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., 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 substitua o que está no seu app. O novo arquivo/objeto 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 de maneira correta quando a Vertex AI 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 URLs em suas solicitações multimodais.Cloud Storage for Firebase Você precisa ser proprietário do projeto e só precisa concluir esse conjunto de tarefas uma vez para o projeto.

1. 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.

2. 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 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 a 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: 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:

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

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 estiver, sua chave não está restrita, e provavelmente não é a origem do erro.

5. 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.

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., isso geralmente significa que a chave de API no objeto/arquivo de configuração do Firebase pertence a um projeto diferente 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 substitua o que está no seu app. O novo arquivo/objeto de configuração precisa 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.

Confira as causas mais prováveis desse erro:

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

  O que fazer:
  No console Firebase, acesse Serviços de IA > Lógica de IA. Clique em Começar e selecione a Gemini Developer API. Ative a API, e o console vai configurar seu projeto para a Gemini Developer API. Depois de concluir o fluxo de trabalho, tente fazer a solicitação novamente.

• Se você passou recentemente pelo fluxo de trabalho de configuração Firebase AI Logic no console Firebase, a chave de API Gemini ainda não estará 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.

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

  O que fazer:
  Saiba como mudar a chave de API Gemini usada por 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-3.1-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 versão prévia)
    • Nome do modelo mais recente Gemini 3.x Flash: gemini-3.5-flash
    • Nome do modelo mais recente do Gemini 3.x Flash‑Lite model name: gemini-3.1-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 2.5 Flash Image (também conhecido como "Nano Banana"): gemini-2.5-flash-image

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

  • Causa: cada uma das suas solicitações que usam a Vertex AI Gemini API precisa incluir o local para acessar o modelo. 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 Vertex AI Gemini API, o Firebase AI Logic usa us-central1 como padrão. No entanto, nem todos os modelos são compatíveis com us-central1. Isso significa que, dependendo do modelo, talvez seja necessário definir explicitamente um local específico durante a inicialização.

    • Gemini modelos experimental e de prévia: é necessário definir o local como global (exceto para modelos Live API). Todos os modelos de prévia e experimental Gemini (exceto os Live API modelos) estão disponíveis apenas no local global.

    • Gemini 3.x modelos: é necessário definir o local como global ao usar Firebase AI Logic. Firebase AI Logic ainda não oferece suporte aos locais us e eu.

    • Gemini 2.5 modelos: definir o local é opcional. Se você não especificar um local, o padrão será us-central1.

    • modelos: definir o local é opcional.Gemini Live API Se você não especificar um local, o padrão será us-central1. O local global não é compatível.

  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."

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

A ação a ser tomada depende se você está usando o Gemini Developer API ou 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 Google Cloud vai fornecer mais contexto e orientações para o código de erro 429.