गड़बड़ी के कोड

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

अगर आपको 400 गड़बड़ी का यह मैसेज मिलता है, तो इसका मतलब है कि आपकी Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में मौजूद एपीआई कुंजी मौजूद नहीं है या उसे आपके ऐप्लिकेशन और/या Firebase प्रोजेक्ट के साथ इस्तेमाल करने के लिए सेट अप नहीं किया गया है.API key not valid. Please pass a valid API key.

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

अगर आपको पता चलता है कि ये दोनों मेल नहीं खाते हैं, तो Firebase कॉन्फ़िगरेशन की नई फ़ाइल/ऑब्जेक्ट पाएं. इसके बाद, अपने ऐप्लिकेशन में मौजूद फ़ाइल/ऑब्जेक्ट को बदलें. नई 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 आपको Cloud Storage for Firebaseयूआरएल के साथ मल्टीमॉडल अनुरोध भेजना है, तो आपको 400 गड़बड़ी का यह मैसेज दिख सकता है:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

यह गड़बड़ी उस प्रोजेक्ट की वजह से होती है जिसमें Vertex AI एपीआई चालू होने पर, ज़रूरी सेवा एजेंट अपने-आप सही तरीके से उपलब्ध नहीं कराए गए थे. यह समस्या कुछ प्रोजेक्ट में आ रही है. हम इसे ठीक करने के लिए काम कर रहे हैं.

यहां आपके प्रोजेक्ट को ठीक करने और इन सेवा एजेंटों को सही तरीके से उपलब्ध कराने का तरीका बताया गया है, ताकि मल्टीमॉडल अनुरोधों में Cloud Storage for Firebase यूआरएल शामिल किए जा सकें. आपके पास प्रोजेक्ट का मालिक वाला ऐक्सेस होना चाहिए. साथ ही, आपको अपने प्रोजेक्ट के लिए, टास्क का यह सेट सिर्फ़ एक बार पूरा करना होगा.

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

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

   आपको अपने Firebase प्रोजेक्ट आईडी की ज़रूरत होगी. यह आपको Firebase कंसोल में, settings प्रोजेक्ट सेटिंग के सबसे ऊपर दिखेगा.

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 सेवा एजेंट उपलब्ध हो सकें. इसके बाद, मल्टीमॉडल अनुरोध को फिर से भेजें. इसमें Cloud Storage for Firebase यूआरएल शामिल होना चाहिए.

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

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

अगर आपको 403 गड़बड़ी का कोड मिलता है, तो इसका मतलब है कि आपके ऐप्लिकेशन में Firebase कॉन्फ़िगरेशन में मौजूद एपीआई पासकोड पर पाबंदियां लगी हैं. इसलिए, यह ज़रूरी एपीआई को कॉल नहीं कर सकता.Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

इस समस्या को ठीक करने के लिए, आपको Google Cloud कंसोल में जाकर, अपनी एपीआई कुंजी से जुड़ी पाबंदियों को अपडेट करना होगा, ताकि ज़रूरी एपीआई को शामिल किया जा सके. Firebase AI Logic के लिए, आपको यह पक्का करना होगा कि Firebase AI Logic एपीआई (firebasevertexai.googleapis.com) को चुने गए एपीआई की उस सूची में शामिल किया गया हो जिन्हें एपीआई पासकोड का इस्तेमाल करके कॉल किया जा सकता है.

यह तरीका अपनाएं:

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

2. वह एपीआई पासकोड चुनें जिसका इस्तेमाल करने के लिए आपका ऐप्लिकेशन कॉन्फ़िगर किया गया है. उदाहरण के लिए, iOS ऐप्लिकेशन के लिए "iOS पासकोड".

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

4. पक्का करें कि कुंजी को सीमित करें विकल्प चुना गया हो. अगर ऐसा नहीं है, तो आपकी कुंजी पर कोई पाबंदी नहीं है. इस वजह से, गड़बड़ी होने की संभावना कम है.

5. चुने गए एपीआई ड्रॉप-डाउन मेन्यू में, Firebase AI Logic एपीआई को खोजें और चुनें. इससे यह एपीआई, 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 का यह मैसेज मिलता है, तो इसका मतलब है कि आपकी Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में मौजूद एपीआई कुंजी, किसी दूसरे Firebase प्रोजेक्ट से जुड़ी है.PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

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

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

404 कोड वाली गड़बड़ी: Firebase AI Logic genai config not found

अगर Gemini Developer API का इस्तेमाल करते समय आपको 404 गड़बड़ी का मैसेज मिलता है, जिसमें Firebase AI Logic genai config not found लिखा होता है, तो इसका आम तौर पर मतलब यह होता है कि आपके Firebase प्रोजेक्ट में, Firebase AI Logic क्लाइंट SDK टूल के साथ इस्तेमाल करने के लिए, मान्य Gemini API कुंजी नहीं है.

इस गड़बड़ी की ये वजहें हो सकती हैं:

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

  क्या करें:
  Firebase कंसोल में, Firebase AI Logic पेज पर जाएं. शुरू करें पर क्लिक करें. इसके बाद, Gemini Developer API को चुनें. एपीआई चालू करें. इसके बाद, कंसोल आपके प्रोजेक्ट को Gemini Developer API के लिए सेट अप करेगा. वर्कफ़्लो पूरा होने के बाद, फिर से अनुरोध करें.

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

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

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

  क्या करें:
  Firebase AI Logic के इस्तेमाल किए गए Gemini एपीआई पासकोड को बदलने का तरीका जानें.

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

उदाहरण के लिए: "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."

इस तरह की गड़बड़ी दिखने की कई वजहें हो सकती हैं.

• मॉडल का नाम अमान्य है

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

  • ठीक करें: अपने मॉडल के नाम और वर्शन की तुलना, इस्तेमाल किए जा सकने वाले और उपलब्ध सभी मॉडल की सूची से करें. मॉडल के नाम में सेगमेंट और उनके क्रम की जांच ज़रूर करें. उदाहरण के लिए:

    • Gemini 3.1 Pro झलक दिखाने वाले मॉडल का नाम gemini-3.1-pro-preview है.
    • Gemini 3 Flash झलक दिखाने वाले मॉडल का नाम gemini-3-flash-preview है.
    • "Nano Banana Pro" के प्रीव्यू मॉडल का नाम gemini-3-pro-image-preview है.
    • "Nano Banana 2" के झलक मॉडल का नाम gemini-3.1-flash-image-preview है.
    • "Nano Banana" मॉडल का नाम gemini-2.5-flash-image है.

• जगह की जानकारी मान्य नहीं है (यह सिर्फ़ तब लागू होता है, जब Vertex AI Gemini API प्रोवाइडर और प्रीव्यू या एक्सपेरिमेंटल मॉडल का इस्तेमाल किया जा रहा हो)

  • वजह: आपने किसी मॉडल का प्रीव्यू या एक्सपेरिमेंट के तौर पर उपलब्ध वर्शन इस्तेमाल किया है (उदाहरण के लिए, gemini-3.1-pro-preview और gemini-3.1-flash-image-preview). साथ ही, आपने global लोकेशन की जानकारी नहीं दी है.

    Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल करने पर, सभी प्रीव्यू और एक्सपेरिमेंट के तौर पर उपलब्ध Gemini मॉडल (Gemini Live मॉडल को छोड़कर) सिर्फ़ global जगह पर उपलब्ध हैं. हालांकि, Firebase AI Logic us-central1 लोकेशन पर डिफ़ॉल्ट रूप से सेट होता है. इसलिए, इन प्रीव्यू और एक्सपेरिमेंट Gemini मॉडल का इस्तेमाल करते समय, आपको अपने कोड में Vertex AI Gemini API बैकएंड सेवा को शुरू करते समय, global लोकेशन को साफ़ तौर पर बताना होगा.

  • ठीक करें: Vertex AI Gemini API सेवा शुरू करते समय, जगह की जानकारी global दें. मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए जगह की जानकारी देने के बारे में ज़्यादा जानें. इसमें कोड स्निपेट भी शामिल हैं.

• जगह की जानकारी अमान्य है (यह सिर्फ़ तब लागू होता है, जब Vertex AI Gemini API एट्रिब्यूट का इस्तेमाल किया जा रहा हो)

  • वजह: आपने ऐसे मॉडल का इस्तेमाल किया है जो उस जगह पर काम नहीं करता जहां से आपको इसे ऐक्सेस करना है.

    Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल किया जाता है, तो कुछ मॉडल सिर्फ़ कुछ देशों/इलाकों में उपलब्ध हैं. उदाहरण के लिए (हालांकि, यहां पूरी जानकारी नहीं दी गई है):

    • global में Imagen मॉडल इस्तेमाल नहीं किए जा सकते.
    • Gemini Live API मॉडल (जैसे कि gemini-2.0-flash-live-preview-04-09) us-central1 लोकेशन में सिर्फ़ काम करते हैं.
    • Gemini 2.5 मॉडल (जैसे, gemini-2.5-pro) सिर्फ़ global, अमेरिका, और यूरोप के कुछ देशों/इलाकों में उपलब्ध हैं. इसके अलावा, अगर आपके प्रोजेक्ट में खास विकल्प हैं, तो ये मॉडल कभी-कभी अन्य देशों/इलाकों में भी उपलब्ध हो सकते हैं.

  • ठीक करें: Vertex AI Gemini API सेवा शुरू करते समय, पक्का करें कि आपने उस मॉडल के लिए, ऐसी जगह की जानकारी दी हो जहां यह सेवा काम करती है. मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए जगह की जानकारी देने (इसमें कोड स्निपेट भी शामिल हैं) और मॉडल के साथ काम करने वाली जगहों के बारे में ज़्यादा जानें.

    ध्यान दें कि Firebase AI Logic डिफ़ॉल्ट रूप से, us-central1 जगह पर सेट होता है.

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

429 गड़बड़ियों से पता चलता है कि आपने अपने कोटे से ज़्यादा अनुरोध किए हैं या जिस मॉडल को ऐक्सेस किया जा रहा है उस पर अन्य लोगों के अनुरोधों का ज़्यादा लोड है.

कार्रवाई करने का तरीका इस बात पर निर्भर करता है कि Gemini Developer API या Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल किया जा रहा है या नहीं. कोटा और अतिरिक्त कोटा का अनुरोध करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, रेट लिमिट और कोटा लेख पढ़ें.

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