Códigos de erro

Erro 400: API key not valid. Please pass a valid API key.

Se você receber um erro 400 que diz API key not valid. Please pass a valid API key., isso geralmente significa que a chave de API no objeto/arquivo de configuração do Firebase não existe ou não está configurada para ser usada com seu app e/ou projeto do Firebase.

Verifique se a chave de API listada no objeto/arquivo de configuração do Firebase corresponde à chave de API do seu app. É possível conferir todas as chaves de API no APIs e serviços > Credenciais painel no Google Cloud console.

Se você descobrir que elas não correspondem, então receba um novo objeto/arquivo de configuração do Firebase, e então substitua o que está no seu app. O novo arquivo/objeto de configuração precisa conter uma chave de API válida para seu app e projeto do Firebase.

Erro 400: Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Se você estiver tentando enviar uma solicitação multimodal com um Cloud Storage for Firebase URL, poderá encontrar o seguinte erro 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Esse erro é causado por um projeto que não teve os agentes de serviço necessários provisionados automaticamente de maneira correta quando a Vertex AI API foi ativada em o projeto. Esse é um problema conhecido com alguns projetos, e estamos trabalhando em uma correção global.

Confira a solução alternativa para corrigir seu projeto e provisionar corretamente esses agentes de serviço para que você possa começar a incluir URLs nas suas solicitações multimodais.Cloud Storage for Firebase Você precisa ser proprietário do projeto e só precisa concluir esse conjunto de tarefas uma vez para o projeto.

1. Acesse e autentique com a gcloud CLI.
   A maneira mais fácil de fazer isso é no Cloud Shell. Saiba mais na Google Cloud documentação.

2. Se solicitado, siga as instruções exibidas no terminal para que a gcloud CLI seja executada no seu projeto do Firebase.

   Você vai precisar do ID do projeto do Firebase, que pode ser encontrado na parte de cima das settings Configurações do projeto no Firebase console.

3. Provisione os agentes de serviço necessários no seu projeto executando o seguinte comando:

   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. Aguarde alguns minutos para garantir que os agentes de serviço sejam provisionados e tente enviar novamente sua solicitação multimodal que inclui o Cloud Storage for Firebase URL.

Se você ainda estiver recebendo esse erro depois de esperar vários minutos, entre em contato com o suporte do Firebase.

Erro 403: Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Se você receber um erro 403 que diz Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., isso geralmente significa que a chave de API na configuração do Firebase no seu app tem restrições que impedem que ela chame a API necessária.

Para corrigir isso, atualize as restrições da chave de API no Google Cloud console para incluir a API necessária. Para Firebase AI Logic, é necessário garantir que a Firebase AI Logic API (firebasevertexai.googleapis.com) esteja incluída na lista de APIs selecionadas que podem ser chamadas usando a chave de API.

Siga estas etapas:

1. No console do Google Cloud, abra o APIs e serviços > Credenciais painel.

2. Selecione a chave de API que seu aplicativo está configurado para usar (por exemplo, a "chave do iOS" para um app iOS).

3. Na página Editar chave de API, encontre a seção Restrições de API.

4. Verifique se a opção Restringir chave está selecionada. Se não estiver, sua chave não está restrita, e provavelmente não é a origem do erro.

5. No menu suspenso APIs selecionadas, pesquise e selecione a Firebase AI Logic API para adicioná-la à lista de APIs selecionadas que podem ser chamadas usando a chave de API.

6. Clique em Salvar.

   Pode levar até cinco minutos para que as mudanças entrem em vigor.

Erro 403: PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

Se você receber um erro 403 que diz PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., isso geralmente significa que a chave de API no objeto/arquivo de configuração do Firebase pertence a um Projeto do Firebase diferente.

Verifique se a chave de API listada no objeto/arquivo de configuração do Firebase corresponde à chave de API do seu app. É possível conferir todas as chaves de API no APIs e serviços > Credenciais painel no Google Cloud console.

Se você descobrir que elas não correspondem, então receba um novo objeto/arquivo de configuração do Firebase, e então substitua o que está no seu app. O novo arquivo/objeto de configuração precisa conter uma chave de API válida para seu app e projeto do Firebase.

Erro 404: Firebase AI Logic genai config not found

Se você estiver tentando usar o Gemini Developer API e receber um erro 404 que diz Firebase AI Logic genai config not found, isso geralmente significa que seu projeto do Firebase não tem uma chave de API Gemini válida para uso com os SDKs do cliente Firebase AI Logic.

Confira as causas mais prováveis desse erro:

• Você ainda não configurou seu projeto do Firebase para o Gemini Developer API.

  O que fazer:
  No console Firebase, acesse Serviços de IA > Lógica de IA. Clique em Começar e selecione a Gemini Developer API. Ative a API, e o console vai configurar seu projeto para a Gemini Developer API. Depois de concluir o fluxo de trabalho, tente fazer a solicitação novamente.

• Se você passou recentemente pelo fluxo de trabalho de configuração Firebase AI Logic no console Firebase, sua chave de API Gemini ainda não estará disponível para todos os serviços de back-end necessários em todas as regiões.

  O que fazer:
  Aguarde alguns minutos e tente fazer a solicitação novamente.

• Sua chave de API Gemini pode ter sido excluída do seu projeto do Firebase.

  O que fazer:
  Saiba como mudar a chave de API Gemini usada por Firebase AI Logic.

Erro 404: o modelo "was not found or your project does not have access to it"?

Por exemplo: "Publisher Model projects/PROJECT-ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-3-pro-image-preview was not found or your project does not have access to it. Please ensure you are using a valid model version."

Há alguns motivos diferentes para receber um erro como esse.

• Nome do modelo inválido

  • Causa: o nome do modelo fornecido não é válido.

  • Correção: confira o nome e a versão do modelo na lista de todos os modelos compatíveis e disponíveis. Verifique os segmentos e a ordem deles no nome do modelo. Por exemplo:

    • O nome do modelo de pré-lançamento Gemini 3.1 Pro é gemini-3.1-pro-preview.
    • O nome do modelo de pré-lançamento Gemini 3 Flash é gemini-3-flash-preview.
    • O nome do modelo de pré-lançamento "Nano Banana Pro" é gemini-3-pro-image-preview.
    • O nome do modelo de pré-lançamento "Nano Banana 2" é gemini-3.1-flash-image-preview.
    • O nome do modelo "Nano Banana" é gemini-2.5-flash-image.

• Local inválido (aplicável apenas se você estiver usando o provedor Vertex AI Gemini API e um modelo de pré-lançamento ou experimental)

  • Causa: você está usando uma versão de pré-lançamento ou experimental de um modelo (por exemplo, gemini-3.1-pro-preview e gemini-3.1-flash-image-preview) e não especificou o local global.

    Se você usar o Vertex AI Gemini API, todos os modelos de pré-lançamento e experimentais Gemini (exceto os modelos do Gemini Live) só estarão disponíveis no local global. No entanto, como Firebase AI Logic usa o local us-central1 por padrão, é necessário especificar explicitamente o local global ao inicializar o Vertex AI Gemini API serviço de back-end no seu código ao usar esses modelos de pré-lançamento e experimentais Gemini.

  • Correção: ao inicializar o serviço Vertex AI Gemini API, especifique o local global. Saiba como especificar o local para acessar o modelo (incluindo snippets de código).

• Local inválido (aplicável apenas se você estiver usando o provedor Vertex AI Gemini API)

  • Causa: você está usando um modelo que está indisponível no local em que está tentando acessá-lo.

    Se você usar a Vertex AI Gemini API, alguns modelos só estarão disponíveis em locais específicos. Por exemplo (mas não exaustivo):

    • Os modelos Imagen não são compatíveis com o global local.
    • Gemini Live API modelos (como gemini-2.0-flash-live-preview-04-09) são compatíveis apenas com o local us-central1.
    • Os modelos do Gemini 2.5 (como gemini-2.5-pro) estão disponíveis apenas no local global, nos locais dos EUA e em alguns locais europeus (e às vezes em outros locais se o projeto tiver opções especiais).

  • Correção: ao inicializar o serviço Vertex AI Gemini API, especifique um local compatível com o modelo que você está usando. Saiba como especificar o local para acessar o modelo (incluindo snippets de código) e os locais compatíveis com modelos.

    Observe que Firebase AI Logic usa o local us-central1 por padrão.

Erros 429: "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details" ou "Resource exhausted, please try again later."

Os erros 429 indicam que você está excedendo a cota ou que o modelo que está acessando está sobrecarregado por solicitações de outras pessoas.

A ação a ser tomada depende de você estar usando o Gemini Developer API ou Vertex AI Gemini API. Para mais informações sobre cotas e como solicitar mais, consulte Limites de taxa e cotas.

Se você estiver usando o Vertex AI Gemini API, a documentação Google Cloud vai fornecer mais contexto e orientações para o código de erro 429.