда нужно указывать следующее:

• mimeType. См. исключение ниже.

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

Подробнее о поддерживаемых типах входных файлов, о том, как указать MIME-тип, и о двух вариантах предоставления файла в разделе Поддерживаемые входные файлы и требования.

Исключение для включения MIME-типа в запрос

Исключение составляют встроенные изображения, которые передаются в запросах от нативных приложений для Android и Apple, для которых не требуется указывать MIME-тип.

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

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

Ниже приведена дополнительная информация об этой функции для разных платформ.

• На устройстве Android

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

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

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

• Для платформ Apple

  • Вы можете воспользоваться упрощенным способом обработки типов изображений, встроенных в платформу (UIImage, NSImage, CIImage и CGImage), в мультимодальных запросах, содержащих изображения в виде встроенных данных (см. пример).

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

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

Продвинутые функции, которые пока недоступны при использовании Firebase AI Logic: обоснование с помощью Google Картинок, точная настройка модели, генерация эмбеддингов и семантический поиск.

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

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

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

Использование данных для обучения моделей

Подробнее об управлении данными и ответственном подходе к ИИ…

Список устаревших или отключенных моделей и их замен

Когда Google выпускает стабильную версию модели, мы стремимся поддерживать ее доступность как минимум в течение 12 месяцев, прежде чем прекратить ее поддержку.

Однако обратите внимание на следующее:

• Для Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) некоторые стабильные модели доступны только в течение короткого срока. Это значит, что они могут быть отключены (выведены из эксплуатации) уже через 45 дней после выпуска модели, которая придет им на замену.

• В случае с Gemini Developer API вместо отключения модели сервис иногда автоматически перенаправляет запрос к более новой модели. Запросы к более новой модели оплачиваются по ее тарифам.

• За несколько недель до даты прекращения поддержки в проектах, где модель не использовалась ранее, будет заблокирована возможность начать ее использовать.

• Когда для определенной модели выпускается стабильная версия, все экспериментальные и предварительные версии этой модели обычно отключаются (выводятся из эксплуатации) в течение нескольких дней или недель (в этом разделе часто задаваемых вопросов перечислены не все предыдущие предварительные и экспериментальные модели).

Модели общего назначения

^{1 Для Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) это модель краткосрочной доступности. Подробнее о версиях моделей и шаблонах названий…}

^{Также прекращена поддержка следующих моделей общего назначения: 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}

Модели для генерации изображений (Nano Banana и Imagen)

Аудио – Live API модель

Изменения, необходимые при прекращении поддержки или отключении моделей

Где найти дату прекращения поддержки модели?

Вот как можно узнать дату прекращения поддержки модели:

• Google отправляет электронные письма соответствующим участникам проекта.

• Мы публикуем объявления и напоминания о предстоящих отключениях в различных каналах:

  • Примечания к выпуску (см. пример).
  • Баннеры на уровне страницы в документации, на странице поддерживаемых моделей и в разделе часто задаваемых вопросов об устаревших и отключенных моделях.

Что делать, если используемая вами модель скоро будет отключена?

Вам нужно внести эти изменения до даты прекращения поддержки, иначе любые запросы к отключенной модели будут возвращать ошибку 404.

1. Найдите подходящую поддерживаемую модель и ее название.

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

2. Обновите название модели, используемой в приложении.

   Название модели задается во время инициализации, когда вы создаете экземпляр GenerativeModel, LiveModel или ImagenModel. Обязательно ознакомьтесь с важной рекомендацией ниже об использовании шаблонов запросов Firebase Remote Config или сервера.

3. Проверьте, нужно ли вам обновить код.

   Обычно вам не нужно изменять код, который вызывает модель. Вот некоторые исключения:

   • Неподдерживаемые параметры выборки. В последних моделях Gemini 4.x и Gemini 3.x не поддерживается несколько параметров, в частности температура, top-K, top-P, штраф за частоту, штраф за присутствие и количество кандидатов.

   • Уровень мышления и бюджет мышления. Начиная с моделей Gemini 3.x, следует использовать thinkingLevel вместо thinkingBudget (но thinkingBudget по-прежнему поддерживается для обратной совместимости). Однако начиная с моделей Gemini 4.x, thinkingBudget не поддерживается. Подробнее о режиме размышления…

   • Экспериментируйте с уровнем рассуждения. Если вы переходите на новое поколение модели (например, с 2.5 на 3.8) и хотите сохранить прежнюю производительность и поведение (например, задержку), попробуйте установить более низкий уровень рассуждения. Подробнее о режиме размышления…

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

Изменения, необходимые для ребрендинга Vertex AI в Agent Platform

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

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

• Продукт Vertex AI переименован в Gemini Enterprise Agent Platform (или Agent Platform). В связи с этим изменились URL консоли Google Cloud и документации.

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

• Ребрендинг Vertex AI Studio в Agent Studio.

• Возможности базовых API и поддерживаемых моделей не изменятся.

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

• Новый синтаксис инициализации для бэкенд-службы Gemini API:

  Swift

  Измените vertexAI на agentPlatform.

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

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexAI(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .agentPlatform(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Kotlin

  Измените vertexAI на agentPlatform.

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

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.agentPlatform(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Java

  Измените vertexAI на agentPlatform.

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

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI("LOCATION"));
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform("LOCATION"));
  
  // ...
  

  Web

  Измените VertexAIBackend на AgentPlatformBackend.

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

  BEFORE

  import { getAI, getGenerativeModel, VertexAIBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAIBackend` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  import { getAI, getGenerativeModel, AgentPlatformBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `AgentPlatformBackend` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new AgentPlatformBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  Dart

  Измените vertexAI на agentPlatform.

  • Синтаксис agentPlatform доступен в плагине версии 3.15.0 и выше, а также в Firebase Flutter BoM версии 4.18.0 и выше.
  • Синтаксис vertexAI был удален в версии 5.0.0 плагина и версии 5.0.0+ Firebase Flutter BoM.

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  final ai = await FirebaseAI.vertexAI(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  final ai = await FirebaseAI.agentPlatform(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  Unity

  Измените VertexAI на AgentPlatform.

  • Синтаксис AgentPlatform доступен начиная с Firebase SDK для Unity версии 13.15.0.
  • Синтаксис VertexAI был удален в версии 14.0.0 SDK.

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.VertexAI(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

  ПОСЛЕ

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly Vertex AI).
  // For the `AgentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.AgentPlatform(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

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

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

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

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

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

Почему мы внесли это изменение?

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

• Избегайте конфликта имен между модулем и классом, который вызывает проблемы в двоичных дистрибутивах.

• Разрешите нам использовать макросы Swift для разработки будущих функций.

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

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

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

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

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

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

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

В результате название "Vertex AI в Firebase" больше не отражает расширенную область применения нашего продукта. Новое название – Firebase AI Logic – лучше отражает набор функций, который мы предлагаем сейчас, и позволяет нам расширять его в будущем.

Ознакомьтесь с руководством по переносу, чтобы убедиться, что вы используете все новейшие функции Firebase AI Logic (и, если хотите, начните использовать Gemini Developer API).

Обязательное применение App Check для всех версий приложения

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

Очень важно как можно раньше начать применять App Check, особенно до того, как вы добавите приложение в общедоступную систему управления кодом, поделитесь им или опубликуете его.

Если вы сразу добавите App Check в базу кода приложения, то все его версии смогут отправлять действительные токены App Check. Запрос, который не отправляет действительный токен, считается неподтвержденным и будет заблокирован, когда начнет действовать App Check.

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

Отложить автоматическое применение правила "App Check" для Firebase AI Logic

Со 2 ноября 2026 года Firebase начнет автоматически применять Firebase App Check для Firebase AI Logic в вашем проекте Firebase (если это ещё не сделано).

Если правило App Check включено, любые запросы к Firebase AI Logic без действительного токена App Check будут заблокированы. Это касается и выпущенных версий приложений, в которых не реализован поставщик подтверждения рабочей версии.

Если вы выпустили версии приложения, в которых не реализована функция "App Check", то можете временно отложить автоматическое применение функции "App Check" для Firebase AI Logic. Однако до 21 января 2027 года вам необходимо внедрить и начать использовать App Check в уже опубликованных приложениях.

Чтобы отложить автоматическое применение App Check для Firebase AI Logic, выполните следующие действия:

1. В консоли Firebase перейдите в раздел Security (Безопасность) > App Check (Проверка приложений) > APIs (API).

2. Найдите строку Firebase AI Logic.

3. В конце строки найдите окно выбора даты Применяется с со значком editИзменить.

4. Выберите дату, когда App Check будет автоматически включена для Firebase AI Logic.

   Последняя возможная дата – 21 января 2027 г. После этой даты вы не сможете отложить автоматическое применение App Check для Firebase AI Logic.

5. Нажмите Сохранить.

Как внедрить и применить App Check для уже выпущенного приложения

Если в версии приложения не реализован App Check, запросы к Firebase AI Logic из этой версии не будут содержать действительных токенов App Check и будут считаться непроверенными. Эти запросы будут заблокированы, когда для Firebase AI Logic будет принудительно включено правило App Check.

Следуйте инструкциям ниже, чтобы перенести приложение и принудительно включить App Check, не нарушая работу уже опубликованного приложения, в котором App Check не используется.

1. Отложить автоматическое применение правила "App Check" для Firebase AI Logic:

   1. В консоли Firebase перейдите в раздел Security (Безопасность) > App Check (Проверка приложений) > APIs (API).

   2. Найдите строку Firebase AI Logic.

   3. В конце строки найдите окно выбора даты Применяется с со значком editИзменить.

   4. Выберите дату, когда App Check будет автоматически включена для Firebase AI Logic.

      Последняя возможная дата – 21 января 2027 г. После этой даты вы не сможете отложить автоматическое включение App Check для Firebase AI Logic.

   5. Нажмите Сохранить.

2. Как можно скорее добавьте в приложение поставщика подтверждения рабочей версии.

   • Платформы Apple: DeviceCheck, App Attest или reCAPTCHA Enterprise.
   • Android: Play Integrity или reCAPTCHA Enterprise
   • Веб-версия reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter поддерживает всех поставщиков, перечисленных выше, включая reCAPTCHA Enterprise.
   • Unity поддерживает всех поставщиков, перечисленных выше (поддержка reCAPTCHA Enterprise будет добавлена в ближайшее время).

3. Отслеживайте запросы из приложения, чтобы решить, когда можно безопасно применить App Check.

   Например, если почти все недавние запросы поступили от проверенных клиентов, то вам следует включить принудительное применение App Check.

4. Принудительно включить App Check для Firebase AI Logic.

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

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

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

С середины 2026 года Gemini Developer API будет заменен более безопасной альтернативой – ключами авторизации (которые по сути являются сервисными аккаунтами). Firebase AI Logic также обновился. Вместо стандартного ключа API Gemini Firebase AI Logic теперь обрабатывает авторизацию для Gemini Developer API с помощью управляемого Google сервисного аккаунта (P4SA), который мы автоматически предоставляем для вас:
Firebase AI Logic Service Agent (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

Если вы используете Gemini Developer API через Firebase AI Logic, то для перехода на новые стандарты безопасности в середине 2026 года вам не нужно ничего делать. Это касается как существующих, так и новых проектов.

Как перенести ключ API Gemini в ключ авторизации

Если вы используете Gemini Developer API через Firebase AI Logic, то для перехода на новые функции безопасности, которые станут доступны в середине 2026 года, вам не нужно ничего делать . Это касается как существующих, так и новых проектов.

От имени наших разработчиков Firebase AI Logic автоматически вносит все необходимые изменения в систему безопасности, чтобы обеспечить переход Gemini Developer API на обязательное использование ключей авторизации.

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

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

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

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

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

Не используйте ключ Firebase API в качестве ключа Gemini API.

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

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

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

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

Как защитить ключ API Gemini