Questa pagina fornisce informazioni sulla risoluzione dei problemi relativi ai codici di errore comuni per Gemini API e gli Firebase AI Logic SDK.
Errore 400: API key not valid. Please pass a valid API key.
Se ricevi un errore 400 che indica API key not valid. Please pass a valid API key., in genere significa che la chiave API nel file/oggetto di configurazione di Firebase non esiste o non è configurata per essere utilizzata con la tua app e/o il tuo progetto Firebase.
Verifica che la chiave API elencata nel file/oggetto di configurazione di Firebase corrisponda alla chiave API della tua app. Puoi visualizzare tutte le chiavi API nel riquadro API e servizi > Credenziali nella Google Cloud console.
Se scopri che non corrispondono, allora recupera un nuovo file/oggetto di configurazione di Firebase, e quindi sostituisci quello presente nella tua app. Il nuovo file/oggetto di configurazione deve contenere una chiave API valida per la tua app e il tuo progetto Firebase.
Errore 400: Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Se stai tentando di inviare una richiesta multimodale con un Cloud Storage for Firebase
URL, potresti riscontrare il seguente errore 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Questo errore è causato da un progetto in cui non è stato eseguito il provisioning automatico corretto degli agenti di servizio richiesti quando l'API Agent Platform è stata abilitata in quel progetto. Si tratta di un problema noto con alcuni progetti e stiamo lavorando a una correzione globale.
Ecco la soluzione alternativa per correggere il progetto ed eseguire il provisioning corretto di questi agenti di servizio in modo da poter iniziare a includere gli URL Cloud Storage for Firebase in your richieste multimodali. Devi essere un proprietario del progetto e devi completare questo insieme di attività una sola volta per il progetto.
Accedi a gcloud CLI ed esegui l'autenticazione.
Il modo più semplice per farlo è da Cloud Shell. Scopri di più nella Google Cloud documentazione.Se ti viene richiesto, segui le istruzioni visualizzate nel terminale per eseguire la gcloud CLI sul tuo progetto Firebase.
Avrai bisogno dell'ID progetto Firebase, che puoi trovare nella parte superiore delle settings Impostazioni progetto nella console Firebase.
Esegui il provisioning degli agenti di servizio richiesti nel progetto eseguendo il seguente 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 ''
Attendi qualche minuto per assicurarti che sia stato eseguito il provisioning degli agenti di servizio, quindi riprova a inviare la richiesta multimodale che include l'Cloud Storage for FirebaseURL.
Se continui a ricevere questo errore dopo aver atteso diversi minuti, contatta l'assistenza Firebase.
Errore 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 ricevi un errore 403 - PERMISSION_DENIED che indica
To access this model, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check,
significa che la tua richiesta non ha un token App Check valido e stai
tentando di accedere a un modello che viene spesso utilizzato in modo illecito.
Alcuni modelli generativi sono stati identificati come comuni per gli attori malintenzionati.
Poiché non hai applicato App Check per Firebase AI Logic, il tuo progetto è vulnerabile all'utilizzo illecito di questi modelli. Per proteggere i nostri sviluppatori, Firebase blocca l'accesso a questi modelli a meno che la richiesta non includa un token App Check valido (il che significa che App Check è applicato per Firebase AI Logic).
Se vuoi accedere al modello che ha restituito l'errore, procedi nel seguente modo:
Configura App Check per Firebase AI Logic. Per lo sviluppo locale, assicurati di configurare il App Check provider di debug.
L'applicazione di App Check è fondamentale per proteggere Gemini API e Gemini modelli dall'utilizzo illecito ed è necessaria per risolvere questo errore.
Invia di nuovo la richiesta dalla tua app a Firebase AI Logic.
Questa richiesta invierà un token App Check valido e non riceverai più questo errore
403 - PERMISSION_DENIED.Prima di rilasciare l'app agli utenti finali, devi configurare un provider di attestazione di produzione (come App Attest, Play Integrity o reCAPTCHA Enterprise) in modo che gli utenti finali possano accedere alla funzionalità AI quando App Check è applicato.
Errore 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 ricevi un errore 403 - PERMISSION_DENIED che indica
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,
significa che il tuo progetto Firebase è stato identificato come inattivo e non hai applicato App Check per Firebase AI Logic.
I "progetti inattivi" sono quelli in cui Firebase AI Logic è abilitato, ma non è stato utilizzato di recente Firebase AI Logic.
Poiché non hai applicato App Check per Firebase AI Logic, il tuo progetto è vulnerabile all'utilizzo illecito di Gemini API. Per proteggere il tuo progetto, Firebase ha disattivato l'utilizzo di Firebase AI Logic finché non applichi App Check per Firebase AI Logic.
Quando sei pronto per ricominciare a utilizzare Firebase AI Logic, procedi nel seguente modo:
Configura App Check per Firebase AI Logic. Per lo sviluppo locale, assicurati di configurare il App Check provider di debug.
L'applicazione di App Check è fondamentale per proteggere Gemini API e Gemini modelli dall'utilizzo illecito ed è necessaria per risolvere questo errore.
Invia di nuovo la richiesta dalla tua app a Firebase AI Logic.
Questa richiesta invierà un token App Check valido e non riceverai più questo errore
403 - PERMISSION_DENIED.Prima di rilasciare l'app agli utenti finali, devi configurare un provider di attestazione di produzione (come App Attest, Play Integrity o reCAPTCHA Enterprise) in modo che gli utenti finali possano accedere alla funzionalità AI quando App Check è applicato.
Errore 403: PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.
Se ricevi un errore 403 che indica PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., in genere significa che la chiave API nel file/oggetto di configurazione di Firebase appartiene a un progetto Firebase diverso.
Verifica che la chiave API elencata nel file/oggetto di configurazione di Firebase corrisponda alla chiave API della tua app. Puoi visualizzare tutte le chiavi API nel riquadro API e servizi > Credenziali nella Google Cloud console.
Se scopri che non corrispondono, allora recupera un nuovo file/oggetto di configurazione di Firebase, e quindi sostituisci quello presente nella tua app. Il nuovo file/oggetto di configurazione deve contenere una chiave API valida per la tua app e il tuo progetto Firebase.
Errore 403: Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
Se ricevi un errore 403 che indica Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., in genere significa che la chiave API nella configurazione di Firebase nella tua app ha limitazioni che impediscono di chiamare l'API richiesta.
Per risolvere il problema, devi aggiornare le limitazioni della chiave API nella
Google Cloud console in modo da includere l'API richiesta. Per Firebase AI Logic,
devi assicurarti che l'Firebase AI Logic API
(firebasevertexai.googleapis.com) sia inclusa nell'elenco delle
API selezionate che possono essere chiamate utilizzando la chiave API.
Segui questi passaggi:
Nella console Google Cloud, apri il riquadro API e servizi > Credenziali.
Seleziona la chiave API che la tua applicazione è configurata per utilizzare (ad esempio, la "chiave iOS" per un'app per iOS).
Nella pagina Modifica chiave API, individua la sezione Limitazioni delle API.
Assicurati che l'opzione Limita chiave sia selezionata. In caso contrario, la chiave non è limitata e probabilmente non è la causa dell'errore.
Nel menu a discesa API selezionate, cerca e seleziona l' Firebase AI Logic API per aggiungerla all'elenco delle API selezionate che possono essere chiamate utilizzando la chiave API.
Fai clic su Salva.
Potrebbero essere necessari fino a cinque minuti prima che le modifiche diventino effettive.
Errore 404: Firebase AI Logic genai config not found
Se ricevi un errore 404 che indica Firebase AI Logic genai config not found,
in genere significa che un'impostazione per Firebase AI Logic non è configurata correttamente o
è mancante.
Ecco le cause più probabili di questo errore:
Non hai ancora configurato il tuo progetto Firebase per un provider Gemini API.
Cosa fare:
Nella console Firebase, vai a Servizi AI > AI Logic. Fai clic su Inizia e seleziona il provider Gemini API che hai scelto. Abilita l'API e Firebase configurerà il tuo progetto per questo provider. Dopo aver completato il flusso di lavoro, riprova a inviare la richiesta.Se hai completato di recente il flusso di lavoro di configurazione di Firebase AI Logic in della console Firebase, la configurazione per Firebase AI Logic potrebbe non essere ancora disponibile per tutti i servizi di backend richiesti in tutte le regioni applicabili.
Cosa fare:
Attendi qualche minuto e riprova a inviare la richiesta.
Errore 404: il modello "was not found or your project does not have access to it"?
Ad esempio: "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."
Esistono diversi motivi per cui potresti ricevere un errore di questo tipo.
Nome del modello non valido
Causa: il nome del modello che hai fornito non è valido.
Correzione: controlla il nome e la versione del modello rispetto all'elenco di tutti i modelli supportati e disponibili. Assicurati di controllare i segmenti e il loro ordine nel nome del modello. Ad esempio:
- Nome del modello Gemini 3.x Pro
più recente:
gemini-3.1-pro-preview(disponibile solo in anteprima) - Nome del modello Gemini 3.x Flash
più recente:
gemini-3.7-flash - Nome del modello più recente: Gemini 3.x Flash‑Lite
gemini-3.5-flash-lite - Nome del modello Gemini 3.x Pro Image (noto anche come "Nano Banana Pro")
:
gemini-3-pro-image - Gemini 3.x Flash Image più recente (noto anche come "Nano Banana 2")
nome del modello:
gemini-3.1-flash-image - Nome del modello Gemini 3.x Flash‑Lite Image più recente (noto anche come "Nano Banana 2 Lite")
:
gemini-3.1-flash-lite-image - Nome del modello Gemini 2.5 Flash Image più recente (noto anche come "Nano Banana")
:
gemini-2.5-flash-image
- Nome del modello Gemini 3.x Pro
più recente:
Località non valida (applicabile solo se utilizzi il provider Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI))
Causa: la richiesta potrebbe tentare di accedere a un modello in una località in cui il modello non è disponibile.
Correzione: assicurati che la richiesta tenti di accedere al modello nella località in cui è disponibile.
Quando utilizzi Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), puoi facoltativamente specificare una località per accedere al modello durante l'inizializzazione. Se non specifichi una località, Firebase AI Logic utilizza le seguenti località per impostazione predefinita:
- Quando utilizzi la sintassi di inizializzazione "Agent Platform":
global - Quando utilizzi la sintassi di inizializzazione "Vertex AI" legacy:
us-central1
Tuttavia, non tutti i modelli sono supportati in queste località predefinite. Ciò significa che, a seconda del modello, potrebbe essere necessario impostare esplicitamente una località specifica durante l'inizializzazione.
Gemini Modelli anteprima e sperimentali: disponibili solo nella località
global(ad eccezione dei modelli Live API, vedi di seguito).Gemini 3.x modelli: disponibili solo nella località
globalquando utilizzi Firebase AI Logic. Firebase AI Logic non supporta ancora le localitàuseeu.Gemini 2.5 modelli: Disponibili in molte località.
Gemini Live API modelli: disponibili solo nella località
us-central1. La localitàglobalnon è supportata.
- Quando utilizzi la sintassi di inizializzazione "Agent Platform":
Scopri di più su come specificare la località per accedere al modello (inclusi gli snippet di codice).
Errori 429: "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details" o "Resource exhausted, please try again later."
Esistono diversi motivi per cui potresti ricevere un errore di questo tipo.
Stai superando la quota o il modello a cui stai accedendo è sovraccarico di richieste da parte di altre persone.
L'azione da intraprendere dipende dal fatto che tu stia utilizzando il Gemini Developer API o il Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI). Per saperne di più sulle quote e su come richiedere una quota aggiuntiva, consulta Limiti di frequenza e quote.
Se utilizzi il Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), la Google Cloud documentazione fornisce alcuni contesti e indicazioni aggiuntivi per il codice di errore 429.
Stai tentando di utilizzare un modello o una funzionalità che richiede la fatturazione, ma il tuo progetto Firebase è incluso nel piano tariffario Spark.
Se utilizzi Gemini Developer API, puoi ottenere un accesso limitato a determinati modelli e l'accesso a molte funzionalità di base con il Gemini Developer API "livello senza costi". Questo livello ti consente di iniziare senza dover fornire un metodo di pagamento, il che significa che non devi eseguire l'upgrade del tuo progetto Firebase al piano tariffario Blaze con pagamento a consumo.
Alcuni modelli non sono disponibili nel Gemini Developer API "livello senza costi" e richiedono il "livello a pagamento", il che significa che il tuo progetto deve essere incluso nel piano tariffario Blaze con pagamento a consumo. Ad esempio, i seguenti modelli richiedono quasi sempre la fatturazione:
- La maggior parte dei modelli anteprima e sperimentali
- Modelli di generazione di immagini (i modelli "Nano Banana")
Alcuni modelli offrono alcune funzionalità di base con il Gemini Developer API "livello senza costi", ma richiedono il "livello a pagamento" per utilizzare funzionalità più avanzate. Ad esempio:
- Quando utilizzi la maggior parte dei modelli Gemini 3.x,
l'ancoraggio con
Google Search oGoogle Maps richiede la fatturazione.
- Quando utilizzi la maggior parte dei modelli Gemini 3.x,
l'ancoraggio con
Scopri di più sui piani tariffari Firebase e sull'Gemini Developer API.
Per maggiori dettagli, consulta la Gemini Developer API documentazione sui prezzi e le domande frequenti sulla fatturazione.