Códigos de error

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., por lo general, significa 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 APIs y servicios > Credenciales panel en la Google Cloud consola.

Si descubres que no coinciden, entonces 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 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 Cloud Storage for Firebase URL, 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 un proyecto que no tenía los agentes de servicio requeridos aprovisionados automáticamente de forma correcta cuando se habilitó la API de Vertex AIen el proyecto. Este es un problema conocido con 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 para que puedas comenzar a incluir URLs en tus solicitudes multimodales.Cloud Storage for Firebase Debes ser propietario del proyecto y solo necesitas completar este conjunto de tareas una vez para tu proyecto.

1. Accede a gcloud CLI y autentícate en ella.
   La forma más sencilla de hacerlo es desde Cloud Shell. Obtén más información en la Google Cloud documentación.

2. Si se te solicita, sigue las instrucciones que se muestran en la terminal para que la 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 Firebase console.

3. 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 ''
   

4. Espera unos minutos para asegurarte de que se aprovisionen los agentes de servicio y, luego, vuelve a intentar enviar tu solicitud multimodal que incluye la Cloud Storage for Firebase URL.

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., por lo general, significa que la clave de API en tu configuración de Firebase en tu app tiene restricciones que impiden que llame a la API requerida.

Para solucionar este problema, debes actualizar las restricciones de tu clave de API en la Google Cloud consola para incluir la API requerida. En el caso de Firebase AI Logic, debes asegurarte de que la Firebase AI Logic API (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:

1. En la consola de Google Cloud, abre el panel de APIs y servicios > Credenciales.

2. Selecciona la clave de API que está configurada para usar tu aplicación (por ejemplo, la "clave de iOS" para una app para iOS).

3. En la página Editar clave de API, busca la sección Restricciones de API.

4. Asegúrate de que esté seleccionada la opción Restringir clave. Si no lo está, tu clave no está restringida, y es probable que esta no sea la fuente del error.

5. En el menú desplegable APIs seleccionadas, busca y selecciona la Firebase AI Logic API para agregarla a la lista de APIs seleccionadas a las que se puede llamar con la clave de API.

6. Haz clic en Guardar.

   Es posible que los cambios tarden 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., por lo general, significa 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 APIs y servicios > Credenciales panel en la Google Cloud consola.

Si descubres que no coinciden, entonces 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 proyecto de Firebase.

Error 404: Firebase AI Logic genai config not found

Si intentas usar el 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 Gemini válida para usar con los SDK de cliente Firebase AI Logic.

Estas son las causas más probables de este error:

• Aún no configuraste tu proyecto de Firebase para el Gemini Developer API.

  Qué hacer:
  En la consola de Firebase, ve a la página Firebase AI Logic. Haz clic en Comenzar y, luego, selecciona la Gemini Developer API. Habilita la API y la consola configurará tu proyecto para la Gemini Developer API. Después de completar el flujo de trabajo, vuelve a intentar realizar la solicitud.

• Si recientemente realizaste el flujo de trabajo de configuración de Firebase AI Logic en la consola Firebase, es posible que tu clave de API de Gemini aún no esté disponible para todos los servicios de backend requeridos en todas las regiones.

  Qué hacer:
  Espera unos minutos y, luego, vuelve a intentar realizar la solicitud.

• Es posible que se haya borrado tu clave de API de Gemini de tu proyecto de Firebase.

  Qué hacer:
  Obtén información para cambiar la clave de 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."

Hay varias razones por las que podrías recibir un error como este.

• Nombre de modelo no válido

  • Causa: El nombre del modelo que proporcionaste no es válido.

  • Solución: Compara el nombre y la versión del 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:

    • El nombre del modelo de vista previa Gemini 3.1 Pro es gemini-3.1-pro-preview.
    • El nombre del modelo de vista previa Gemini 3 Flash es gemini-3-flash-preview.
    • El nombre del modelo de vista previa de "Nano Banana Pro" es gemini-3-pro-image-preview.
    • El nombre del modelo de vista previa de "Nano Banana 2" es gemini-3.1-flash-image-preview.
    • El nombre del modelo de "Nano Banana" es gemini-2.5-flash-image.

• Ubicación no válida (solo se aplica si se usa el proveedor Vertex AI Gemini API y un modelo de vista previa o experimental)

  • Causa: Estás usando una versión de vista previa o experimental de un modelo (por ejemplo, gemini-3.1-pro-preview y gemini-3.1-flash-image-preview) y no especificaste la ubicación global.

    Si usas la Vertex AI Gemini API, todos los modelos de vista previa y experimentales Gemini (excepto los modelos de Gemini Live) solo están disponibles en la ubicación global. Sin embargo, como Firebase AI Logic usa de forma predeterminada la ubicación us-central1, debes especificar de forma explícita la ubicación global cuando inicializas el servicio de backend Vertex AI Gemini API en tu código cuando usas estos modelos de vista previa y experimentales Gemini.

  • Solución: Cuando inicialices el servicio Vertex AI Gemini API, especifica la ubicación global. Obtén más información para especificar la ubicación para acceder al modelo (incluidos los fragmentos de código).

• Ubicación no válida (solo se aplica si se usa el proveedor Vertex AI Gemini API)

  • Causa: Estás usando un modelo que no es compatible con la ubicación en la que intentas acceder a él.

    Si usas la Vertex AI Gemini API, algunos modelos solo están disponibles en ubicaciones específicas. Por ejemplo (sin ser exhaustivo):

    • Imagen modelos no son compatibles con la global ubicación.
    • Los modelos Gemini Live API (como gemini-2.0-flash-live-preview-04-09) solo son compatibles con la ubicación us-central1.
    • Los modelos de Gemini 2.5 (como gemini-2.5-pro) solo están disponibles en la ubicación global, las ubicaciones de EE.UU. y algunas ubicaciones europeas (y, a veces, en otras ubicaciones si tu proyecto tiene opciones especiales).

  • Solución: Cuando inicialices el servicio Vertex AI Gemini API, asegúrate de especificar una ubicación compatible para el modelo que estás usando. Obtén más información para especificar la ubicación para acceder al modelo (incluidos los fragmentos de código) y las ubicaciones compatibles para los modelos.

    Ten en cuenta que Firebase AI Logic usa de forma predeterminada la us-central1 ubicación.

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 la 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 el Vertex AI Gemini API, la documentación de Google Cloud proporciona contexto y orientación adicionales para el código de error 429.