Migrar para os SDKs de lógica de IA do Firebase da versão GA dos SDKs da Vertex AI no Firebase


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 custos financeiros com limites de taxa e cotas razoáveis.

Visão geral das etapas para migrar 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 Gemini Developer API em vez de 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 que você escolha qual "Gemini API" provedor 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 Cloud Storage URLs, mas pode ser uma boa opção se você quiser aproveitar o nível sem custos financeiros e a cota razoável.

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.

Não há problema em ter os dois provedores da "API Gemini" ativados no projeto ao mesmo tempo.

  1. No console do Firebase, acesse Serviços de IA > Lógica de IA.

  2. Acesse a guia Configurações e selecione Gemini Developer API.

  3. 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 de API Gemini à base de código do seu app.     Saiba mais.

  4. 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

  1. 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 chamada Dependências de pacote. Clique com o botão direito do mouse no pacote do Firebase e selecione Atualizar pacote.

  2. Verifique se o pacote do Firebase agora mostra a versão 11.13.0 ou mais recente. Se não mostrar, verifique se os requisitos de pacote especificados permitem a atualização para a versão 11.13.0 ou mais recente.

  3. Selecione o destino do app no editor de projetos e acesse a seção Frameworks, bibliotecas e conteúdo incorporado.

  4. Adicione a nova biblioteca: selecione o botão + e adicione FirebaseAI do pacote do Firebase.

  5. Depois de terminar a migração do app (consulte as seções restantes neste guia), remova a biblioteca antiga:
    Selecione FirebaseVertexAI, e pressione o botão —.

Kotlin

  1. No arquivo do Gradle do módulo (nível do app) (geralmente <project>/<app-module>/build.gradle.kts ou <project>/<app-module>/build.gradle), substitua as dependências antigas (conforme aplicável) pelas seguintes.

    Talvez seja mais fácil migrar o código do 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 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:34.14.0"))

  // 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. 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

  1. No arquivo do Gradle do módulo (nível do app) (geralmente <project>/<app-module>/build.gradle.kts ou <project>/<app-module>/build.gradle), substitua as dependências antigas (conforme aplicável) pelas seguintes.

    Talvez seja mais fácil migrar o código do 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 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:34.14.0"))

  // 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. 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

  1. 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

  2. Onde você importou a biblioteca, atualize as instruções de importação para usar firebase/ai.

    Talvez seja mais fácil migrar o código do 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

  1. Atualize para usar o pacote firebase_ai no arquivo pubspec.yaml executando o seguinte comando no diretório do projeto do Flutter:

    flutter pub add firebase_ai

  2. Recrie o projeto do Flutter:

    flutter run

  3. Depois de terminar 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 a forma 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-3.5-flash")

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-3.5-flash")

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-3.5-flash");

// 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-3.5-flash" });

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-3.5-flash');

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, nem sempre é possível 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 UNSPECIFIED removido para a classe de tipo enumerado ResponseModality. Em vez disso, use null.

Java

  • Live API

    • Valor UNSPECIFIED removido para a classe de tipo enumerado ResponseModality. Em vez disso, use null.

  • 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

    • Usos removidos do SafetySetting.method sem suporte.

  • Dados inline

    • Usos removidos do InlineDataPart.videoMetadata sem suporte.

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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