Migra a los SDKs de Firebase AI Logic desde la versión de GA de los SDKs de Vertex AI in Firebase


Firebase AI Logic y sus SDKs cliente antes se llamaban "Vertex AI in Firebase". Para reflejar mejor nuestros servicios y funciones expandidos (por ejemplo, ahora admitimos la Gemini Developer API!), cambiamos el nombre de nuestros servicios y los volvimos a empaquetar en Firebase AI Logic.

Para acceder de forma segura a los modelos de IA generativa de Google directamente desde tus apps web o para dispositivos móviles, ahora puedes elegir un proveedor de "Gemini API", ya sea la Vertex AI Gemini API, que está disponible desde hace mucho tiempo, o la Gemini Developer API. Esto significa que ahora tienes la opción de usar la Gemini Developer API, que proporciona un nivel sin costo con límites de frecuencia y cuotas razonables.

Descripción general de los pasos para migrar a los Firebase AI Logic SDKs

  • Paso 1: Elige el mejor proveedor de "Gemini API" para tu app y tus casos de uso.

  • Paso 2: Configura tu proyecto de Firebase para que puedas usar la Gemini Developer API.
    Solo se aplica si cambias para usar Gemini Developer API en lugar de Vertex AI Gemini API.

  • Paso 3: Actualiza la biblioteca que se usa en tu app.

  • Paso 4: Actualiza la inicialización en tu app.

  • Paso 5: Actualiza tu código según las funciones que uses.

Paso 1: Elige el mejor proveedor de "API de Gemini" para tu app

Con esta migración, puedes elegir un proveedor de "Gemini API":

  • Los SDKs antiguos de "Vertex AI in Firebase" solo podían usar la Vertex AI Gemini API.

  • Los nuevos Firebase AI Logic SDKs te permiten elegir a qué proveedor de "Gemini API" deseas llamar directamente desde tu app web o para dispositivos móviles, ya sea la Gemini Developer API o la Vertex AI Gemini API.

Revisa las diferencias entre usar los dos Gemini API proveedores, en especial en términos de funciones compatibles, precios y límites de frecuencia. Por ejemplo, el Gemini Developer API no admite la provisión de archivos con Cloud Storage URLs, pero puede ser una buena opción si deseas aprovechar su nivel sin costo y su cuota razonable.

Paso 2: Configura tu proyecto de Firebase para que puedas usar la Gemini Developer API

Este paso solo es necesario si deseas cambiar para usar Gemini Developer API con Firebase AI Logic cliente SDKs. Sin embargo, si deseas seguir usando Vertex AI Gemini API, ve al siguiente paso.

Ten en cuenta que puedes tener habilitados ambos proveedores de "API de Gemini" en tu proyecto al mismo tiempo.

  1. En la consola Firebase, ve a AI Services > AI Logic.

  2. Ve a la pestaña Settings y selecciona Gemini Developer API.

  3. Habilita el Gemini Developer API.

    La consola se asegurará de que las APIs requeridas estén habilitadas y generará una Gemini clave de API en tu proyecto de Firebase.
    No agregues esta clave de API Gemini a la base de código de tu app.     Obtén más información.

  4. Continúa en esta guía de migración para actualizar la biblioteca y la inicialización en tu app.

Paso 3: Actualiza la biblioteca que se usa en tu app

Actualiza la base de código de tu app para usar la biblioteca Firebase AI Logic.

Swift

  1. En Xcode, con tu proyecto de app abierto, actualiza tu paquete de Firebase a la versión 11.13.0 o posterior con una de las siguientes opciones:

    • Opción 1: Actualiza todos los paquetes. Para ello, navega a File > Packages > Update to Latest Package Versions.

    • Opción 2: Actualiza Firebase de forma individual. Para ello, navega al paquete de Firebase en la sección llamada Package Dependencies. Haz clic con el botón derecho en el paquete de Firebase y, luego, selecciona Update Package.

  2. Asegúrate de que el paquete de Firebase ahora muestre la versión 11.13.0 o posterior. Si no es así, verifica que los requisitos de paquete especificados permitan la actualización a la versión 11.13.0 o posterior.

  3. Selecciona el destino de tu app en el editor de proyectos y, luego, navega a la sección Frameworks, Libraries, and Embedded Content.

  4. Agrega la biblioteca nueva: Selecciona el botón + y, luego, agrega FirebaseAI desde el paquete de Firebase.

  5. Después de terminar de migrar tu app (consulta las secciones restantes de esta guía), asegúrate de quitar la biblioteca antigua:
    Selecciona FirebaseVertexAI y, luego, presiona el botón —.

Kotlin

  1. En el archivo Gradle del módulo (nivel de app) (generalmente <project>/<app-module>/build.gradle.kts o <project>/<app-module>/build.gradle), reemplaza las dependencias antiguas (según corresponda) por las siguientes.

    Ten en cuenta que puede ser más fácil migrar la base de código de tu app (consulta las secciones restantes de esta guía) antes de borrar la dependencia antigua.

    // 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:34.12.0"))

  // 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")
}

  2. Sincroniza tu proyecto de Android con archivos Gradle.

Ten en cuenta que, si eliges no usar la Firebase Android BoM, solo debes agregar la dependencia de la biblioteca firebase-ai y aceptar la versión más reciente que sugiere Android Studio.

Java

  1. En el archivo Gradle del módulo (nivel de app) (generalmente <project>/<app-module>/build.gradle.kts o <project>/<app-module>/build.gradle), reemplaza las dependencias antiguas (según corresponda) por las siguientes.

    Ten en cuenta que puede ser más fácil migrar la base de código de tu app (consulta las secciones restantes de esta guía) antes de borrar la dependencia antigua.

    // 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:34.12.0"))

  // 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")
}

  2. Sincroniza tu proyecto de Android con archivos Gradle.

Ten en cuenta que, si eliges no usar la Firebase Android BoM, solo debes agregar la dependencia de la biblioteca firebase-ai y aceptar la versión más reciente que sugiere Android Studio.

Web

  1. Obtén la versión más reciente del SDK de Firebase JS para la Web con npm:

    npm i firebase@latest

    O

    yarn add firebase@latest

  2. Donde hayas importado la biblioteca, actualiza las instrucciones de importación para usar firebase/ai en su lugar.

    Ten en cuenta que puede ser más fácil migrar la base de código de tu app (consulta las secciones restantes de esta guía) antes de borrar las importaciones antiguas.

    // 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. Para actualizar el uso del paquete firebase_ai en tu archivo pubspec.yaml, ejecuta el siguiente comando desde el directorio de tu proyecto de Flutter:

    flutter pub add firebase_ai

  2. Vuelve a compilar tu proyecto de Flutter:

    flutter run

  3. Después de terminar de migrar tu app (consulta las secciones restantes de esta guía), asegúrate de borrar el paquete antiguo:

    flutter pub remove firebase_vertexai

Unity

La compatibilidad con Unity no estaba disponible en "Vertex AI in Firebase".

Obtén información para comenzar a usar el Firebase AI Logic SDK para Unity.

Paso 4: Actualiza la inicialización en tu app

Haz clic en tu proveedor de Gemini API para ver el contenido específico del proveedor y el código en esta página.

Actualiza la forma en que inicializas el servicio para el proveedor de la API que elegiste y crea una instancia de 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

La compatibilidad con Unity no estaba disponible en "Vertex AI in Firebase".

Obtén información para comenzar a usar el Firebase AI Logic SDK para Unity.

Ten en cuenta que, según la capacidad que uses, es posible que no siempre crees una instancia de GenerativeModel instance. Para transmitir entrada y salida con la Gemini Live API, crea una instancia de LiveModel.

Paso 5: Actualiza tu código según las funciones que uses

En este paso, se describen los cambios que pueden ser necesarios según las funciones que uses.

  • Si usas Cloud Storage URLs y cambiaste para usar la Gemini Developer API en esta migración, debes actualizar tus solicitudes multimodales para incluir archivos como datos intercalados (o usar URLs de YouTube para videos).

  • Revisa las siguientes listas para ver los cambios que quizás debas realizar en tu código para adaptarte al Firebase AI Logic SDK.

Swift

No se requieren cambios adicionales.

Kotlin

  • Live API

    • Se quitó el valor UNSPECIFIED para la clase enum ResponseModality. En su lugar, usa null.

Java

  • Live API

    • Se quitó el valor UNSPECIFIED para la clase enum ResponseModality. En su lugar, usa null.

  • Se cambiaron varios métodos de compilación de Java para que ahora devuelvan correctamente la instancia de su clase, en lugar de void.

Web

Los cambios son necesarios solo si comienzas a usar Gemini Developer API (en lugar de la Vertex AI Gemini API):

  • Configuración de seguridad

    • Se quitaron los usos de SafetySetting.method no admitido.

  • Datos intercalados

    • Se quitaron los usos de InlineDataPart.videoMetadata no admitido.

Dart

No se requieren cambios adicionales.

Unity

La compatibilidad con Unity no estaba disponible en "Vertex AI in Firebase".

Obtén información para comenzar a usar el Firebase AI Logic SDK para Unity.


Envía comentarios sobre tu experiencia con Firebase AI Logic