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 für den Zugriff auf das Modell enthalten. Firebase AI Logic hat standardmäßige Standorteinstellungen.

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

Informationen zum Standort „global“

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

Wenn Sie den Standort global für Ihre Anfragen verwenden, können Sie vermeiden, dass die Kapazitätsgrenzen für das Modell erreicht werden, und die Anzahl der Fehler „Dienst überlastet“ (503) reduzieren. Je nach Modell kann die Verwendung des Standorts global erforderlich sein, da dies der einzige verfügbare Standort für das Modell ist (z. B. ein Gemini-Modell in der Vorabversion).

Wann ist es erforderlich, einen Standort explizit festzulegen?

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

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

• Gemini-Vorabversion und experimentelle Modelle: Nur am Standort global verfügbar.

• Stabile Modelle Gemini 4.x und Gemini 3.x: Verfügbar am Standort global und oft an den Standorten us und eu.

• Gemini 2.5-Modelle: An vielen Standorten verfügbar. Gemini Live API 2.5-Modelle sind in global nicht verfügbar.

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:

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

• Um unerwartete Kapazitätsgrenzen zu vermeiden, sollten Sie den Standort global verwenden (falls das Modell am Standort global verfügbar ist).

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

• Wenn die Verwendung des Standorts global für Ihren Anwendungsfall nicht geeignet ist, können Sie explizit festlegen, wo Sie auf ein Modell zugreifen (wenn das Modell an anderen Standorten als global verfügbar ist). Sie können den Standort beispielsweise basierend auf dem Standort des Endnutzers mit Firebase Remote Config festlegen.

Codebeispiele

Firebase AI Logic hat automatische Standardeinstellungen für den Standort (z. B. global, wenn die Initialisierungssyntax „Agent Platform“ verwendet wird). Wenn Sie jedoch einen anderen Standort verwenden müssen oder möchten, müssen Sie den Standort bei der Initialisierung des Backend-Dienstes Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) in Ihrem Code explizit 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, der besagt, dass das Modell was not found or your project does not have access to it ist.

Verfügbare Standorte

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

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

Wichtige Hinweise:

• Firebase AI Logic ist standardmäßig auf die folgenden Speicherorte festgelegt:

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

• Gemini-Vorabversion und experimentelle Modelle: Nur am Standort global verfügbar.

• Stabile Modelle Gemini 4.x und Gemini 3.x: Verfügbar am Standort global und oft an den Standorten us und eu.

• Gemini 2.5-Modelle: An vielen Standorten verfügbar. Gemini Live API 2.5-Modelle sind in global nicht verfügbar.

Gemini 3.x und neuere Modelle

Wenn Sie Gemini 3.x und neuere Modelle verwenden, unterstützt Firebase AI Logic die folgenden Standorte:

• global
• us
• eu

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

Modelle älterer Generationen

Wenn Sie ältere Gemini-Modelle (z. B. 2.5-Modelle) verwenden, unterstützt Firebase AI Logic die folgenden Standorte:

Gemini Live API 2.5-Modelle sind in global nicht verfügbar.

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

Liste der zuvor verfügbaren, aber jetzt abgelehnten Standorte:

• Es wurden noch keine Standorte abgelehnt