Android 云端与混合推理指南：App Check 能管什么、管不了什么

当天发生了什么

2026-07-21，Android Developers Blog 发布「Build intelligent Android apps」系列文章，其中《Cloud and hybrid inference》一文介绍了在示例应用中使用 Firebase AI Logic（Google AI 后端）调用云端 Gemini 模型，以及通过 Firebase 混合推理 API 在设备端 Gemini Nano 与云端之间切换，可选模式包括 PREFER_ON_DEVICE、PREFER_IN_CLOUD、ONLY_ON_DEVICE 和 ONLY_IN_CLOUD。文章指出云端 AI 调用存在 API 密钥滥用和未授权计费的风险，并用 App Check 应对：生产环境使用 Play Integrity，本地开发使用 Debug 提供方。文中示例代码只展示了 Debug 提供方的安装，系统指令和提示词写在客户端代码里。

对威胁模型的含义

给应用加入 AI 功能后，需要保护的资产多了两类：一是调用云端模型产生的费用和配额，二是提示词、系统指令和路由逻辑本身。App Check 针对的是前者，它帮助后端判断请求是否来自未被篡改的正版应用，从而提高批量滥用的成本，但它并不是保密手段。写在 APK 中的系统指令、角色设定和分流规则，与其他客户端代码一样可以被读取。如果这些提示词承载了你的产品差异化，就应当意识到竞争者可以直接参考它们；若希望它们不被看到，需要放到服务端执行。

上线前的检查

第一，确认 release 构建中安装的是 Play Integrity 提供方而不是 Debug 提供方，并在 Firebase 控制台中开启对相应 API 的强制校验；调试密钥只保留在开发者本机的允许列表中。第二，盘点客户端里的提示词与系统指令，把体现核心价值或包含内部信息的部分迁移到服务端模板，客户端只传递必要参数。第三，为云端调用设置按用户和按设备的配额与告警，把 App Check 视为多层防护之一，并在服务端记录异常调用模式。

行动清单

• 确认 release 构建使用 Play Integrity 提供方并开启强制校验
• 把核心提示词与系统指令迁移到服务端
• 为云端 AI 调用设置配额、告警与异常日志