Especifique o local para acessar o modelo

Os modelos de IA generativa do Google estão disponíveis em regiões específicas. Cada uma das suas solicitações que usam o Vertex AI Gemini API precisa incluir o local para acessar o modelo. O Firebase AI Logic usa automaticamente o padrão us-central1 para todas as solicitações.

Para quase todos os modelos Gemini, o Vertex AI Gemini API aceita um local global, o que significa que sua solicitação será processada por um modelo disponível em qualquer lugar do pool global. Usar a região global para suas solicitações pode ajudar você a evitar atingir os limites de capacidade do modelo e reduzir erros de "serviço sobrecarregado" (503). Além disso, dependendo do modelo, o uso da localização global pode ser obrigatório.

Quando é necessário definir explicitamente um local?

Como Firebase AI Logic usa us-central1 como padrão automaticamente para todas as solicitações, se você precisar ou quiser usar um local diferente, especifique explicitamente o local durante a inicialização do serviço de back-end Vertex AI Gemini API no seu código.

Dependendo do modelo, definir explicitamente um local pode ser obrigatório. Se a solicitação tentar acessar um modelo em um local onde ele não está disponível, você vai receber um erro 404 informando que o modelo was not found or your project does not have access to it.

• Modelos de prévia Gemini: é necessário definir explicitamente o local como global, exceto para modelos de prévia Live API.

• Modelos Gemini 3.x: é necessário definir explicitamente o local como global ao usar Firebase AI Logic. O Firebase AI Logic ainda não é compatível com os locais us e eu.

• Modelos Gemini 2.5: definir explicitamente o local é opcional, mas recomendado. Se você não especificar um local, o padrão será us-central1.

• Modelos Gemini Live API: definir explicitamente o local é opcional, mas recomendado. Se você não especificar um local, o padrão será us-central1. Observação: o local global não é compatível.

Confira a lista de todos os locais disponíveis mais adiante nesta página.

Fatos gerais e práticas recomendadas

Confira alguns fatos e práticas recomendadas sobre locais:

• Os limites de capacidade são por modelo, por região e por minuto.

• Para evitar atingir limites de capacidade inesperadamente, defina o local como global (se o modelo for compatível com esse local).global

• Considere usar Firebase Remote Config para controlar o local de acesso ao modelo. Assim, é possível mudar o local sem lançar uma nova versão do app.

• Se definir o local como global não for aplicável ou compatível com seu caso de uso, distribua explicitamente onde você acessa os modelos. Por exemplo, é possível definir a localização com base na localização do usuário final usando Firebase Remote Config.

Amostras de código

Firebase AI Logic usa automaticamente us-central1 como padrão para todas as solicitações. Se você precisar ou quiser usar um local diferente, especifique-o explicitamente durante a inicialização do serviço de back-end Vertex AI Gemini API no seu código.

Esses exemplos mostram o acesso a um modelo Gemini, mas também é possível especificar um local ao acessar um modelo Imagen.

Substitua LOCATION pelo código de local (por exemplo, global ou europe-west4) da lista de locais disponíveis mais adiante nesta página.

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported location for where you want to access the model
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexAI(location: "LOCATION"))

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "MODEL_NAME")

// ...

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported location for where you want to access the model
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI(location = "LOCATION"))
                        .generativeModel("MODEL_NAME")

// ...

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported location for where you want to access the model
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI("LOCATION"))
        .generativeModel("MODEL_NAME");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// ...

// ...

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported location for where you want to access the model
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: 'MODEL_NAME' });

// ...

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported location for where you want to access the model
final ai = await FirebaseAI.vertexAI(location: 'LOCATION');

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model = ai.generativeModel(model: 'MODEL_NAME');

// ...

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported location for where you want to access the model
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.VertexAI(location: "LOCATION"));

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "MODEL_NAME");

// ...

Se você especificar um local em que o modelo não está disponível, vai receber um erro 404 informando que o modelo was not found or your project does not have access to it.

Locais disponíveis

Google Cloud usa regiões. O Google Cloud só armazena os dados do cliente na região especificada para todos os recursos geralmente disponíveis da IA generativa no Vertex AI.

A IA generativa no Vertex AI está disponível nas seguintes regiões. Alguns modelos e/ou versões específicas podem não estar disponíveis em todos os locais. Para saber mais detalhes sobre a disponibilidade de locais, consulte a documentação do Google Cloud.

Observações:

• O padrão de Firebase AI Logic é o local us-central1.

• Para todos os modelos de Gemini prévia (exceto os modelos Live API), o único local compatível é global.

• Ao usar Firebase AI Logic para acessar modelos Gemini 3.x, o único local compatível é global. O Firebase AI Logic ainda não é compatível com os locais us e eu.

• Para todos os modelos Live API e Imagen, o local global não é compatível.