Fehlercodes

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, wird möglicherweise der folgende Fehler 400 angezeigt:
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 Agent Platform 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 und diese Aufgaben nur einmal für Ihr Projekt ausführen.

1. Greifen Sie mit der gcloud CLI auf das Projekt zu und authentifizieren Sie sich.
   Am einfachsten geht das über Cloud Shell. Weitere Informationen finden Sie in der Google Cloud Dokumentation.

2. 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.

3. 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 ''
   

4. 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 Sie diesen Fehler nach einigen Minuten immer noch erhalten, wenden Sie sich an den Firebase-Support.

Fehler 403: PERMISSION_DENIED: To access this model, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check

Wenn Sie den Fehler 403 - PERMISSION_DENIED mit der Meldung To access this model, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check, erhalten, enthält Ihre Anfrage kein gültiges App Check Token und Sie versuchen, auf ein Modell zuzugreifen, das häufig missbraucht wird.

Einige generative Modelle werden häufig von böswilligen Akteuren missbraucht.

Da Sie App Check für Firebase AI Logic nicht erzwingen, ist Ihr Projekt anfällig für den Missbrauch dieser Modelle. Zum Schutz unserer Entwickler blockiert Firebase den Zugriff auf diese Modelle, es sei denn, die Anfrage enthält ein gültiges App Check Token. Das bedeutet, dass App Check für Firebase AI Logic erzwungen wird.

Wenn Sie auf das Modell zugreifen möchten, das den Fehler zurückgegeben hat, gehen Sie so vor:

1. Richten Sie App Check für Firebase AI Logic ein. Für die lokale Entwicklung müssen Sie den App Check Debug-Anbieter einrichten.

   Die Erzwingung von App Check ist entscheidend, um die Gemini API und Gemini Modelle vor Missbrauch zu schützen. Sie ist erforderlich, um diesen Fehler zu beheben.

2. Senden Sie die Anfrage noch einmal von Ihrer App an Firebase AI Logic.

   Diese Anfrage enthält ein gültiges App Check Token und Sie erhalten den 403 - PERMISSION_DENIED Fehler nicht mehr.

3. Bevor Sie Ihre App für Endnutzer freigeben, müssen Sie einen Produktions-Attestierungsanbieter einrichten (z. B. App Attest, Play Integrity oder reCAPTCHA Enterprise), damit Ihre Endnutzer auf Ihre KI-Funktion zugreifen können, wenn App Check erzwungen wird.

Fehler 403: 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

Wenn Sie den Fehler 403 - PERMISSION_DENIED mit der Meldung 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, erhalten, wurde Ihr Firebase-Projekt als inaktiv eingestuft und Sie haben App Check für Firebase AI Logic nicht erzwungen.

„Inaktive Projekte“ sind Projekte, bei denen Firebase AI Logic aktiviert ist, aber in letzter Zeit nicht verwendet wurdeFirebase AI Logic.

Da Sie App Check für Firebase AI Logic nicht erzwingen, ist Ihr Projekt anfällig für den Missbrauch der Gemini API. Zum Schutz Ihres Projekts hat Firebase die Verwendung von Firebase AI Logic deaktiviert, bis Sie App Check für Firebase AI Logic erzwingen.

Wenn Sie Firebase AI Logic wieder verwenden möchten, gehen Sie so vor:

1. Richten Sie App Check für Firebase AI Logic ein. Für die lokale Entwicklung müssen Sie den App Check Debug-Anbieter einrichten.

   Die Erzwingung von App Check ist entscheidend, um die Gemini API und Gemini Modelle vor Missbrauch zu schützen. Sie ist erforderlich, um diesen Fehler zu beheben.

2. Senden Sie die Anfrage noch einmal von Ihrer App an Firebase AI Logic.

   Diese Anfrage enthält ein gültiges App Check Token und Sie erhalten den 403 - PERMISSION_DENIED Fehler nicht mehr.

3. Bevor Sie Ihre App für Endnutzer freigeben, müssen Sie einen Produktions-Attestierungsanbieter einrichten (z. B. App Attest, Play Integrity oder reCAPTCHA Enterprise), damit Ihre Endnutzer auf Ihre KI-Funktion zugreifen können, wenn App Check erzwungen wird.

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 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 aufweist, 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 so aktualisieren, dass die erforderliche API enthalten ist. 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:

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console das APIs & Dienste > Anmeldedaten Fenster.

2. Wählen Sie den API-Schlüssel aus, der für Ihre Anwendung konfiguriert ist (z. B. den „iOS-Schlüssel“ für eine iOS-App).

3. Suchen Sie auf der Seite API-Schlüssel bearbeiten den Abschnitt API-Einschränkungen.

4. Die Option Schlüssel einschränken muss ausgewählt sein. Wenn das nicht der Fall ist, ist Ihr Schlüssel nicht eingeschränkt und dies ist wahrscheinlich nicht die Ursache des Fehlers.

5. 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.

6. Klicken Sie auf Speichern.

   Es kann bis zu fünf Minuten dauern, bis die Änderungen wirksam werden.

Fehler 404: Firebase AI Logic genai config not found

Wenn Sie den Fehler 404 mit der Meldung Firebase AI Logic genai config not found, erhalten, ist in der Regel eine Einstellung für Firebase AI Logic falsch konfiguriert oder fehlt.

Die wahrscheinlichsten Ursachen für diesen Fehler sind:

• Sie haben Ihr Firebase-Projekt noch nicht für einen Gemini API Anbieter eingerichtet.

  Maßnahmen:
  Rufen Sie in der Firebase Console AI Services > AI Logic auf. Klicken Sie auf Jetzt starten und wählen Sie dann Ihren gewünschten Gemini API Anbieter aus. Aktivieren Sie die API. Firebase richtet Ihr Projekt für diesen Anbieter ein. Nachdem Sie den Workflow abgeschlossen haben, versuchen Sie es noch einmal mit Ihrer Anfrage.

• Wenn Sie den Firebase AI Logic Setup-Workflow erst vor Kurzem in der Firebase Console durchlaufen haben, ist die Konfiguration für Firebase AI Logic möglicherweise noch nicht für alle erforderlichen Back-End-Dienste in allen relevanten Regionen verfügbar.

  Maßnahmen:
  Warten Sie einige Minuten und versuchen Sie es dann noch einmal mit Ihrer Anfrage.

Fehler 404: Das Modell "was not found or your project does not have access to it"?

Beispiel: "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."

Es gibt verschiedene Gründe, warum Sie einen solchen Fehler erhalten können.

• Ungültiger Modellname

  • Ursache: Der von Ihnen angegebene Modellname ist ungültig.

  • Maßnahmen: 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-3.7-flash
    • Neuester Gemini 3.x Flash‑Lite Modellname: gemini-3.5-flash-lite
    • Neuester Gemini 3.x Pro Image (auch bekannt als „Nano Banana Pro“) Modellname: gemini-3-pro-image
    • Neuester Gemini 3.x Flash Image (auch bekannt als „Nano Banana 2“) Modellname: gemini-3.1-flash-image
    • Neuester Gemini 3.x Flash‑Lite Image (auch bekannt als „Nano Banana 2 Lite“) Modellname: gemini-3.1-flash-lite-image
    • Neuester Gemini 2.5 Flash Image (auch bekannt als „Nano Banana“) Modellname: gemini-2.5-flash-image

• Ungültiger Standort (nur anwendbar, wenn Sie den Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) Anbieter verwenden)

  • Ursache: Ihre Anfrage versucht möglicherweise, auf ein Modell an einem Standort zuzugreifen, an dem das Modell nicht verfügbar ist.

  • Maßnahmen: Achten Sie darauf, dass Ihre Anfrage versucht, auf das Modell zuzugreifen, wo es verfügbar ist.

    Wenn Sie die Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) verwenden, können Sie optional einen Standort angeben, um während der Initialisierung auf das Modell zuzugreifen. Wenn Sie keinen Standort angeben, verwendet Firebase AI Logic standardmäßig die folgenden Standorte:

    • Bei Verwendung der Initialisierungssyntax „Agent Platform“: global
    • Bei Verwendung der älteren Initialisierungssyntax „Vertex AI“: us-central1

    Allerdings werden nicht alle Modelle an diesen Standardstandorten unterstützt. Je nach Modell kann es daher erforderlich sein, während der Initialisierung explizit einen bestimmten Standort festzulegen.

    • Gemini Vorschau- und experimentelle Modelle: Nur am Standort global verfügbar (außer bei Live API-Modellen, siehe unten).

    • Gemini 3.x Modelle: Nur verfügbar am Standort global bei Verwendung von Firebase AI Logic. Firebase AI Logic unterstützt die Standorte us und eu noch nicht.

    • Gemini 2.5 Modelle: An vielen Standorten verfügbar.

    • Gemini Live API Modelle: Nur am Standort us-central1 verfügbar. Der Standort global wird nicht unterstützt.

  Weitere Informationen zum Angeben des Standorts für den Zugriff auf das Modell (einschließlich Code-Snippets)

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

Es gibt verschiedene Gründe, warum Sie einen solchen Fehler erhalten können.

• Sie überschreiten Ihr Kontingent oder das Modell, auf das Sie zugreifen, ist durch Anfragen anderer Nutzer überlastet.

  Die zu ergreifenden Maßnahmen hängen davon ab, ob Sie die Gemini Developer API oder Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) verwenden. Weitere Informationen zu Kontingenten und zum Anfordern zusätzlicher Kontingente finden Sie unter Ratenlimits und Kontingente.

  Wenn Sie die Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) verwenden, finden Sie in der Google Cloud Dokumentation einige zusätzliche Informationen und Anleitungen zum Fehlercode 429.

• Sie versuchen, ein Modell oder eine Funktion zu verwenden, für die eine Abrechnung erforderlich ist, aber Ihr Firebase-Projekt verwendet den Spark-Tarif.

  Wenn Sie die Gemini Developer API verwenden, haben Sie eingeschränkten Zugriff auf bestimmte Modelle und viele grundlegende Funktionen im Rahmen der Gemini Developer API "kostenlosen Stufe". Mit dieser Stufe können Sie loslegen, ohne eine Zahlungsmethode angeben zu müssen. Sie müssen Ihr Firebase-Projekt also nicht auf das Blaze-Preismodell (Pay as you go) umstellen.

  • Einige Modelle sind in der Gemini Developer API „kostenlosen Stufe“ nicht verfügbar und erfordern die „kostenpflichtige Stufe“. Das bedeutet, dass Ihr Projekt das Blaze-Preismodell (Pay as you go) verwenden muss. Für die folgenden Modelle ist beispielsweise fast immer eine Abrechnung erforderlich:

    • Die meisten Vorschau- und experimentellen Modelle
    • Modelle zur Bildgenerierung (die „Nano Banana“-Modelle)

  • Einige Modelle bieten einige grundlegende Funktionen in der Gemini Developer API "kostenlosen Stufe", erfordern aber die "kostenpflichtige Stufe" um erweiterte Funktionen zu nutzen. Beispiel:

    • Bei Verwendung der meisten Gemini 3.x Modelle, ist für Grounding mit Google Search oder Google Maps eine Abrechnung erforderlich.

  Informationen zu den Firebase-Tarifen und der Gemini Developer API.

  Weitere Informationen finden Sie in der Gemini Developer API Dokumentation zur Preisgestaltung und in den FAQs zur Abrechnung.