Quando você estiver pronto para lançar o app e tiver usuários finais reais interagindo com os recursos de IA dele, consulte esta lista de verificação de práticas recomendadas e considerações importantes.
Geral
Consulte a lista de verificação de lançamento geral para apps que usam o Firebase
Esta lista de verificação de lançamento do Firebase descreve práticas recomendadas importantes antes de lançar qualquer app do Firebase na produção.
Confirme se os projetos do Firebase seguem as práticas recomendadas
Por exemplo, use projetos diferentes do Firebase para desenvolvimento, teste e produção. Consulte mais práticas recomendadas para gerenciar seus projetos.
Acesso e segurança
Consulte a lista de verificação de segurança geral para apps que usam o Firebase
Esta lista de verificação de segurança descreve práticas recomendadas importantes para acesso e segurança de apps e serviços do Firebase.
Aplique Firebase App Check
Firebase App Check ajuda a proteger as APIs que dão acesso aos modelos Gemini e Imagen. App Check verifica se as solicitações são do seu app e de um dispositivo autêntico, que não foi adulterado. Ele oferece suporte a provedores de atestado para plataformas Apple (DeviceCheck ou App Attest), Android (Play Integrity) e Web (reCAPTCHA Enterprise), além de oferecer suporte a todos esses provedores para apps Flutter e Unity.
Além disso, considere aplicar a proteção contra repetição, o que significa que os tokens são de uso único. Essa opção oferece proteção aprimorada além da proteção básica e permite definir um nível adequado de proteção para seu app e casos de uso.
Configure restrições para as chaves de API do Firebase
Consulte a lista de permissões "Restrições de API" de cada chave de API do Firebase:
Confirme se a API Firebase AI Logic está na lista de permissões.
Confirme se as únicas outras APIs na lista de permissões da chave são para serviços do Firebase que você usa no app. Consulte a lista de APIs que precisam estar na lista de permissões para cada produto.
Defina "Restrições de aplicativo" para restringir o uso de cada chave de API do Firebase apenas a solicitações do seu app (por exemplo, um ID do pacote correspondente para o app da Apple). Mesmo que você restrinja a chave, é fundamental configurar Firebase App Check para ajudar a proteger o app contra abusos de API.
Note que as APIs relacionadas ao Firebase usam chaves de API apenas para identificar o Projeto do Firebase ou app, não para autorização para chamar a API.
Restrinja as solicitações apenas a usuários autenticados
Aplique o modo de usuários autenticados no projeto do Firebase para que todas as chamadas do app pelo Firebase AI Logic venham de usuários autenticados do app. Caso contrário, a solicitação será bloqueada.
Faturamento, monitoramento e cota
Evitar cobranças inesperadas
Se o projeto do Firebase estiver no plano de preços Blaze de pagamento por uso:
Configure orçamentos e, em seguida, configure especificamente alertas de orçamento e limites de gastos do orçamento.
Configure o monitoramento de IA no console Firebase
Configure o monitoramento de IA para ter visibilidade das principais métricas de desempenho, como solicitações, latência, erros, e uso de tokens. O AI monitoring também ajuda a inspecionar e depurar seus Firebase AI Logic recursos, mostrando traces individuais.
Consulte suas cotas para as APIs subjacentes necessárias
Confirme se você entende as cotas de cada API necessária.
Defina limites de taxa por usuário (o padrão é 100 RPM).
Edite a cota ou solicite um aumento de cota, conforme necessário.
Gerenciamento de configurações
Use uma versão estável do modelo no app de produção
No app de produção, use apenas
versões de modelo estáveis (como
gemini-3.5-flash). Não use uma versão de visualização ou experimental ou
um alias -latest
Use Firebase Remote Config ou modelos de comandos do servidor
Ao usar Remote Config ou modelos de comandos do servidor, você pode controlar configurações importantes para os recursos de IA do app na nuvem (do lado do servidor) em vez de codificar valores no código. Isso significa que você pode atualizar as configurações sem lançar uma nova versão do app.
(Altamente recomendado) Faça mudanças sob demanda no nome do modelo usado para o recurso de IA à medida que novos modelos são lançados ou outros são desativados. Consulte detalhes sobre como usar Remote Config ou modelos de comandos do servidor.
(Opcional) Controle de forma dinâmica e até condicional outros parâmetros do recurso de IA, por exemplo, a configuração do modelo (como tokens de saída máximos), configurações de segurança, instruções do sistema e dados de comando. Consulte detalhes sobre como usar Remote Config ou modelos de comandos do servidor.
(Opcional) Defina um parâmetro
minimum_versionem Remote Config para comparar a versão atual do app com a versão mais recente definida por Remote Config, para mostrar uma notificação de upgrade aos usuários ou forçar os usuários a fazer upgrade.
Defina o local para acessar o modelo
| Disponível apenas ao usar Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) como provedor de API. |
Definir um local para acessar o modelo pode ajudar com os custos e evitar a latência para os usuários.
Se você não especificar um local, o padrão será us-central1. Você pode definir este
local durante a inicialização ou, opcionalmente,
usar Firebase Remote Config para mudar dinamicamente o local com base no local de cada usuário.