Migrer vers les SDK Firebase AI Logic depuis la version GA des SDK Vertex AI in Firebase


Firebase AI Logic et ses SDK client s'appelaient auparavant "Vertex AI in Firebase". Pour mieux refléter nos services et fonctionnalités étendus (par exemple, nous sommes désormais compatibles avec Gemini Developer API!), nous avons renommé et reconditionné nos services en Firebase AI Logic.

Pour accéder de manière sécurisée aux modèles d'IA générative de Google directement depuis vos applications mobiles ou Web, vous pouvez désormais choisir un fournisseur "Gemini API" — soit le Vertex AI Gemini API disponible depuis longtemps, soit maintenant le Gemini Developer API. Vous avez donc désormais la possibilité d'utiliser Gemini Developer API, qui fournit un niveau sans frais avec des limites de débit et des quotas raisonnables.

Présentation des étapes de migration vers les Firebase AI Logic SDK

  • Étape 1 : Choisissez le meilleur fournisseur "Gemini API" pour votre application et vos cas d'utilisation.

  • Étape 2 : Configurez votre projet Firebase pour pouvoir utiliser l' Gemini Developer API.
    Ne s'applique que si vous passez à l'utilisation de Gemini Developer API au lieu de Vertex AI Gemini API.

  • Étape 3 : Mettez à jour la bibliothèque utilisée dans votre application.

  • Étape 4 : Mettez à jour l'initialisation dans votre application.

  • Étape 5 : Mettez à jour votre code en fonction des fonctionnalités que vous utilisez.

Étape 1 : Choisissez le meilleur fournisseur d'API Gemini pour votre application

Avec cette migration, vous avez le choix entre plusieurs fournisseurs d'API "Gemini API" :

  • Les anciens SDK "Vertex AI in Firebase" ne pouvaient utiliser que l' Vertex AI Gemini API.

  • Les nouveaux Firebase AI Logic SDK vous permettent de choisir le fournisseur Gemini API que vous souhaitez appeler directement depuis votre application mobile ou Web : Gemini Developer API ou Vertex AI Gemini API.

Examinez les différences entre les deux fournisseurs Gemini API, en particulier en termes de fonctionnalités compatibles, de tarifs et de limites de débit. Par exemple, l'Gemini Developer API n'est pas compatible avec la fourniture de fichiers à l'aide d'URL Cloud Storage, mais elle peut être un bon choix si vous souhaitez profiter de son niveau sans frais et de son quota raisonnable.

Étape 2 : Configurez votre projet Firebase pour pouvoir utiliser l'API Gemini Developer Gemini Developer API

Cette étape n'est requise que si vous souhaitez passer à l'utilisation de l' Gemini Developer API avec les Firebase AI Logic client SDK. Toutefois, si vous souhaitez continuer à utiliser Vertex AI Gemini API, passez à l'étape suivante.

Notez que vous pouvez activer les deux fournisseurs d'API Gemini dans votre projet en même temps.

  1. Dans la console Firebase, accédez à la page Firebase AI Logic.

  2. Accédez à l'onglet Settings (Paramètres), puis sélectionnez Gemini Developer API.

  3. Activez le Gemini Developer API.

    La console s'assurera que les API requises sont activées et générera une Gemini clé API dans votre projet Firebase.
    **N'ajoutez pas** cette clé API Gemini dans le code de votre application.     En savoir plus

  4. Poursuivez ce guide de migration pour mettre à jour la bibliothèque et l'initialisation dans votre application.

Étape 3 : Mettez à jour la bibliothèque utilisée dans votre application

Mettez à jour le code de votre application pour utiliser la bibliothèque Firebase AI Logic.

Swift

  1. Dans Xcode, à partir de votre projet d'application ouvert, mettez à jour votre package Firebase vers la version 11.13.0 ou ultérieure à l'aide de l'une des options suivantes :

    • Option 1 : Mettez à jour tous les packages. Accédez à File > Packages > Update to Latest Package Versions (Fichier > Packages > Mettre à jour vers les dernières versions des packages).

    • Option 2 : Mettez à jour Firebase individuellement. Accédez au package Firebase dans la section Package Dependencies (Dépendances de package). Effectuez un clic droit sur le package Firebase, puis sélectionnez Update Package (Mettre à jour le package).

  2. Assurez-vous que le package Firebase affiche désormais la version 11.13.0 ou ultérieure. Si ce n'est pas le cas, vérifiez que les exigences de package spécifiées autorisent la mise à jour vers la version 11.13.0 ou ultérieure.

  3. Sélectionnez la cible de votre application dans l'éditeur de projet, puis accédez à la section Frameworks, Libraries, and Embedded Content (Frameworks, bibliothèques et contenu intégré).

  4. Ajoutez la nouvelle bibliothèque : sélectionnez le bouton +, puis ajoutez FirebaseAI à partir du package Firebase.

  5. Une fois la migration de votre application terminée (consultez les sections restantes de ce guide), veillez à supprimer l'ancienne bibliothèque :
    Sélectionnez FirebaseVertexAI, puis appuyez sur le bouton —.

Kotlin

  1. Dans le fichier Gradle de votre module (au niveau de l'application) (généralement <project>/<app-module>/build.gradle.kts ou <project>/<app-module>/build.gradle), remplacez les anciennes dépendances (le cas échéant) par les suivantes.

    Notez qu'il peut être plus facile de migrer le code de votre application (consultez les sections restantes de ce guide) avant de supprimer l'ancienne dépendance.

    // 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:34.11.0"))

  // 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. Synchronisez votre projet Android avec les fichiers Gradle.

Notez que si vous choisissez de ne pas utiliser le Firebase Android BoM, ajoutez simplement la dépendance pour la bibliothèque firebase-ai et acceptez la dernière version suggérée par Android Studio.

Java

  1. Dans le fichier Gradle de votre module (au niveau de l'application) (généralement <project>/<app-module>/build.gradle.kts ou <project>/<app-module>/build.gradle), remplacez les anciennes dépendances (le cas échéant) par les suivantes.

    Notez qu'il peut être plus facile de migrer le code de votre application (consultez les sections restantes de ce guide) avant de supprimer l'ancienne dépendance.

    // 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:34.11.0"))

  // 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. Synchronisez votre projet Android avec les fichiers Gradle.

Notez que si vous choisissez de ne pas utiliser le Firebase Android BoM, ajoutez simplement la dépendance pour la bibliothèque firebase-ai et acceptez la dernière version suggérée par Android Studio.

Web

  1. Obtenez la dernière version du SDK Firebase JS pour le Web à l'aide de npm :

    npm i firebase@latest

    OU

    yarn add firebase@latest

  2. Partout où vous avez importé la bibliothèque, mettez à jour vos instructions d'importation pour utiliser firebase/ai à la place.

    Notez qu'il peut être plus facile de migrer le code de votre application (consultez les sections restantes de ce guide) avant de supprimer les anciennes importations.

    // 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. Passez à l'utilisation du package firebase_ai dans votre fichier pubspec.yaml en exécutant la commande suivante à partir du répertoire de votre projet Flutter :

    flutter pub add firebase_ai

  2. Recréez votre projet Flutter :

    flutter run

  3. Une fois la migration de votre application terminée (consultez les sections restantes de ce guide), veillez à supprimer l'ancien package :

    flutter pub remove firebase_vertexai

Unity

La compatibilité avec Unity n'était pas disponible dans "Vertex AI in Firebase".

Découvrez comment commencer à utiliser le Firebase AI Logic SDK pour Unity.

Étape 4 : Mettez à jour l'initialisation dans votre application

Cliquez sur votre fournisseur Gemini API pour afficher le contenu spécifique au fournisseur et le code sur cette page.

Mettez à jour la façon dont vous initialisez le service pour le fournisseur d'API de votre choix et créez une instance GenerativeModel.

Swift 


import FirebaseAILogic

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-3-flash-preview")

Kotlin 


// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI())
                        .generativeModel("gemini-3-flash-preview")

Java 


// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI())
        .generativeModel("gemini-3-flash-preview");

// 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, VertexAIBackend } 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 Vertex AI Gemini API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-3-flash-preview" });

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 Vertex AI Gemini API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.vertexAI().generativeModel(model: 'gemini-3-flash-preview');

Unity

La compatibilité avec Unity n'était pas disponible dans "Vertex AI in Firebase".

Découvrez comment commencer à utiliser le Firebase AI Logic SDK pour Unity.

Notez que en fonction de la fonctionnalité que vous utilisez, vous ne créerez pas toujours une instance GenerativeModel instance. Pour diffuser en streaming les entrées et les sorties à l'aide de l'Gemini Live API, créez une instance LiveModel.

Étape 5 : Mettez à jour votre code en fonction des fonctionnalités que vous utilisez

Cette étape décrit les modifications qui peuvent être nécessaires en fonction des fonctionnalités que vous utilisez.

  • Si vous utilisez Cloud Storage URL et que vous êtes passé à Gemini Developer API lors de cette migration, vous devez mettre à jour vos requêtes multimodales pour inclure des fichiers en tant que données intégrées (ou utiliser des URL YouTube pour les vidéos).

  • Consultez les listes suivantes pour connaître les modifications que vous devrez peut-être apporter à votre code pour adopter le Firebase AI Logic SDK.

Swift

Aucune modification supplémentaire.

Kotlin

  • Live API

    • Suppression de la valeur UNSPECIFIED pour la classe d'énumération ResponseModality. Utilisez plutôt null.

Java

  • Live API

    • Suppression de la valeur UNSPECIFIED pour la classe d'énumération ResponseModality. Utilisez plutôt null.

  • Modification de diverses méthodes de compilation Java pour qu'elles renvoient désormais correctement l'instance de leur classe, au lieu de void.

Web

Modifications requises uniquement si vous commencez à utiliser l' Gemini Developer API (au lieu de l'Vertex AI Gemini API) :

  • Paramètres de sécurité

    • Suppression des utilisations de SafetySetting.method non compatible.

  • Données intégrées

    • Suppression des utilisations de InlineDataPart.videoMetadata non compatible.

Dart

Aucune modification supplémentaire.

Unity

La compatibilité avec Unity n'était pas disponible dans "Vertex AI in Firebase".

Découvrez comment commencer à utiliser le Firebase AI Logic SDK pour Unity.


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