Esta página oferece soluções para códigos de erro comuns para Gemini API e os Firebase AI Logic SDKs.
Erro 400: API key not valid. Please pass a valid API key.
Se você receber um erro 400 que diz API key not valid. Please pass a valid API key., isso geralmente significa que a chave de API no objeto/arquivo de configuração do Firebase não existe ou não está configurada para ser usada com seu app e/ou projeto do Firebase.
Verifique se a chave de API listada no objeto/arquivo de configuração do Firebase corresponde à chave de API do seu app. É possível conferir todas as chaves de API no APIs e serviços > Credenciais painel no Google Cloud console.
Se você descobrir que elas não correspondem, faça o download de um novo objeto/arquivo de configuração do Firebase e então substitua o que está no seu app. O novo objeto/arquivo de configuração precisa conter uma chave de API válida para seu app e projeto do Firebase.
Erro 400: Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Se você estiver tentando enviar uma solicitação multimodal com um Cloud Storage for Firebase
URL, poderá encontrar o seguinte erro 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Esse erro é causado por um projeto que não teve os agentes de serviço necessários provisionados automaticamente quando a Agent Platform API foi ativada em o projeto. Esse é um problema conhecido com alguns projetos, e estamos trabalhando em uma correção global.
Esta é a solução alternativa para corrigir seu projeto e provisionar corretamente esses agentes de serviço para que você possa começar a incluir Cloud Storage for Firebase URLs em suas solicitações multimodais. Você precisa ser proprietário do projeto e só precisa concluir esse conjunto de tarefas uma vez para o projeto.
Acesse e faça a autenticação com a gcloud CLI.
A maneira mais fácil de fazer isso é no Cloud Shell. Saiba mais na Google Cloud documentação.Se solicitado, siga as instruções exibidas no terminal para que a gcloud CLI seja executada no seu projeto do Firebase.
Você vai precisar do ID do projeto do Firebase, que pode ser encontrado na parte de cima das settings Configurações do projeto no Firebase console.
Provisione os agentes de serviço necessários no seu projeto executando o seguinte comando:
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 ''
Aguarde alguns minutos para garantir que os agentes de serviço sejam provisionados e tente enviar novamente sua solicitação multimodal que inclui o Cloud Storage for Firebase URL.
Se você ainda estiver recebendo esse erro depois de esperar vários minutos, entre em contato com o suporte do Firebase.
Erro 403: PERMISSION_DENIED: To access this model, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check
Se você receber um erro 403 - PERMISSION_DENIED que diz
To access this model, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check,
isso significa que sua solicitação não tem um token App Check válido e você está
tentando acessar um modelo que é comumente usado de forma abusiva.
Alguns modelos generativos foram identificados como comuns para atores maliciosos.
Como você não tem App Check aplicado a Firebase AI Logic, seu projeto está vulnerável ao uso indevido desses modelos. Para proteger nossos desenvolvedores, o Firebase bloqueia o acesso a esses modelos, a menos que a solicitação inclua um token do App Check válido (o que significa que App Check é aplicado a Firebase AI Logic).
Se você quiser acessar o modelo que retornou o erro, faça o seguinte:
Configure App Check para Firebase AI Logic. Para desenvolvimento local, configure o App Check provedor de depuração.
A aplicação de App Check é fundamental para proteger Gemini API e Gemini modelos contra uso indevido, e a aplicação é necessária para corrigir este erro.
Reenvie a solicitação do seu app para Firebase AI Logic.
Essa solicitação vai enviar um token App Check válido, e você não vai mais receber esse erro
403 - PERMISSION_DENIED.Antes de lançar o app para usuários finais, você precisa configurar um provedor de atestado de produção (como o App Attest, o Play Integrity ou reCAPTCHA Enterprise) para que seus usuários finais possam acessar o recurso de IA quando App Check for aplicado.
Erro 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
Se você receber um erro 403 - PERMISSION_DENIED que diz
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,
isso significa que seu projeto do Firebase foi identificado como inativo e você
não tem App Check aplicado a Firebase AI Logic.
"Projetos inativos" são aqueles que têm Firebase AI Logic ativado, mas não têm uso recente de Firebase AI Logic.
Como você não tem App Check aplicado a Firebase AI Logic, seu projeto está vulnerável ao uso indevido da Gemini API. Para proteger seu projeto, o Firebase desativou o uso de Firebase AI Logic até que você aplique App Check a Firebase AI Logic.
Quando estiver tudo pronto para começar a usar Firebase AI Logic novamente, faça o seguinte:
Configure App Check para Firebase AI Logic. Para desenvolvimento local, configure o App Check provedor de depuração.
A aplicação de App Check é fundamental para proteger Gemini API e Gemini modelos contra uso indevido, e a aplicação é necessária para corrigir este erro.
Reenvie a solicitação do seu app para Firebase AI Logic.
Essa solicitação vai enviar um token App Check válido, e você não vai mais receber esse erro
403 - PERMISSION_DENIED.Antes de lançar o app para usuários finais, você precisa configurar um provedor de atestado de produção (como o App Attest, o Play Integrity ou reCAPTCHA Enterprise) para que seus usuários finais possam acessar o recurso de IA quando App Check for aplicado.
Erro 403: PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.
Se você receber um erro 403 que diz PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., isso geralmente significa que a chave de API no objeto/arquivo de configuração do Firebase pertence a um Projeto do Firebase diferente.
Verifique se a chave de API listada no objeto/arquivo de configuração do Firebase corresponde à chave de API do seu app. É possível conferir todas as chaves de API no APIs e serviços > Credenciais painel no Google Cloud console.
Se você descobrir que elas não correspondem, faça o download de um novo objeto/arquivo de configuração do Firebase e então substitua o que está no seu app. O novo objeto/arquivo de configuração precisa conter uma chave de API válida para seu app e projeto do Firebase.
Erro 403: Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
Se você receber um erro 403 que diz Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., isso geralmente significa que a chave de API na configuração do Firebase no seu app tem restrições que impedem que ela chame a API necessária.
Para corrigir isso, atualize as restrições da chave de API no
Google Cloud console para incluir a API necessária. Para Firebase AI Logic,
verifique se a Firebase AI Logic API
(firebasevertexai.googleapis.com) está incluída na lista de
APIs selecionadas que podem ser chamadas usando a chave de API.
Siga estas etapas:
No console do Google Cloud, abra o APIs e serviços > Credenciais painel.
Selecione a chave de API que seu aplicativo está configurado para usar (por exemplo, a "chave do iOS" para um app iOS).
Na página Editar chave de API, encontre a seção Restrições de API.
Verifique se a opção Restringir chave está selecionada. Se não estiver, sua chave não está restrita, e provavelmente não é a origem do erro.
No menu suspenso APIs selecionadas, pesquise e selecione a Firebase AI Logic API para adicioná-la à lista de APIs selecionadas que podem ser chamadas usando a chave de API.
Clique em Salvar.
Pode levar até cinco minutos para que as mudanças entrem em vigor.
Erro 404: Firebase AI Logic genai config not found
Se você receber um erro 404 que diz Firebase AI Logic genai config not found,
isso geralmente significa que uma configuração para Firebase AI Logic está mal configurada ou
ausente.
Confira as causas mais prováveis desse erro:
Você ainda não configurou seu projeto do Firebase para um provedor Gemini API.
O que fazer:
No console Firebase, acesse Serviços de IA > Lógica de IA. Clique em Começar e selecione o provedor Gemini API escolhido. Ative a API, e o Firebase vai configurar seu projeto para esse provedor. Depois de concluir o fluxo de trabalho, tente fazer a solicitação novamente.Se você passou pelo fluxo de trabalho de configuração Firebase AI Logic no console Firebase, a configuração para Firebase AI Logic ainda não estará disponível para todos os serviços de back-end necessários em todas as regiões aplicáveis.
O que fazer:
Aguarde alguns minutos e tente fazer a solicitação novamente.
Erro 404: o modelo "was not found or your project does not have access to it"?
Por exemplo: "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."
Há alguns motivos diferentes para receber um erro como esse.
Nome do modelo inválido
Causa: o nome do modelo fornecido não é válido.
Correção: verifique o nome e a versão do modelo na lista de todos os modelos compatíveis e disponíveis. Verifique os segmentos e a ordem deles no nome do modelo. Por exemplo:
- Nome do modelo mais recente: Gemini 3.x Pro
gemini-3.1-pro-preview(disponível apenas na prévia) - Nome do modelo mais recente do Gemini 3.x Flash:
gemini-3.8-flash - Nome do modelo mais recente: Gemini 3.x Flash‑Lite
gemini-3.5-flash-lite - Nome do modelo mais recente do Gemini 3.x Pro Image (também conhecido como "Nano Banana Pro")
:
gemini-3-pro-image - Nome do modelo mais recente do Gemini 3.x Flash Image (também conhecido como "Nano Banana 2")
:
gemini-3.1-flash-image - Nome do modelo mais recente do Gemini 3.x Flash‑Lite Image (também conhecido como "Nano Banana 2 Lite")
:
gemini-3.1-flash-lite-image - Nome do modelo mais recente do Gemini 2.5 Flash Image (também conhecido como "Nano Banana")
:
gemini-2.5-flash-image
- Nome do modelo mais recente: Gemini 3.x Pro
Local inválido (aplicável apenas se você estiver usando o provedor Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI))
Causa: sua solicitação pode estar tentando acessar um modelo em um local em que ele não está disponível.
Correção: verifique se a solicitação está tentando acessar o modelo onde ele está disponível.
Ao usar o Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), você pode especificar um local para acessar o modelo durante a inicialização. Se você não especificar um local, então Firebase AI Logic vai usar os seguintes locais padrão:
- Ao usar a sintaxe de inicialização da "Agent Platform":
global - Ao usar a sintaxe de inicialização legada da "Vertex AI":
us-central1
No entanto, nem todos os modelos são compatíveis com esses locais padrão. Isso significa que, dependendo do modelo, pode ser necessário definir explicitamente um local específico durante a inicialização.
Gemini Modelos de prévia e experimentais: Disponíveis apenas no local
global.Gemini 3.x modelos estáveis: Disponíveis no local
globale, com frequência, nos locaisuseeu.Gemini 2.5 modelos: Disponíveis em muitos locais. Observe que os modelos Gemini Live API 2.5 não estão disponíveis em
global.
- Ao usar a sintaxe de inicialização da "Agent Platform":
Saiba como especificar o local para acessar o modelo (incluindo snippets de código).
Erros 429: "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details" ou "Resource exhausted, please try again later."
Há alguns motivos diferentes para receber um erro como esse.
Você está excedendo sua cota ou o modelo que está acessando está sobrecarregado por solicitações de outras pessoas.
A ação a ser tomada depende de você estar usando o Gemini Developer API ou Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI). Para mais informações sobre cotas e como solicitar mais cota, consulte Limites de taxa e cotas.
Se você estiver usando o Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), a Google Cloud documentação vai fornecer mais contexto e orientações para o código de erro 429.
Você está tentando usar um modelo ou um recurso que exige faturamento, mas seu projeto do Firebase está no plano de preços Spark.
Se você estiver usando o Gemini Developer API, poderá ter acesso limitado a determinados modelos e acesso a muitos recursos básicos no Gemini Developer API "nível sem custo financeiro". Esse nível permite que você comece sem precisar fornecer uma forma de pagamento, o que significa que não é necessário fazer upgrade do seu projeto do Firebase para o plano de preços Blaze de pagamento por uso.
Alguns modelos não estão disponíveis no Gemini Developer API "nível sem custo financeiro" e exigem o "nível pago", o que significa que seu projeto precisa estar no plano de preços Blaze de pagamento por uso. Por exemplo, os modelos a seguir quase sempre exigem faturamento:
- A maioria dos modelos de prévia e experimentais
- Modelos de geração de imagens (os modelos "Nano Banana")
Alguns modelos oferecem alguns recursos básicos no Gemini Developer API "nível sem custo financeiro", mas exigem o "nível pago" para usar recursos mais avançados. Por exemplo:
- Ao usar a maioria dos modelos Gemini 3.x,
o Grounding com
Google Search ouGoogle Maps exige faturamento.
- Ao usar a maioria dos modelos Gemini 3.x,
o Grounding com
Saiba mais sobre os planos de preços do Firebase e a Gemini Developer API.
Para mais detalhes, consulte a Gemini Developer API documentação de preços e perguntas frequentes sobre faturamento.