このページでは、Gemini API とFirebase AI Logic SDK の一般的なエラーコードのトラブルシューティングについて説明します。
400 エラー: API key not valid. Please pass a valid API key.
API key not valid. Please pass a valid API key. という 400 エラーが表示された場合は、通常、Firebase 構成ファイル / オブジェクトの API キーが存在しないか、アプリや Firebase プロジェクトで使用するように設定されていないことを意味します。
Firebase 構成ファイル/オブジェクトに記載されている API キーが、アプリの API キー と一致していることを確認します。すべての API キーは、 [API とサービス] > [認証情報] Google Cloudパネルで確認できます。
一致していないことが判明した場合は、 新しい Firebase 構成ファイル / オブジェクトを取得し、 アプリ内の構成ファイル / オブジェクトと置き換えます。新しい構成ファイル / オブジェクト には、アプリと Firebase プロジェクトの有効な API キーが含まれている必要があります。
400 エラー: Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Cloud Storage for Firebase Cloud Storage for FirebaseURL
を使用してマルチモーダル リクエストを送信しようとすると、次の 400 エラーが発生することがあります。Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
このエラーは、プロジェクトで Agent Platform API が有効になったときに、必要なサービス エージェントが自動的にプロビジョニングされなかったプロジェクトで発生します。これは一部のプロジェクトで確認されている既知の問題であり、現在、グローバルな修正に取り組んでいます。
プロジェクトを修正し、これらのサービス エージェントを正しくプロビジョニングして、マルチモーダル リクエストに Cloud Storage for Firebase URL を含めることができるようにするための回避策は次のとおりです。プロジェクトの オーナーである必要があり、この一連のタスクはプロジェクトごとに 1 回だけ 完了する必要があります。
gcloud CLI にアクセスして認証します。
これを行う最も簡単な方法は、Cloud Shell を使用することです。詳細については、 Google Cloudドキュメントをご覧ください。プロンプトが表示されたら、ターミナルに表示される手順に沿って、 gcloud CLI が Firebase プロジェクトに対して実行されるようにします。
Firebase プロジェクト ID が必要です。これは、 settings [プロジェクトの設定] Firebase コンソールの最上部にあります。
次のコマンドを実行して、プロジェクトに必要なサービス エージェントをプロビジョニングします。
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 ''
サービス エージェントがプロビジョニングされるまで数分待ってから、 Cloud Storage for Firebase URL を含むマルチモーダル リクエストの送信を再試行します。
数分待ってもこのエラーが表示される場合は、 Firebase サポートにお問い合わせください。
403 エラー: PERMISSION_DENIED: To access this model, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check
403 - PERMISSION_DENIED エラーが表示され
To access this model, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-checkと表示された場合は、リクエストに有効な App Check トークンがなく
悪用されることが多いモデルにアクセスしようとしていることを意味します。
一部の生成モデルは、悪意のあるユーザーによる悪用の対象として特定されています。
Firebase AI Logic で App Check が適用されていないため、 プロジェクトはこれらのモデルの悪用に脆弱です。デベロッパーを保護するため、 リクエストに有効な App Check トークンが含まれていない限り（つまり、App Check が Firebase AI Logic に適用されていない限り）、Firebase はこれらのモデルへのアクセスをブロックします。
エラーを返したモデルにアクセスするには、次の操作を行います。
App Check を Firebase AI Logic 用に設定します。ローカル開発の場合は、 App Check デバッグ プロバイダを設定していることを確認してください。
App Check を適用することは、Gemini API と Gemini モデルを悪用から保護するために不可欠であり、このエラーを解消するには 適用が必要です。
アプリから Firebase AI Logic にリクエストを再送信します。
このリクエストは有効な App Check トークンを送信するため、この
403 - PERMISSION_DENIEDエラーは表示されなくなります。アプリをエンドユーザーにリリースする前に、 本番環境の証明プロバイダ （App Attest、Play Integrity、reCAPTCHA Enterprise など）を設定する必要があります。これにより、 エンドユーザーが App Check が適用されている場合に AI 機能にアクセスできるようになります。
403 エラー: 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
403 - PERMISSION_DENIED エラーが表示され
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と表示された場合は、Firebase プロジェクトが非アクティブとして識別され、
App CheckがFirebase AI Logicに適用されていないことを意味します。
「非アクティブなプロジェクト」とは、Firebase AI Logic が有効になっているものの、 Firebase AI Logic の最近の使用履歴がないプロジェクトです。
Firebase AI Logic で App Check が適用されていないため、 プロジェクトは Gemini API の悪用に脆弱です。プロジェクトを保護するため、Firebase は Firebase AI Logic に App Check を適用するまで、Firebase AI Logic の使用を無効にしました。
Firebase AI Logic の使用を再開する準備ができたら、次の操作を行います。
App Check を Firebase AI Logic 用に設定します。ローカル開発の場合は、 App Check デバッグ プロバイダを設定していることを確認してください。
App Check を適用することは、Gemini API と Gemini モデルを悪用から保護するために不可欠であり、このエラーを解消するには 適用が必要です。
アプリから Firebase AI Logic にリクエストを再送信します。
このリクエストは有効な App Check トークンを送信するため、この
403 - PERMISSION_DENIEDエラーは表示されなくなります。アプリをエンドユーザーにリリースする前に、 本番環境の証明プロバイダ （App Attest、Play Integrity、reCAPTCHA Enterprise など）を設定する必要があります。これにより、 エンドユーザーが App Check が適用されている場合に AI 機能にアクセスできるようになります。
403 エラー: PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.
PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. という 403 エラーが表示された場合は、通常、Firebase 構成ファイル/オブジェクトの API キーが別の Firebase プロジェクトに属していることを意味します。
Firebase 構成ファイル/オブジェクトに記載されている API キーが、アプリの API キーと一致していることを確認します。すべての API キーは、 [API とサービス] > [認証情報] パネルで確認できます。Google Cloud
一致していないことが判明した場合は、 新しい Firebase 構成ファイル / オブジェクトを取得し、 アプリ内の構成ファイル / オブジェクトと置き換えます。新しい構成ファイル / オブジェクト には、アプリと Firebase プロジェクトの有効な API キーが含まれている必要があります。
403 エラー: Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. という 403 エラーが表示された場合は、通常、アプリの Firebase 構成の API キーに、必要な API の呼び出しを妨げる制限があることを意味します。
この問題を解決するには、
Google Cloud コンソールで API キーの制限を更新して、必要な API を含める必要があります。Firebase AI Logic の場合は、API キーを使用して呼び出すことができる選択した API のリストに Firebase AI Logic API（firebasevertexai.googleapis.com）が含まれていることを確認する必要があります。
手順は次のとおりです。
Google Cloud コンソールで、 [API とサービス] > [認証情報] パネルを開きます。
アプリケーションで使用するように構成されている API キー（iOS アプリの場合は「iOS キー」など）を選択します。
[API キーを編集] ページで、[API の制限] セクションを見つけます。
[キーを制限] オプションが選択されていることを確認します。選択されていない場合、キーは制限されておらず、これがエラーの原因ではない可能性があります。
を適用することを強くおすすめします。[選択した API] プルダウン メニューで、 Firebase AI Logic API を検索して選択し、API キーを使用して呼び出すことができる選択した API のリストに追加します。
[保存] をクリックします。
変更が有効になるまでに最大 5 分かかることがあります。
404 エラー: Firebase AI Logic genai config not found
Firebase AI Logic genai config not found という 404 エラーが表示された場合は、通常、Firebase AI Logic の設定が誤っているか、設定が欠落していることを意味します。
このエラーの最も可能性の高い原因は次のとおりです。
Gemini API プロバイダ用に Firebase プロジェクトを設定していない。
対処方法:
Firebase コンソールで、[**AI サービス**] > [**AI Logic**] に移動します。[開始] をクリックし、 選択した Gemini API プロバイダを選択します。API を有効にすると、Firebase がそのプロバイダ用にプロジェクトを設定します。ワークフローが完了したら、リクエストを再試行してください。Firebase AI Logic の設定ワークフローを Firebase コンソールで完了したばかりの場合、Firebase AI Logic の構成が、該当するすべてのリージョンで必要なすべてのバックエンド サービスでまだ利用できない可能性があります。
対処方法:
数分待ってから、リクエストを再試行してください。
404 エラー: モデル「was not found or your project does not have access to it」が見つかりませんでした。
例: 「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.」
このようなエラーが発生する理由はいくつかあります。
モデル名が無効
原因: 指定したモデル名が有効なモデル名ではありません。
修正: サポートされているすべての モデルと利用可能なモデルのリストと照らし合わせて、モデル名とモデル バージョンを確認します。 モデル名のセグメントとその順序を必ず確認してください。 例:
- 最新の Gemini 3.x Pro
モデル名:
gemini-3.1-pro-preview（プレビュー版でのみ利用可能） - 最新の Gemini 3.x Flash
モデル名:
gemini-3.7-flash - 最新の Gemini 3.x Flash‑Lite
モデル名:
gemini-3.5-flash-lite - 最新の Gemini 3.x Pro Image（Nano Banana Pro）
モデル名:
gemini-3-pro-image - 最新の Gemini 3.x Flash Image（Nano Banana 2）
モデル名:
gemini-3.1-flash-image - 最新の Gemini 3.x Flash‑Lite Image（Nano Banana 2 Lite）
モデル名:
gemini-3.1-flash-lite-image - 最新の Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）
モデル名:
gemini-2.5-flash-image
- 最新の Gemini 3.x Pro
モデル名:
無効なロケーション （Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)プロバイダを使用している場合にのみ適用）
原因: リクエストが、モデルが利用できないロケーション のモデルにアクセスしようとしている可能性があります。
修正: リクエストが、モデルが利用可能な場所でモデルにアクセスしようとしていることを確認します。
Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)を使用する場合は、初期化時にモデルにアクセスする ロケーションを必要に応じて指定できます。ロケーションを指定しない場合、Firebase AI Logic はデフォルトで次のロケーションになります。
- 「Agent Platform」初期化構文を使用する場合:
global - 従来の「Vertex AI」初期化構文を使用する場合:
us-central1
ただし、これらのデフォルトのロケーションでは、すべてのモデルがサポートされているわけではありません。つまり、モデルによっては、初期化時に特定のロケーションを明示的に設定する必要がある場合があります。
Gemini Gemini プレビュー版モデルと試験運用版モデル:
globalロケーションでのみ利用できます（Live API モデルを除く - 下記を参照）。Gemini 3.x モデル: Firebase AI Logic を使用する場合、
globalロケーションでのみ利用できます。Firebase AI Logic は、usロケーションとeuロケーションをまだサポートしていません。Gemini 2.5 モデル: 多くのロケーションで利用できます.
Gemini Live API モデル:
us-central1ロケーションでのみ利用できます。globalロケーションはサポートされていません。
- 「Agent Platform」初期化構文を使用する場合:
429 エラー: "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details" または "Resource exhausted, please try again later."
このようなエラーが発生する理由はいくつかあります。
割り当てを超えているか、アクセスしているモデルが他のユーザーからのリクエストによって過負荷になっています。
実行するアクションは、 Gemini Developer API と Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) のどちらを使用しているかによって異なります。割り当てと追加の割り当てをリクエストする方法について詳しくは、 レート上限と割り当てをご覧ください。
Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)を使用している場合は、Google Cloud ドキュメントに エラーコード 429に関する追加のコンテキストとガイダンスが記載されています。
課金が必要なモデルまたは機能を使用しようとしていますが、 Firebase プロジェクトが Spark お支払いプランに登録されています。
Gemini Developer API を使用している場合は、 特定のモデルへの限定的なアクセスと、多くの基本機能へのアクセスが可能です。 Gemini Developer API の「無料枠」この階層では、お支払い方法を入力しなくても利用を開始できるため、Firebase プロジェクトを従量課金制の Blaze のお支払いプランにアップグレードする必要はありません。
一部のモデルは Gemini Developer API 「無料枠」 では利用できず、「有料枠」が必要です。つまり、プロジェクトが 従量課金制の Blaze のお支払いプランに登録されている必要があります。たとえば、次のモデルではほぼ常に課金が必要です。
- ほとんどのプレビュー版モデルと試験運用版モデル
- 画像生成モデル（Nano Banana モデル）
一部のモデルでは、 Gemini Developer API「無料枠」で一部の基本機能を利用できますが、より上級者向け機能を使用するには「有料枠」 が必要です。例:
- ほとんどの Gemini 3.x モデルを使用する場合、
Google Search またはGoogle Maps を使用した Grounding には課金が必要です。
- ほとんどの Gemini 3.x モデルを使用する場合、
Firebase の料金プランと Gemini Developer API について
詳細については、Gemini Developer API 料金に関するドキュメント と 課金に関するよくある質問をご覧ください。