Nesta página, você encontra a solução de problemas de códigos de erro comuns para os SDKs Gemini API e Firebase AI Logic.
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., geralmente significa que a
chave de API no arquivo/objeto 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 arquivo/objeto de configuração do Firebase corresponde à chave de API do seu app. É possível conferir todas as chaves de API no painel APIs e serviços > Credenciais no console Google Cloud.
Se você descobrir que elas não correspondem, obtenha um novo arquivo/objeto de configuração do Firebase e substitua o que está no seu app. O novo arquivo/objeto de configuração deve 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 URL Cloud Storage for Firebase, talvez encontre 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 API Vertex AI foi ativada no projeto. Esse é um problema conhecido em alguns projetos, e estamos trabalhando em uma correção global.
Esta é a solução alternativa para corrigir seu projeto e provisionar corretamente esses agentes de serviço para que você possa começar a incluir URLs Cloud Storage for Firebase nas suas solicitações multimodais. Você precisa ser um proprietário do projeto e só precisa concluir esse conjunto de tarefas uma vez.
Acesse e autentique com o gcloud CLI.
A maneira mais fácil de fazer isso é em Cloud Shell. Saiba mais na documentação do Google Cloud.Se solicitado, siga as instruções exibidas no terminal para executar o gcloud CLI 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 console do Firebase.
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 ''
Aguarde alguns minutos para garantir que os agentes de serviço sejam provisionados e tente enviar novamente sua solicitação multimodal que inclui o URL Cloud Storage for Firebase.
Se o erro persistir depois de alguns 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 app tem
restrições que impedem a chamada da API necessária.
Para corrigir isso, atualize as restrições da chave de API no console
Google Cloud para incluir a API necessária. Para Firebase AI Logic,
verifique se a API Firebase AI Logic
(firebasevertexai.googleapis.com) está incluída na lista de APIs selecionadas
que podem ser chamadas usando a chave de API.
Siga estas etapas:
No console do Google Cloud, abra o painel APIs e serviços > Credenciais.
Selecione a chave de API que seu aplicativo está configurado para usar (por exemplo, a "chave do iOS" para um app iOS).
Na página Editar chave de API, encontre a seção Restrições de API.
Verifique se a opção Restringir chave está selecionada. Se não for, sua chave é sem restrições, e provavelmente essa não é a origem do erro.
No menu suspenso APIs selecionadas, pesquise e selecione a API Firebase AI Logic para adicioná-la à lista de APIs selecionadas que podem ser chamadas usando a chave de API.
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 arquivo/objeto de configuração do Firebase pertence a um projeto
diferente do Firebase.
Verifique se a chave de API listada no arquivo/objeto de configuração do Firebase corresponde à chave de API do seu app. É possível conferir todas as chaves de API no painel APIs e serviços > Credenciais no console Google Cloud.
Se você descobrir que elas não correspondem, obtenha um novo arquivo/objeto de configuração do Firebase e substitua o que está no seu app. O novo arquivo/objeto de configuração deve 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.
Estas são as causas mais prováveis desse erro:
Você ainda não configurou seu projeto do Firebase para o Gemini Developer API.
O que fazer:
No console do Firebase, acesse Serviços de IA > Lógica de IA. Clique em Começar e selecione o Gemini Developer API. Ative a API, e o console vai configurar seu projeto para o Gemini Developer API. Depois de concluir o fluxo de trabalho, tente fazer o pedido novamente.Se você passou recentemente pelo fluxo de trabalho de configuração do Firebase AI Logic no console do Firebase, talvez a chave de API do Gemini ainda não esteja 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.A chave de API do Gemini pode ter sido excluída do seu projeto do Firebase.
O que fazer:
Saiba como mudar a chave de API Gemini usada pelo 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-3.1-pro-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 esse tipo de erro.
Nome do modelo inválido
Causa: o nome do modelo fornecido não é válido.
Correção: verifique 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. Exemplo:
- Nome do modelo Gemini 3.x Pro mais recente:
gemini-3.1-pro-preview(disponível apenas em pré-lançamento) - Nome do modelo Gemini 3.x Flash mais recente:
gemini-3.5-flash - Nome do modelo Gemini 3.x Flash‑Lite mais recente:
gemini-3.1-flash-lite - Nome do modelo Gemini 3.x Pro Image (também conhecido como "Nano Banana Pro"):
gemini-3-pro-image - Nome do modelo mais recente Gemini 3.x Flash Image (também conhecido como "Nano Banana 2"):
gemini-3.1-flash-image - Nome do modelo mais recente do Gemini 3.x Flash‑Lite Image (também conhecido como "Nano Banana 2 Lite"):
gemini-3.1-flash-lite-image - Nome do modelo mais recente do Gemini 2.5 Flash Image (também conhecido como "Nano Banana"):
gemini-2.5-flash-image
- Nome do modelo Gemini 3.x Pro mais recente:
Local inválido (aplicável apenas se você estiver usando o provedor Vertex AI Gemini API)
Causa: cada uma das suas solicitações que usam Vertex AI Gemini API precisa incluir o local para acessar o modelo. Sua solicitação pode estar tentando acessar um modelo em um local onde ele não está disponível.
Correção: verifique se a solicitação está tentando acessar o modelo onde ele está disponível.
Ao usar o Vertex AI Gemini API, o padrão de Firebase AI Logic é
us-central1. No entanto, nem todos os modelos são compatíveis com ous-central1. Isso significa que, dependendo do modelo, talvez seja necessário definir explicitamente um local específico durante a inicialização.Modelos de prévia e experimentais do Gemini: é necessário definir o local como
global, exceto para modelos Live API. Todos os modelos Gemini de prévia e experimental (exceto os modelos Live API) estão disponíveis apenas no localglobal.Modelos Gemini 3.x: é necessário definir o local como
globalao usar Firebase AI Logic. O Firebase AI Logic ainda não é compatível com os locaisuseeu.Modelos Gemini 2.5: definir o local é opcional. Se você não especificar um local, o padrão será
us-central1.Modelos Gemini Live API: definir o local é opcional. Se você não especificar um local, o padrão será
us-central1. O localglobalnão é compatível.
Saiba como especificar o local para acessar o modelo, incluindo snippets de código.
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 sua cota ou que o modelo que está acessando está sobrecarregado com solicitações de outras pessoas.
A ação a ser tomada depende de você estar usando o Gemini Developer API ou o 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 do Google Cloud fornece mais contexto e orientação para o código de erro 429.