Speicherort für den Zugriff auf das Modell angeben

Die generativen KI-Modelle von Google sind in bestimmten Regionen verfügbar. Sie können auswählen, wo Sie auf das Modell zugreifen möchten, um Ihre Anforderungen an Compliance, Latenz, Verfügbarkeit und Langlebigkeit zu erfüllen.

Wenn Sie Firebase AI Logic verwenden, kann jede Ihrer Anfragen, die die Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) verwenden, optional den Standort enthalten, an dem auf das Modell zugegriffen werden soll. Firebase AI Logic hat standardmäßige Standorteinstellungen.

• Bei Verwendung der neuen Initialisierungssyntax für die Agent Platform: global
• Bei Verwendung der alten Initialisierungssyntax für Vertex AI: us-central1

Standort global

Für fast alle Gemini Modelle bietet die Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) den Standort global. Das bedeutet, dass Ihre Anfrage von einem verfügbaren Modell im globalen Pool verarbeitet wird.

Wenn Sie den Standort global für Ihre Anfragen verwenden, können Sie Kapazitätslimits für das Modell vermeiden und Fehler vom Typ „Dienst überlastet“ (503) reduzieren. Je nach Modell kann die Verwendung des Standorts global auch erforderlich sein, da dies der einzige verfügbare Standort für das Modell ist (z. B. ein Vorschau-GeminiModell).

Wann muss ein Standort explizit festgelegt werden?

Firebase AI Logic hat automatische Standardeinstellungen für den Standort (z. B. global bei Verwendung der Initialisierungssyntax für die Agent Platform). Wenn Sie jedoch einen anderen Standort verwenden müssen oder möchten, müssen Sie den Standort explizit bei der Initialisierung des Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) Backend-Dienstes in Ihrem Code angeben.

Je nach Modell kann es erforderlich sein, einen Standort explizit festzulegen. Wenn Ihre Anfrage versucht, auf ein Modell an einem Standort zuzugreifen, an dem es nicht verfügbar ist, erhalten Sie einen 404-Fehler mit der Meldung, dass das Modell was not found or your project does not have access to it.

• Gemini Modelle in der Vorschau und experimentelle Modelle: Nur am Standort global verfügbar.

• Stabile Gemini 4.x und Gemini 3.x Modelle: Am Standort global und häufig auch an den Standorten us und eu verfügbar.

• Gemini 2.5 Modelle: An vielen Standorten verfügbar. Beachten Sie, dass Gemini Live API 2.5-Modelle nicht am Standort global verfügbar sind.

Eine Liste aller verfügbaren Standorte finden Sie weiter unten auf dieser Seite.

Allgemeine Fakten und Best Practices

Hier sind einige wichtige Fakten und Best Practices zu Standorten:

• Kapazitätslimits gelten pro Modell, pro Region und pro Minute.

• Um unerwartete Kapazitätslimits zu vermeiden, sollten Sie den Standort global verwenden, wenn das Modell dort global verfügbar ist.

• Sie können Firebase Remote Config verwenden, um den Standort zu steuern, an dem Sie auf das Modell zugreifen. So können Sie den Standort ändern, ohne eine neue Version Ihrer App zu veröffentlichen.

• Wenn der Standort global für Ihren Anwendungsfall nicht geeignet ist, können Sie explizit festlegen, wo Sie auf ein Modell zugreifen, wenn es an anderen Standorten als global verfügbar ist. Sie können den Standort beispielsweise anhand des Standorts des Endnutzers festlegen, indem Sie Firebase Remote Config verwenden.

Codebeispiele

Firebase AI Logic hat automatische Standardeinstellungen für den Standort (z. B. global bei Verwendung der Initialisierungssyntax für die Agent Platform). Wenn Sie jedoch einen anderen Standort verwenden müssen oder möchten, müssen Sie den Standort explizit bei der Initialisierung des Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) Backend-Dienstes in Ihrem Code angeben.

Ersetzen Sie LOCATION durch den Standortcode (z. B. global oder us-central1) aus der Liste der verfügbaren Standorte weiter unten auf dieser Seite.

// ...

// 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"))

// ...

// ...

// 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"))

// ...

// ...

// 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"));

// ...

// ...

// 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') });

// ...

// ...

// 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');

// ...

// ...

// 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"));

// ...

// ...

// 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"))

// ...

// ...

// 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"))

// ...

// ...

// 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"));

// ...

// ...

// 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') });

// ...

// ...

// 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');

// ...

// ...

// 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"));

// ...

Wenn Sie einen Standort angeben, an dem das Modell nicht verfügbar ist, erhalten Sie einen 404-Fehler mit der Meldung, dass das Modell was not found or your project does not have access to it.

Verfügbare Standorte

Google Cloud verwendet Regionen. Google Cloud speichert Kundendaten nur in der Region, die Sie für alle allgemein verfügbaren Funktionen von Generative AI on Agent Platform angeben.

Generative AI on Agent Platform ist in den folgenden Regionen verfügbar. Einige Modelle und/oder bestimmte Versionen sind möglicherweise nicht an allen Standorten verfügbar. Weitere Informationen zur Verfügbarkeit an Standorten finden Sie in der Google Cloud Dokumentation).

Wichtige Hinweise:

• Firebase AI Logic verwendet standardmäßig die folgenden Standorte:

  • Bei Verwendung der neuen Initialisierungssyntax für die Agent Platform: global
  • Bei Verwendung der alten Initialisierungssyntax für Vertex AI: us-central1

• Gemini Modelle in der Vorschau und experimentelle Modelle: Nur am Standort global verfügbar.

• Stabile Gemini 4.x und Gemini 3.x Modelle: Am Standort global und häufig auch an den Standorten us und eu verfügbar.

• Gemini 2.5 Modelle: An vielen Standorten verfügbar. Beachten Sie, dass Gemini Live API 2.5-Modelle nicht am Standort global verfügbar sind.

Gemini 3.x und neuere Modelle

Bei Verwendung von Gemini 3.x und neueren Modellen unterstützt Firebase AI Logic die folgenden Standorte:

• global
• us
• eu
• europe-west2 (London, Vereinigtes Königreich)
• asia-southeast1 (Singapur)

Details zu den verfügbaren Standorten für jedes Modell finden Sie in der Google Cloud Dokumentation.

Modelle älterer Generationen

Bei Verwendung älterer Gemini Modelle (z. B. 2.5-Modelle) unterstützt Firebase AI Logic die folgenden Standorte:

Beachten Sie, dass Gemini Live API 2.5-Modelle nicht am Standort global verfügbar sind.

Details zu den verfügbaren Standorten für jedes Modell finden Sie in der Google Cloud Dokumentation.

Liste der zuvor verfügbaren, aber jetzt eingestellten Standorte :

• Es wurden noch keine Standorte eingestellt.