Códigos de erro

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., geralmente significa que a chave de API no arquivo/objeto 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 arquivo/objeto de configuração do Firebase corresponde à chave de API do seu app. É possível conferir todas as chaves de API no painel APIs e serviços > Credenciais no console Google Cloud.

Se você descobrir que elas não correspondem, acesse um novo arquivo/objeto de configuração do Firebase e substitua o que está no seu app. O novo arquivo/objeto de configuração deve 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 URL Cloud Storage for Firebase, talvez encontre 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 de maneira correta quando a API Vertex AI foi ativada no projeto. Esse é um problema conhecido em 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 URLs Cloud Storage for Firebase nas suas solicitações multimodais. Você precisa ser um proprietário do projeto e só precisa concluir esse conjunto de tarefas uma vez.

1. Acesse e autentique com o gcloud CLI.
   A maneira mais fácil de fazer isso é em Cloud Shell. Saiba mais na documentação do Google Cloud.

2. Se solicitado, siga as instruções exibidas no terminal para executar o gcloud CLI 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 console do Firebase.

3. 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 ''
   

4. Aguarde alguns minutos para garantir que os agentes de serviço sejam provisionados e tente enviar novamente sua solicitação multimodal que inclui o URL Cloud Storage for Firebase.

Se o erro persistir depois de alguns minutos, entre em contato com o suporte 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 app tem restrições que impedem a chamada da API necessária.

Para corrigir isso, atualize as restrições da chave de API no console Google Cloud para incluir a API necessária. Para Firebase AI Logic, verifique se a API Firebase AI Logic (firebasevertexai.googleapis.com) está incluída na lista de APIs selecionadas que podem ser chamadas usando a chave de API.

Siga estas etapas:

1. No console do Google Cloud, abra o painel APIs e serviços > Credenciais.

2. Selecione a chave de API que seu aplicativo está configurado para usar (por exemplo, a "chave do iOS" para um app iOS).

3. Na página Editar chave de API, encontre a seção Restrições de API.

4. Verifique se a opção Restringir chave está selecionada. Se não for, sua chave é sem restrições, e provavelmente essa não é a origem do erro.

5. No menu suspenso APIs selecionadas, pesquise e selecione a API Firebase AI Logic para adicioná-la à lista de APIs que podem ser chamadas usando a chave de API.

6. Clique em Salvar.

   Pode levar até cinco minutos para que as mudanças entrem em vigor.

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., geralmente significa que a chave de API no arquivo/objeto de configuração do Firebase pertence a um Projeto do Firebase diferente.

Verifique se a chave de API listada no arquivo/objeto de configuração do Firebase corresponde à chave de API do seu app. É possível conferir todas as chaves de API no painel APIs e serviços > Credenciais no console Google Cloud.

Se você descobrir que elas não correspondem, acesse um novo arquivo/objeto de configuração do Firebase e substitua o que está no seu app. O novo arquivo/objeto de configuração deve conter uma chave de API válida para seu app e projeto do Firebase.

Erro 404: Firebase AI Logic genai config not found

Se você estiver tentando usar o Gemini Developer API e receber um erro 404 que diz Firebase AI Logic genai config not found, isso geralmente significa que seu projeto do Firebase não tem uma chave de API Gemini válida para uso com os SDKs do cliente Firebase AI Logic.

Estas são as causas mais prováveis desse erro:

• Você ainda não configurou seu projeto do Firebase para o Gemini Developer API.

  O que fazer:
  No console do Firebase, acesse a página Firebase AI Logic. Clique em Começar e selecione o Gemini Developer API. Ative a API, e o console vai configurar seu projeto para o Gemini Developer API. Depois de concluir o fluxo de trabalho, tente fazer o pedido de novo.

• Se você passou recentemente pelo fluxo de trabalho de configuração do Firebase AI Logic no console do Firebase, talvez a chave de API do Gemini ainda não esteja disponível para todos os serviços de back-end necessários em todas as regiões.

  O que fazer:
  Aguarde alguns minutos e tente fazer a solicitação novamente.

• A chave de API do Gemini pode ter sido excluída do seu projeto do Firebase.

  O que fazer:
  Saiba como mudar a chave de API Gemini usada pelo Firebase AI Logic.

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-pro-image-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 esse erro.

• Nome do modelo inválido

  • Causa: o nome do modelo fornecido não é válido.

  • Correção: confira o nome e a versão do modelo na lista de todos os modelos disponíveis e compatíveis. Verifique os segmentos e a ordem deles no nome do modelo. Exemplo:

    • O nome do modelo de prévia do Gemini 3.1 Pro é gemini-3.1-pro-preview.
    • O nome do modelo de prévia do Gemini 3 Flash é gemini-3-flash-preview.
    • O nome do modelo de pré-lançamento "Nano Banana Pro" é gemini-3-pro-image-preview.
    • O nome do modelo de pré-lançamento "Nano Banana 2" é gemini-3.1-flash-image-preview.
    • O nome do modelo "Nano Banana" é gemini-2.5-flash-image.

• Localização inválida (aplicável apenas se você estiver usando o provedor Vertex AI Gemini API e um modelo de prévia ou experimental)

  • Causa: você está usando uma versão de pré-lançamento ou experimental de um modelo (por exemplo, gemini-3.1-pro-preview e gemini-3.1-flash-image-preview) e não especificou o local global.

    Se você usar a Vertex AI Gemini API, todos os modelos de prévia e experimentais do Gemini (exceto os modelos do Gemini Live) estarão disponíveis apenas no local global. No entanto, como o Firebase AI Logic usa por padrão o local us-central1, é necessário especificar explicitamente o local global ao inicializar o serviço de back-end Vertex AI Gemini API no código ao usar esses modelos de prévia e experimental do Gemini.

  • Correção: ao inicializar o serviço Vertex AI Gemini API, especifique o local global. Saiba como especificar o local para acessar o modelo, incluindo snippets de código.

• Local inválido (aplicável apenas se você estiver usando o provedor Vertex AI Gemini API)

  • Causa: você está usando um modelo que está indisponível no local em que está tentando acessar.

    Se você usa o Vertex AI Gemini API, alguns modelos estão disponíveis apenas em locais específicos. Por exemplo (lista incompleta):

    • Os modelos Imagen não são compatíveis com o local global.
    • Os modelos Gemini Live API (como gemini-2.0-flash-live-preview-04-09) são compatíveis apenas com o local us-central1.
    • Os modelos do Gemini 2.5 (como gemini-2.5-pro) estão disponíveis apenas na global, nos EUA e em alguns locais da Europa (e às vezes em outros locais se o projeto tiver opções especiais).

  • Correção: ao inicializar o serviço Vertex AI Gemini API, especifique um local compatível para o modelo que você está usando. Saiba como especificar o local para acessar o modelo (incluindo snippets de código) e os locais compatíveis para modelos.

    Firebase AI Logic usa o local us-central1 por padrão.

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

Os erros 429 indicam que você está excedendo sua cota ou que o modelo que está acessando está sobrecarregado com solicitações de outras pessoas.

A ação a ser tomada depende do uso do Gemini Developer API ou do Vertex AI Gemini API. Para mais informações sobre cotas e como solicitar mais, consulte Limites de taxa e cotas.

Se você estiver usando o Vertex AI Gemini API, a documentação do Google Cloud fornece mais contexto e orientação para o código de erro 429.