常見問題與疑難排解

使用 Gemini Developer API 和 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) 的差異

下表列出兩個「Gemini API」供應商之間的重要差異，一般而言，無論您如何存取，這些差異都存在：

¹ 這兩家 API 供應商的即付即用定價不同 (詳情請參閱各自的文件)。

² Firebase AI Logic SDK 不支援 Gemini Developer API 的 Files API。

下表列出兩個「Gemini API」供應商的常見功能可用性。使用 Firebase AI Logic 用戶端 SDK 時，請參考下表。

如何同時使用 Gemini Developer API 和 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

您可以在 Firebase 專案中同時啟用兩個 Gemini API 供應商，並在應用程式中使用這兩個 API。

如要在程式碼中切換 API 供應商，請務必在程式碼中正確設定後端服務。

必要 API 和啟用方式

如要搭配 Gemini Developer API 使用 Firebase AI Logic SDK，專案必須啟用下列兩個 API：

• Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com)
• Firebase AI Logic API (firebasevertexai.googleapis.com)

請使用 Firebase 控制台啟用下列兩項 API：

1. 在 Firebase 控制台，依序前往「AI Services」(AI 服務) > 「AI Logic」。

2. 按一下「開始使用」。

3. 選取即可開始使用 Gemini Developer API。

   系統會啟動引導式工作流程，為您啟用這兩個 API。Firebase 也會佈建 Google 代管的服務帳戶 (P4SA)，授權使用 Gemini API，並將 Firebase AI Logic API 新增至 Firebase API 金鑰的許可清單。

如何在 Firebase 專案中停用 API

對於 Firebase AI Logic，我們會盡可能簡化 Firebase 專案的設定，以便使用您選擇的 Gemini API 供應商。這包括在特定流程中，啟用 Firebase 專案中的必要 API，例如 Firebase 控制台中的引導式工作流程。

不過，如果您決定不使用 Firebase AI Logic 或其中一個 Gemini API 供應商，可以在 Firebase 專案中停用相關聯的 API。

使用 Firebase AI Logic 的必要權限

使用 Firebase AI Logic 時支援的模型

請參閱支援的模型清單。我們會經常為 SDK 新增功能，因此請不時查看這份常見問題集，瞭解最新消息 (以及版本資訊、網誌和社群貼文)。

• Firebase AI Logic 支援下列模型：

  • Gemini Developer API

    • 大多數 Gemini 基礎模型

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • 大多數 Gemini 基礎模型

• Firebase AI Logic不支援下列模型 (無論您選擇哪家 Gemini API 供應商)：

  • 經過微調的模型

  • 嵌入模型、Veo 模型、Lyria 模型、機器人模型、電腦使用模型、Gemini Omni 模型或 Gemini Cyber 模型

如何設定每位使用者的頻率限制

根據預設，Firebase AI Logic 會將每位使用者的要求限制設為每分鐘 100 個要求 (RPM)。

如要調整每位使用者的頻率限制，請調整 Firebase AI Logic API 的配額設定。

進一步瞭解 Firebase AI Logic API 配額。您也可以在該頁面瞭解如何查看及編輯配額。

如何減少延遲和高詞元用量

如果延遲時間過長或詞元用量過高，可能是因為所用模型的思考等級設定。

Gemini 3 和後續模型一律會使用內部「思考程序」，大幅提升推論和多步驟規劃能力，因此非常適合用於程式設計、進階數學和資料分析等複雜工作。

不過，視工作而定，不一定需要較高的思考程度，您可以將模型設為使用較低的思考程度。降低思考等級有助於減少延遲時間和權杖用量。如要判斷模型需要多少思考能力，請參閱任務難度比較。

請注意，對於大多數 Gemini 3 和後續模型，預設思考程度會設為 HIGH。

多模態要求 (例如圖片、PDF、影片和音訊輸入) 的 MIME 類型規定

在每個多模態要求中，您一律必須提供下列項目：

• 檔案為 mimeType。請參閱下方的例外狀況。

• 檔案。您可以提供檔案做為內嵌資料，或使用檔案網址提供檔案。

如要瞭解支援的輸入檔案類型、如何指定 MIME 類型，以及提供檔案的兩種選項，請參閱「支援的輸入檔案和相關規定」。

在要求中加入 MIME 類型的例外狀況

如果要求來自原生 Android 和 Apple 平台應用程式，則不需提供內嵌圖片輸入內容的 MIME 類型。

Android 和 Apple 平台的 Firebase AI Logic SDK 提供簡化且適合平台的方式，可處理要求中的圖片：所有圖片 (無論格式為何) 都會在用戶端轉換為 JPEG 格式，品質為 80%，然後再傳送至伺服器。也就是說，使用 Android 和 Apple 平台 SDK 以內嵌資料形式提供圖片時，您不需要在要求中指定 MIME 類型。

如要查看這種簡化處理方式，請參閱 Firebase AI Logic 說明文件中的範例，瞭解如何在要求中傳送 Base64 編碼圖片。

以下是這項功能在各平台上的其他資訊：

• Android 裝置：

  • 在包含圖片做為內嵌資料的多模態提示中，您可以利用簡化的方式處理平台原生圖片類型 (Bitmap) (請參閱範例)。

  • 如要進一步控制圖片格式和轉換，您可以將圖片提供為 InlineDataPart，並提供特定 MIME 類型。例如：

    content { inlineData(/* PNG as byte array */, "image/png") }

• Apple 平台：

  • 在包含圖片做為內嵌資料的多模態提示中，您可以利用簡化的方式處理平台原生圖片類型 (UIImage、NSImage、CIImage 和 CGImage) (請參閱範例)。

  • 如要進一步控制圖片格式和轉換，您可以將圖片提供為 InlineDataPart，並提供特定 MIME 類型。例如：

    InlineDataPart(data: Data(/* PNG Data */), mimeType: "image/png")

使用 Firebase AI Logic 時，尚無法使用進階功能：以 Google 圖片搜尋建立基準、微調模型、生成嵌入和語意檢索

下列功能由各種模型和 API 供應商支援，但使用 Firebase AI Logic 時無法使用：

• 以 Google 圖片搜尋建立基準
• 微調模型
• 生成嵌入
• 語意檢索

如要新增功能要求，或對現有功能要求投票，請前往 Firebase UserVoice。

訓練模型的資料使用方式

請參閱「資料治理與負責任 AI」。

已淘汰或停用 (停用) 的模型 - 清單和替代方案

Google 發布穩定版模型後，會盡可能維持可用狀態至少 12 個月，才會停用 (淘汰) 模型。

不過，請注意下列事項：

• 對於 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)，部分穩定模型僅短期可用，這表示在替代模型發布後，這些模型最快可能在 45 天後停用 (淘汰)。

• 如果是 Gemini Developer API，服務有時不會關閉模型，而是自動將要求轉送至較新的模型。向新模型提出的要求，則會依新模型的費率計費。

• 在停用日期前幾週，先前未使用過模型的專案將無法開始使用模型。

• 特定模型的穩定版發布後，該模型的所有實驗版和預先發布版通常會在幾天或幾週內停用 (淘汰)。本常見問題並未列出所有先前的預先發布版和實驗模型。

一般用途模型

^{1 對 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) 而言，這是「短期供應模式」。請參閱模型版本管理和命名模式}

^{下列所有一般用途模型也已停用： gemini-1.0-pro、 gemini-1.0-pro-001、 gemini-1.0-pro-002、 gemini-1.0-pro-vision、 gemini-1.0-pro-vision-001 gemini-1.5-flash-001、 gemini-1.5-flash、 gemini-1.5-flash-002、 gemini-1.5-pro-001、 gemini-1.5-pro、 gemini-1.5-pro-002}

圖像生成 (Nano Banana 和 Imagen) 模型

音訊 - Live API 個模型

模型淘汰或停用 (停用) 時須進行的變更

如何查看模型的停用日期？

您可以透過下列幾種方式，查看模型的停用日期：

• Google 會傳送電子郵件給相關專案成員。

• 我們會透過多種管道，發布即將停用服務的公告和提醒：

  • 版本資訊 (請參閱範例)
  • 文件、支援的模型頁面，以及淘汰和停用模型常見問題中的頁面層級橫幅

如果使用的模型即將停用，該怎麼辦？

請務必在停用日期前完成這些變更，否則向停用模型提出的要求都會失敗，並傳回 404 錯誤。

1. 找出合適的目前支援模型及其模型名稱。

   我們也在淘汰和停用模型常見問題中，提供建議的替代模型。

2. 更新應用程式使用的模型名稱。

   建立 GenerativeModel、LiveModel 或 ImagenModel 執行個體時，您會在初始化期間設定模型名稱。請務必詳閱下方關於使用 Firebase Remote Config 或伺服器提示詞範本的重要建議。

3. 檢查是否需要更新任何程式碼。

   通常不需要修改實際呼叫模型的程式碼。以下是幾個例外情況：

   • 不支援的取樣參數：最新的 Gemini 4.x 和 Gemini 3.x 模型不支援多個參數 (特別是 temperature、top-K、top-P、頻率懲罰、存在懲罰和候選數量)。

   • 思考層級與思考預算：從 Gemini 3.x 模型開始，請使用 thinkingLevel，而非 thinkingBudget (但仍支援 thinkingBudget，以確保回溯相容性)。不過，從 Gemini 4.x 模型開始，系統不支援 thinkingBudget。進一步瞭解思考。

   • 實驗思考等級值：升級至新一代模型 (例如從 2.5 升級至 3.8) 時，如要確保效能和行為 (例如延遲時間) 保持不變，建議您嘗試將思考等級設為較低的值。進一步瞭解思考。

4. 測試應用程式，確保回應仍符合預期。

因應「Vertex AI」更名為「Agent Platform」而需進行的變更

2026 年中，Google Cloud將「Vertex AI」更名為「Gemini Enterprise Agent Platform」(或「Agent Platform」)。在 Firebase 生態系統中，這項服務稱為「Agent Platform Gemini API」。

Google Cloud 的品牌重塑包括下列項目。請注意，還有其他變更，但不適用於 Firebase AI Logic。

• 產品名稱從「Vertex AI」變更為「Gemini Enterprise Agent Platform」(或「Agent Platform」)，Google Cloud 控制台和說明文件也將採用新網址。

• 將 API 的顯示名稱從「Vertex AI API」變更為「Agent Platform API」。請注意，服務名稱維持不變：aiplatform.googleapis.com。

• 「Vertex AI Studio」更名為「Agent Studio」。

• 基礎 API 或支援模型的功能沒有任何異動。

針對 Firebase AI Logic SDK，我們配合品牌重塑，更新了「Gemini API」後端服務的初始化語法，並更新了使用新語法時存取模型的預設位置。

• 「Gemini API」後端服務的新初始化語法：

  Swift

  將 vertexAI 變更為 agentPlatform。

  • agentPlatform 語法適用於 SDK 12.17.0 以上版本。
  • vertexAI 語法已在 SDK 13.0.0 版中移除。

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexAI(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .agentPlatform(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Kotlin

  將 vertexAI 變更為 agentPlatform。

  • agentPlatform 語法適用於 SDK 17.15.0 以上版本和 Firebase Android BoM 34.17.0 以上版本。
  • SDK 18.0.0 版和 BoM 35.0.0 版已移除 vertexAI 語法。

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.agentPlatform(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Java

  將 vertexAI 變更為 agentPlatform。

  • agentPlatform 語法適用於 SDK 17.15.0 以上版本和 Firebase Android BoM 34.17.0 以上版本。
  • SDK 18.0.0 版和 BoM 35.0.0 版已移除 vertexAI 語法。

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI("LOCATION"));
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform("LOCATION"));
  
  // ...
  

  Web

  將 VertexAIBackend 變更為 AgentPlatformBackend。

  • AgentPlatformBackend 語法適用於 Firebase JS SDK 12.17.0 以上版本。
  • VertexAIBackend 語法已在 SDK 13.0.0 版中移除。

  BEFORE

  import { getAI, getGenerativeModel, VertexAIBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAIBackend` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  AFTER

  import { getAI, getGenerativeModel, AgentPlatformBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `AgentPlatformBackend` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new AgentPlatformBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  Dart

  將 vertexAI 變更為 agentPlatform。

  • agentPlatform 語法適用於外掛程式 3.15.0 以上版本，以及 Firebase Flutter BoM 4.18.0 以上版本。
  • vertexAI 語法已在 5.0.0 版外掛程式和 5.0.0 以上版本的 Firebase Flutter BoM 中移除。

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  final ai = await FirebaseAI.vertexAI(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  final ai = await FirebaseAI.agentPlatform(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  Unity

  將 VertexAI 變更為 AgentPlatform。

  • Firebase SDK for Unity 13.15.0 以上版本支援 AgentPlatform 語法。
  • SDK 14.0.0 版已移除 VertexAI 語法。

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAI` syntax, the default location is `us-central1`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central1`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.VertexAI(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

  AFTER

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly Vertex AI).
  // For the `AgentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.AgentPlatform(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

• 使用新的初始化語法時，存取模型的預設位置：

  使用新的「Agent Platform」初始化語法時，位置預設為 global。

  這項異動是因為 global 支援幾乎所有 Gemini 模型，且 Google Cloud 不再支援 us-central1 位置，無法提供大多數 Gemini 模型的新版本。

Swift 應用程式 - 從 FirebaseAI 遷移至 FirebaseAILogic 所需的變更

如果是 Apple 平台應用程式，從 Firebase SDK 12.5.0 版開始，Firebase AI Logic 會透過 FirebaseAILogic 模組發布。SDK 13.0.0 版已移除 FirebaseAI 模組。

異動原因

我們之前透過 FirebaseAI 模組發布這項服務。不過，基於下列原因，我們必須將其重新命名為 FirebaseAILogic：

• 避免模組和類別名稱衝突，導致二進位檔發行版本發生問題。

• 讓我們能使用 Swift 巨集開發日後功能。

如果升級至 12.5.0 以上版本或 13.0.0 以上版本，該怎麼做？

在 Firebase 12 (自 v12.5.0+ 起)，模組名稱變更為 FirebaseAILogic 是非破壞性且回溯相容，因此在 Firebase 12 中建議進行這些變更。不過，Firebase SDK 13.0.0 版已移除舊的 FirebaseAI 模組，因此升級至 Firebase 13 時，必須進行這些變更。

1. 選擇 Swift PM 依附元件時，請選擇 FirebaseAILogic (而非 FirebaseAI)。

2. 將匯入陳述式變更為 FirebaseAILogic (而非 FirebaseAI)。

瞭解名稱從「Vertex AI in Firebase」變更為「Firebase AI Logic」

我們在 2024 年推出了一組 Firebase 用戶端 SDK，可使用 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) 和 Firebase Proxy 閘道，保護該 API 免遭濫用，並與其他 Firebase 產品整合。我們將產品命名為「Vertex AI in Firebase」，這個產品名稱準確描述了當時產品可用的用途。

不過，我們後來擴充了產品功能，舉例來說，自 2025 年 5 月起，我們開始支援 Gemini Developer API，包括透過與 Firebase App Check 整合，保護 Gemini Developer API 免受濫用。

因此，「Vertex AI in Firebase」這個名稱已無法準確代表產品的擴充範圍。因此，新名稱「Firebase AI Logic」更能反映我們不斷演進的特徵集，並讓我們在未來能繼續擴充服務！

請參閱遷移指南，確保您能取得 Firebase AI Logic 的所有最新功能 (並視需要開始使用 Gemini Developer API)。

對應用程式所有版本強制執行 App Check

凡是使用 Firebase AI Logic 的應用程式版本，都必須強制執行 App Check。

請務必盡早強制執行 App Check，尤其是在將應用程式提交至公開的原始碼控制系統、分享應用程式，或公開發布應用程式之前。

如果您立即在應用程式的程式碼集中導入 App Check，則所有應用程式版本都能傳送有效的 App Check 權杖。如果要求未傳送有效權杖，系統會視為未經驗證，並在強制執行 App Check 時封鎖。

如果您已向使用者發布未導入 App Check 的應用程式版本，請參閱常見問題，瞭解如何為已發布的應用程式導入並強制執行 App Check。

延後自動對「Firebase AI Logic」實施App Check

2026 年 11 月 2 日起，Firebase 會自動對 Firebase 專案中的 Firebase AI Logic 強制執行 Firebase App Check (如果尚未執行)。

強制執行 App Check 後，任何不含有效 App Check 權杖的 Firebase AI Logic 要求都會遭到封鎖。包括未導入正式版認證供應商的已發布應用程式版本。

如果您發布的應用程式版本未導入 App Check，可以暫時延後 Firebase AI Logic 的 App Check 自動強制執行。不過，2027 年 1 月 21 日前，請務必為已發布的應用程式導入並強制執行 App Check。

如要延後 Firebase AI Logic 的 App Check 自動強制執行，請按照下列步驟操作：

1. 在 Firebase 控制台中，依序前往「Security」(安全性) >「App Check」 >「APIs」(API) 分頁標籤。

2. 找出 Firebase AI Logic 所在的資料列。

3. 在資料列末端，找到「Enforces:」(強制執行：) 日期挑選器和「Edit」(編輯)edit 圖示。

4. 選取要自動對Firebase AI Logic強制執行App Check的日期。

   最晚日期為 2027 年 1 月 21 日。該日期過後，您就無法延後 Firebase AI Logic 的 App Check 自動強制執行。

5. 按一下「儲存」。

如何為已發布的應用程式導入並強制執行 App Check

如果應用程式版本未導入 App Check，則從這些版本傳送至 Firebase AI Logic 的要求不會有有效的 App Check 權杖，並會視為未經驗證。Firebase AI Logic App Check 強制執行後，系統會封鎖這些要求。

請按照下列操作說明遷移應用程式，以便強制執行 App Check，避免已發布但沒有 App Check 的應用程式服務中斷。

1. 延後自動強制執行Firebase AI Logic的App Check：

   1. 在 Firebase 控制台中，依序前往「Security」(安全性) >「App Check」 >「APIs」(API) 分頁標籤。

   2. 找出 Firebase AI Logic 所在的資料列。

   3. 在資料列末端，找到「Enforces:」(強制執行：) 日期挑選器和「Edit」(編輯)edit 圖示。

   4. 選取要自動對Firebase AI Logic強制執行App Check的日期。

      最晚日期為 2027 年 1 月 21 日。 上述日期過後，您就無法延後Firebase AI Logic的App Check自動強制執行。

   5. 按一下「儲存」。

2. 請盡快在應用程式中導入正式版認證供應商。

   • Apple 平台：DeviceCheck、App Attest 或 reCAPTCHA Enterprise
   • Android：Play Integrity 或 reCAPTCHA Enterprise
   • 網頁： reCAPTCHA Enterprise
   • Flutter：支援上述所有供應商，包括 reCAPTCHA Enterprise
   • Unity：支援上述所有供應商 (即將支援 reCAPTCHA Enterprise)

3. 監控應用程式的要求，判斷何時可以安全強制執行 App Check。

   舉例來說，如果近期要求幾乎都來自已驗證的用戶端，建議您強制執行 App Check。

4. 對 Firebase AI Logic 強制執行App Check。

5. 如要進行本機開發，且 App Check 已強制執行，您可以設定 App Check 偵錯服務，並繼續對 Firebase AI Logic 強制執行 App Check。

瞭解 Gemini Developer API 和 Firebase AI Logic 的安全性升級 (2026 年中)

過去，Gemini Developer API 仰賴標準 Gemini API 金鑰來授權使用 Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com)。如果您啟用 Firebase AI Logic 並選擇使用 Gemini Developer API，Firebase 會為您建立 Gemini API 金鑰，並限制只能用於 Gemini Developer API。這個金鑰名為 Gemini Developer API key (auto created by Firebase)。

2026 年中起，Gemini Developer API將升級為更安全的替代方案，稱為「授權 (驗證) 金鑰」(本質上是服務帳戶)。Firebase AI Logic 也已同步升級。Firebase AI Logic 現在會使用 Google 代管的服務帳戶 (P4SA)，為 Gemini Developer API 處理授權，而非使用標準 Gemini API 金鑰。我們會自動為您佈建這個帳戶：
Firebase AI Logic 服務代理 (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

無論是現有或新專案，如果您透過 Firebase AI Logic 存取 Gemini Developer API，則無須採取任何行動，即可在 2026 年年中起享有這些安全性升級。

如何將 Gemini API 金鑰遷移至「授權 (驗證) 金鑰」

無論是現有或新專案，如果您透過 Firebase AI Logic 存取 Gemini Developer API，就不需要採取任何行動，即可享有 2026 年中推出的安全性升級功能 (包括遷移至「授權 (驗證) 金鑰」)。

Firebase AI Logic 會代表開發人員自動處理所有必要的安全性變更，以因應 Gemini Developer API 轉換為需要「授權 (驗證) 金鑰」的情況。

2026 年中起，Firebase AI Logic 不再佈建或使用標準 Gemini API 金鑰。現在，Firebase AI Logic 會使用 Google 代管的服務帳戶 (P4SA)，為 Gemini Developer API 處理授權。我們會在您的 Firebase 專案中自動佈建這個帳戶：
Firebase AI Logic 服務代理 (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

因應這項異動，您可以查看並刪除任何名為 Gemini Developer API key (auto created by Firebase) 的 API 金鑰。您可以在 Google Cloud 控制台中刪除這組金鑰。刪除金鑰之前，請先詳閱下列事項：

• 這組 Gemini API 金鑰是由 Firebase 建立，僅用於 Firebase AI Logic，因此可以放心刪除。不過，刪除這組金鑰前，仍應確認您未誤將金鑰用於其他可存取 Gemini Developer API 的工具，例如 GenAI 伺服器 SDK 或 Genkit。查看用量的方法如下：
  1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 Gemini Developer API 頁面，然後按一下「Manage」(管理)。
  2. 在「Metrics」(指標) 分頁的「Credentials」(憑證) 下拉式選單中，選取名為 Gemini Developer API key (auto created by Firebase) 的金鑰。
  3. 如果圖表顯示自 2026 年 7 月初 (Firebase AI Logic 停止使用這些 API 金鑰的時間) 起就沒有用量，則可放心刪除金鑰。
     不過，如果圖表顯示用量，代表您正在將金鑰與其他工具搭配使用，因此應重新命名金鑰，明確指出金鑰是與該工具搭配使用 (而「不是」與 Firebase AI Logic 搭配使用)。
• 請確認您「未」刪除名稱包含 (auto created by Firebase) 區段的其他 API 金鑰。

請勿將 Gemini API 金鑰加入行動或網頁應用程式的程式碼集

使用 Firebase AI Logic SDK 時，您不需要 Gemini API 金鑰來授權使用 Gemini Developer API，也不應將 Gemini API 金鑰加入應用程式的程式碼集。

請勿使用「Firebase API 金鑰」做為 Gemini API 金鑰

請勿將「Firebase API 金鑰」當做 Gemini API 金鑰使用。強烈建議您不要將 Gemini Developer API 新增至 Firebase API 金鑰的許可清單。

Firebase API 金鑰是列在 Firebase 設定檔或物件中的 API 金鑰，您需要將其新增至應用程式的程式碼集，才能將應用程式連結至 Firebase。如果金鑰只用於 Firebase 相關 API (例如 Firebase AI Logic)，則可在程式碼中加入 Firebase API 金鑰。 瞭解 Firebase API 金鑰的重要資訊。

在 Google Cloud 控制台的「APIs & Services」(API 和服務) >「Credentials」(憑證) 面板中，Firebase API 金鑰會顯示如下：

您必須將 Firebase API 金鑰新增至應用程式的程式碼集，Firebase 相關 API 才能運作，而且 Gemini Developer API 可透過 API 金鑰授權，因此強烈建議您不要將 Gemini Developer API (在 Google Cloud 控制台中稱為「Generative Language API」) 新增至 Firebase API 金鑰的 API 許可清單。否則，Gemini Developer API 可能會遭到濫用。

如何保護 Gemini API 金鑰