Codes d'erreur

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

Si vous recevez une erreur 400 indiquant API key not valid. Please pass a valid API key., cela signifie généralement que la clé API de votre fichier/objet de configuration Firebase n'existe pas ou n'est pas configurée pour être utilisée avec votre application et/ou votre projet Firebase.

Vérifiez que la clé API listée dans votre fichier/objet de configuration Firebase correspond à la clé API de votre application. Vous pouvez afficher toutes vos clés API dans le panneau API et services > Identifiants de la console Google Cloud.

Si vous constatez qu'elles ne correspondent pas, alors obtenez un nouveau fichier/objet de configuration Firebase, puis remplacez celui qui se trouve dans votre application. Le nouveau fichier/objet de configuration doit contenir une clé API valide pour votre application et votre projet Firebase.

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

Si vous essayez d'envoyer une requête multimodale avec une Cloud Storage for Firebase URL, vous pouvez rencontrer l'erreur 400 suivante :
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Cette erreur est due à un projet pour lequel les agents de service requis n'ont pas été correctement provisionnés automatiquement lorsque l'API Agent Platform a été activée dans le projet. Il s'agit d'un problème connu avec certains projets, et nous travaillons à une solution globale.

Voici la solution de contournement pour corriger votre projet et provisionner correctement ces agents de service afin que vous puissiez commencer à inclure des URL Cloud Storage for Firebase dans vos requêtes multimodales. Vous devez être propriétaire du projet et n'avez besoin d'effectuer cet ensemble de tâches qu'une seule fois pour votre projet.

1. Accédez à gcloud CLI et authentifiez-vous.
   Le moyen le plus simple d'y parvenir est d'utiliser Cloud Shell. Pour en savoir plus, consultez la Google Cloud documentation.

2. Si vous y êtes invité, suivez les instructions affichées dans le terminal pour que la gcloud CLI s'exécute sur votre projet Firebase.

   Vous aurez besoin de votre ID de projet Firebase, que vous trouverez en haut des settings Paramètres du projet dans la Firebase console.

3. Provisionnez les agents de service requis dans votre projet en exécutant la commande suivante :

   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. Attendez quelques minutes pour vous assurer que les agents de service sont provisionnés, et puis réessayez d'envoyer votre requête multimodale incluant l' Cloud Storage for Firebase URL.

Si cette erreur persiste après plusieurs minutes, contactez l'assistance Firebase.

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

Si vous recevez une erreur 403 indiquant Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., cela signifie généralement que la clé API de votre configuration Firebase dans votre application comporte des restrictions qui l'empêchent d'appeler l'API requise.

Pour résoudre ce problème, vous devez mettre à jour les restrictions de votre clé API dans la Google Cloud console afin d'inclure l'API requise. Pour Firebase AI Logic, vous devez vous assurer que l'Firebase AI Logic API (firebasevertexai.googleapis.com) est incluse dans la liste des API sélectionnées qui peuvent être appelées à l'aide de la clé API.

Procédez comme suit :

1. Dans la Google Cloud console, ouvrez le API et services > Identifiants panneau.

2. Sélectionnez la clé API que votre application est configurée pour utiliser (par exemple, la "clé iOS" pour une application iOS).

3. Sur la page Modifier la clé API, recherchez la section Restrictions d'API.

4. Assurez-vous que l'option Restreindre la clé est sélectionnée. Si ce n'est pas le cas, votre clé n'est pas limitée, et il est peu probable que ce soit la source de l'erreur.

5. Dans le menu déroulant API sélectionnées, recherchez et sélectionnez l' Firebase AI Logic API pour l'ajouter à la liste des API sélectionnées qui peuvent être appelées à l'aide de la clé API.

6. Cliquez sur Enregistrer.

   L'application des modifications peut prendre jusqu'à cinq minutes.

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

Si vous recevez une erreur 403 indiquant PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., cela signifie généralement que la clé API de votre fichier/objet de configuration Firebase appartient à un autre projet Firebase.

Vérifiez que la clé API listée dans votre fichier/objet de configuration Firebase correspond à la clé API de votre application. Vous pouvez afficher toutes vos clés API dans le panneau API et services > Identifiants de la console Google Cloud.

Si vous constatez qu'elles ne correspondent pas, alors obtenez un nouveau fichier/objet de configuration Firebase, puis remplacez celui qui se trouve dans votre application. Le nouveau fichier/objet de configuration doit contenir une clé API valide pour votre application et votre projet Firebase.

Erreur 404 : Firebase AI Logic genai config not found

Si vous recevez une erreur 404 indiquant Firebase AI Logic genai config not found, cela signifie généralement qu'un paramètre de Firebase AI Logic est mal configuré ou manquant.

Voici les causes les plus probables de cette erreur :

• Vous n'avez pas encore configuré votre projet Firebase pour un fournisseur Gemini API.

  Procédure à suivre :
  Dans la console Firebase, accédez à Services d'IA > AI Logic. Cliquez sur Premiers pas, puis sélectionnez le fournisseur Gemini API de votre choix. Activez l'API, et Firebase configurera votre projet pour ce fournisseur. Une fois le workflow terminé, réessayez d'envoyer votre requête.

• Si vous avez récemment effectué le workflow de configuration de Firebase AI Logic dans la console Firebase, la configuration de Firebase AI Logic n'est peut-être pas encore disponible pour tous les services de backend requis dans toutes les régions applicables.

  Procédure à suivre :
  Attendez quelques minutes, puis réessayez d’envoyer votre requête.

Erreur 404 : le modèle "was not found or your project does not have access to it" ?

Exemple : "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."

Plusieurs raisons peuvent expliquer cette erreur.

• Nom de modèle non valide

  • Cause : le nom de modèle que vous avez fourni n'est pas valide.

  • Solution : comparez le nom et la version de votre modèle à la liste de tous les modèles compatibles et disponibles. Veillez à vérifier les segments et leur ordre dans le nom du modèle. Exemple :

    • Nom du dernier Gemini 3.x Pro modèle : gemini-3.1-pro-preview (disponible uniquement en version preview)
    • Nom du dernier Gemini 3.x Flash modèle : gemini-3.6-flash
    • Nom du dernier modèle Gemini 3.x Flash‑Lite : gemini-3.5-flash-lite
    • Nom du dernier Gemini 3.x Pro Image (également appelé "Nano Banana Pro") : gemini-3-pro-image
    • Nom du dernier modèle Gemini 3.x Flash Image (également appelé "Nano Banana 2") : gemini-3.1-flash-image
    • Nom du dernier modèle Gemini 3.x Flash‑Lite Image (également appelé "Nano Banana 2 Lite") : gemini-3.1-flash-lite-image
    • Nom du dernier Gemini 2.5 Flash Image (également appelé "Nano Banana") : gemini-2.5-flash-image

• Zone géographique non valide (applicable uniquement si vous utilisez le fournisseur Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI))

  • Cause : votre requête tente peut-être d'accéder à un modèle dans une zone géographique où il n'est pas disponible.

  • Solution : assurez-vous que votre requête tente d'accéder au modèle là où il est disponible.

    Lorsque vous utilisez le Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), vous pouvez éventuellement spécifier une zone géographique pour accéder au modèle lors de l'initialisation. Si vous ne spécifiez pas de zone géographique, Firebase AI Logic utilise par défaut les zones géographiques suivantes :

    • Lorsque vous utilisez la syntaxe d'initialisation "Agent Platform" : global
    • Lorsque vous utilisez l'ancienne syntaxe d'initialisation "Vertex AI" : us-central1

    Toutefois, tous les modèles ne sont pas compatibles avec ces zones géographiques par défaut. Cela signifie que, selon le modèle, il peut être nécessaire de définir explicitement une zone géographique spécifique lors de l'initialisation.

    • Gemini Modèles preview et expérimentaux : disponibles uniquement dans la zone géographique global (à l'exception des modèles Live API, voir ci-dessous).

    • Gemini 3.x modèles : disponibles uniquement dans la zone géographique global lorsque vous utilisez Firebase AI Logic. Firebase AI Logic n'est pas encore compatible avec les zones géographiques us et eu.

    • Gemini 2.5 modèles : disponibles dans de nombreuses zones géographiques.

    • Modèles Gemini Live API : disponibles uniquement dans la zone géographique us-central1. La zone géographique global n'est pas compatible.

  Découvrez comment spécifier la zone géographique pour accéder au modèle (y compris les extraits de code).

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

Les erreurs 429 indiquent que vous dépassez votre quota ou que le modèle auquel vous accédez est surchargé par les requêtes d'autres personnes.

L'action à entreprendre dépend de si vous utilisez le Gemini Developer API ou Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI). Pour en savoir plus sur les quotas et comment demander un quota supplémentaire, consultez Limites de débit et quotas.

Si vous utilisez le Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), la documentation Google Cloud fournit un contexte et des conseils supplémentaires pour le code d'erreur 429.