Codes d'erreur

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

Si vous recevez une erreur 400 indiquant API key not valid. Please pass a valid API key., cela signifie généralement que la clé API de votre fichier/objet de configuration Firebase n'existe pas ou n'est pas configurée pour être utilisée avec votre application et/ou votre projet Firebase.

Vérifiez que la clé API listée dans votre fichier/objet de configuration Firebase correspond à la clé API de votre application. Vous pouvez afficher toutes vos clés API dans le panneau API et services > Identifiants de la console Google Cloud.

Si vous constatez qu'ils ne correspondent pas, obtenez un nouvel objet/fichier de configuration Firebase, puis remplacez celui qui se trouve dans votre application. Le nouvel objet/fichier de configuration doit contenir une clé API valide pour votre application et votre projet Firebase.

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

Si vous essayez d'envoyer une requête multimodale avec une URL Cloud Storage for Firebase, vous pouvez rencontrer l'erreur 400 suivante :
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Cette erreur est due à un projet pour lequel les agents de service requis n'ont pas été provisionnés automatiquement lorsque l'API Agent Platform a été activée dans le projet. Il s'agit d'un problème connu qui touche certains projets, et nous travaillons à un correctif global.

Voici la solution de contournement pour corriger votre projet et provisionner correctement ces agents de service afin de pouvoir commencer à inclure des URL Cloud Storage for Firebase dans vos requêtes multimodales. Vous devez être propriétaire du projet, et vous n'avez besoin d'effectuer cet ensemble de tâches qu'une seule fois pour votre projet.

1. Accédez à gcloud CLI et authentifiez-vous.
   Le moyen le plus simple de le faire est d'utiliser Cloud Shell. Pour en savoir plus, consultez la documentation sur Google Cloud.

2. Si vous y êtes invité, suivez les instructions affichées dans le terminal pour exécuter gcloud CLI sur votre projet Firebase.

   Vous aurez besoin de l'ID de votre projet Firebase, que vous trouverez en haut de la page settings Paramètres du projet dans la console Firebase.

3. Provisionnez les agents de service requis dans votre projet en exécutant la commande suivante :

   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. Attendez quelques minutes pour vous assurer que les agents de service sont provisionnés, puis réessayez d'envoyer votre requête multimodale incluant l'URL Cloud Storage for Firebase.

Si cette erreur persiste après plusieurs minutes, contactez l'assistance Firebase.

Erreur 403 : PERMISSION_DENIED: To access this model, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check

Si vous recevez une erreur 403 - PERMISSION_DENIED indiquant To access this model, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check, cela signifie que votre requête ne comporte pas de jeton App Check valide et que vous essayez d'accéder à un modèle qui fait souvent l'objet d'abus.

Certains modèles génératifs ont été identifiés comme étant couramment utilisés par des personnes malveillantes.

Comme vous n'avez pas appliqué App Check pour Firebase AI Logic, votre projet est vulnérable à l'utilisation abusive de ces modèles. Pour protéger nos développeurs, Firebase bloque l'accès à ces modèles, sauf si la requête inclut un jeton App Check valide (ce qui signifie que App Check est appliqué pour Firebase AI Logic).

Si vous souhaitez accéder au modèle qui a renvoyé l'erreur, procédez comme suit :

1. Configurez App Check pour Firebase AI Logic. Pour le développement local, assurez-vous de configurer le fournisseur de débogage App Check.

   L'application de App Check est essentielle pour protéger les modèles Gemini API et Gemini contre les utilisations abusives. Elle est requise pour corriger cette erreur.

2. Renvoyez la requête de votre application à Firebase AI Logic.

   Cette requête enverra un jeton App Check valide, et vous ne recevrez plus l'erreur 403 - PERMISSION_DENIED.

3. Avant de publier votre application pour les utilisateurs finaux, vous devez configurer un fournisseur d'attestation de production (comme App Attest, Play Integrity ou reCAPTCHA Enterprise) afin que vos utilisateurs finaux puissent accéder à votre fonctionnalité d'IA lorsque App Check est appliqué.

Erreur 403 : PERMISSION_DENIED: Firebase AI Logic has been deactivated in this project. To resume using Firebase AI Logic, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check

Si vous recevez une erreur 403 - PERMISSION_DENIED indiquant Firebase AI Logic has been deactivated in this project. To resume using Firebase AI Logic, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check, cela signifie que votre projet Firebase a été identifié comme inactif et que vous n'avez pas appliqué App Check pour Firebase AI Logic.

Les "projets inactifs" sont ceux pour lesquels Firebase AI Logic est activé, mais qui n'ont pas utilisé Firebase AI Logic récemment.

Comme App Check n'est pas appliqué pour Firebase AI Logic, votre projet est vulnérable à une utilisation abusive de Gemini API. Pour protéger votre projet, Firebase a désactivé l'utilisation de Firebase AI Logic jusqu'à ce que vous appliquiez App Check pour Firebase AI Logic.

Lorsque vous êtes prêt à recommencer à utiliser Firebase AI Logic, procédez comme suit :

1. Configurez App Check pour Firebase AI Logic. Pour le développement local, assurez-vous de configurer le fournisseur de débogage App Check.

   L'application de App Check est essentielle pour protéger les modèles Gemini API et Gemini contre les utilisations abusives. Elle est requise pour corriger cette erreur.

2. Renvoyez la requête de votre application à Firebase AI Logic.

   Cette requête enverra un jeton App Check valide, et vous ne recevrez plus l'erreur 403 - PERMISSION_DENIED.

3. Si vous appliquez déjà App Check et que vous obtenez toujours cette erreur, vérifiez si la protection contre la relecture est activée pour Firebase AI Logic (y compris en mode "Surveillance uniquement").

   Lorsque la protection contre les attaques de répétition est activée, seuls les jetons à usage limité sont considérés comme validés pour Firebase AI Logic. Les jetons de session standards ne permettent pas de résoudre cette erreur. Activez les jetons à usage limité dans votre application ou désactivez la protection contre la relecture pour Firebase AI Logic, renvoyez une requête et attendez environ un jour avant de réactiver la protection contre la relecture (l'activité du projet est réévaluée quotidiennement).

4. Avant de publier votre application pour les utilisateurs finaux, vous devez configurer un fournisseur d'attestation de production (comme App Attest, Play Integrity ou reCAPTCHA Enterprise) afin que vos utilisateurs finaux puissent accéder à votre fonctionnalité d'IA lorsque App Check est appliqué.

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

Si vous recevez une erreur 403 indiquant PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., cela signifie généralement que la clé API de votre fichier/objet de configuration Firebase appartient à un autre projet Firebase.

Vérifiez que la clé API listée dans votre fichier/objet de configuration Firebase correspond à la clé API de votre application. Vous pouvez afficher toutes vos clés API dans le panneau API et services > Identifiants de la console Google Cloud.

Si vous constatez qu'ils ne correspondent pas, obtenez un nouveau fichier/objet de configuration Firebase, puis remplacez celui qui se trouve dans votre application. Le nouveau fichier/objet de configuration doit contenir une clé API valide pour votre application et votre projet Firebase.

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

Si vous recevez une erreur 403 indiquant Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., cela signifie généralement que la clé API de votre configuration Firebase dans votre application comporte des restrictions qui l'empêchent d'appeler l'API requise.

Pour résoudre ce problème, vous devez mettre à jour les restrictions de votre clé API dans la console Google Cloud afin d'inclure l'API requise. Pour Firebase AI Logic, vous devez vous assurer que l'API Firebase AI Logic (firebasevertexai.googleapis.com) est incluse dans la liste des API sélectionnées qui peuvent être appelées à l'aide de la clé API.

Procédez comme suit :

1. Dans la console Google Cloud, ouvrez le panneau API et services > Identifiants.

2. Sélectionnez la clé API que votre application est configurée pour utiliser (par exemple, la "clé iOS" pour une application iOS).

3. Sur la page Modifier la clé API, accédez à la section Restrictions relatives aux API.

4. Assurez-vous que l'option Restreindre la clé est sélectionnée. Si ce n'est pas le cas, votre clé n'est pas limitée, et ce n'est probablement pas la source de l'erreur.

5. Dans le menu déroulant API sélectionnées, recherchez et sélectionnez l'API Firebase AI Logic pour l'ajouter à la liste des API sélectionnées pouvant être appelées à l'aide de la clé API.

6. Cliquez sur Enregistrer.

   La prise en compte des modifications peut prendre jusqu'à cinq minutes.

Erreur 404 : Firebase AI Logic genai config not found

Si vous recevez une erreur 404 indiquant Firebase AI Logic genai config not found, cela signifie généralement qu'un paramètre de Firebase AI Logic est mal configuré ou manquant.

Voici les causes les plus probables de cette erreur :

• Vous n'avez pas encore configuré votre projet Firebase pour un fournisseur Gemini API.

  Procédure à suivre :
  Dans la console Firebase, accédez à Services d'IA > AI Logic. Cliquez sur Commencer, puis sélectionnez le fournisseur Gemini API de votre choix. Activez l'API, et Firebase configurera votre projet pour ce fournisseur. Une fois le workflow terminé, relancez votre requête.

• Si vous avez récemment suivi le workflow de configuration de Firebase AI Logic dans la console Firebase, il est possible que la configuration de Firebase AI Logic ne soit pas encore disponible pour tous les services de backend requis dans toutes les régions concernées.

  Que faire :
  Attendez quelques minutes, puis relancez votre requête.

Erreur 404 : le modèle "was not found or your project does not have access to it" ?

Exemple : "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."

Plusieurs raisons peuvent expliquer ce type d'erreur.

• Nom de modèle non valide

  • Cause : Le nom de modèle que vous avez fourni n'est pas valide.

  • Correction : vérifiez le nom et la version de votre modèle par rapport à la liste de tous les modèles compatibles et disponibles. Veillez à vérifier les segments et leur ordre dans le nom du modèle. Exemple :

    • Dernière activité Gemini 4 Argon Nom du modèle : gemini-4-argon
    • Nom du dernier modèle Gemini 3.x Pro : gemini-3.1-pro-preview (disponible uniquement en preview)
    • Dernière activité Gemini 3.x Flash Nom du modèle : gemini-3.8-flash
    • Dernière activité Gemini 3.x Flash‑Lite Nom du modèle : gemini-3.5-flash-lite
    • Dernière activité Gemini Nano Banana 2.1 Nom du modèle : gemini-nano-banana-2.1
    • Dernière activité Gemini Nano Banana 2 Nom du modèle : gemini-3.1-flash-image
    • Dernière activité Gemini Nano Banana 2 Lite Nom du modèle : gemini-3.1-flash-lite-image
    • Dernière activité Gemini Nano Banana Pro Nom du modèle : gemini-3-pro-image

• Emplacement non valide (applicable uniquement si vous utilisez le fournisseur Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI))

  • Cause : Votre requête tente peut-être d'accéder à un modèle dans un emplacement où il n'est pas disponible.

  • Solution : assurez-vous que votre requête tente d'accéder au modèle là où il est disponible.

    Lorsque vous utilisez Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), vous pouvez éventuellement spécifier un emplacement pour accéder au modèle lors de l'initialisation. Si vous ne spécifiez pas d'emplacement, Firebase AI Logic utilise par défaut les emplacements suivants :

    • Lorsque vous utilisez la syntaxe d'initialisation "Agent Platform" : global
    • Lorsque vous utilisez l'ancienne syntaxe d'initialisation "Vertex AI" : us-central1

    Cependant, tous les modèles ne sont pas compatibles avec ces emplacements par défaut. Cela signifie que, selon le modèle, il peut être nécessaire de définir explicitement un emplacement spécifique lors de l'initialisation.

    • Modèles Gemini en version preview et expérimentaux : disponibles uniquement dans l'emplacement global.

    • Modèles stables Gemini 4.x et Gemini 3.x : disponibles dans l'emplacement global et souvent dans les emplacements us et eu.

    • Modèles Gemini 2.5 : disponibles dans de nombreux emplacements. Notez que les modèles Gemini Live API 2.5 ne sont pas disponibles dans global.

  Découvrez comment spécifier l'emplacement d'accès au modèle (y compris des extraits de code).

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

Plusieurs raisons peuvent expliquer ce type d'erreur.

• Vous dépassez votre quota ou le modèle auquel vous accédez est surchargé par les requêtes d'autres personnes.

  La mesure à prendre dépend de l'utilisation de Gemini Developer API ou de Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI). Pour en savoir plus sur les quotas et sur la façon de demander un quota supplémentaire, consultez Limites de débit et quotas.

  Si vous utilisez Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), la documentation de Google Cloud fournit des informations supplémentaires et des conseils pour le code d'erreur 429.

• Vous essayez d'utiliser un modèle ou une fonctionnalité qui nécessite la facturation, mais votre projet Firebase est associé au forfait Spark.

  Si vous utilisez Gemini Developer API, vous pouvez bénéficier d'un accès limité à certains modèles et d'un accès à de nombreuses fonctionnalités de base dans le cadre du "niveau sans frais" de Gemini Developer API. Ce niveau vous permet de commencer sans avoir à fournir de mode de paiement. Vous n'avez donc pas besoin de passer au forfait Blaze avec paiement à l'usage pour votre projet Firebase.

  • Certains modèles ne sont pas disponibles dans le "niveau sans frais" Gemini Developer API et nécessitent le"niveau payant ", ce qui signifie que votre projet doit être associé au forfait Blaze avec paiement à l'usage. Par exemple, les modèles suivants nécessitent presque toujours une facturation :

    • La plupart des modèles en preview et expérimentaux
    • Modèles de génération de contenus multimédias (comme les modèles Gemini Nano Banana)

  • Certains modèles proposent des fonctionnalités de base dans le Gemini Developer API "niveau sans frais", mais nécessitent le "niveau payant" pour utiliser des fonctionnalités plus avancées. Exemple :

    • Lorsque vous utilisez la plupart des modèles Gemini 3.x, l'ancrage avec Google Search ou Google Maps nécessite une facturation.

  En savoir plus sur les forfaits Firebase et le Gemini Developer API.

  Pour en savoir plus, consultez la Gemini Developer API documentation sur les tarifs et les questions fréquentes sur la facturation.