Migrar para os SDKs de lógica de IA do Firebase da versão GA dos SDKs da Vertex AI no Firebase


O Firebase AI Logic e os SDKs de cliente dele eram chamados de "Vertex AI in Firebase". Para refletir melhor nossos serviços e recursos expandidos (por exemplo, agora oferecemos suporte ao Gemini Developer API!), renomeamos e reempacotamos nossos serviços como Firebase AI Logic.

Para acessar com segurança os modelos de IA generativa do Google diretamente dos seus apps para dispositivos móveis ou da Web, agora você pode escolher um provedor "Gemini API": o Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), que já está disponível há muito tempo, ou o Gemini Developer API. Isso significa que agora você tem a opção de usar o Gemini Developer API, que oferece um nível sem custo financeiro com limites de taxa e cotas razoáveis.

Visão geral das etapas para migrar para os SDKs do Firebase AI Logic

  • Etapa 1: escolha o melhor provedor de Gemini API para seu app e casos de uso.

  • Etapa 2: configure seu projeto do Firebase para usar o Gemini Developer API.
    Aplicável apenas se você estiver trocando para usar o Gemini Developer API em vez do Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).

  • Etapa 3: atualize a biblioteca usada no app.

  • Etapa 4: atualize a inicialização no app.

  • Etapa 5: atualize o código de acordo com os recursos que você usa.

Etapa 1: escolha o melhor provedor da API Gemini para seu app

Com essa migração, você pode escolher o provedor de "Gemini API":

  • Os SDKs antigos "Vertex AI in Firebase" só podiam usar o Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).

  • Os novos SDKs do Firebase AI Logic permitem que você escolha qual provedor de Gemini API quer chamar diretamente do seu app para dispositivos móveis ou da Web: Gemini Developer API ou Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).

Analise as diferenças entre usar os dois provedores do Gemini API, especialmente em termos de recursos compatíveis, preços e limites de taxa. Por exemplo, o Gemini Developer API não é compatível com o fornecimento de arquivos usando URLs Cloud Storage, mas pode ser uma boa opção se você quiser aproveitar o nível sem custo financeiro e a cota razoável.

Etapa 2: configurar o projeto do Firebase para usar o Gemini Developer API

Esta etapa só é necessária se você quiser usar o Gemini Developer API com os SDKs de cliente do Firebase AI Logic. No entanto, se você quiser continuar usando o Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), pule para a próxima etapa.

Não há problema em ter os dois provedores da API Gemini ativados no projeto ao mesmo tempo.

  1. No console do Firebase, acesse Serviços de IA > Lógica de IA.

  2. Acesse a guia Configurações e selecione Gemini Developer API.

  3. Ative o Gemini Developer API.

    O console vai garantir que as APIs necessárias estejam ativadas e gerar uma chave de API do Gemini no seu projeto do Firebase.
    Não adicione essa chave de API do Gemini à base de código do app. Saiba mais.

  4. Continue neste guia de migração para atualizar a biblioteca e a inicialização no seu app.

Etapa 3: atualizar a biblioteca usada no app

Atualize a base de código do app para usar a biblioteca Firebase AI Logic.

Swift

  1. No Xcode, com o projeto do app aberto, atualize o pacote do Firebase para a versão 12.5.0 ou mais recente usando uma das seguintes opções:

    • Opção 1: atualize todos os pacotes: acesse File > Packages > Update to Latest Package Versions.

    • Opção 2: atualize o Firebase individualmente. Acesse o pacote do Firebase na seção Dependências do pacote. Clique com o botão direito do mouse no pacote do Firebase e selecione Update Package.

  2. Verifique se o pacote do Firebase agora mostra a versão 12.5.0 ou mais recente. Se não estiver, verifique se os requisitos de pacote especificados permitem a atualização para a v12.5.0 ou mais recente.

  3. Selecione o destino do app no Editor de projetos e acesse a seção Frameworks, Libraries, and Embedded Content.

  4. Adicione a nova biblioteca: selecione o botão + e adicione FirebaseAILogic do pacote do Firebase.

  5. Depois de migrar o app (consulte as seções restantes neste guia), remova a biblioteca antiga:
    Selecione FirebaseVertexAI e pressione o botão —.

Kotlin

  1. No arquivo Gradle do módulo (nível do app) (geralmente <project>/<app-module>/build.gradle.kts ou <project>/<app-module>/build.gradle), substitua as dependências antigas (conforme aplicável) pelas seguintes.

    Talvez seja mais fácil migrar a base de código do app (consulte as seções restantes deste guia) antes de excluir a dependência antiga.

    // BEFORE
dependencies {
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.x.y"))
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")
  // OR if not using the BoM
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.x.y")
}


// AFTER
dependencies {
  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.1.0"))

  // 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. Sincronize seu projeto do Android com os arquivos Gradle.

Se você optar por não usar o Firebase Android BoM, basta adicionar a dependência da biblioteca firebase-ai e aceitar a versão mais recente sugerida pelo Android Studio.

Java

  1. No arquivo Gradle do módulo (nível do app) (geralmente <project>/<app-module>/build.gradle.kts ou <project>/<app-module>/build.gradle), substitua as dependências antigas (conforme aplicável) pelas seguintes.

    Talvez seja mais fácil migrar a base de código do app (consulte as seções restantes deste guia) antes de excluir a dependência antiga.

    // BEFORE
dependencies {
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.x.y"))
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")
  // OR if not using the BoM
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.x.y")
}


// AFTER
dependencies {
  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.1.0"))

  // 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. Sincronize seu projeto do Android com os arquivos Gradle.

Se você optar por não usar o Firebase Android BoM, basta adicionar a dependência da biblioteca firebase-ai e aceitar a versão mais recente sugerida pelo Android Studio.

Web

  1. Instale a versão mais recente do SDK do Firebase para JS para Web usando o npm:

    npm i firebase@latest

    OU

    yarn add firebase@latest

  2. Onde quer que você tenha importado a biblioteca, atualize as instruções de importação para usar firebase/ai.

    Pode ser mais fácil migrar a base de código do app (consulte as seções restantes neste guia) antes de excluir as importações antigas.

    // BEFORE
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";


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

Dart

  1. Atualize para usar o pacote firebase_ai no arquivo pubspec.yaml executando o seguinte comando no diretório do projeto do Flutter:

    flutter pub add firebase_ai

  2. Recrie seu projeto do Flutter:

    flutter run

  3. Depois de concluir a migração do app (consulte as seções restantes neste guia), exclua o pacote antigo:

    flutter pub remove firebase_vertexai

Unity

O suporte para o Unity não estava disponível em "Vertex AI in Firebase".

Saiba como começar a usar o SDK do Firebase AI Logic para Unity.

Etapa 4: atualizar a inicialização no app

Clique no seu provedor de Gemini API para conferir o conteúdo e o código específicos do provedor nesta página.

Atualize a forma como você inicializa o serviço para o provedor de API escolhido e crie uma instância GenerativeModel.

Swift 


import FirebaseAILogic

// Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (fomerly Vertex AI).
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .agentPlatform())

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

Kotlin 


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

Java 


// Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly Vertex AI).
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform())
        .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, AgentPlatformBackend } 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 Agent Platform Gemini API backend service (formerly Vertex AI).
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new AgentPlatformBackend() });

// 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 Agent Platform Gemini API backend service (formerly Vertex AI).
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
final model =
      FirebaseAI.agentPlatform().generativeModel(model: 'gemini-3.8-flash');

Unity

O suporte para o Unity não estava disponível em "Vertex AI in Firebase".

Saiba como começar a usar o SDK do Firebase AI Logic para Unity.

Dependendo do recurso que você está usando, nem sempre é possível criar uma instância de GenerativeModel. Para fazer streaming de entrada e saída usando o Gemini Live API, crie uma instância LiveModel.

Etapa 5: atualizar o código de acordo com os recursos que você usa

Esta etapa descreve as mudanças que podem ser necessárias dependendo dos recursos que você usa.

  • Se você usa URLs do Cloud Storage e trocou para usar o Gemini Developer API nesta migração, atualize suas solicitações multimodais para incluir arquivos como dados inline (ou use URLs do YouTube para vídeos).

  • Confira as listas a seguir para ver as mudanças que talvez sejam necessárias no seu código para acomodar o SDK do Firebase AI Logic.

Swift

Nenhuma outra mudança.

Kotlin

  • Live API

    • O valor UNSPECIFIED foi removido da classe de tipo enumerado ResponseModality. Em vez disso, use null.

Java

  • Live API

    • O valor UNSPECIFIED foi removido da classe de tipo enumerado ResponseModality. Em vez disso, use null.

  • Vários métodos do builder Java foram alterados para retornar corretamente a instância da classe, em vez de void.

Web

Mudanças necessárias somente se você estiver começando a usar o Gemini Developer API (em vez do Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)):

  • Configurações de segurança

    • Os usos do SafetySetting.method incompatível foram removidos.

  • Dados inline

    • Os usos do InlineDataPart.videoMetadata incompatível foram removidos.

Dart

Nenhuma outra mudança.

Unity

O suporte para o Unity não estava disponível em "Vertex AI in Firebase".

Saiba como começar a usar o SDK do Firebase AI Logic para Unity.


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