Часто задаваемые вопросы и устранение неполадок

Почему название было изменено с « Vertex AI in Firebase » на « Firebase AI Logic »?

В 2024 году мы выпустили набор клиентских SDK для Firebase, которые могли использовать API Vertex AI Gemini , а также прокси-шлюз Firebase для защиты этого API от злоупотреблений и интеграции с другими продуктами Firebase. Мы назвали наш продукт «Vertex AI в Firebase», и это название точно отражало доступные на тот момент варианты его использования.

Однако с тех пор мы расширили возможности нашего продукта. Например, с мая 2025 года мы предлагаем поддержку Gemini Developer API , включая возможность защиты Gemini Developer API от злоупотреблений с помощью интеграции с Firebase App Check .

В результате название «Vertex AI in Firebase» больше не отражает всю расширенную сферу применения нашего продукта. Поэтому новое название — Firebase AI Logic — лучше отражает наш развивающийся набор функций и позволит нам продолжать расширять наши предложения в будущем!

Ознакомьтесь с руководством по миграции, чтобы убедиться, что вы получаете все новейшие функции Firebase AI Logic (и при желании можете начать использовать Gemini Developer API ).

В чем разница между использованием Gemini Developer API и Vertex AI Gemini API ?

В следующей таблице перечислены важные различия между двумя поставщиками « Gemini API » в целом, независимо от способа доступа к ним :

¹ У двух поставщиков API разные цены на оплату по факту использования (подробнее см. в соответствующей документации).

² API файлов для API разработчика Gemini не поддерживается через Firebase AI Logic SDK.

В следующей таблице перечислены часто задаваемые вопросы о функциях двух поставщиков « Gemini API ». Эта таблица актуальна только при использовании клиентских SDK Firebase AI Logic .

Могу ли я использовать одновременно Gemini Developer API и Vertex AI Gemini API ?

Да, вы можете включить обоих поставщиков « Gemini API » в своем проекте Firebase, и вы можете использовать оба API в самом приложении.

Чтобы переключаться между поставщиками API в вашем коде, просто убедитесь, что вы правильно настроили внутреннюю службу в своем коде .

Какие API необходимы и как их включить?

Чтобы использовать Firebase AI Logic SDK с API разработчика Gemini , в вашем проекте должны быть включены следующие два API:

• API разработчика Gemini ( generativelanguage.googleapis.com )
• API логики ИИ Firebase ( firebasevertexai.googleapis.com )

Вам следует включить эти два API с помощью консоли Firebase :

1. В консоли Firebase перейдите на страницу Firebase AI Logic .

2. Нажмите «Начать» .

3. Выберите, чтобы начать работу с API разработчика Gemini .

   Это запустит управляемый рабочий процесс, который включит оба API. Консоль также сгенерирует ключ API Gemini и добавит API Firebase AI Logic в разрешённый список для вашего ключа API Firebase.

Какие модели можно использовать с Firebase AI Logic SDK?

См. списки поддерживаемых моделей . Мы часто добавляем новые возможности в SDK, поэтому следите за обновлениями в разделе часто задаваемых вопросов (а также в примечаниях к выпуску, блогах и публикациях в социальных сетях).

• API разработчика Gemini

  • Модели фундамента Gemini и Imagen .

    Обратите внимание, что API разработчика Gemini (независимо от способа доступа к нему) поддерживает только определенные стабильные модели Imagen .

• API Vertex AI Gemini

  • Модели фундамента Gemini и Imagen .

• Независимо от выбранного вами поставщика API Gemini

  • Firebase AI Logic не поддерживает следующее:

    • Нефундаментальные модели Gemini (например, модели PaLM, настроенные модели или модели на основе Gemma).

    • Старые модели Imagen или imagen-3.0-capability-001 .

Что делать, когда модели выходят на пенсию?

При выпуске стабильной версии модели мы стремимся обеспечить ее доступность как минимум в течение одного года, прежде чем прекратить поддержку модели.

Где узнать дату выхода модели на пенсию?

Вот несколько способов узнать дату выхода модели на пенсию:

• На момент выпуска : Мы указываем ожидаемую дату прекращения поддержки каждой модели в нескольких местах в документации поставщика API Gemini , а также в документации Firebase (см. страницу поддерживаемых моделей ).

• По мере приближения даты выхода из эксплуатации : мы отправляем электронные письма соответствующим членам проекта, а также размещаем напоминания в примечаниях к выпуску и на других каналах о любых предстоящих выходах из эксплуатации (например, напоминания о датах выхода из эксплуатации стабильных моделей Gemini 1.5 и 1.0).

Что делать, если используемая вами модель скоро выйдет из эксплуатации?

1. Найдите подходящую поддерживаемую в настоящее время модель и ее название .

2. Обновите название модели, используемой вашим приложением, до даты окончания поддержки ; в противном случае любые запросы к этой модели будут завершаться ошибкой 404.

   • Имя модели задаётся во время инициализации при создании экземпляра GenerativeModel , LiveModel или ImagenModel . Обязательно ознакомьтесь с важной рекомендацией ниже по использованию Firebase Remote Config .

   • При использовании Firebase AI Logic вам обычно не нужно изменять какой-либо код, который фактически вызывает модель.

3. Протестируйте свое приложение, чтобы убедиться, что ответы по-прежнему соответствуют ожидаемым.

Даты вывода из эксплуатации стабильных моделей Gemini 1.5 и 1.0

• Модели Gemini 1.5 Pro :

  • gemini-1.5-pro-002 (и gemini-1.5-pro ): 24 сентября 2025 г.
  • gemini-1.5-pro-001 : 24 мая 2025 г.

• Модели Gemini 1.5 Flash :

  • gemini-1.5-flash-002 (и gemini-1.5-flash ): 24 сентября 2025 г.
  • gemini-1.5-flash-001 : 24 мая 2025 г.

• Модели Gemini 1.0 Pro Vision : 21 апреля 2025 г. (ранее планировалось на 9 апреля 2025 г.)

• Модели Gemini 1.0 Pro : 21 апреля 2025 г. (ранее планировалось на 9 апреля 2025 г.)

Как установить ограничение скорости для каждого пользователя?

По умолчанию Firebase AI Logic устанавливает лимит запросов на пользователя в 100 запросов в минуту (RPM).

Если вы хотите настроить ограничение скорости для каждого пользователя, вам необходимо настроить параметры квоты для API Firebase AI Logic .

Узнайте больше о квоте Firebase AI Logic API . На этой странице вы также можете узнать, как просматривать и редактировать свою квоту.

Какие разрешения могут потребоваться для использования Firebase AI Logic SDK?

Использует ли Firebase AI Logic мои данные для обучения моделей?

См. Управление данными и ответственный ИИ .

Требуется ли тип MIME в моих мультимодальных запросах? (например, для изображений, PDF-файлов, видео и аудиовхода)

Да, в каждом мультимодальном запросе вы всегда должны предоставлять следующее:

• mimeType файла. См. исключение ниже.

• Файл. Вы можете предоставить файл как встроенные данные или указать его URL.

Узнайте о поддерживаемых типах входных файлов, о том, как указать тип MIME, а также о двух вариантах предоставления файла в разделе Поддерживаемые входные файлы и требования .

Исключение из включения типа MIME в ваш запрос

Исключением из требования предоставления типа MIME являются встроенные входные данные изображений для запросов от собственных приложений платформ Android и Apple.

Пакеты Firebase AI Logic SDK для платформ Android и Apple предоставляют упрощённый и платформенно-ориентированный способ обработки изображений в запросах — все изображения (независимо от формата) конвертируются на стороне клиента в JPEG с качеством 80% перед отправкой на сервер. Это означает, что при предоставлении изображений в виде встроенных данных с помощью SDK для платформ Android и Apple вам не нужно указывать тип MIME в запросе .

Такая упрощенная обработка показана в документации Firebase AI Logic в примерах отправки изображений в кодировке base64 в запросах.

Вот дополнительная информация об этой функции, касающаяся конкретной платформы:

• Для Android :

  • Вы можете воспользоваться упрощенным способом обработки типов изображений, свойственных платформе ( Bitmap ), в многомодальных приглашениях, содержащих изображения в качестве встроенных данных (см. пример ).

  • Для большего контроля над форматами изображений и их конвертацией вы можете предоставить изображения как InlineDataPart и указать конкретный тип MIME. Например:

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

• Для платформ Apple :

  • Вы можете воспользоваться упрощенным способом обработки типов изображений, свойственных платформе ( UIImage , NSImage , CIImage и CGImage ), в многомодальных приглашениях, содержащих изображения в качестве встроенных данных (см. пример ).

  • Для большего контроля над форматами изображений и их конвертацией вы можете предоставить изображения как InlineDataPart и указать конкретный тип MIME. Например:

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

Доступны ли эти функции при использовании Firebase AI Logic : кэширование контекста, тонкая настройка модели, генерация вложений, семантический поиск и нативное аудио?

Следующие функции поддерживаются различными моделями и поставщиками API, но они недоступны при использовании Firebase AI Logic :

• Кэширование контекста
• Тонкая настройка модели
• Генерация вложений
• Семантический поиск
• Собственный звук для Live API

Если вы хотите добавить эти запросы на функции или проголосовать за существующий запрос на функции, посетите Firebase UserVoice .

Для приложений Swift на платформах Apple — что делать с изменением имени модуля с FirebaseAI на FirebaseAILogic ?

Для приложений на платформе Apple, начиная с Firebase SDK версии 12.5.0, Firebase AI Logic теперь распространяется в составе модуля FirebaseAILogic . Мы сделали это изменение некритичным и обратно совместимым.

Почему мы внесли это изменение?

Ранее мы распространяли этот сервис в составе модуля FirebaseAI . Однако нам пришлось переименовать его в FirebaseAILogic по следующим причинам:

• Избегайте конфликта имен между модулем и классом, который может вызвать проблемы в бинарных дистрибутивах.

• Дайте нам возможность использовать макросы Swift для разработки будущих функций.

Что делать при обновлении до версии 12.5.0+?

Изменение названия модуля на FirebaseAILogic не является критическим и обеспечивает обратную совместимость. Однако в будущем мы можем удалить старый модуль вместе с будущим релизом Firebase SDK с критическим изменением (сроки пока не определены) .

Для этого изменения названия модуля нет необходимости вносить какие-либо изменения , но мы рекомендуем вам сделать следующее:

1. При выборе зависимостей Swift PM выберите FirebaseAILogic (вместо FirebaseAI ).

2. Измените операторы импорта на FirebaseAILogic (вместо FirebaseAI ).

Что такое ключ API Gemini ?

API разработчика Gemini использует «ключ API Gemini » для авторизации вызывающего объекта. Поэтому, если вы используете API разработчика Gemini через Firebase AI Logic SDK, вам потребуется действительный ключ API Gemini в вашем проекте Firebase для выполнения вызовов этого API.

«Ключ API Gemini » просто означает ключ API, в списке разрешенных API которого есть API разработчика Gemini .

При настройке Firebase AI Logic в консоли Firebase мы создаём ключ API Gemini , доступный только для Gemini Developer API , и настраиваем прокси-сервис Firebase AI Logic для использования этого ключа API. Этот ключ API Gemini , сгенерированный Firebase, называется Gemini Developer API key (он автоматически создан Firebase) на странице учётных данных консоли Google Cloud .

Узнайте больше об ограничениях API для ключей API .

При использовании Firebase AI Logic SDK ключ API Gemini не добавляется в кодовую базу приложения. Узнайте больше о том, как обеспечить безопасность ключа API Gemini .

Следует ли мне добавить свой ключ API Gemini в кодовую базу моего мобильного или веб-приложения?

При использовании Firebase AI Logic SDK не добавляйте ключ API Gemini в кодовую базу вашего приложения.

Фактически, при разработке с использованием Firebase AI Logic SDK вы не взаимодействуете напрямую с вашим ключом Gemini API. Вместо этого наш прокси-сервис Firebase AI Logic будет автоматически включать ключ Gemini API в каждый запрос к Gemini Developer API — полностью на бэкенде.

Как изменить ключ API Gemini, используемый для вызова API разработчика Gemini ?

При использовании Firebase AI Logic SDK вам вряд ли потребуется менять ключ API Gemini . Однако вот два случая, когда это может потребоваться:

• Если вы случайно потеряли ключ и хотите заменить его новым надежным ключом.

• Если вы случайно удалили ключ. Обратите внимание, что вы можете восстановить ключ в течение 30 дней с момента удаления.

Вот как изменить ключ API Gemini , используемый пакетами Firebase AI Logic SDK:

1. Если ваш API-ключ Gemini , сгенерированный Firebase, все еще существует, удалите его.

   Вы можете удалить этот ключ API на панели «API и сервисы» > «Учётные данные» консоли Google Cloud . Он называется:
   API-ключ разработчика Gemini (автоматически созданный Firebase) .

2. На той же странице консоли Google Cloud создайте новый ключ API. Рекомендуем назвать его примерно так:
   API-ключ разработчика Gemini для Firebase .

3. К этому новому ключу API добавьте ограничения API и выберите только API генеративного языка .
   «API генеративного языка» — так иногда называют API разработчика Gemini в консоли Google Cloud .

   Не добавляйте никаких ограничений для приложений , иначе прокси-служба Firebase AI Logic не будет работать должным образом.

4. Выполните следующую команду, чтобы установить этот новый ключ в качестве ключа API Gemini , который должна использовать прокси-служба Firebase AI Logic .

   PROJECT_ID="PROJECT_ID"
   GENERATIVE_LANGUAGE_API_KEY="DEVELOPER_CREATED_GEMINI_API_KEY"
   curl \
     -X PATCH \
     -H "x-goog-user-project: ${PROJECT_ID}" \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     "https://firebasevertexai.googleapis.com/v1beta/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/config" \
     -d "{\"generativeLanguageConfig\": {\"apiKey\": \"${GENERATIVE_LANGUAGE_API_KEY}\"}}"
   

   Узнайте больше о gcloud CLI .

Не добавляйте этот новый ключ API Gemini в кодовую базу вашего приложения. Узнайте больше о том, как обеспечить безопасность ключа API Gemini .

Могу ли я использовать свой «ключ API Firebase» в качестве ключа API Gemini ?

Нет, вам не следует использовать ваш «ключ API Firebase» в качестве ключа API Gemini . Мы настоятельно рекомендуем не добавлять API Gemini Developer в разрешённый список для вашего ключа API Firebase.

Ваш ключ API Firebase — это ключ API, указанный в файле конфигурации Firebase или объекте, который вы добавляете в кодовую базу своего приложения для подключения к Firebase. Вы можете включать ключ API Firebase в свой код , если используете его только с API, связанными с Firebase (например, Firebase AI Logic ) . Ознакомьтесь с важной информацией о ключах API Firebase .

На панели API и службы > Учетные данные консоли Google Cloud ключи API Firebase выглядят следующим образом:

Поскольку для работы API, связанных с Firebase, необходимо добавить ключ API Firebase в кодовую базу вашего приложения, а API Gemini Developer авторизовано с помощью ключа API, мы настоятельно рекомендуем НЕ добавлять API Gemini Developer (который в консоли Google Cloud называется «Generative Language API») в список разрешённых API для вашего ключа API Firebase . В противном случае вы подвергаете API Gemini Developer потенциальному риску злоупотребления.

Как обеспечить безопасность моего API-ключа Gemini ?

В этом разделе часто задаваемых вопросов описываются некоторые рекомендуемые методы обеспечения безопасности вашего ключа API Gemini .

Если вы вызываете API разработчика Gemini непосредственно из своего мобильного или веб-приложения:

• Используйте клиентские SDK Firebase AI Logic .
• Не добавляйте ключ API Gemini в кодовую базу вашего приложения.

Firebase AI Logic предоставляет прокси-сервис, который включает ваш ключ Gemini API в каждый запрос к Gemini Developer API — полностью на внутреннем уровне.

Кроме того, мы настоятельно рекомендуем следующее:

• Как только вы начнете серьезно разрабатывать свое приложение, выполните интеграцию с Firebase App Check чтобы защитить ваши внутренние ресурсы, а также API, используемые для доступа к генеративным моделям.

• Не используйте повторно ключ API Gemini , сгенерированный Firebase, вне Firebase AI Logic . Если вам нужен ключ API Gemini для другого случая, создайте отдельный ключ.

• В общем случае НЕ следует изменять ключ API Gemini , сгенерированный Firebase. В консоли Google Cloud этот ключ называется Gemini Developer API key (он автоматически создан Firebase) .

  • Не добавляйте дополнительные API в список разрешённых API для вашего API-ключа Gemini , сгенерированного Firebase. В списке разрешённых API вашего API-ключа Gemini должен быть только API разработчика Gemini (который в консоли Google Cloud называется «Generative Language API»).

  • Не добавляйте никаких ограничений для приложений , иначе прокси-служба Firebase AI Logic не будет работать должным образом.

Мой API-ключ Gemini был скомпрометирован. Что мне делать?

Если ваш ключ API Gemini был скомпрометирован, следуйте инструкциям по изменению ключа API Gemini , который используется для вызова API разработчика Gemini .

Также ознакомьтесь с рекомендуемыми методами обеспечения безопасности вашего ключа API Gemini .

Как исправить ошибку 404? Firebase AI Logic genai config not found

Если вы пытаетесь использовать API разработчика Gemini и получаете ошибку 404 с сообщением Firebase AI Logic genai config not found , это обычно означает, что в вашем проекте Firebase нет действительного ключа API Gemini для использования с клиентскими SDK Firebase AI Logic .

Вот наиболее вероятные причины этой ошибки:

• Вы еще не настроили свой проект Firebase для Gemini Developer API .

  Что делать:
  В консоли Firebase перейдите на страницу Firebase AI Logic . Нажмите «Начать» и выберите Gemini Developer API . Включите API, и консоль настроит ваш проект для Gemini Developer API . После завершения рабочего процесса повторите запрос.

• Если вы совсем недавно выполнили настройку Firebase AI Logic в консоли Firebase , то ваш ключ API Gemini мог быть еще недоступен для всех требуемых внутренних служб во всех регионах.

  Что делать:
  Подождите несколько минут и повторите запрос.

• Ваш ключ API Gemini мог быть удален из вашего проекта Firebase.

  Что делать:
  Узнайте, как изменить ключ API Gemini, используемый Firebase AI Logic .

Как исправить ошибку 400? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Если вы пытаетесь отправить мультимодальный запрос с URL-адресом Cloud Storage for Firebase , вы можете столкнуться со следующей ошибкой 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Эта ошибка вызвана тем, что в проекте не были автоматически инициализированы необходимые агенты сервисов при включении API Vertex AI . Это известная проблема некоторых проектов, и мы работаем над её глобальным решением.

Вот обходной путь для исправления вашего проекта и корректной подготовки этих агентов сервисов, чтобы вы могли начать включать URL-адреса Cloud Storage for Firebase в мультимодальные запросы. Вы должны быть владельцем проекта, и вам нужно выполнить этот набор задач для своего проекта только один раз.

1. Доступ и аутентификация с помощью gcloud CLI .
   Проще всего это сделать через Cloud Shell . Подробнее см. в документации Google Cloud .

2. При появлении соответствующего запроса следуйте инструкциям на терминале, чтобы запустить gcloud CLI для вашего проекта Firebase.

   Вам понадобится идентификатор вашего проекта Firebase, который вы можете найти в верхней части настроек settings проекта» в консоли Firebase .

3. Подготовьте необходимых агентов служб в своем проекте, выполнив следующую команду:

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json"  https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/endpoints -d ''
   

4. Подождите несколько минут, чтобы убедиться, что агенты служб подготовлены, а затем повторите отправку мультимодального запроса, включающего URL-адрес Cloud Storage for Firebase .

Если эта ошибка все еще появляется после нескольких минут ожидания, обратитесь в службу поддержки Firebase .

Как исправить ошибку 400? API key not valid. Please pass a valid API key.

Если вы получили ошибку 400 с сообщением API key not valid. Please pass a valid API key. , это обычно означает, что ключ API в файле/объекте конфигурации Firebase не существует или не настроен для использования с вашим приложением и/или проектом Firebase.

Убедитесь, что ключ API, указанный в файле/объекте конфигурации Firebase, совпадает с ключом API вашего приложения. Все ключи API можно просмотреть на панели «API и сервисы» > «Учётные данные» в консоли Google Cloud .

Если вы обнаружите несоответствие, получите новый файл/объект конфигурации Firebase и замените тот, который находится в вашем приложении. Новый файл/объект конфигурации должен содержать действительный ключ API для вашего приложения и проекта Firebase.

Как исправить ошибку 403? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Если вы получили ошибку 403 с сообщением « Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. , это обычно означает, что ключ API в конфигурации Firebase в вашем приложении имеет ограничения, которые не позволяют ему вызывать требуемый API.

Чтобы исправить это, необходимо обновить ограничения вашего ключа API в консоли Google Cloud , включив требуемый API. Для Firebase AI Logic необходимо убедиться, что API Firebase AI Logic ( firebasevertexai.googleapis.com ) включен в список выбранных API, которые можно вызывать с помощью ключа API.

Выполните следующие шаги:

1. В консоли Google Cloud откройте панель API и службы > Учетные данные .

2. Выберите ключ API, на использование которого настроено ваше приложение (например, «ключ iOS» для приложения iOS).

3. На странице «Изменить ключ API» найдите раздел «Ограничения API» .

4. Убедитесь, что выбран параметр «Ограничить ключ» . Если нет, ваш ключ не имеет ограничений, и это, вероятно, не является причиной ошибки.

5. В раскрывающемся меню Выбранные API найдите и выберите API Firebase AI Logic , чтобы добавить его в список выбранных API, которые можно вызывать с помощью ключа API.

6. Нажмите «Сохранить ».

   Изменения вступят в силу в течение пяти минут.

Как исправить ошибку 403? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

Если вы получили ошибку 403 с текстом PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. , это обычно означает, что ключ API в вашем файле/объекте конфигурации Firebase принадлежит другому проекту Firebase.

Убедитесь, что ключ API, указанный в файле/объекте конфигурации Firebase, совпадает с ключом API вашего приложения. Все ключи API можно просмотреть на панели «API и сервисы» > «Учётные данные» в консоли Google Cloud .

Если вы обнаружите несоответствие, получите новый файл/объект конфигурации Firebase и замените тот, который находится в вашем приложении. Новый файл/объект конфигурации должен содержать действительный ключ API для вашего приложения и проекта Firebase.

Как исправить ошибку 404, в которой говорится, что модель « was not found or your project does not have access to it »?

Например: « Publisher Model projects/PROJECT-ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-2.5-flash-image-preview was not found or your project does not have access to it. Please ensure you are using a valid model version.

Есть несколько причин, по которым может возникнуть подобная ошибка.

• Неверное название модели

  • Причина : указанное вами название модели не является допустимым названием модели.

  • Исправление : проверьте название и версию вашей модели по списку всех поддерживаемых и доступных моделей . Обязательно проверьте сегменты и их порядок в названии модели. Например, название модели «nano banana» — gemini-2.5-flash-image-preview а не gemini-2.5-flash-preview-image-generation .

• Недопустимое местоположение (применимо только при использовании поставщика API Vertex AI Gemini и модели предварительного просмотра )

  • Причина : Вы используете предварительную версию модели (например, gemini-2.5-flash-image-preview ) и не указали global расположение.

    Если вы используете Vertex AI Gemini API , все предварительные модели Gemini 2.5 и более поздних версий, выпущенные после июня 2025 года, доступны только в global расположении (включая предварительную версию «nano banana»). Однако, поскольку Firebase AI Logic по умолчанию использует расположение us-central1 , вам необходимо явно указать global расположение при инициализации внутренней службы Vertex AI Gemini API в вашем коде при использовании этих предварительных моделей.

  • Исправление : при инициализации службы API Vertex AI Gemini укажите global местоположение. Узнайте больше о том, как указать местоположение для доступа к модели (включая фрагменты кода).

• Недопустимое местоположение (применимо только при использовании поставщика API Vertex AI Gemini )

  • Причина : Вы используете модель, которая не поддерживается в том месте, где вы пытаетесь к ней получить доступ.

    Если вы используете API Vertex AI Gemini , некоторые модели доступны только в определённых местах . Например (но не исчерпывающий список):

    • Модели Imagen не поддерживаются в global расположении.
    • Модели Gemini Live API (например, gemini-2.0-flash-live-preview-04-09 ) поддерживаются только в местоположение us-central1 .
    • Модели Gemini 2.5 (например, gemini-2.5-pro ) доступны только в global регионе, регионе США и некоторых европейских регионах (а иногда и в других регионах, если ваш проект предусматривает особые возможности).

  • Исправление : при инициализации службы API Vertex AI Gemini убедитесь, что указано поддерживаемое расположение для используемой модели. Узнайте больше о том, как указать расположение для доступа к модели (включая фрагменты кода), и о поддерживаемых расположениях для моделей .

    Обратите внимание, что Firebase AI Logic по умолчанию использует местоположение us-central1 .