Firebase AI Logic e seus SDKs de cliente eram chamados de "Vertex AI in Firebase". Para refletir melhor nossos serviços e recursos expandidos (por exemplo, agora oferecemos suporte à Gemini Developer API!), renomeamos e reempacotamos nossos serviços em 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 da "Gemini API" — a Vertex AI Gemini API, disponível há muito tempo, ou a Gemini Developer API. Isso significa que agora você tem a opção de usar a Gemini Developer API, que oferece um nível sem custo financeiro com limites de taxa e cotas razoáveis.
Visão geral das etapas de migração para os Firebase AI Logic SDKs
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 a Gemini Developer API.
Aplicável apenas se você estiver trocando para usar a Gemini Developer API em vez da Vertex AI Gemini API.Etapa 3: atualize a biblioteca usada no seu app.
Etapa 4: atualize a inicialização no seu app.
Etapa 5: atualize seu código dependendo dos recursos que você usa.
Etapa 1: escolha o melhor provedor da "API Gemini" para seu app
Com essa migração, você tem uma opção no provedor da "Gemini API":
Os SDKs antigos "Vertex AI in Firebase" só podiam usar a Vertex AI Gemini API.
Os novos Firebase AI Logic SDKs permitem escolher qual "Gemini API" provedor você quer chamar diretamente do seu app para dispositivos móveis ou da Web : a Gemini Developer API ou a Vertex AI Gemini API.
Analise as diferenças entre o uso dos dois Gemini API provedores, especialmente em termos de recursos com suporte, preços e limites de taxa. Por exemplo, o Gemini Developer API não oferece suporte a arquivos usando URLs Cloud Storage, mas pode ser uma boa opção se você quiser aproveitar o nível sem custo financeiro e a cota razoável.
Se você quiser continuar usando a Vertex AI Gemini API:
Pule a próxima etapa e vá direto para a atualização da biblioteca no seu app, e, em seguida, o restante deste guia.Se você quiser mudar para a Gemini Developer API:
Continue para a próxima etapa para configurar seu projeto do Firebase para usar essa API, e, em seguida, o restante deste guia.
Etapa 2: configure seu projeto do Firebase para usar a Gemini Developer API
Esta etapa só é necessária se você quiser usar o Gemini Developer API com os Firebase AI Logic cliente SDKs. No entanto, se você quiser continuar usando a Vertex AI Gemini API, pule para a próxima etapa.
É possível ter os dois provedores da "API Gemini" ativados no projeto ao mesmo tempo.
No console do Firebase, acesse Serviços de IA > Lógica de IA.
Acesse a guia Configurações e selecione Gemini Developer API.
Ative o Gemini Developer API.
O console vai garantir que as APIs necessárias estejam ativadas e gerar uma Gemini chave de API no seu projeto do Firebase.
Não adicione essa chave da API Gemini à base de código do seu app. Saiba mais.Continue neste guia de migração para atualizar a biblioteca e a inicialização no seu app.
Etapa 3: atualize a biblioteca usada no seu app
Atualize a base de código do seu app para usar a biblioteca Firebase AI Logic.
Swift
No Xcode, com o projeto do app aberto, atualize o pacote do Firebase para a versão 11.13.0 ou mais recente usando uma das seguintes opções:
Opção 1: atualize todos os pacotes: acesse Arquivo > Pacotes > Atualizar para as versões mais recentes do pacote.
Opção 2: atualize o Firebase individualmente: acesse o pacote do Firebase na seção Dependências de pacote. Clique com o botão direito do mouse no pacote do Firebase e selecione Atualizar pacote.
Verifique se o pacote do Firebase agora mostra a versão 11.13.0 ou mais recente. Se não for o caso, verifique se os requisitos de pacote especificados permitem a atualização para a versão 11.13.0 ou mais recente.
Selecione o destino do app no editor de projetos e acesse a seção Frameworks, bibliotecas e conteúdo incorporado.
Adicione a nova biblioteca: selecione o botão + e adicione FirebaseAI do pacote do Firebase.
Depois de concluir a migração do app (consulte as seções restantes neste guia), remova a biblioteca antiga:
Selecione FirebaseVertexAI, e pressione o botão —.
Kotlin
No arquivo do Gradle do módulo (nível do app) (geralmente
<project>/<app-module>/build.gradle.ktsou<project>/<app-module>/build.gradle), substitua as dependências antigas (conforme aplicável) pelas seguintes.Observação: talvez seja mais fácil migrar a base de código do seu app (consulte as seções restantes neste 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 BoMimplementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.x.y")} // AFTER dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.12.0")) // 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") }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
No arquivo do Gradle do módulo (nível do app) (geralmente
<project>/<app-module>/build.gradle.ktsou<project>/<app-module>/build.gradle), substitua as dependências antigas (conforme aplicável) pelas seguintes.Observação: talvez seja mais fácil migrar a base de código do seu app (consulte as seções restantes neste 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 BoMimplementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.x.y")} // AFTER dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.12.0")) // 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") }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
Acesse a versão mais recente do SDK do Firebase para JavaScript para a Web usando o npm:
npm i firebase@latest
OU
yarn add firebase@latest
Onde você importou a biblioteca, atualize as instruções de importação para usar
firebase/ai.Observe que talvez seja mais fácil migrar a base de código do seu 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
Atualize para usar o pacote
firebase_aino arquivopubspec.yamlexecutando o seguinte comando no diretório do projeto do Flutter:flutter pub add firebase_ai
Recrie seu projeto do Flutter:
flutter run
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 ao Unity não estava disponível em "Vertex AI in Firebase".
Saiba como começar a usar o Firebase AI Logic SDK para Unity.
Etapa 4: atualize a inicialização no seu app
|
Clique no provedor Gemini API para conferir o conteúdo específico do provedor e o código nesta página. |
Atualize como você inicializa o serviço para o provedor de API escolhido e crie uma instância 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-flash-preview")
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-flash-preview")
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-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, 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-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 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-flash-preview');
Unity
O suporte ao Unity não estava disponível na "Vertex AI in Firebase".
Saiba como começar a usar o Firebase AI Logic SDK para Unity.
Observe que dependendo do recurso que você está usando, talvez nem sempre seja necessário
criar uma instância GenerativeModel. Para
transmitir a entrada e a saída usando a Gemini Live API,
crie uma instância LiveModel.
Etapa 5: atualize seu código dependendo dos recursos que você usa
Esta etapa descreve as mudanças que podem ser necessárias, dependendo dos recursos que você usa.
Se você usa Cloud Storage URLs e mudou para usar a Gemini Developer API nesta migração, atualize suas solicitações multimodais para incluir arquivos como dados inline (ou use URLs do YouTube para vídeos).
Consulte as listas a seguir para conferir as mudanças que talvez seja necessário fazer no seu código para acomodar o Firebase AI Logic SDK.
Swift
Nenhuma mudança adicional.
Kotlin
Live API
- Valor
UNSPECIFIEDremovido para a classe de tipo enumeradoResponseModality. Em vez disso, usenull.
- Valor
Java
Live API
- Valor
UNSPECIFIEDremovido para a classe de tipo enumeradoResponseModality. Em vez disso, usenull.
- Valor
Vários métodos de builder Java foram alterados para retornar corretamente a instância da classe, em vez de void.
Web
Mudanças necessárias apenas se você estiver começando a usar a Gemini Developer API (em vez da Vertex AI Gemini API):
Configurações de segurança
- Uso removido de
SafetySetting.methodsem suporte.
- Uso removido de
Dados inline
- Uso removido de
InlineDataPart.videoMetadatasem suporte.
- Uso removido de
Dart
Nenhuma mudança adicional.
Unity
O suporte ao Unity não estava disponível na "Vertex AI in Firebase".
Saiba como começar a usar o Firebase AI Logic SDK para Unity.
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