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 a Vertex AI Gemini API precisa incluir o local para acessar o modelo. Firebase AI Logic usa us-central1 como padrão para todas as solicitações.

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

Quando é necessário definir um local explicitamente?

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

Dependendo do modelo, a definição explícita de um local pode ser necessária. Se a solicitação tentar acessar um modelo em um local em que ele não está disponível, você receberá um erro 404 informando que o modelo was not found or your project does not have access to it.

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

• Gemini 3.x modelos: é necessário definir explicitamente o local como global ao usar Firebase AI Logic. Firebase AI Logic ainda não oferece suporte aos locais us e eu.

• Gemini 2.5 modelos: a definição explícita do local é opcional, mas recomendada. Se você não especificar um local, o padrão será us-central1.

• Gemini Live API modelos: a definição explícita do local é opcional, mas recomendada. 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 importantes e práticas recomendadas sobre locais:

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

• Para evitar limites de capacidade inesperados, defina o local como global (se o modelo oferecer suporte ao local global).

• Considere usar Firebase Remote Config para controlar o local em que você acessa o modelo. Dessa forma, é possível mudar o local sem lançar uma nova versão do app.

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

Amostras de código

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

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

Substitua LOCATION pelo código do local (por exemplo, global ou europe-west4) na 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, receberá 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. Google Cloud só armazena os dados do cliente na região especificada para todos os recursos geralmente disponíveis da IA generativa em Vertex AI.

A IA generativa em Vertex AI está disponível nas seguintes regiões. Alguns modelos e/ou versões específicas podem não estar disponíveis em todos os locais (para disponibilidade detalhada do local, consulte a Google Cloud documentação).

Observações:

• Firebase AI Logic usa o local us-central1 como padrão.

• Para todos os modelos Gemini de 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. Firebase AI Logic ainda não oferece suporte aos locais us e eu.

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