Auf dieser Seite finden Sie Informationen zur Fehlerbehebung bei häufigen Fehlercodes für die Gemini API und die Firebase AI Logic SDKs.
Fehler 400: API key not valid. Please pass a valid API key.
Wenn Sie den Fehler 400 mit der Meldung API key not valid. Please pass a valid API key. erhalten, bedeutet das in der Regel, dass der API-Schlüssel in Ihrer Firebase-Konfigurationsdatei oder Ihrem Firebase-Konfigurationsobjekt nicht vorhanden ist oder nicht für die Verwendung mit Ihrer App und/oder Ihrem Firebase-Projekt eingerichtet wurde.
Prüfen Sie, ob der in Ihrer Firebase-Konfigurationsdatei oder Ihrem Firebase-Konfigurationsobjekt aufgeführte API-Schlüssel mit dem API-Schlüssel für Ihre App übereinstimmt. Sie können alle Ihre API-Schlüssel in der APIs & Dienste > Anmeldedaten in der Google Cloud Console aufrufen.
Wenn Sie feststellen, dass sie nicht übereinstimmen, dann rufen Sie eine neue Firebase-Konfigurationsdatei oder ein neues Firebase-Konfigurationsobjekt ab, und dann ersetzen Sie die Datei oder das Objekt in Ihrer App. Die neue Konfigurationsdatei oder das neue Konfigurationsobjekt sollte einen gültigen API-Schlüssel für Ihre App und Ihr Firebase-Projekt enthalten.
Fehler 400: Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Wenn Sie versuchen, eine multimodale Anfrage mit einer Cloud Storage for Firebase
URL zu senden, kann der folgende Fehler 400 auftreten:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Dieser Fehler wird durch ein Projekt verursacht, bei dem die erforderlichen Dienst-Agents nicht automatisch bereitgestellt wurden, als die Vertex AI API in dem Projekt aktiviert wurde. Dies ist ein bekanntes Problem bei einigen Projekten. Wir arbeiten an einer globalen Lösung.
Mit der folgenden Problemumgehung können Sie Ihr Projekt korrigieren und diese Dienst Agents richtig bereitstellen, damit Sie Cloud Storage for Firebase URLs in Ihre multimodalen Anfragen einfügen können. Sie müssen Inhaber des Projekts sein. Sie müssen diese Aufgaben nur einmal für Ihr Projekt ausführen.
Greifen Sie auf die gcloud CLI zu und authentifizieren Sie sich.
Am einfachsten geht das über Cloud Shell. Weitere Informationen finden Sie in der Google Cloud Dokumentation.Folgen Sie der Anleitung im Terminal, um die gcloud CLI für Ihr Firebase-Projekt auszuführen.
Sie benötigen Ihre Firebase-Projekt-ID. Sie finden sie oben in den settings Projekteinstellungen in der Firebase Console.
Stellen Sie die erforderlichen Dienst-Agents in Ihrem Projekt mit dem folgenden Befehl bereit:
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 ''
Warten Sie einige Minuten, bis die Dienst-Agents bereitgestellt wurden, und versuchen Sie dann noch einmal, Ihre multimodale Anfrage mit der Cloud Storage for Firebase URL zu senden.
Wenn der Fehler nach einigen Minuten weiterhin auftritt, wenden Sie sich an den Firebase-Support.
Fehler 403: Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
Wenn Sie den Fehler 403 mit der Meldung Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. erhalten, bedeutet das in der Regel, dass der API-Schlüssel in Ihrer Firebase-Konfiguration in Ihrer App Einschränkungen hat, die verhindern, dass die erforderliche API aufgerufen wird.
Um dieses Problem zu beheben, müssen Sie die Einschränkungen Ihres API-Schlüssels in der
Google Cloud Konsole aktualisieren, um die erforderliche API einzuschließen. Für Firebase AI Logic,
muss die Firebase AI Logic API
(firebasevertexai.googleapis.com) in der Liste der ausgewählten
APIs enthalten sein, die mit dem API-Schlüssel aufgerufen werden können.
Gehen Sie so vor:
Öffnen Sie in der Google Cloud Console das APIs & Dienste > Anmeldedaten Fenster.
Wählen Sie den API-Schlüssel aus, der für Ihre Anwendung konfiguriert ist (z. B. den „iOS-Schlüssel“ für eine iOS-App).
Suchen Sie auf der Seite API-Schlüssel bearbeiten den Abschnitt API-Einschränkungen.
Achten Sie darauf, dass die Option Schlüssel einschränken ausgewählt ist. Wenn das nicht der Fall ist, ist Ihr Schlüssel nicht eingeschränkt und dies ist wahrscheinlich nicht die Ursache des Fehlers.
Suchen Sie im Drop-down-Menü Ausgewählte APIs nach der Firebase AI Logic API und wählen Sie sie aus, um sie der Liste der ausgewählten APIs hinzuzufügen, die mit dem API-Schlüssel aufgerufen werden können.
Klicken Sie auf Speichern.
Es kann bis zu fünf Minuten dauern, bis die Änderungen wirksam werden.
Fehler 403: PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.
Wenn Sie den Fehler 403 mit der Meldung PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. erhalten, bedeutet das in der Regel, dass der API-Schlüssel in Ihrer Firebase-Konfigurationsdatei oder Ihrem Firebase-Konfigurationsobjekt zu einem anderen Firebase-Projekt gehört.
Prüfen Sie, ob der in Ihrer Firebase-Konfigurationsdatei oder Ihrem Firebase-Konfigurationsobjekt aufgeführte API-Schlüssel mit dem API-Schlüssel für Ihre App übereinstimmt. Sie können alle Ihre API-Schlüssel in der APIs & Dienste > Anmeldedaten in der Google Cloud Console aufrufen.
Wenn Sie feststellen, dass sie nicht übereinstimmen, dann rufen Sie eine neue Firebase-Konfigurationsdatei oder ein neues Firebase-Konfigurationsobjekt ab, und dann ersetzen Sie die Datei oder das Objekt in Ihrer App. Die neue Konfigurationsdatei oder das neue Konfigurationsobjekt sollte einen gültigen API-Schlüssel für Ihre App und Ihr Firebase-Projekt enthalten.
Fehler 404: Firebase AI Logic genai config not found
Wenn Sie versuchen, die Gemini Developer API zu verwenden, und den
Fehler 404 mit der Meldung Firebase AI Logic genai config not found erhalten, bedeutet das in der Regel,
dass Ihr Firebase-Projekt keinen gültigen Gemini API-Schlüssel für die Verwendung
mit den Firebase AI Logic Client-SDKs hat.
Hier sind die wahrscheinlichsten Ursachen für diesen Fehler:
Sie haben Ihr Firebase-Projekt noch nicht für die Gemini Developer API eingerichtet.
Maßnahmen:
Rufen Sie in der Firebase Console AI Services > AI Logic auf. Klicken Sie auf Jetzt starten und wählen Sie dann die Gemini Developer API aus. Aktivieren Sie die API. Die Console richtet Ihr Projekt für die Gemini Developer API ein. Nachdem Sie den Workflow abgeschlossen haben, versuchen Sie es noch einmal mit Ihrer Anfrage.Wenn Sie den Firebase AI Logic Setup-Workflow in der Firebase Konsole erst vor Kurzem durchlaufen haben, ist Ihr Gemini API-Schlüssel möglicherweise noch nicht für alle erforderlichen Back-End-Dienste in allen Regionen verfügbar.
Maßnahmen:
Warten Sie einige Minuten und versuchen Sie es dann noch einmal mit Ihrer Anfrage.Ihr Gemini API-Schlüssel wurde möglicherweise aus Ihrem Firebase-Projekt gelöscht.
Maßnahmen:
Informationen zum Ändern des Gemini API-Schlüssels, der von Firebase AI Logic verwendet wird
Fehler 404: Das Modell "was not found or your project does not have access to it" wurde nicht gefunden oder Ihr Projekt hat keinen Zugriff darauf.
Beispiel: "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."
Es gibt verschiedene Gründe, warum ein solcher Fehler auftreten kann.
Ungültiger Modellname
Ursache: Der von Ihnen angegebene Modellname ist ungültig.
Lösung: Vergleichen Sie Ihren Modellnamen und Ihre Modellversion mit der Liste aller unterstützten und verfügbaren Modelle. Achten Sie auf die Segmente und ihre Reihenfolge im Modellnamen. Beispiel:
- Neuester Gemini 3.x Pro Modellname:
gemini-3.1-pro-preview(nur in der Vorschau verfügbar) - Neuester Gemini 3.x Flash Modellname:
gemini-3.5-flash - Neuester Gemini 3.x Flash‑Lite Modellname:
gemini-3.1-flash-lite - Neuester Gemini 3.x Pro Image (auch bekannt als „Nano Banana Pro“) Modellname:
gemini-3-pro-image-preview(nur in der Vorschau verfügbar) - Neuester Gemini 3.x Flash Image (auch bekannt als „Nano Banana 2“) Modellname:
gemini-3.1-flash-image-preview(nur in der Vorschau verfügbar) - Neuester Modellname für „Nano Banana“:
gemini-2.5-flash-image
- Neuester Gemini 3.x Pro Modellname:
Ungültiger Standort (nur bei Verwendung des Vertex AI Gemini API Anbieters)
Ursache: Jede Ihrer Anfragen, die die Vertex AI Gemini API verwenden, muss den Standort enthalten, an dem auf das Modell zugegriffen werden soll. Möglicherweise wird in Ihrer Anfrage versucht, auf ein Modell an einem Standort zuzugreifen, an dem das Modell nicht verfügbar ist.
Lösung: Achten Sie darauf, dass in Ihrer Anfrage versucht wird, auf das Modell zuzugreifen, an dem es verfügbar ist.
Bei Verwendung der Vertex AI Gemini API, Firebase AI Logic wird standardmäßig
us-central1verwendet. Allerdings werden nicht alle Modelle inus-central1unterstützt. Je nach Modell müssen Sie daher bei der Initialisierung möglicherweise explizit einen bestimmten Standort festlegen.Gemini Vorschau und experimentelle Modelle: Der Standort muss auf
globalfestgelegt werden (außer bei Live API Modellen). Alle Vorschau und experimentellen Gemini Modelle (außer Live API Modellen) sind nur amglobalStandort verfügbar.Gemini 3.x Modelle: Bei Verwendung von Firebase AI Logic muss der Standort auf
globalfestgelegt werden. Firebase AI Logic unterstützt die Standorteusundeunoch nicht.Gemini 2.5 Modelle: Die Festlegung des Standorts ist optional. Wenn Sie keinen Standort angeben, wird standardmäßig
us-central1verwendet.Gemini Live API Modelle: Die Festlegung des Standorts ist optional. Wenn Sie keinen Standort angeben, wird standardmäßig
us-central1verwendet. Der Standortglobalwird nicht unterstützt.
Fehler 429: "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details" oder "Resource exhausted, please try again later."
Fehler 429 weisen darauf hin, dass Sie entweder Ihr Kontingent überschreiten oder das Modell, auf das Sie zugreifen, durch Anfragen anderer Nutzer überlastet ist.
Die zu ergreifende Maßnahme hängt davon ab, ob Sie die Gemini Developer API oder Vertex AI Gemini API verwenden. Weitere Informationen zu Kontingenten und zum Anfordern zusätzlicher Kontingente finden Sie unter Ratenlimits und Kontingente.
Wenn Sie die Vertex AI Gemini API verwenden, finden Sie in der Google Cloud Dokumentation einige zusätzliche Informationen und Anleitungen zum Fehlercode 429.