En esta página, se proporciona información para solucionar problemas relacionados con códigos de error comunes de los SDKs de Gemini API y Firebase AI Logic.
Error 400: API key not valid. Please pass a valid API key.
Si recibes un error 400 que dice API key not valid. Please pass a valid API key., suele significar que la clave de API en tu objeto o archivo de configuración de Firebase no existe o no está configurada para usarse con tu app o proyecto de Firebase.
Verifica que la clave de API que aparece en tu objeto o archivo de configuración de Firebase coincida con la clave de API de tu app. Puedes ver todas tus claves de API en el panel APIs y servicios > Credenciales de la consola de Google Cloud.
Si descubres que no coinciden, obtén un objeto o archivo de configuración de Firebase nuevo y, luego, reemplaza el que está en tu app. El objeto o archivo de configuración nuevo debe contener una clave de API válida para tu app y tu proyecto de Firebase.
Error 400: Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Si intentas enviar una solicitud multimodal con una URL de Cloud Storage for Firebase, es posible que encuentres el siguiente error 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Este error se debe a que no se aprovisionaron automáticamente de forma correcta los agentes de servicio necesarios en un proyecto cuando se habilitó la API de Vertex AI en el proyecto. Este es un problema conocido en algunos proyectos, y estamos trabajando en una solución global.
Esta es la solución alternativa para corregir tu proyecto y aprovisionar correctamente estos agentes de servicio, de modo que puedas comenzar a incluir URLs de Cloud Storage for Firebase en tus solicitudes multimodales. Debes ser propietario del proyecto y solo debes completar este conjunto de tareas una vez para tu proyecto.
Accede y autentica con gcloud CLI.
La forma más fácil de hacerlo es desde Cloud Shell. Obtén más información en la documentación de Google Cloud.Si se te solicita, sigue las instrucciones que se muestran en la terminal para que gcloud CLI se ejecute en tu proyecto de Firebase.
Necesitarás el ID de tu proyecto de Firebase, que puedes encontrar en la parte superior de la settings Configuración del proyecto en la consola de Firebase.
Ejecuta el siguiente comando para aprovisionar los agentes de servicio requeridos en tu proyecto:
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 ''
Espera unos minutos para asegurarte de que se aprovisionen los agentes de servicio y, luego, vuelve a enviar tu solicitud multimodal que incluye la URL de Cloud Storage for Firebase.
Si sigues recibiendo este error después de esperar varios minutos, comunícate con el equipo de asistencia de Firebase.
Error 403: Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
Si recibes un error 403 que dice Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., suele significar que la clave de API en la configuración de Firebase de tu app tiene restricciones que impiden que llame a la API requerida.
Para corregir este problema, debes actualizar las restricciones de tu clave de API en la consola de Google Cloud para incluir la API requerida. En el caso de Firebase AI Logic, debes asegurarte de que la API de Firebase AI Logic (firebasevertexai.googleapis.com) esté incluida en la lista de APIs seleccionadas a las que se puede llamar con la clave de API.
Sigue estos pasos:
En la consola de Google Cloud, abre el panel APIs y servicios > Credenciales.
Selecciona la clave de API que está configurada para usar tu aplicación (por ejemplo, la "clave de iOS" para una app para iOS).
En la página Editar clave de API, busca la sección Restricciones de API.
Asegúrate de que esté seleccionada la opción Restringir clave. Si no es así, tu clave no tiene restricciones y es probable que esta no sea la causa del error.
En el menú desplegable APIs seleccionadas, busca y selecciona la API de Firebase AI Logic para agregarla a la lista de APIs seleccionadas que se pueden llamar con la clave de API.
Haz clic en Guardar.
Los cambios pueden tardar hasta cinco minutos en aplicarse.
Error 403: PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.
Si recibes un error 403 que dice PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., suele significar que la clave de API en tu objeto o archivo de configuración de Firebase pertenece a un proyecto de Firebase diferente.
Verifica que la clave de API que aparece en tu objeto o archivo de configuración de Firebase coincida con la clave de API de tu app. Puedes ver todas tus claves de API en el panel APIs y servicios > Credenciales de la consola de Google Cloud.
Si descubres que no coinciden, obtén un objeto o archivo de configuración de Firebase nuevo y, luego, reemplaza el que está en tu app. El objeto o archivo de configuración nuevo debe contener una clave de API válida para tu app y tu proyecto de Firebase.
Error 404: Firebase AI Logic genai config not found
Si intentas usar Gemini Developer API y recibes un error 404 que dice Firebase AI Logic genai config not found, por lo general, significa que tu proyecto de Firebase no tiene una clave de API de Gemini válida para usar con los SDKs de cliente de Firebase AI Logic.
Estas son las causas más probables de este error:
Aún no configuraste tu proyecto de Firebase para Gemini Developer API.
Qué debes hacer:
En la consola de Firebase, ve a Servicios de IA > Lógica de IA. Haz clic en Comenzar y, luego, selecciona Gemini Developer API. Habilita la API y la consola configurará tu proyecto para Gemini Developer API. Después de completar el flujo de trabajo, vuelve a intentar tu solicitud.Si recientemente completaste el flujo de trabajo de configuración de Firebase AI Logic en la consola de Firebase, es posible que tu clave de API de Gemini aún no esté disponible para todos los servicios de backend necesarios en todas las regiones.
Qué hacer:
Espera unos minutos y vuelve a enviar la solicitud.Es posible que se haya borrado tu clave de API de Gemini de tu proyecto de Firebase.
Qué hacer:
Aprende a cambiar la clave de la API de Gemini que usa Firebase AI Logic.
Error 404: ¿El modelo "was not found or your project does not have access to it"?
Por ejemplo: “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.”
Existen varios motivos por los que podrías recibir un error como este.
Nombre del modelo no válido
Causa: El nombre del modelo que proporcionaste no es válido.
Corrección: Compara el nombre y la versión de tu modelo con la lista de todos los modelos compatibles y disponibles. Asegúrate de verificar los segmentos y su orden en el nombre del modelo. Por ejemplo:
- Nombre del modelo Gemini 3.x Pro más reciente:
gemini-3.1-pro-preview(solo disponible en versión preliminar) - Nombre del modelo más reciente Gemini 3.x Flash:
gemini-3.5-flash - Nombre del modelo más reciente Gemini 3.x Flash‑Lite:
gemini-3.1-flash-lite - Nombre del modelo Gemini 3.x Pro Image más reciente (también conocido como "Nano Banana Pro"):
gemini-3-pro-image-preview(solo disponible en la versión preliminar) - Nombre del modelo Gemini 3.x Flash Image más reciente (también conocido como "Nano Banana 2"):
gemini-3.1-flash-image-preview(solo disponible en la versión preliminar) - Nombre del modelo "Nano Banana" más reciente:
gemini-2.5-flash-image
- Nombre del modelo Gemini 3.x Pro más reciente:
Ubicación no válida (solo se aplica si se usa el proveedor Vertex AI Gemini API)
Causa: Cada una de tus solicitudes que usan Vertex AI Gemini API debe incluir la ubicación para acceder al modelo. Es posible que tu solicitud intente acceder a un modelo en una ubicación en la que no está disponible.
Solución: Asegúrate de que tu solicitud intente acceder al modelo en el que está disponible.
Cuando se usa Vertex AI Gemini API, Firebase AI Logic se establece de forma predeterminada en
us-central1. Sin embargo, no todos los modelos son compatibles conus-central1. Esto significa que, según el modelo, es posible que debas establecer explícitamente una ubicación específica durante la inicialización.Modelos de vista previa y experimentales Gemini: Es obligatorio establecer la ubicación en
global(excepto para los modelos Live API). Todos los modelos Gemini en versión preliminar y experimentales (excepto los modelos Live API) están disponibles solo en la ubicaciónglobal.Modelos de Gemini 3.x: Cuando se usa Firebase AI Logic, es obligatorio establecer la ubicación en
global. Firebase AI Logic aún no admite las ubicacionesusyeu.Modelos de Gemini 2.5: Establecer la ubicación es opcional. Si no especificas una ubicación, el valor predeterminado es
us-central1.Modelos de Gemini Live API: Establecer la ubicación es opcional. Si no especificas una ubicación, el valor predeterminado es
us-central1. Ten en cuenta que no se admite la ubicaciónglobal.
Obtén más información para especificar la ubicación para acceder al modelo (incluidos los fragmentos de código).
Errores 429: "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details" o "Resource exhausted, please try again later."
Los errores 429 indican que estás superando tu cuota o que el modelo al que accedes está sobrecargado por las solicitudes de otras personas.
La acción que debes realizar depende de si usas Gemini Developer API o Vertex AI Gemini API. Para obtener más información sobre las cuotas y cómo solicitar cuotas adicionales, consulta Límites de frecuencia y cuotas.
Si usas Vertex AI Gemini API, la documentación de Google Cloud proporciona contexto y orientación adicionales para el código de error 429.