Lista de tareas de producción para usar Firebase AI Logic

Cuando tengas todo listo para lanzar tu app y los usuarios finales reales interactúen con tus funciones de IA generativa, asegúrate de revisar esta lista de tareas de prácticas recomendadas y consideraciones importantes.

General

Revisa la lista de tareas general para el lanzamiento de apps que usan Firebase

En esta lista de tareas para el lanzamiento de Firebase, se describen prácticas recomendadas importantes antes de lanzar cualquier app de Firebase a producción.

Asegúrate de que tus proyectos de Firebase sigan las prácticas recomendadas

Por ejemplo, asegúrate de usar diferentes proyectos de Firebase para el desarrollo, las pruebas y la producción. Revisa más prácticas recomendadas para administrar tus proyectos.

Acceso y seguridad

Revisa la lista de tareas de seguridad general para apps que usan Firebase

En esta lista de tareas de seguridad, se describen prácticas recomendadas importantes para el acceso y la seguridad de las apps y los servicios de Firebase.

Comienza a aplicar Firebase App Check

Firebase App Check ayuda a proteger las APIs que te dan acceso a los modelos de Gemini y Imagen. App Check verifica que las solicitudes provengan de tu app real y de un dispositivo auténtico, no adulterado. Admite proveedores de certificación para plataformas de Apple (DeviceCheck o App Attest), Android (Play Integrity) y la Web (reCAPTCHA Enterprise), y también admite todos estos proveedores para apps de Flutter y Unity.

Además, para prepararte para la próxima protección mejorada de App Check a través de la protección contra repeticiones, te recomendamos que habilites el uso de tokens de uso limitado en tus apps.

Configura restricciones para tus claves de API de Firebase

• Revisa la lista de entidades permitidas de "restricciones de API" de cada clave de API de Firebase:

  • Asegúrate de que la Firebase AI Logic API esté en la lista de entidades permitidas.

  • Asegúrate de que las únicas otras APIs en la lista de entidades permitidas de la clave sean para los servicios de Firebase que usas en tu app. Consulta la lista de las APIs que deben estar en la lista de entidades permitidas para cada producto.

• Establece "Restricciones de aplicaciones" para ayudar a restringir el uso de cada clave de API de Firebase solo a las solicitudes de tu app (por ejemplo, un ID de paquete coincidente para la app de Apple). Ten en cuenta que, incluso si restringes tu clave, es fundamental que configures Firebase App Check para proteger tu app contra el abuso de la API.

Ten en cuenta que las APIs relacionadas con Firebase usan claves de API solo para identificar el proyecto o la app de Firebase, no para la autorización de llamar a la API.

Facturación, supervisión y cuota

Evita facturas sorpresa

Si tu proyecto de Firebase tiene el plan de precios Blaze de pago por uso, entonces supervisa tu uso y configura alertas de presupuesto.

Configura la supervisión de IA en la Firebase consola

Configura la supervisión de IA para obtener visibilidad de las métricas clave de rendimiento, como las solicitudes, la latencia, los errores y el uso de tokens. La supervisión de IA también te ayuda a inspeccionar y depurar tus Firebase AI Logic funciones mediante la exposición de seguimientos individuales.

Revisa tus cuotas para las APIs subyacentes requeridas

• Asegúrate de que tú comprendas las cuotas de cada API requerida.

• Establece límites de frecuencia por usuario (el valor predeterminado es 100 RPM).

• Edita la cuota o solicita un aumento de cuota, según sea necesario.

Administración de configuraciones

Usa una versión estable del modelo en tu app de producción

En tu app de producción, solo usa versiones de modelo estables (como gemini-2.0-flash-001), no una versión preliminar o experimental ni un alias actualizado automáticamente.

Aunque un alias estable actualizado automáticamente apunta a una versión estable, la versión real del modelo a la que apunta cambiará automáticamente cada vez que se lance una versión estable nueva, lo que podría significar un comportamiento o respuestas inesperados. Además, las versiones preliminares y experimentales solo se recomiendan durante la creación de prototipos.

Configura y usa Firebase Remote Config

Con Remote Config, puedes controlar configuraciones importantes para tus funciones de IA generativa en la nube en lugar de codificar valores de forma rígida en tu código. Esto significa que puedes actualizar tu configuración sin lanzar una versión nueva de tu app.

• (Muy recomendado) Cambia de forma remota el nombre del modelo que se usa en tu app a medida que se lanzan modelos nuevos o se cierran otros.

• (Opcional) Controla de forma dinámica e incluso condicional otros parámetros de tu app, como la configuración de generación de modelos (tokens máximos, temperatura, etc.), la configuración de seguridad, las instrucciones del sistema y los datos de instrucciones.

• (Opcional) Establece un parámetro minimum_version en Remote Config para comparar la versión actual de la app con la versión más reciente definida por Remote Config, ya sea para mostrar una notificación de actualización a los usuarios o para obligarlos a actualizar.

Establece la ubicación para acceder al modelo

Solo está disponible cuando se usa Vertex AI Gemini API como proveedor de API.

Establecer una ubicación para acceder al modelo puede ayudar con los costos y evitar la latencia para tus usuarios.

Si no especificas una ubicación, el valor predeterminado es us-central1. Puedes establecer esta ubicación durante la inicialización o, de manera opcional, usar Firebase Remote Config para cambiar de forma dinámica la ubicación según la ubicación de cada usuario.