Как перейти с предварительной версии Vertex AI в Firebase SDK на Firebase AI Logic SDK


Firebase AI Logic и его клиентские SDK ранее назывались Vertex AI in Firebase. Чтобы лучше отразить расширение наших сервисов и функций (например, теперь мы поддерживаем Gemini Developer API!), мы переименовали и переупаковали наши сервисы в Firebase AI Logic.

Чтобы безопасно получать доступ к моделям генеративного ИИ от Google прямо из мобильных или веб-приложений, вы можете выбрать поставщика Gemini API – давно доступный Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) или новый Gemini Developer API. Это значит, что теперь вы можете использовать Gemini Developer API, в котором есть бесплатный уровень с разумными ограничениями частоты запросов и квотами.

Обзор шагов по переходу на SDK Firebase AI Logic

  • Шаг 1. Выберите поставщика Gemini API, который лучше всего подходит для вашего приложения и сценариев использования.

  • Шаг 2. Включите необходимые API.

  • Шаг 3. Обновите библиотеку, используемую в приложении.

  • Шаг 4. Обновите инициализацию в приложении.

  • Шаг 5. Обновите код в зависимости от используемых функций.

Шаг 1. Выберите поставщика Gemini API, который лучше всего подходит для вашего приложения

При переносе вы можете выбрать поставщика услуг "Gemini API":

  • Старые SDK Vertex AI in Firebase могли использовать только Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).

  • Новые SDK Firebase AI Logic позволяют выбрать, к какому поставщику Gemini API вы хотите обращаться напрямую из мобильного или веб-приложения – Gemini Developer API или Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).

Изучите различия между двумя поставщиками Gemini API, особенно в отношении поддерживаемых функций, цен и ограничений частоты запросов. Например, Gemini Developer API не поддерживает предоставление файлов с помощью URL Cloud Storage, но может быть хорошим выбором, если вы хотите воспользоваться его бесплатным уровнем и разумной квотой.

Шаг 2. Включите необходимые API

Убедитесь, что в проекте Firebase включены все API, необходимые для использования выбранного поставщика (Gemini API).

Обратите внимание, что в проекте можно одновременно включить оба поставщика API.

  1. Войдите в консоль Firebase и выберите проект Firebase.

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

  3. Нажмите Начать, чтобы запустить пошаговый рабочий процесс, который поможет вам настроить необходимые API и ресурсы для проекта.

  4. Выберите поставщика Gemini API, которого вы хотите использовать с SDK Firebase AI Logic. При желании вы всегда сможете настроить и использовать другого поставщика API.

    • Gemini Developer API – оплата необязательна (доступно в бесплатном тарифном плане Spark).
      Рабочий процесс консоли включит необходимые API и создаст ключ API Gemini в вашем проекте.
      Не добавляйте этот ключ API Gemini в базу кода приложения. Подробнее…

    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) – требуется оплата (необходим тарифный план Blaze с оплатой по мере использования).
      Рабочий процесс консоли включит необходимые API в вашем проекте.

  5. Продолжайте следовать этому руководству по переносу данных, чтобы обновить библиотеку и инициализацию в приложении.

Шаг 3. Обновите библиотеку, используемую в приложении

Обновите базу кода приложения, чтобы использовать библиотеку Firebase AI Logic.

Swift

  1. Откройте проект приложения в Xcode и обновите пакет Firebase до версии 12.5.0 или более поздней, используя один из следующих вариантов:

    • Вариант 1. Обновите все пакеты. Для этого выберите File (Файл) > Packages (Пакеты) > Update to Latest Package Versions (Обновить до последних версий пакетов).

    • Вариант 2. Обновите Firebase отдельно. Для этого перейдите к пакету Firebase в разделе Package Dependencies (Зависимости пакетов). Нажмите правой кнопкой мыши на пакет Firebase и выберите Update Package (Обновить пакет).

  2. Убедитесь, что теперь у вас пакет Firebase версии 12.5.0 или более поздней. Если нет, убедитесь, что указанные вами требования к пакету позволяют выполнить обновление до версии 12.5.0 или более поздней.

  3. В редакторе проектов выберите цель приложения и перейдите в раздел Frameworks, Libraries, and Embedded Content (Фреймворки, библиотеки и встроенный контент).

  4. Добавьте новую библиотеку: нажмите кнопку + и выберите FirebaseAILogic из пакета Firebase.

  5. После переноса приложения (см. остальные разделы этого руководства) удалите старую библиотеку:
    Выберите FirebaseVertexAI-Preview и нажмите кнопку —.

Kotlin

  1. В файле Gradle на уровне модуля (приложения) (обычно <project>/<app-module>/build.gradle.kts или <project>/<app-module>/build.gradle) замените старые зависимости (если применимо) на указанные ниже.

    Обратите внимание, что перед удалением старой зависимости может быть проще перенести базу кода приложения (см. остальные разделы этого руководства).

    // BEFORE
    dependencies {
      implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-betaXX")
    }
    
    
    // AFTER
    dependencies {
      // Import the BoM for the Firebase platform
      implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.2.0"))
    
      // Add the dependency for the Firebase AI Logic library
      // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
      implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
    }
  2. Синхронизируйте проект для Android с файлами Gradle.

Если вы не хотите использовать Firebase Android BoM, просто добавьте зависимость для библиотеки firebase-ai и примите последнюю версию, предложенную Android Studio.

Java

  1. В файле Gradle на уровне модуля (приложения) (обычно <project>/<app-module>/build.gradle.kts или <project>/<app-module>/build.gradle) замените старые зависимости (если применимо) на указанные ниже.

    Обратите внимание, что перед удалением старой зависимости может быть проще перенести базу кода приложения (см. остальные разделы этого руководства).

    // BEFORE
    dependencies {
      implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-betaXX")
    }
    
    
    // AFTER
    dependencies {
      // Import the BoM for the Firebase platform
      implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.2.0"))
    
      // Add the dependency for the Firebase AI Logic library
      // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
      implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
    }
  2. Синхронизируйте проект для Android с файлами Gradle.

Если вы не хотите использовать Firebase Android BoM, просто добавьте зависимость для библиотеки firebase-ai и примите последнюю версию, предложенную Android Studio.

Web

  1. Получите последнюю версию Firebase JS SDK для Web с помощью npm:

    npm i firebase@latest

    ИЛИ

    yarn add firebase@latest
  2. Везде, где вы импортировали библиотеку, обновите операторы импорта, чтобы использовать firebase/ai.

    Обратите внимание, что перенести базу кода приложения (см. остальные разделы этого руководства) может быть проще до удаления старых импортов.

    // BEFORE
    import { initializeApp } from "firebase/app";
    import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
    
    
    // AFTER
    import { initializeApp } from "firebase/app";
    import { getAI, getGenerativeModel } from "firebase/ai";

Dart

  1. Чтобы использовать пакет firebase_ai в файле pubspec.yaml, выполните следующую команду в каталоге проекта Flutter:

    flutter pub add firebase_ai
  2. Перезапустите проект Flutter.

    flutter run
  3. После переноса приложения (см. остальные разделы этого руководства) удалите старый пакет:

    flutter pub remove firebase_vertexai

Unity

Поддержка Unity не предоставлялась компанией Vertex AI in Firebase.

Узнайте, как начать работу с SDK Firebase AI Logic для Unity.

Шаг 4. Обновите инициализацию в приложении

Нажмите на название своего поставщика Gemini API, чтобы посмотреть контент и код, относящиеся к нему.

Обновите способ инициализации сервиса для выбранного поставщика API и создайте экземпляр GenerativeModel.

Swift


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-3.8-flash")

Kotlin


// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-3.8-flash")

Java


// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-3.8-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

Web


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer): Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

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

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-3.8-flash" });

Dart


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-3.8-flash');

Unity

Поддержка Unity недоступна в Vertex AI in Firebase.

Узнайте, как начать работу с SDK Firebase AI Logic для Unity.

Обратите внимание, что в зависимости от используемой функции вы не всегда можете создать экземпляр GenerativeModel. Чтобы передавать входные и выходные данные в потоковом режиме с помощью Gemini Live API, создайте экземпляр LiveModel.

Шаг 5. Обновите код в зависимости от используемых функций

В этом разделе описаны изменения, которые могут потребоваться в зависимости от того, какие функции вы используете.

  • Если вы используете URL Cloud Storage и перешли на Gemini Developer API, то вам нужно обновить мультимодальные запросы, чтобы включать файлы как встроенные данные (или использовать URL YouTube для видео).

  • В общедоступные версии SDK Vertex AI in Firebase было внесено несколько изменений. Эти же изменения необходимы для использования SDK Firebase AI Logic. Ознакомьтесь со списками ниже, чтобы узнать, какие изменения вам может потребоваться внести в код для перехода на Firebase AI Logic SDK.

Обязательно для всех языков и платформ.

  • Вызов функций
    Если вы реализовали эту функцию до общей доступности, вам нужно будет изменить способ определения схемы. Рекомендуем ознакомиться с обновленным руководством по вызову функций, чтобы узнать, как писать объявления функций.

  • Генерирование структурированных выходных данных (например, JSON) с помощью responseSchema
    Если вы реализовали эту функцию до выпуска в общую доступность, вам нужно будет изменить способ определения схемы. Рекомендуем ознакомиться с новым руководством по структурированным выходным данным, чтобы узнать, как писать схемы JSON.

  • Время ожидания

    • Время ожидания по умолчанию для запросов изменено на 180 секунд.

Обязательно в зависимости от платформы или языка

Swift

  • Перечисления

    • Большинство типов enum заменены на struct со статическими переменными. Это изменение позволяет более гибко развивать API с сохранением обратной совместимости. При использовании операторов switch теперь необходимо включать вариант default:, чтобы охватить неизвестные или необработанные значения, в том числе новые значения, которые будут добавлены в SDK в будущем.

    • Перечисление BlockThreshold переименовано в HarmBlockThreshold. Теперь этот тип является struct.

    • Из следующих перечислений (теперь struct) удалены варианты unknown и unspecified: HarmCategory, HarmBlockThreshold, HarmProbability, BlockReason и FinishReason.

    • Перечисление ModelContent.Part заменено протоколом Part, чтобы новые типы можно было добавлять с сохранением обратной совместимости. Подробнее об этом изменении рассказывается в разделе Части контента.

  • Части контента

    • Удален протокол ThrowingPartsRepresentable и упрощены инициализаторы для ModelContent, чтобы избежать случайных ошибок компилятора. Если изображение закодировано неправильно, при его использовании в generateContent будут возникать ошибки.

    • Варианты ModelContent.Part заменены следующими типами struct, соответствующими протоколу Part:

      • .text – TextPart
      • .data – InlineDataPart
      • .fileData – FileDataPart
      • .functionCall – FunctionCallPart
      • .functionResponse – FunctionResponsePart
  • Категория вреда

    • Тип HarmCategory больше не вложен в тип SafetySetting. Если вы называете его SafetySetting.HarmCategory, то можете заменить это название на HarmCategory.
  • Отзыв о безопасности

    • Удален тип SafetyFeedback, поскольку он не использовался ни в одном из ответов.
  • Метаданные цитирования

    • Свойство citationSources переименовано в citations в CitationMetadata.
  • Общее количество оплачиваемых символов

    • Свойство totalBillableCharacters в CountTokensResponse стало необязательным, чтобы отразить ситуации, когда символы не отправляются.
  • Ответ кандидата

    • Параметр CandidateResponse переименован в Candidate, чтобы соответствовать другим платформам.
  • Generation configuration

    • Общедоступные свойства изменены с "GenerationConfig" на "internal". Все они по-прежнему настраиваются в инициализаторе.

Kotlin

  • Перечисления

    • Заменено enum занятий и sealed занятий обычными занятиями. Это изменение позволяет более гибко развивать API с сохранением обратной совместимости.

    • Перечисление BlockThreshold переименовано в HarmBlockThreshold.

    • Удалены значения из следующих перечислений: HarmBlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason и FinishReason.

  • Методы Blob

    • Все методы, в названии которых использовалось Blob, переименованы. Теперь в них используется InlineData.
  • Настройки безопасности

    • Поле method теперь может иметь значение NULL.
  • Класс Duration

    • Удалены все случаи использования класса Duration Kotlin. Вместо него используется long. Это изменение обеспечивает лучшую совместимость с Java.
  • Метаданные цитирования

    • Все поля, ранее объявленные в CitationMetadata, помещены в новый класс Citation. Цитаты можно найти в списке citations в CitationMetadata. Это изменение позволяет лучше согласовать типы на разных платформах.
  • Подсчет токенов

    • Поле totalBillableCharacters теперь может иметь значение NULL.
  • Общее количество оплачиваемых символов

    • Свойство totalBillableCharacters в CountTokensResponse стало необязательным, чтобы отразить ситуации, когда символы не отправляются.
  • Создание экземпляра модели

    • Параметр requestOptions перемещен в конец списка параметров, чтобы обеспечить соответствие другим платформам.
  • Live API

    • Удалено значение UNSPECIFIED для класса перечисления ResponseModality. Вместо этого используйте null.

    • Название изменено с LiveGenerationConfig.setResponseModalities на LiveGenerationConfig.setResponseModality.

    • Удален класс LiveContentResponse.Status. Вместо него поля статуса вложены как свойства LiveContentResponse.

    • Удален класс LiveContentResponse. Вместо него добавлены подклассы LiveServerMessage, которые соответствуют ответам модели.

    • Теперь LiveModelFutures.connect возвращает ListenableFuture<LiveSessionFutures> вместо ListenableFuture<LiveSession>.

Java

  • Перечисления

    • Заменено enum занятий и sealed занятий обычными занятиями. Это изменение позволяет более гибко развивать API с сохранением обратной совместимости.

    • Перечисление BlockThreshold переименовано в HarmBlockThreshold.

    • Удалены значения из следующих перечислений: HarmBlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason и FinishReason.

  • Методы Blob

    • Все методы, в названии которых использовалось Blob, переименованы. Теперь в них используется InlineData.
  • Настройки безопасности

    • Поле method теперь может иметь значение NULL.
  • Класс Duration

    • Удалены все случаи использования класса Duration Kotlin. Вместо него используется long. Это изменение обеспечивает лучшую совместимость с Java.
  • Метаданные цитирования

    • Все поля, ранее объявленные в CitationMetadata, помещены в новый класс Citation. Цитаты можно найти в списке citations в CitationMetadata. Это изменение позволяет лучше согласовать типы на разных платформах.
  • Подсчет токенов

    • Поле totalBillableCharacters теперь может иметь значение NULL.
  • Общее количество оплачиваемых символов

    • Свойство totalBillableCharacters в CountTokensResponse стало необязательным, чтобы отразить ситуации, когда символы не отправляются.
  • Создание экземпляра модели

    • Параметр requestOptions перемещен в конец списка параметров, чтобы обеспечить соответствие другим платформам.
  • Live API

    • Удалено значение UNSPECIFIED для класса перечисления ResponseModality. Вместо этого используйте null.

    • Название изменено с LiveGenerationConfig.setResponseModalities на LiveGenerationConfig.setResponseModality.

    • Удален класс LiveContentResponse.Status. Вместо него поля статуса вложены как свойства LiveContentResponse.

    • Удален класс LiveContentResponse. Вместо него добавлены подклассы LiveServerMessage, которые соответствуют ответам модели.

    • Теперь LiveModelFutures.connect возвращает ListenableFuture<LiveSessionFutures> вместо ListenableFuture<LiveSession>.

  • Изменены различные методы Java builder, чтобы теперь правильно возвращать экземпляр своего класса вместо void.

Web

  • Перечисления

    • Удалены значения из следующих перечислений: HarmCategory, BlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason и FinishReason.
  • Причина блокировки

    • Поле "blockReason" в PromptFeedback теперь необязательное.

Изменения требуются, только если вы начинаете использовать Gemini Developer API (вместо Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)):

  • Настройки безопасности

    • Удалены случаи использования неподдерживаемого метода SafetySetting.method.
  • Встроенные данные

    • Удалены случаи использования неподдерживаемого атрибута InlineDataPart.videoMetadata.

Dart

  • Перечисления

    • Удалены значения из следующих перечислений: HarmCategory, HarmProbability, BlockReason и FinishReason.
  • Часть данных

    • Функция DataPart переименована в InlineDataPart, а функция static data – в inlineData, чтобы обеспечить соответствие другим платформам.
  • Варианты запросов

    • Удален параметр RequestOptions, так как параметр timeout не работал. В ближайшем будущем мы добавим его снова, но уже в тип GenerativeModel, чтобы он соответствовал другим платформам.
  • Как остановить последовательность

    • Параметр stopSequences в GenerationConfig теперь необязательный. По умолчанию используется значение null вместо пустого массива.
  • Citations

    • Свойство citationSources переименовано в citations в CitationMetadata. Тип CitationSource был переименован в Citation, чтобы соответствовать другим платформам.
  • Ненужные общедоступные типы, методы и свойства

    • Удалены следующие типы, методы и свойства, которые были случайно раскрыты: defaultTimeout, CountTokensResponseFields, parseCountTokensResponse, parseEmbedContentResponse, parseGenerateContentResponse, parseContent, BatchEmbedContentsResponse, ContentEmbedding, EmbedContentRequest и EmbedContentResponse.
  • Подсчет токенов

    • Из функции countTokens удалены лишние поля, которые больше не нужны. Достаточно всего contents.
  • Создание экземпляра модели

    • Параметр systemInstruction перемещен в конец списка параметров, чтобы обеспечить соответствие другим платформам.
  • Функция встраивания

    • Из модели удалены неподдерживаемые функции встраивания (embedContent и batchEmbedContents).

Unity

Поддержка Unity не предоставлялась компанией Vertex AI in Firebase.

Узнайте, как начать работу с SDK Firebase AI Logic для Unity.

Возможные ошибки, связанные с переносом

Если вы не выполните все необходимые изменения, описанные в этом руководстве, то при переходе на общедоступную версию Firebase AI Logic могут возникнуть ошибки.

Ошибка 403: Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Если вы получаете ошибку 403 с сообщением Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., это обычно означает, что в белом списке ключа Firebase API в файле или объекте конфигурации Firebase нет нужного API для продукта, который вы пытаетесь использовать.

Убедитесь, что в белый список ограничений ключа API Firebase, используемого вашим приложением, включены все необходимые API. Для Firebase AI Logic, ключ API Firebase должен иметь как минимум Firebase AI Logic API в своем белом списке. Этот API должен был автоматически добавиться в белый список ключа API, когда вы включили необходимые API в консоли Firebase.

Все ключи API можно посмотреть на панели APIs & Services (API и сервисы) > Credentials (Учетные данные) в консоли Google Cloud.


Оставьте отзыв о работе с Firebase AI Logic