गड़बड़ी के कोड

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

अगर आपको 400 गड़बड़ी मिलती है और उसमें API key not valid. Please pass a valid API key. लिखा होता है, तो आम तौर पर इसका मतलब है कि आपके Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में मौजूद एपीआई पासकोड मौजूद नहीं है या उसे आपके ऐप्लिकेशन और/या Firebase प्रोजेक्ट के साथ इस्तेमाल करने के लिए सेट अप नहीं किया गया है.

देखें कि आपके Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में मौजूद एपीआई पासकोड, आपके ऐप्लिकेशन के एपीआई पासकोड से मेल खाता हो. Google Cloud Console में, एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल में जाकर, अपने सभी एपीआई पासकोड देखे जा सकते हैं.Google Cloud

अगर आपको पता चलता है कि ये पासकोड मेल नहीं खाते हैं, तो Firebase का नया कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट पाएं, इसके बाद, अपने ऐप्लिकेशन में मौजूद कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट को बदलें. नए कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में, आपके ऐप्लिकेशन और Firebase प्रोजेक्ट के लिए मान्य एपीआई पासकोड होना चाहिए.

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

अगर Cloud Storage for Firebase यूआरएल के साथ, मल्टीमॉडल अनुरोध भेजने की कोशिश की जा रही है, तो आपको 400 गड़बड़ी मिल सकती है:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

यह गड़बड़ी, ऐसे प्रोजेक्ट की वजह से होती है जिसमें ज़रूरी सेवा एजेंट अपने-आप सही तरीके से उपलब्ध नहीं कराए गए थे, जब प्रोजेक्ट में Vertex AI API चालू किया गया था. यह कुछ प्रोजेक्ट में होने वाली एक जानी-मानी समस्या है. हम इसे ठीक करने के लिए काम कर रहे हैं.

यहां इस समस्या को ठीक करने का तरीका बताया गया है, ताकि आपके प्रोजेक्ट के लिए सेवा एजेंट सही तरीके से उपलब्ध कराए जा सकें. इसके बाद, Cloud Storage for Firebase यूआरएल को आपके मल्टीमॉडल अनुरोधों में शामिल किया जा सकेगा. आपके पास प्रोजेक्ट का मालिकाना हक होना चाहिए. साथ ही, आपको अपने प्रोजेक्ट के लिए, टास्क का यह सेट सिर्फ़ एक बार पूरा करना होगा.

1. gcloud CLI को ऐक्सेस करें और उससे पुष्टि करें.
   ऐसा करने का सबसे आसान तरीका, Cloud Shell से है. ज़्यादा जानने के लिए, Google Cloud दस्तावेज़ पढ़ें.

2. अगर आपसे कहा जाता है, तो टर्मिनल में दिखाए गए निर्देशों का पालन करके, gcloud CLI को अपने Firebase प्रोजेक्ट के लिए चलाएं.

   आपके पास अपने Firebase प्रोजेक्ट का प्रोजेक्ट आईडी होना चाहिए. यह आईडी, settings प्रोजेक्ट सेटिंग में सबसे ऊपर मौजूद होता है.Firebase

3. अपने प्रोजेक्ट में ज़रूरी सेवा एजेंट उपलब्ध कराने के लिए, यह निर्देश चलाएं:

   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. कुछ मिनट इंतज़ार करें, ताकि यह पक्का किया जा सके कि सेवा एजेंट उपलब्ध करा दिए गए हैं. इसके बाद, यूआरएल वाले मल्टीमॉडल अनुरोध को दोबारा भेजें.Cloud Storage for Firebase

अगर कई मिनट इंतज़ार करने के बाद भी आपको यह गड़बड़ी मिलती है, तो Firebase की सहायता टीम से संपर्क करें.

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

अगर आपको 403 गड़बड़ी मिलती है और उसमें Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. लिखा होता है, तो आम तौर पर इसका मतलब है कि आपके ऐप्लिकेशन में Firebase कॉन्फ़िगरेशन में मौजूद एपीआई पासकोड पर ऐसी पाबंदियां लगी हैं जिनकी वजह से, ज़रूरी एपीआई को कॉल नहीं किया जा सकता.

इसे ठीक करने के लिए, आपको Google Cloud कंसोल में अपने एपीआई पासकोड पर लगी पाबंदियों को अपडेट करना होगा, ताकि उसमें ज़रूरी एपीआई शामिल किया जा सके. Firebase AI Logic के लिए, यह पक्का करना ज़रूरी है कि Firebase AI Logic API (firebasevertexai.googleapis.com), चुने गए उन एपीआई की सूची में शामिल हो जिन्हें एपीआई पासकोड का इस्तेमाल करके कॉल किया जा सकता है.

यह तरीका अपनाएं:

1. Google Cloud कंसोल में, एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल खोलें.

2. वह एपीआई पासकोड चुनें जिसे आपका ऐप्लिकेशन इस्तेमाल करने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है. जैसे, iOS ऐप्लिकेशन के लिए "iOS key".

3. एपीआई पासकोड में बदलाव करें पेज पर, एपीआई पर पाबंदियां सेक्शन ढूंढें.

4. पक्का करें कि पासकोड पर पाबंदी लगाएं विकल्प चुना गया हो. अगर यह विकल्प नहीं चुना गया है, तो आपके पासकोड पर कोई पाबंदी नहीं है. ऐसे में, हो सकता है कि गड़बड़ी की वजह यह न हो.

5. चुने गए एपीआई ड्रॉप-डाउन मेन्यू में, Firebase AI Logic एपीआई खोजें और उसे चुनें. ऐसा करने से, यह चुने गए उन एपीआई की सूची में जुड़ जाएगा जिन्हें एपीआई पासकोड का इस्तेमाल करके कॉल किया जा सकता है.

6. सेव करें पर क्लिक करें.

   बदलावों को लागू होने में पांच मिनट तक लग सकते हैं.

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

अगर आपको 403 गड़बड़ी मिलती है और उसमें PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. लिखा होता है, तो आम तौर पर इसका मतलब है कि आपके Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में मौजूद एपीआई पासकोड, किसी दूसरे Firebase प्रोजेक्ट का है.

देखें कि आपके Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में मौजूद एपीआई पासकोड, आपके ऐप्लिकेशन के एपीआई पासकोड से मेल खाता हो. Google Cloud Console में, एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल में जाकर, अपने सभी एपीआई पासकोड देखे जा सकते हैं.Google Cloud

अगर आपको पता चलता है कि ये पासकोड मेल नहीं खाते हैं, तो Firebase का नया कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट पाएं, इसके बाद, अपने ऐप्लिकेशन में मौजूद कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट को बदलें. नए कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में, आपके ऐप्लिकेशन और Firebase प्रोजेक्ट के लिए मान्य एपीआई पासकोड होना चाहिए.

404 गड़बड़ी: Firebase AI Logic genai config not found

अगर Gemini Developer API का इस्तेमाल करने की कोशिश की जा रही है और आपको 404 गड़बड़ी मिलती है, जिसमें Firebase AI Logic genai config not found लिखा होता है, तो आम तौर पर इसका मतलब है कि आपके Firebase प्रोजेक्ट में, Firebase AI Logic क्लाइंट SDK टूल के साथ इस्तेमाल करने के लिए, Gemini API का मान्य पासकोड नहीं है.

इस गड़बड़ी की सबसे आम वजहें यहां दी गई हैं:

• आपने अब तक अपने Firebase प्रोजेक्ट को Gemini Developer API के लिए सेट अप नहीं किया है.

  क्या करें:
  Firebase कंसोल में, AI सेवाएं > AI Logic पर जाएं. शुरू करें पर क्लिक करें. इसके बाद, Gemini Developer API चुनें. एपीआई चालू करें. इसके बाद, कंसोल आपके प्रोजेक्ट को Gemini Developer API के लिए सेट अप कर देगा. वर्कफ़्लो पूरा करने के बाद, अपना अनुरोध दोबारा भेजें.

• अगर आपने हाल ही में Firebase AI Logic सेटअप का वर्कफ़्लो Firebase कंसोल में पूरा किया है, तो हो सकता है कि Gemini API पासकोड, सभी इलाकों में, ज़रूरी सभी बैकएंड सेवाओं के लिए अब तक उपलब्ध न हो.

  क्या करें:
  कुछ मिनट इंतज़ार करें. इसके बाद, अपना अनुरोध दोबारा भेजें.

• हो सकता है कि आपके Gemini API पासकोड को आपके Firebase प्रोजेक्ट से मिटा दिया गया हो.

  क्या करें:
  जानें कि Gemini API पासकोड को कैसे बदलें जिसका इस्तेमाल Firebase AI Logic करता है.

404 गड़बड़ी: क्या मॉडल "was not found or your project does not have access to it" है?

उदाहरण के लिए: "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."

इस तरह की गड़बड़ी मिलने की कुछ अलग-अलग वजहें हो सकती हैं.

• मॉडल का नाम अमान्य है

  • वजह: आपने जो मॉडल का नाम दिया है वह मान्य नहीं है.

  • ठीक करने का तरीका: सभी काम करने वाले और उपलब्ध मॉडल की सूची के हिसाब से, अपने मॉडल के नाम और मॉडल के वर्शन की जांच करें. मॉडल के नाम में मौजूद सेगमेंट और उनके क्रम की जांच करना न भूलें. उदाहरण के लिए:

    • सबसे नए Gemini 3.x Pro मॉडल का नाम: gemini-3.1-pro-preview (यह सिर्फ़ प्रीव्यू में उपलब्ध है)
    • नवीनतम Gemini 3.x Flash मॉडल का नाम: gemini-3.5-flash
    • नवीनतम Gemini 3.x Flash‑Lite मॉडल का नाम: gemini-3.1-flash-lite
    • सबसे नए Gemini 3.x Pro Image (जिसे "Nano Banana Pro" भी कहा जाता है) मॉडल का नाम: gemini-3-pro-image
    • नवीनतम Gemini 3.x Flash Image (जिसे "Nano Banana 2" भी कहा जाता है) मॉडल का नाम: gemini-3.1-flash-image
    • सबसे नए Gemini 2.5 Flash Image (जिसे "Nano Banana" भी कहा जाता है) मॉडल का नाम: gemini-2.5-flash-image

• जगह अमान्य है (यह सिर्फ़ Vertex AI Gemini API उपलब्ध कराने वाली कंपनी का इस्तेमाल करने पर लागू होता है)

  • वजह: Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल करने वाले आपके हर अनुरोध में, मॉडल को ऐक्सेस करने की जगह शामिल होनी चाहिए. हो सकता है कि आपका अनुरोध, किसी ऐसे मॉडल को ऐक्सेस करने की कोशिश कर रहा हो जो उस जगह पर उपलब्ध नहीं है.

  • ठीक करने का तरीका: पक्का करें कि आपका अनुरोध, उस मॉडल को ऐक्सेस करने की कोशिश कर रहा हो जो उस जगह पर उपलब्ध है.

    Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल करते समय, Firebase AI Logic डिफ़ॉल्ट रूप से us-central1 का इस्तेमाल करता है. हालांकि, सभी मॉडल us-central1 में काम नहीं करते. इसका मतलब है कि मॉडल के हिसाब से, आपको शुरू में ही कोई खास जगह सेट करनी पड़ सकती है.

    • Gemini Gemini के प्रीव्यू और एक्सपेरिमेंटल मॉडल: जगह को global पर सेट करना ज़रूरी है. हालांकि, Live API मॉडल के लिए ऐसा करना ज़रूरी नहीं है. सभी प्रीव्यू और एक्सपेरिमेंटल Gemini मॉडल (Live API मॉडल को छोड़कर) सिर्फ़ global जगह पर उपलब्ध हैं.

    • Gemini 3.x मॉडल: Firebase AI Logic का इस्तेमाल करते समय, जगह को global पर सेट करना ज़रूरी है. Firebase AI Logic अब तक us और eu जगहों के लिए काम नहीं करता.

    • Gemini 2.5 मॉडल: जगह सेट करना ज़रूरी नहीं है. अगर कोई जगह तय नहीं की जाती है, तो डिफ़ॉल्ट रूप से us-central1 का इस्तेमाल किया जाता है.

    • Gemini Live API मॉडल: जगह सेट करना ज़रूरी नहीं है. अगर कोई जगह तय नहीं की जाती है, तो डिफ़ॉल्ट रूप से us-central1 का इस्तेमाल किया जाता है. ध्यान दें कि global जगह काम नहीं करती.

  मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए जगह तय करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानें . इसमें कोड स्निपेट भी शामिल हैं .

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

429 गड़बड़ियां तब दिखती हैं, जब आपने अपना कोटा पार कर लिया हो या जिस मॉडल को ऐक्सेस किया जा रहा है उस पर अन्य लोगों के अनुरोधों का ज़्यादा लोड हो.

आपको कौनसी कार्रवाई करनी है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि Gemini Developer API या Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल किया जा रहा है. कोटे के बारे में ज़्यादा जानने और अतिरिक्त कोटा का अनुरोध करने के तरीके के लिए, दर की सीमाएं और कोटे देखें.

अगर Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो Google Cloud दस्तावेज़ में, गड़बड़ी कोड 429 के बारे में ज़्यादा जानकारी और दिशा-निर्देश दिए गए हैं.